Come la digitalizzazione 4.0 sta trasformando gli impianti industriali di generazione di vapore

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L’industria 4.0 e, più in generale, la digital transformation, sono da alcuni anni al centro dei processi di sviluppo economico industriale in Italia e nel mondo.

L’obiettivo delle aziende è quello di rendere ancora più incisivi gli step di innovazione tecnologica, senza dimenticare gli obiettivi di sostenibilità ambientale che dipendono da un’etica sempre più diffusa, ma anche da specifiche norme a livello nazionale e transnazionale.

Tutti questi aspetti si riflettono anche nell’ambito degli impianti industriali di generazione e distribuzione del vapore, dove la digital transformation è già una realtà applicata per diverse funzioni.

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I generatori di vapore e il recupero dell’energia

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Come sappiamo, all’interno di vari settori industriali, i generatori di vapore a recupero sono utilizzati presso le centrali termoelettriche a ciclo combinato. 

I generatori svolgono un ruolo molto importante in merito al recupero dell’energia termica dei fumi di scarico delle turbine. Questa energia serve ad alimentare utenze termiche o evolvere in una turbina a vapore per produrre energia elettrica.

In un’ottica di ottimizzazione delle risorse, per ridurre al massimo gli sprechi e aumentare l’efficienza degli impianti, le aziende del campo energetico utilizzano sempre più spesso tecniche all’avanguardia per il monitoraggio di questi processi.

L'importante l’audit del sistema vapore

La Machine Learning applicata ai generatori di vapore

Conseguentemente a questa necessità, si nota la tendenza a sfruttare sempre di più le potenzialità degli algoritmi derivanti dai principi di Machine Learning, applicati direttamente ai dati di monitoraggio dei generatori di vapore, in particolar modo quelli che operano presso le centrali termoelettriche a ciclo combinato.

Grazie alle più moderne tecnologie digitali le portate di vapore surriscaldato, oltre alla pressione della portata di alimento, possono essere riprodotte attraverso algoritmi regolati da strumenti che operano grazie all’intelligenza artificiale (AI).

Nello specifico per ogni variabile può essere impostato uno strumento di controllo in grado di intercettare possibili anomalie.

I modelli di Machine Learning e i relativi strumenti di controllo sono integrati a soluzioni software che monitorano le performance dei generatori di vapore, analizzando i comportamenti degli algoritmi.

Queste analisi consentono di identificare la soluzione più performante in termini di metriche statistiche e carte di controllo.

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Cosa viene monitorato attraverso la Machine Learnig

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La qualità di ogni modello viene valutata tramite analisi specifiche, osservando in particolare i cambi di comportamento a seguito di variazioni dell’attività di manutenzione e di gestione energetica dell’impianto.

Gli algoritmi sono in grado di riprodurre in tempo reale le portate di vapore surriscaldato a differenti livelli di pressione, la porta di vapore surriscaldato e la pressione della portata di alimento. 

Un sistema di data experience può consentire il confronto tra le variabili reali e la predizione fatta da ciascun modello. In questo modo viene realizzato il controllo continuo del generatore di vapore a recupero dal punto di vista delle performance e dello stato di salute.

Il confronto in tempo reale tra le misure provenienti dal campo e la predizione fatta dal modello AI permette quindi, complessivamente, di monitorare lo stato di salute dell’impianto. 

Cosa è possibile prevenire attraverso le applicazioni di Intelligenza Artificiale applicati agli impianti

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I sistemi più all’avanguardia consentono inoltre di intercettare eventuali errori nei dati raccolti, dovuti, per esempio, a sensori non correttamente tarati, spenti oppure guasti.

Parliamo di fenomeni abbastanza frequenti riguardanti la dotazione di software basati su AI, sistemi che, se correttamente programmati, permettono di prevenire problematiche all’impianto di generazione del vapore.

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