تحدي الطاقة المتفاقم في التبريد الصناعي

يمثل التبريد الصناعي أحد أكثر مجالات التشغيل استهلاكًا للطاقة داخل مصانع تصنيع الأغذية. ففي منشآت إنتاج الأغذية المجمّدة النموذجية، تستهلك أنظمة التبريد ما يصل إلى 70% من إجمالي الطاقة الكهربائية.

تاريخيًا، كان مهندسو المصانع يشغّلون مجموعات الضواغط والمبرّدات استنادًا إلى طلب التبريد فقط، بدلًا من تحقيق أقصى كفاءة في استهلاك الطاقة. ويواجه المشغّلون البشريون قيودًا كبيرة عند إدارة تقلبات الأحمال الديناميكية، وتغيرات درجات الحرارة المحيطة، ومحركات التردد المتغير (VFDs) المعقدة في الوقت الفعلي.

التحسين الذاتي المدعوم بالذكاء الاصطناعي وبنية DCS الحديثة

لمعالجة أوجه عدم الكفاءة هذه، تعاونت Rockwell Automation مع شريك تكامل الأنظمة Actemium لتطوير حل للتحسين الذاتي. ويُعرف هذا التطبيق المتقدم باسم معامل الأداء في الوقت الفعلي (RtCOP)، ويعمل مباشرة على نظام التحكم الموزع (DCS) PlantPAx® من Rockwell.

يعمل RtCOP كمشغّل افتراضي مستمر عبر شبكة المصنع. ويقيّم النظام في الوقت نفسه قدرات التشغيل، وحالة المعدات، والكفاءة الحرارية، والظروف المحيطة. علاوة على ذلك، يختار نقاط الضبط الأكثر كفاءة في استهلاك الطاقة للضواغط والمبخرات ومراوح المكثفات، ويصدر أوامر التشغيل وفقًا لها بصورة ديناميكية.

أبرز النقاط التقنية: يوفر نظام PlantPAx DCS اتصالًا حتميًا عالي السرعة بين وحدات التحكم، إلى جانب اتصال سلس بإنترنت الأشياء الصناعي، مما يضمن زمن استجابة منخفضًا بين استدلال نموذج الذكاء الاصطناعي وتنفيذ حلقة التحكم في الوقت الفعلي.

وفورات قابلة للقياس في الطاقة وفوائد تشغيلية

أسفرت التطبيقات الميدانية الأولية في منشأة كبرى لتصنيع أصابع البطاطس المجمّدة عن نتائج فورية وقابلة للقياس:

علاوة على ذلك، تتيح لوحات معلومات مؤشرات الأداء الرئيسية (KPI) على مستوى الأسطول للمهندسين مقارنة مقاييس معامل الأداء (COP) عبر مواقع جغرافية متعددة في الوقت الفعلي.

رؤية الخبراء: التحول نحو أتمتة المصانع ذاتية التشغيل

من منظور أتمتة صناعية رفيع المستوى، يسلط هذا المشروع الضوء على اتجاه بالغ الأهمية: تقارب التحكم التقليدي في العمليات مع الذكاء الاصطناعي الحديث على مستوى الحافة.

تتفوق وحدات التحكم المنطقي القابلة للبرمجة (PLCs) التقليدية ومنصات DCS في تشابكات السلامة الحتمية وتنظيم حلقات التحكم التناسبي-التكاملي-التفاضلي (PID). إلا أن تحكم PID الخطي يواجه صعوبة في تحسين الأنظمة الحرارية غير الخطية ومتعددة المتغيرات بكفاءة.

ومن خلال تشغيل نماذج التحسين في الوقت الفعلي المدعومة بالذكاء الاصطناعي بالتوازي مع طبقات التحكم الحتمية، يحقق المهندسون تحسينًا مغلق الحلقة للطاقة دون المساس باستقرار العمليات أو معايير السلامة الوظيفية، مثل IEC 61508 / IEC 61511.

سيناريو تطبيقي: تحديث مبرّد صناعي متعدد المراحل يعمل بالأمونيا

لتوضيح كيفية عمل هذا النظام في بيئة منشأة عملية، لننظر في عملية نموذجية واسعة النطاق لتجميد الأغذية:

1. التقييم الأساسي: يستخدم مصنع تبريد صناعي متعدد المراحل يعمل بالأمونيا خمسة ضواغط لولبية بقدرة 500 حصان وأربعة مكثفات تبخيرية.
2. تكامل DCS: يثبت المهندسون طبقة برنامج RtCOP على نظام PlantPAx DCS القائم، مع ربط أجهزة القياس الخاصة بالعملية عبر شبكات EtherNet/IP.
3. استيعاب البيانات: يعالج نموذج الذكاء الاصطناعي بيانات ضغط السحب الآني، وضغط الطرد، ودرجة حرارة البصيلة الرطبة، وعدادات استهلاك الطاقة، والرطوبة المحيطة.
4. التحكم الذاتي في نقاط الضبط: بدلًا من تشغيل ثلاثة ضواغط بأحمال ثابتة تبلغ 80%، يضبط RtCOP سرعات محركات التردد المتغير ذاتيًا لتشغيل أربعة ضواغط عند نقطة مثلى تبلغ 58%، مما يقلل إجمالي سحب الطاقة (كيلوواط/طن) بشكل كبير مع الحفاظ على درجات حرارة التجميد الصارمة للعملية.

نبذة عن المؤلف

Zhang Wei هو مهندس معماري رئيسي لأنظمة الأتمتة والتحكم الصناعي، ويتمتع بأكثر من 15 عامًا من الخبرة العملية الميدانية. ويتخصص في أنظمة التحكم الموزع (DCS) واسعة النطاق، ووحدات التحكم المنطقي القابلة للبرمجة (PLCs)، وأجهزة قياس وتحكم الآلات التوربينية (TSI)، وحماية شبكات الطاقة الصناعية في صناعات المعالجة حول العالم.