Langkau ke kandungan

Apa yang anda cari?


Anda mungkin juga suka

Pengoptimuman DCS Berpacukan AI: Cara Rockwell Automation dan Actemium Mengurangkan Penggunaan Tenaga Penyejukan Industri sebanyak 17%

  • oleh WUPAMBO
AI-Driven DCS Optimization: How Rockwell Automation and Actemium Reduced Industrial Refrigeration Energy Use by 17%

Cabaran Tenaga yang Semakin Meningkat dalam Penyejukan Industri

Penyejukan industri merupakan salah satu bidang operasi yang paling intensif tenaga dalam kilang pembuatan makanan. Di kemudahan pengeluaran makanan sejuk beku biasa, sistem penyejukan menggunakan sehingga 70% daripada jumlah kuasa elektrik.

Dari segi sejarah, jurutera kilang mengendalikan rak pemampat dan penyejuk berdasarkan permintaan penyejukan semata-mata, bukannya kecekapan tenaga maksimum. Pengendali manusia menghadapi batasan ketara ketika mengurus turun naik beban dinamik, perubahan suhu ambien dan pemacu frekuensi boleh ubah (VFD) yang kompleks dalam masa nyata.

Pengoptimuman AI Autonomi Berasaskan Seni Bina DCS Moden

Untuk menangani ketidakcekapan ini, Rockwell Automation bekerjasama dengan rakan integrasi sistem Actemium bagi membangunkan penyelesaian pengoptimuman autonomi. Dikenali sebagai Pekali Prestasi Masa Nyata (RtCOP), aplikasi canggih ini beroperasi secara langsung pada Sistem Kawalan Teragih (DCS) PlantPAx® Rockwell.

RtCOP berfungsi sebagai pengendali maya berterusan merentasi rangkaian kilang. Sistem ini menilai kapasiti operasi, keadaan peralatan, kecekapan terma dan keadaan ambien secara serentak. Selain itu, sistem ini memilih serta menetapkan titik tetapan operasi yang paling cekap tenaga secara dinamik untuk pemampat, penyejat dan kipas pemeluwap.

Penekanan Teknikal Utama: DCS PlantPAx menyediakan komunikasi deterministik berkelajuan tinggi antara pengawal serta kesalinghubungan IoT industri yang lancar, sekali gus memastikan kependaman rendah antara inferens model AI dengan pelaksanaan gelung kawalan masa nyata.

Penjimatan Tenaga dan Manfaat Operasi yang Boleh Diukur

Pelaksanaan awal di lapangan pada kemudahan pengeluaran jejari kentang goreng sejuk beku utama menghasilkan keputusan yang segera dan boleh diukur:

Metrik Operasi Hasil Dicapai Kesan Industri
Pengurangan Tenaga Penurunan 17% Pengurangan jejak karbon yang ketara
Penjimatan Kewangan ~$130,000 / tapak / tahun Pulangan pelaburan (ROI) yang pantas
Kebolehpercayaan Aset Pengurangan Tegasan Mekanikal Memanjangkan kitar hayat pemampat & mengurangkan kehausan
Pengurangan Beban Tenaga Kerja Pelarasan Autonomi Mengurangkan kesan kekurangan kemahiran teknikal tempatan

Selain itu, papan pemuka KPI seluruh armada membolehkan jurutera menanda aras metrik pekali prestasi (COP) merentasi pelbagai tapak geografi dalam masa nyata.

Wawasan Pakar: Peralihan ke Arah Automasi Kilang Autonomi

Daripada perspektif kanan automasi industri, projek ini menonjolkan satu trend kritikal: penyatuan kawalan proses klasik dengan kecerdasan buatan moden di pinggir rangkaian.

Pengawal logik boleh atur cara (PLC) tradisional dan platform DCS cemerlang dalam saling kunci keselamatan deterministik serta pengawalan gelung berkadar-kamiran-terbitan (PID). Walau bagaimanapun, kawalan PID linear sukar mengoptimumkan sistem terma bukan linear dan berbilang pemboleh ubah dengan cekap.

Dengan menjalankan model pengoptimuman masa nyata dipacu AI di samping lapisan kawalan deterministik, jurutera mencapai pengoptimuman tenaga gelung tertutup tanpa menjejaskan kestabilan proses atau piawaian keselamatan berfungsi (seperti IEC 61508 / IEC 61511).

Senario Aplikasi: Naik Taraf Penyejuk Ammonia Industri Berbilang Peringkat

Untuk menggambarkan cara sistem ini berfungsi dalam persekitaran kemudahan sebenar, pertimbangkan operasi pembekuan makanan berskala besar yang biasa:

  1. Penilaian Asas: Sebuah loji penyejukan ammonia industri berbilang peringkat menggunakan lima pemampat skru berkuasa 500 HP dan empat pemeluwap penyejatan.
  2. Integrasi DCS: Jurutera memasang lapisan perisian RtCOP pada DCS PlantPAx sedia ada, dengan menyambungkan instrumentasi proses melalui rangkaian EtherNet/IP.
  3. Pengambilan Data: Model AI memproses tekanan sedutan masa nyata, tekanan pelepasan, suhu mentol basah, meter penggunaan kuasa dan kelembapan ambien.
  4. Kawalan Titik Tetapan Autonomi: Daripada menjalankan tiga pemampat pada beban tetap 80%, RtCOP melaraskan kelajuan VFD secara autonomi untuk menjalankan empat pemampat pada titik optimum 58%, sekali gus mengurangkan jumlah penggunaan kuasa (kW/Tan) dengan ketara sambil mengekalkan suhu pembekuan proses yang ketat.

Tentang Pengarang

Zhang Wei ialah Arkitek Utama Sistem Automasi & Kawalan Industri dengan pengalaman kerja lapangan lebih 15 tahun. Beliau mengkhusus dalam Sistem Kawalan Teragih (DCS) berskala besar, Pengawal Logik Boleh Atur Cara (PLC), Instrumentasi & Kawalan Jentera Turbo (TSI), serta perlindungan grid kuasa industri merentasi industri proses di seluruh dunia.