KI unterstütztes Ofen Audit mit Disaster Detection für die Zementindustrie
Die Zementproduktion ist produktionsbedingt ein großer CO2 Emittent bedingt durch hohen Brennstoffverbrauch und Dekabonatisierung des Kalksteines und somit ein großes Thema in der aktuellen Diskussion zur Dekarbonisierung. Es gibt konkrete Pläne und Projekte von Wissenschaftlern und der Industrie durch CO2 Abscheidung und nachfolgende Speicherung oder Umwandlung den CO2 Ausstoß zu reduzieren, aber dieser Ansatz wird gegenwärtig erst in Pilotanlagen getestet.
Unser Ansatz zielt darauf ab, den bestehenden Prozess durch permanente Überwachung signifikanter Kennzahlen zu optimieren, sodass Produktionsausfälle (Ofenstillstände) minimiert und die eingesetzten Rohstoffe / Brennstoffe optimal verwendet werden. Der ROI ist einfach darstellbar, da einerseits ein unterbrechungsfreier stabiler Brennprozess (abgesehen von den Wartungsarbeiten) als auch eine CO2 Reduktion erreicht wird.
Erreicht wird die Prozessoptimierung durch Berechnung von relevanten Kennzahlen und dem Einsatz von Methoden des maschinellen Lernen, die die Komplexität (chemischen Zusammensetzung der Ausgangsstoffe, technische Auslegung der Anlage, Parametereinstellungen wie Brenner, Luftzufuhr, …) in einem Modell abbilden, das in weiterer Folge eine Prognose des Ofenlaufs erlaubt.
Das aus dem Forschungsprojekt "Kiln Rescue" (Forschungspartner Consulting Engineering Jedlitschka) entstandene Produkt "web-pdp" ist eine Cloud Lösung, die ein permanentes stundenbasiertes Ofenaudit anbietet.
Mit einem stündlichem Anlagenaudit, in welchem eine Bilanzierung der Massen, kritischer Elemente und Energieströme etc. und Anlagenparameter erstellt werden, wird der Vergleiche zur Historie der eigenen Anlage als auch zu anderen Betrieben ermöglicht. Das Ergebnis wird zur Detektion von Schwachstellen in der Betriebsführung oder in der Anlagentechnik genutzt.
Als AddOn steht ein Prognosewerkzeug für Ofenausfälle (wie Ringbildung oder Kugelbildung) und Zyklonausfälle (Zyklonstopfern) zur Verfügung. Durch ein 24/7 Monitoring können rechtzeitig kritische Situationen erkannt und proaktiv darauf reagiert werden, um einen unterbrechungsfreien Brennprozess zu gewährleisten. Verschiedenste physikalische und chemische Parameter sowie darauf basierende Berechnungen können einfach und übersichtlich direkt im Webbrowser dargestellt werden.
Die Grundversion von web-pdp beinhaltet folgende Informationsseiten:
Weitere Informationsseiten mit statistischen Daten, Vorhersagen und zusätzlichen Auswertungen, lassen sich jederzeit, in Form von AddOns, ergänzen.
Werksrelevante Informationen sowie Ereignisse wie Ofenausfall, Ringbildung, Kugelbildung, Zyklonstopfer, technische Gebrechen usw. können in einem Tagebuch vermerkt werden. Jedem Tagebucheintrag kann eine eindeutigen Ereignisklasse zugeordnet werden, welche Einfluss auf das Prognosemodells für die Disaster Detection hat. Über Maschinelles Lernen und multivariater Zeitreihenanalyse von ausgewählten stündlichen Werksdaten lassen sich die Vorhersagemodelle laufend verbessern sowie an neue Aufgaben anpassen. Die verwendeten Methoden basieren auf Algorithmen der KI, Künstlichen Intelligenz.
Durch den Einsatz von web-pdp ergeben sich für Sie folgende Vorteile:
Für weitere Informationen und ein an Ihr Werk angepasstes Angebot kontaktieren Sie uns bitte unter:
Oder unseren Partner, Consulting Engineering Jedlitschka (CE Jedlitschka), unter: