I nostri progetti di impatto

Modelli di AI per la cattura della CO2 #Oil&Gas

Ottimizzare la fase di sperimentazione di soluzioni per la cattura della CO₂, velocizzando la simulazione e migliorando le prestazioni, mediante modelli ibridi di AI.

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Lo sviluppo di soluzioni per la cattura della CO₂ prevede una sperimentazione complessa che spesso viene affidata all’attività manuale e all’esperienza di un operatore. Per rendere più efficace questa fase, è possibile applicare modelli ibridi di AI che velocizzano il processo.

Per migliorare la calibrazione del modello fisico, viene fatta un’integrazione con un modello custom in python (hybrid model) che permette di generare dataset sintetici rappresentativi, utilizzabili per allenare modelli surrogati.

Risultati

– 40% Tempo di simulazione
– 12% Errori di calibrazione

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Ottimizzare gli impianti di depurazione #multiutility

Trattamento delle acque reflue: abbiamo realizzato un controllore basato su algoritmi di AI che migliora la gestione degli inquinanti nell’acqua e riduce i consumi energetici dell’impianto.

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La maggior parte degli impianti di depurazione in Italia è priva di sistemi per la gestione dell’areazione, spesso caratterizzata da controlli in retroazione o a set-point fisso. Difficilmente si riescono quindi a prevenire i picchi di sostanze inquinanti, con conseguenti sanzioni pecuniarie e penali.

Attraverso il Model Predictive Control (MPC) è possibile controllare il sistema mediante la previsione della sua evoluzione e regolare l’ossigeno in anticipo, in funzione del carico previsto.

Risultati

– 33,7% Livello di Ammoniaca in uscita rispetto al controllore precedente
– 8% Livello di azoto totale rispetto al controllore precedente
– 16% Risparmio energetico ottenuto

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