بهینهسازی DCS مبتنی بر هوش مصنوعی: چگونه راکول اتوماسیون و اکتیوم مصرف انرژی تبرید صنعتی را ۱۷٪ کاهش دادند
- 〡
- 〡 by WUPAMBO
چالش فزاینده انرژی در سرمایش صنعتی
سرمایش صنعتی یکی از پرمصرفترین بخشهای عملیاتی از نظر انرژی در کارخانههای تولید مواد غذایی است. در تأسیسات معمول تولید غذای منجمد، سیستمهای سرمایش تا ۷۰٪ از کل توان الکتریکی را مصرف میکنند.
در گذشته، مهندسان کارخانه رکهای کمپرسور و چیلرها را صرفاً بر اساس تقاضای سرمایش، نه حداکثر بهرهوری انرژی، راهبری میکردند. اپراتورهای انسانی هنگام مدیریت نوسانهای پویای بار، تغییرات دمای محیط و درایوهای فرکانس متغیر (VFD) پیچیده بهصورت بلادرنگ، با محدودیتهای قابلتوجهی مواجهاند.
بهینهسازی خودکار مبتنی بر هوش مصنوعی با بهرهگیری از معماری نوین DCS
برای رفع این ناکارآمدیها، Rockwell Automation با شریک یکپارچهسازی سیستم خود، Actemium، همکاری کرد تا راهکاری برای بهینهسازی خودکار توسعه دهد. این برنامه پیشرفته که با نام ضریب عملکرد بلادرنگ (RtCOP) شناخته میشود، مستقیماً روی سیستم کنترل توزیعشده (DCS) PlantPAx® شرکت Rockwell اجرا میشود.
RtCOP بهعنوان یک اپراتور مجازی پیوسته در سراسر شبکه کارخانه عمل میکند. این سیستم ظرفیتهای عملیاتی، سلامت تجهیزات، بهرهوری حرارتی و شرایط محیطی را بهطور همزمان ارزیابی میکند. افزون بر این، نقاط تنظیم بهینه و کممصرفترین حالت کاری را برای کمپرسورها، اواپراتورها و فنهای کندانسور بهصورت پویا انتخاب و اعمال میکند.
نکته فنی کلیدی: DCS PlantPAx ارتباط قطعی و پرسرعت کنترلر با کنترلر و اتصال یکپارچه به اینترنت اشیای صنعتی را فراهم میکند و بدینترتیب تأخیر میان استنتاج مدل هوش مصنوعی و اجرای حلقه کنترل بلادرنگ را به حداقل میرساند.
صرفهجویی قابلاندازهگیری در انرژی و مزایای عملیاتی
پیادهسازیهای اولیه در یک تأسیسات بزرگ تولید سیبزمینی سرخکرده منجمد، نتایجی فوری و قابلاندازهگیری به همراه داشت:
| شاخص عملیاتی | نتیجه حاصلشده | تأثیر صنعتی |
|---|---|---|
| کاهش انرژی | کاهش ۱۷٪ | کاهش چشمگیر ردپای کربن |
| صرفهجویی مالی | حدود ۱۳۰٬۰۰۰ دلار / سایت / سال | بازگشت سریع سرمایه (ROI) |
| قابلیت اطمینان دارایی | کاهش تنش مکانیکی | افزایش عمر کمپرسور و کاهش فرسایش |
| کاهش فشار کاری نیروی انسانی | تنظیمات خودکار | کاهش اثر کمبود مهارتهای فنی محلی |
علاوه بر این، داشبوردهای KPI در سطح ناوگان به مهندسان اجازه میدهند شاخصهای ضریب عملکرد (COP) را میان چندین سایت جغرافیایی بهصورت بلادرنگ مقایسه و ارزیابی کنند.
دیدگاه کارشناسی: حرکت بهسوی اتوماسیون خودکار کارخانه
از دیدگاه یک متخصص ارشد اتوماسیون صنعتی، این پروژه روندی حیاتی را برجسته میکند: همگرایی کنترل فرایند کلاسیک و هوش مصنوعی نوین در لبه شبکه.
کنترلرهای منطقی برنامهپذیر سنتی (PLC) و پلتفرمهای DCS در اینترلاکهای ایمنی قطعی و تنظیم حلقههای تناسبی-انتگرالی-مشتقی (PID) عملکردی عالی دارند. بااینحال، کنترل خطی PID برای بهینهسازی کارآمد سامانههای حرارتی غیرخطی و چندمتغیره با دشواری مواجه است.
با اجرای مدلهای بهینهسازی بلادرنگ مبتنی بر هوش مصنوعی در کنار لایههای کنترل قطعی، مهندسان به بهینهسازی انرژی حلقهبسته دست مییابند، بدون آنکه پایداری فرایند یا استانداردهای ایمنی عملکردی، مانند IEC 61508 / IEC 61511، به خطر بیفتد.
سناریوی کاربردی: نوسازی یک چیلر آمونیاکی صنعتی چندمرحلهای
برای نشان دادن نحوه عملکرد این سیستم در محیط واقعی یک تأسیسات، یک عملیات معمول انجماد مواد غذایی در مقیاس بزرگ را در نظر بگیرید:
- ارزیابی خط پایه: یک کارخانه سرمایش صنعتی آمونیاکی چندمرحلهای از پنج کمپرسور اسکرو ۵۰۰ اسببخاری و چهار کندانسور تبخیری استفاده میکند.
- یکپارچهسازی DCS: مهندسان لایه نرمافزاری RtCOP را روی DCS موجود PlantPAx نصب کرده و تجهیزات اندازهگیری فرایند را از طریق شبکههای EtherNet/IP متصل میکنند.
- دریافت داده: مدل هوش مصنوعی فشار مکش، فشار دهش، دمای حباب تر، کنتورهای مصرف برق و رطوبت محیط را بهصورت بلادرنگ پردازش میکند.
- کنترل خودکار نقاط تنظیم: RtCOP بهجای راهاندازی سه کمپرسور با بار ثابت ۸۰٪، سرعت VFDها را بهصورت خودکار تنظیم میکند تا چهار کمپرسور در نقطه بهینه ۵۸٪ کار کنند؛ در نتیجه، ضمن حفظ دماهای دقیق فرایند انجماد، توان مصرفی کل (kW/Ton) بهطور چشمگیری کاهش مییابد.
درباره نویسنده
ژانگ وی یک معمار ارشد سیستمهای اتوماسیون و کنترل صنعتی است و بیش از ۱۵ سال تجربه عملی در محیطهای صنعتی دارد. تخصص او شامل سیستمهای کنترل توزیعشده (DCS) در مقیاس بزرگ، کنترلرهای منطقی برنامهپذیر (PLC)، ابزار دقیق و کنترل توربوماشینها (TSI) و حفاظت شبکههای برق صنعتی در صنایع فرایندی سراسر جهان است.
