Termosun e Pervasive otimizam a combustão de biomassa para caldeiras industriais

Pervasive Technologies , empresa especializada no desenvolvimento de soluções de reconhecimento de imagens através do uso de Inteligência Artificial (IA) para diversos setores industriais, em conjunto com Termosun e Imae, em colaboração com a Schneider , unificaram recursos e conhecimentos em um projeto de pesquisa inovador para o otimização da combustão de biomassa e subprodutos relacionados em caldeiras industriais através da aplicação de Inteligência Artificial (IA) e outras tecnologias disruptivas como Machine Learning e Big Data.

O preocupante aumento dos custos do gás fóssil como consequência da actual guerra na Ucrânia, bem como o aumento do preço dos créditos de carbono, estão a fazer com que muitas indústrias em Espanha iniciem o caminho para a conversão das suas centrais térmicas . substituir as obsoletas caldeiras a gás tradicionais por novas caldeiras que utilizem biocombustíveis renováveis, como biomassa florestal ou subprodutos agroindustriais.

Como vemos, há uma demanda crescente por caldeiras de biomassa nas indústrias alimentícia, automotiva, química, etc. , mas a Termosun observou que os operadores e o pessoal de manutenção das instalações industriais não possuem competências suficientes para uma gestão óptima das caldeiras, pelo que não aproveitam ao máximo a sua eficiência energética, nem conseguem reduzir as emissões poluentes conforme indicado. poderia com equipamentos e tecnologia atuais.

A operação e manutenção exigidas pelas caldeiras de biomassa são superiores à simplicidade de operação das caldeiras a gás e esta evolução deve ser acompanhada por aquisição e gestão avançada de dados e tecnologias de controlo mais avançadas, para evitar que a eficiência da caldeira dependa exclusivamente do operador. Isto garante eficiência e aumenta a vida útil da caldeira, bem como a proteção ambiental, evitando o consumo excessivo de biomassa ou defeitos que provocam emissões para a atmosfera.

O projeto 3BD, Biomass Boiler Big Data , foi criado para melhorar os modelos de algoritmos atuais graças à Inteligência Artificial . O Machine Learning, ao obter gêmeos e criar algoritmos, nos permite identificar padrões em Big Data massivo. Desta forma, são feitas previsões que dão a possibilidade de digitalizar o funcionamento da caldeira para uma combustão ideal, desempenho e emissões mínimas.

Sob o conceito de toolbox, o projeto combina ferramentas que se integram à caldeira em diferentes camadas de escalabilidade e licenciamento, sendo as 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 sensor de oxigênio e temperatura em linha de gás de escape
• massiva de aquisição e interpretação
• modelo relacionado a dados
• Interface de correção de parâmetros de operação

As ferramentas estão organizadas em diferentes camadas, começando pelo 0, também conhecido como hardware de campo, e escalando progressivamente até à aquisição, interpretação, iteração e alteração dos parâmetros de funcionamento, até culminar com o respetivo reporte ao serviço de assistência técnica.