Termosun, Pervasive et Imae unissent leurs forces dans un projet de R&D&I pour la biomasse

Termosun , Pervasive et Imae, en collaboration avec Schneider, unissent leurs ressources et leurs connaissances dans un nouveau projet de R&D&I pour l'optimisation de la combustion de la biomasse et des sous-produits associés dans les chaudières industrielles grâce au Machine Learning et au Big Date.

L'augmentation notable des prix du gaz d'origine fossile, ainsi que l'augmentation du prix des crédits carbone, poussent un grand nombre d'industries en Espagne vers la conversion de leurs centrales thermiques, en remplaçant les chaudières à gaz traditionnelles et obsolètes. des chaudières qui utilisent des biocarburants renouvelables, tels que la biomasse forestière et les sous-produits agro-industriels.

Il existe donc une demande croissante de chaudières à biomasse dans les industries alimentaires, automobiles, chimiques, etc. Mais chez Termosun, nous constatons que les opérateurs industriels et les mainteneurs ne disposent pas de compétences suffisantes pour gérer les chaudières, garantissant une efficacité énergétique maximale, ainsi qu'un minimum d'émissions de polluants.

La gestion de l'exploitation et de l'entretien des chaudières à biomasse est supérieure à la simplicité de fonctionnement des chaudières à gaz et ce saut technologique doit être soutenu par des technologies de contrôle avancées, évitant de laisser dans de nombreux cas l'efficacité de la chaudière du fait de l'opérateur.

D'autre part, ils garantissent que la durée de vie utile des chaudières ne soit pas réduite ou même souffre de défauts provoquant des émissions dans l'atmosphère ou une surconsommation de biomasse, ce qui nécessite de travailler avec des technologies avancées d'acquisition de données et de contrôle pour que ces équipements garantissent économie d’énergie et protection de l’environnement.

La solution à l'étude que Termosun développe en collaboration avec Pervasive et Imae, sous le nom de « 3BD – Biomass Boiler Big Data », vise à offrir au marché des chaudières biomasse une solution pour garantir des performances fonctionnelles en termes de performance énergétique, de réduction des impacts et réduction des coûts d’exploitation et de maintenance.

Sous le concept de boîte à outils, ce projet est conçu comme une combinaison d'outils qui s'intègrent dans la chaudière dans différentes couches d'évolutivité et de licence, les outils de base étant :

• Mesure continue des paramètres qui interviennent dans les différents états physico-chimiques au cours du processus de combustion,
• Capture d'image d'une grille à combustion à l'intérieur du four
• Ensemble de capteurs d'oxygène et de température en ligne pour gaz d'échappement
• Plateforme massive d’acquisition et d’interprétation de données
• Formation numérique et modèle lié aux données et auto-apprentissage
• Interface de correction des paramètres de fonctionnement

Comme le montre l'image suivante, ces outils sont organisés en différentes couches, en commençant par la couche 0, également connue sous le nom de couche matérielle de terrain, et en étendant progressivement les informations vers des couches supérieures d'acquisition, d'interprétation, d'itération et de modification des paramètres de fonctionnement pour enfin. culmine avec le rapport au service d’assistance technique.

Le projet 3BD (Biomass Boiler Big Data) est né dans le but d'améliorer les modèles d'algorithmes actuels grâce à des traitements de Machine Learning, une discipline dans le domaine de l'Intelligence Artificielle qui, grâce à l'obtention de jumeaux et à la création d'algorithmes, nous permet d'identifier des modèles dans le Big Data massif. Données pour préparer des prévisions qui permettent de numériser le fonctionnement de la chaudière pour une combustion optimale, des performances et des émissions minimales.