Termosun, Pervasive e Imae uniscono le forze in un progetto di ricerca, sviluppo e innovazione sulle biomasse

Termosun , Pervasive e Imae, in collaborazione con Schneider, uniscono le proprie risorse e conoscenze in un nuovo progetto di R&S per l'ottimizzazione della combustione di biomasse e relativi sottoprodotti in caldaie industriali attraverso la metodologia del Machine Learning e dei Big Data.

Il notevole aumento dei prezzi del gas fossile, così come l'aumento del prezzo dei crediti di carbonio, stanno spingendo un gran numero di industrie in Spagna verso la conversione dei propri impianti termici, sostituendo le tradizionali e obsolete caldaie a gas con caldaie che utilizzano biocarburanti rinnovabili, come la biomassa forestale e i sottoprodotti agroindustriali.

Pertanto, la domanda di caldaie a biomassa è in crescita nei settori alimentare, automobilistico, chimico e in altri settori . Tuttavia, noi di Termosun osserviamo che gli operatori industriali e il personale addetto alla manutenzione non dispongono di competenze sufficienti per la gestione delle caldaie, garantendo la massima efficienza energetica e minime emissioni inquinanti.

Il funzionamento e la manutenzione delle caldaie a biomassa sono più complessi rispetto al semplice funzionamento delle caldaie a gas e questo salto tecnologico deve essere supportato da tecnologie di controllo avanzate, evitando in molti casi di lasciare l'efficienza della caldaia alla discrezione dell'operatore.

D'altro canto, garantiscono che la vita utile delle caldaie non venga ridotta o addirittura che non subiscano difetti che causino emissioni in atmosfera o un consumo eccessivo di biomassa, rendendo necessario lavorare con tecnologie avanzate per l'acquisizione dei dati e il controllo di queste apparecchiature per garantire il risparmio energetico e la tutela dell'ambiente.

La soluzione allo studio sviluppata da Termosun in collaborazione con Pervasive e Imae, denominata “3BD – Biomass Boiler Big Data”, si propone di offrire al mercato delle caldaie a biomassa una soluzione in grado di garantire prestazioni funzionali in termini di efficienza energetica, riduzione degli impatti e riduzione dei costi di esercizio e manutenzione.

Secondo il concetto di toolbox, questo progetto è concepito come una combinazione di strumenti che si integrano nel sistema a diversi livelli di scalabilità e licenza, tra cui gli strumenti di base sono:

• Misurazione continua dei parametri che si verificano nei diversi stati fisico-chimici durante il processo di combustione,
• Acquisizione dell'immagine della griglia di combustione all'interno del forno
• Set di sonde di ossigeno e temperatura nella linea dei gas di scarico
• Piattaforma di acquisizione e interpretazione di dati su larga scala
• Modello di formazione digitale e affinità dei dati e autoapprendimento
• Interfaccia di correzione dei parametri operativi

Come mostrato nell'immagine seguente, questi strumenti sono disposti su diversi livelli, a partire dal livello 0, noto anche come livello hardware di campo, e progressivamente scalando le informazioni verso livelli superiori di acquisizione, interpretazione, iterazione e modifica dei parametri operativi, per culminare infine con il report al servizio di supporto tecnico.

Il progetto 3BD (Biomass Boiler Big Data) nasce per migliorare gli attuali modelli algoritmici attraverso trattamenti di Machine Learning, una disciplina nel campo dell'Intelligenza Artificiale che, attraverso la creazione di gemelli e algoritmi, consente di identificare pattern in enormi quantità di dati Big Data per sviluppare previsioni che consentano la digitalizzazione del funzionamento della caldaia per una combustione ottimale, prestazioni ed emissioni minime.