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Controllori predittivi: la gestione intelligente degli impianti

Più controllo, più sicurezza, più efficienza 

La gestione dei processi in azienda è un’attività spesso complessa e delicata, che si basa sulla regolazione dinamica di innumerevoli variabili, che talvolta deve fare i conti con possibili vincoli, pericoli o rischi. Fortunatamente, oggi, grazie allo sviluppo di tecnologie di intelligenza artificiale è possibile contare su sistemi di controllo automatizzati, capaci di prevedere le criticità e di regolare gli impianti in maniera ottimale. 

Facciamo qualche esempio.

Model Predictive Control (MPC) per impianti di depurazione e termovalorizzatori

Per una nota multi-utility italiana abbiamo realizzato e applicato algoritmi d’intelligenza artificiale per ottimizzare il controllo degli impianti di depurazione e di termovalorizzazione. 

Negli impianti sottoposti a vincoli di legge, per esempio nel trattamento delle acque reflue, è fondamentale rispettare i parametri di qualità previsti, per non incorrere in sanzioni e rischi ambientali. Sfruttando le logiche predittive del Machine Learning, il controllore MPC è in grado di comprendere la natura dinamica del sistema e di regolare i valori ottimali delle variabili in esame, in funzione della previsione o dello specifico obiettivo.  

In un altro caso, per esempio negli impianti di smaltimento dei rifiuti, il controllore lavora per ottenere la combinazione migliore delle fonti di energia, necessarie a massimizzare l’efficienza dell’impianto e a soddisfare la previsione di carico termico e dei vincoli operativi intrinseci del sistema di teleriscaldamento (TLR). 

I vantaggi dei controllori predittivi

Questa straordinaria tecnologia presenta vantaggi notevoli nella regolazione di impianti e processi simili, primo fra tutti, il fatto che tali controller si basano su modelli dinamici, in grado quindi di soddisfare diversi vincoli contemporaneamente, tenendo conto dei limiti di tempo. Gli altri benefici dei controller sono: 

  1. automatizzare le operazioni solitamente svolte manualmente 
  2. minimizzare l’errore umano 
  3. garantire il rispetto dei vincoli di legge, laddove presenti 
  4. aumentare il livello di sicurezza 
  5. ottimizzare la gestione, le performance e i consumi energetici degli impianti 
  6. ridurre l’impatto ambientale complessivo degli stessi 

Straordinarie applicazioni 

Uno dei maggiori vantaggi dei controllori predittivi è la loro estrema versatilità, in quanto vengono sviluppati tenendo conto delle peculiarità del processo, delle possibili vulnerabilità, e di eventuali vincoli esterni.  

UTILITY
Controllo predittivo della vasca di ossidazione 

Nel caso di un impianto di depurazione a fanghi attivi si ha un trattamento in condizioni aerobiche del refluo, che mediante un sistema di areazione favorisce la crescita di una popolazione microbica (biomassa) provvedendo alla rimozione del carico inquinante. Nei vari processi di natura fisica, chimica e/o biologica, che si instaurano al suo interno, si eliminano le sostanze indesiderate dal refluo, sotto forma di fiocchi di fango, ottenendo così un effluente, il quale deve rispondere a specifici requisiti normativi.  

L’impiego di un controllore basato su logiche predittive di Intelligenza Artificiale (il Model Predictive Control) ci ha permesso di garantire una maggior efficacia del controllo sul processo, minimizzando i valori dei parametri di qualità dell’effluente, con importanti risultati: 

  • riduzione dell’azoto in uscita pari all’8% 
  • diminuzione dei consumi energetici del 16% 

UTILITY
Ottimizzazione dell’impianto Waste-to-energy
 

I sistemi waste-to-energy (WTE) consentono di smaltire i rifiuti producendo contestualmente energia elettrica e termica, tuttavia sono una soluzione di difficile gestione: oltre 500 variabili da gestire in sala di controllo. Al fine di migliorarne il controllo e di rendere più efficienti e più sostenibili tali sistemi, abbiamo applicato modelli d’Intelligenza Artificiale.  

Per comprendere meglio le dinamiche del processo di combustione dei rifiuti, abbiamo creato una mappa su cui rappresentare le correlazioni fra tutte le variabili che influenzano il processo, distinte per colore: in rosso le correlazioni dirette, in blu quelle inverse, e in giallo le correlazioni non lineari dette “correlazioni deboli”, che il nostro cervello fatica ad individuare. Grazie allo studio di tali correlazioni abbiamo fornito agli operatori uno strumento efficace di controllo e di ottimizzazione dell’intero processo, consentendo: 

  • 1% incremento della produzione di vapore a parità di rifiuto bruciato 
  • 20% riduzione dell’oscillazione della portata di vapore attorno al setpoint 
  • aumentato il livello di sostenibilità complessivo dell’impianto 

  

 Sfrutta le potenzialità dei controllori predittivi nella tua azienda

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