Termosun, Pervasive e Imae uniscono le forze in un progetto di ricerca e sviluppo sulla biomassa

Termosun, Pervasive e Imae, in collaborazione con Schneider, uniscono le proprie risorse e competenze in un nuovo progetto di ricerca e sviluppo per l'ottimizzazione della combustione di biomassa e dei relativi sottoprodotti nelle 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 costante crescita nei settori alimentare, automobilistico, chimico e in altri ambiti. Tuttavia, noi di Termosun constatiamo che gli operatori industriali e il personale addetto alla manutenzione non possiedono le competenze necessarie per una gestione ottimale delle caldaie, che garantisca la massima efficienza energetica e la riduzione al minimo delle 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 di lasciare l'efficienza della caldaia alla discrezione dell'operatore in molti casi.

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 attualmente in fase di studio e sviluppata da Termosun in collaborazione con Pervasive e Imae, denominata "3BD – Biomass Boiler Big Data", mira a offrire al mercato delle caldaie a biomassa una soluzione che garantisca prestazioni funzionali in termini di efficienza energetica, riduzione dell'impatto ambientale 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) è nato per migliorare gli attuali modelli algoritmici attraverso trattamenti di Machine Learning, una disciplina nell'ambito dell'Intelligenza Artificiale che, tramite la creazione di gemelli digitali e algoritmi, consente di identificare modelli in enormi quantità di dati Big Data per sviluppare previsioni che permettano la digitalizzazione del funzionamento delle caldaie, al fine di ottimizzare la combustione, le prestazioni e ridurre al minimo le emissioni.