Le défi énergétique croissant de la réfrigération industrielle

La réfrigération industrielle constitue l’un des domaines opérationnels les plus énergivores au sein des usines de production alimentaire. Dans les installations typiques de production d’aliments surgelés, les systèmes de réfrigération consomment jusqu’à 70 % de la puissance électrique totale.

Historiquement, les ingénieurs d’usine exploitaient les groupes de compresseurs et les refroidisseurs en fonction de la demande de refroidissement uniquement, plutôt que de viser une efficacité énergétique maximale. Les opérateurs humains sont fortement limités lorsqu’il s’agit de gérer en temps réel les fluctuations dynamiques de charge, les variations de température ambiante et les variateurs de fréquence (VFD) complexes.

Optimisation autonome par IA fondée sur une architecture DCS moderne

Pour remédier à ces inefficacités, Rockwell Automation a collaboré avec son partenaire d’intégration de systèmes Actemium afin de développer une solution d’optimisation autonome. Baptiquée Real-Time Coefficient of Performance (RtCOP), cette application avancée fonctionne directement sur le système de contrôle distribué (DCS) PlantPAx® de Rockwell.

RtCOP agit comme un opérateur virtuel continu sur l’ensemble du réseau de l’usine. Le système évalue simultanément les capacités de fonctionnement, l’état des équipements, l’efficacité thermique et les conditions ambiantes. En outre, il sélectionne et commande dynamiquement les points de consigne les plus économes en énergie pour les compresseurs, les évaporateurs et les ventilateurs des condenseurs.

Point technique clé : le DCS PlantPAx fournit une communication déterministe à haut débit entre contrôleurs, ainsi qu’une connectivité IoT industrielle transparente, garantissant une faible latence entre l’inférence du modèle d’IA et l’exécution de la boucle de contrôle en temps réel.

Économies d’énergie quantifiables et avantages opérationnels

Les premières mises en œuvre sur le terrain dans une importante usine de fabrication de frites surgelées ont produit des résultats immédiats et mesurables :

En outre, les tableaux de bord des KPI à l’échelle du parc permettent aux ingénieurs de comparer en temps réel les indicateurs de coefficient de performance (COP) entre plusieurs sites géographiques.

Point de vue d’expert : l’évolution vers l’automatisation autonome des usines

Du point de vue d’un spécialiste senior de l’automatisation industrielle, ce projet met en évidence une tendance majeure : la convergence du contrôle classique des procédés et de l’intelligence artificielle moderne en périphérie du réseau.

Les automates programmables industriels (PLC) traditionnels et les plateformes DCS excellent dans les interverrouillages de sécurité déterministes et la régulation des boucles proportionnelles-intégrales-dérivées (PID). Cependant, le contrôle PID linéaire peine à optimiser efficacement les systèmes thermiques non linéaires et multivariables.

En exécutant des modèles d’optimisation en temps réel pilotés par l’IA parallèlement aux couches de contrôle déterministes, les ingénieurs obtiennent une optimisation énergétique en boucle fermée sans compromettre la stabilité du procédé ni les normes de sécurité fonctionnelle, telles que les normes IEC 61508 / IEC 61511.

Scénario d’application : modernisation d’un refroidisseur industriel d’ammoniac à plusieurs étages

Pour illustrer le fonctionnement de ce système dans un environnement industriel concret, considérons une installation typique de congélation alimentaire à grande échelle :

1. Évaluation de référence : une installation industrielle de réfrigération à l’ammoniac, à plusieurs étages, utilise cinq compresseurs à vis de 500 HP et quatre condenseurs évaporatifs.
2. Intégration au DCS : les ingénieurs installent la couche logicielle RtCOP sur le DCS PlantPAx existant et connectent les instruments de procédé via des réseaux EtherNet/IP.
3. Acquisition des données : le modèle d’IA traite en temps réel la pression d’aspiration, la pression de refoulement, la température du thermomètre mouillé, les compteurs de consommation électrique et l’humidité ambiante.
4. Contrôle autonome des points de consigne : au lieu de faire fonctionner trois compresseurs à une charge fixe de 80 %, RtCOP ajuste de manière autonome les vitesses des VFD afin de faire fonctionner quatre compresseurs à un point optimal de 58 %, réduisant considérablement la puissance totale absorbée (kW/tonne) tout en maintenant des températures de congélation strictes dans le procédé.

À propos de l’auteur

Zhang Wei est architecte principal des systèmes d’automatisation et de contrôle industriels, avec plus de 15 ans d’expérience pratique sur le terrain. Il est spécialisé dans les systèmes de contrôle distribué (DCS) à grande échelle, les automates programmables industriels (PLC), l’instrumentation et le contrôle des turbomachines (TSI), ainsi que la protection des réseaux électriques industriels dans les industries de procédés du monde entier.