Termosun, Pervasive e Imae unem forças em um projeto de P&D para biomassa

A Termosun , a Pervasive e a Imae, em colaboração com a Schneider, estão unindo seus recursos e conhecimentos em um novo projeto de P&D para a otimização da combustão de biomassa e subprodutos relacionados em caldeiras industriais, por meio da metodologia de Aprendizado de Máquina e Big Data.

O aumento significativo dos preços do gás fóssil, bem como a alta do preço dos créditos de carbono, estão impulsionando um grande número de indústrias na Espanha a converter suas usinas térmicas, substituindo as caldeiras a gás tradicionais e obsoletas por caldeiras que utilizam biocombustíveis renováveis, como biomassa florestal e subprodutos agroindustriais.

Portanto, existe uma crescente demanda por caldeiras de biomassa nas indústrias alimentícia, automotiva, química e outras . No entanto, na Termosun, observamos que os operadores industriais e o pessoal de manutenção carecem de habilidades suficientes para o gerenciamento de caldeiras, garantindo a máxima eficiência energética e a mínima emissão de poluentes.

A operação e a manutenção de caldeiras de biomassa são mais complexas do que a operação simples de caldeiras a gás , e esse salto tecnológico deve ser suportado por tecnologias de controle avançadas, evitando que, em muitos casos, a eficiência da caldeira fique a critério do operador.

Por outro lado, garantem que a vida útil das caldeiras não seja reduzida, nem apresentem defeitos que causem emissões para a atmosfera ou consumo excessivo de biomassa, tornando necessário o trabalho com tecnologias avançadas para aquisição e controle de dados desses equipamentos, a fim de garantir a conservação de energia e a proteção ambiental.

A solução em estudo, desenvolvida pela Termosun em colaboração com a Pervasive e a Imae, denominada “3BD – Biomass Boiler Big Data”, visa oferecer ao mercado de caldeiras de biomassa uma solução que garanta o desempenho funcional em termos de eficiência energética, redução do impacto ambiental e redução dos custos de operação e manutenção.

Sob o conceito de caixa de ferramentas, este projeto é concebido como uma combinação de ferramentas que se integram ao sistema em diferentes camadas de escalabilidade e licenciamento, sendo as ferramentas básicas:

• Medição contínua dos parâmetros que ocorrem nos diferentes estados físico-químicos durante o processo de combustão
• Captura de imagem da grelha de combustão dentro do forno
• Conjunto de sondas de oxigênio e temperatura na linha de gases de escape
• Plataforma de aquisição e interpretação de dados em larga escala
• Modelo de treinamento digital, afinidade com dados e autoaprendizagem
• Interface de correção de parâmetros operacionais

Conforme ilustrado na imagem a seguir, essas ferramentas estão organizadas em diferentes camadas, começando pela camada 0, também conhecida como camada de hardware de campo, e escalando progressivamente as informações para camadas superiores de aquisição, interpretação, iteração e alteração de parâmetros operacionais, culminando finalmente no relatório para o serviço de suporte técnico.

O projeto 3BD (Biomass Boiler Big Data) foi criado para aprimorar os modelos de algoritmos atuais por meio de técnicas de Aprendizado de Máquina, uma disciplina dentro do campo da Inteligência Artificial que, através da criação de gêmeos virtuais e algoritmos, permite a identificação de padrões em grandes volumes de dados (Big Data) para desenvolver previsões que possibilitem a digitalização da operação de caldeiras para combustão otimizada, desempenho máximo e emissões mínimas.