رویکردهای آینده در راه‌حل‌های هوشمند مهندسی شیمیایی

خودکارسازی مبتنی بر AI در فرآیندهای مهندسی شیمیایی

نگهداری پیش‌بین برای کارایی عملیاتی بهتر

در کارخانه‌های مهندسی شیمی در سراسر کشور، نگهداری پیش‌بینانه مبتنی بر هوش مصنوعی در حال تغییر نحوه انجام عملیات روزانه است. این سیستم‌های هوشمند داده‌های زنده ارسالی از پمپ‌ها، شیرآلات و راکتورها را تحلیل می‌کنند تا مشکلات را قبل از وقوع واقعی شناسایی کنند و از این طریق تعطیلات ناگهانی و ناخوشایندی که همه دوست نداریم را کاهش دهند. بر اساس مطالعات اخیر انجام شده توسط بخش تولید شرکت PwC، شرکت‌هایی که از هوش مصنوعی در نگهداری خود استفاده کرده‌اند، به طور متوسط ۳۰ درصد در هزینه‌های تعمیرات صرفه‌جویی کرده‌اند و همچنین عمر دستگاه‌های خود را به طور متوسط چند سال دیگر افزایش داده‌اند. برای بهره‌برداری حداکثری از این ابزارهای پیش‌بینانه، البته نیاز به پایش مداوم خروجی‌های سنسورها است. برخی مهندسان نتایج متفاوتی را گزارش کرده‌اند وقتی جمع‌آوری داده‌ها به اندازه کافی یکنواخت نبوده است، بنابراین راه‌اندازی مناسب همچنان نقش کلیدی در عملیات سMOOTH کارخانه و تعمیرات سریع وقتی چیزی اشتباه پیش رود را ایفا می‌کند.

بهینه‌سازی فرآیند هوشمند با استفاده از یادگیری ماشین

یادگیری ماشینی واقعاً در بهینه‌سازی فرآیندها در مهندسی شیمی ایجاد بازی کرده است. این سیستم‌ها داده‌های زیادی را بررسی می‌کنند تا نقاط بهینه برای پارامترهای عملیاتی را پیدا کنند. نگاهی به کارهایی که برخی شرکت‌ها با این فناوری انجام داده‌اند بیندازید. یکی از تولیدکنندگان بزرگ شیمیایی واقعاً یادگیری ماشینی را در سراسر عملیات خود پیاده‌سازی کرده و شاهد افزایش ۲۰ درصدی بهره‌وری بوده است. این نوع بهبود فقط در کاغذ زیبا نیست. با این حال، شرکت‌هایی که فکر استفاده از یادگیری ماشینی را می‌کنند، بهتر است از کوچک شروع کنند. هماهنگ کردن این ابزارهای جدید با سیستم‌های موجود زمان‌بر و نیازمند برنامه‌ریزی دقیق است. کلید موفقیت در این است که اطمینان حاصل شود داده‌ها بتوانند به‌راحتی بین فناوری‌های قدیمی و جدید جریان داشته باشند و هیچ گلوگاه یا سردرگمی ایجاد نشود.

سیستم‌های خودکار در مدیریت مواد خطرناک

سیستم‌های خودمختار در حال تغییر نحوه کار با مواد خطرناک هستند و بهبودهای واقعی در زمینه ایمنی و کارایی ایجاد کرده‌اند که قبلاً غیرقابل تصور بودند. با خارج کردن انسان‌ها از تماس مستقیم با مواد خطرناک، این فناوری‌ها باعث کاهش اشتباهات و حوادثی می‌شوند که اغلب در عملیات دستی رخ می‌دهند. در این چند سال اخیر پیشرفت‌های قابل توجهی در طراحی ربات‌ها برای کاربردهای دستکاری مواد شیمیایی مشاهده شده است. برخی از مدل‌ها اکنون قادرند تغییرات ظریف در خواص مواد را تشخیص دهند و روش کار خود را به تبع آن تنظیم کنند، کاری که هیچ کارگر انسانی نمی‌تواند به طور مداوم با آن همراهی کند. برای کسب‌وکارهایی که قصد پذیرش این فناوری را دارند، فکر کردن به چیزهایی فراتر از خرید تجهیزات ضروری است. رعایت مقررات همچنان امری حیاتی است، اما شرکت‌های هوشمند راه‌هایی برای کار در چارچوب این قوانین پیدا می‌کنند و در عین حال ارزش بیشینه را از خودکارسازی به دست می‌آورند. نتیجه چیست؟ عملیاتی که نه تنها ایمنی کارکنان را بهتر تضمین می‌کنند، بلکه روز به روز روان‌تر نیز انجام می‌شوند.

نوآوری‌های شیمی زیست‌محیطی و سبز

کاهش اثرات زیست‌محیطی از طریق کاتالیز هوشمند

کاتالیزورهای هوشمند نحوه انجام واکنش‌های شیمیایی را تغییر داده‌اند و در عین حال از هدررفت مواد و مصرف انرژی نیز کاسته‌اند. چه چیزی باعث عملکرد خوب آن‌ها می‌شود؟ خب، این کاتالیزورها با افزایش انتخاب‌گری واکنش و بهبود کارایی فرآیند، از تولید محصولات جانبی ناخواسته که سیستم‌های قدیمی‌تر کاتالیزوری ایجاد می‌کنند، می‌کاهند. به عنوان مثال، در پژوهشی از نشریه Nature Chemistry نشان داده شده است که استفاده از این کاتالیزورهای هوشمند می‌تواند تأثیرات زیست‌محیطی فعالیت‌های صنعتی را تا حدود 30 درصد کاهش دهد. این فناوری فراتر از صرفه‌جویی در هزینه‌های بهره‌برداری، به‌خوبی با اهداف دوستدارانه نسبت به سیاره ما هم‌خوانی دارد. با پیش‌روی به سوی آینده، این فناوری کاتالیزوری پتانسیل بزرگی برای دستیابی به اهداف دشوار پایداری دارد. تصور کنید که صنایع کاملاً به دلیل تمیز‌تر و کارآمدتر شدن فرآیندهای شیمیایی شان، در یک شبه سبزتر شوند.

ادغام منابع تجدیدپذیر از طریق بیو تصفیه شدنی تقویت شده توسط هوش مصنوعی

تولید بیوشیمیایی مواد زیستی را گرفته و آنها را به مواد شیمیایی مفید تبدیل می‌کند و هوش مصنوعی واقعاً این فرآیند را تقویت کرده است. با ابزارهای بهتر تحلیل داده، هوش مصنوعی به کاهش هدر رفتن منابع کمک می‌کند و در عین حال باعث کارآمدتر شدن کار بیوریفاینری‌ها می‌شود. به عنوان مثال، شرکت Neste در سال‌های اخیر از هوش مصنوعی در کارخانه‌های خود استفاده کرده که در واقع باعث افزایش قابل توجه تولید سوخت‌های پایدار شده است. با این حال مشکلاتی هنوز وجود دارد که باید حل شوند، به خصوص تأمین مواد تجدیدپذیر کافی برای ادامه روند کار به‌صورت یکنواخت. در اینجا است که فناوری باید با رویکردهای جدیدی برای استفاده از این منابع سبز وارد عمل شود، که می‌تواند نحوه تولید مواد شیمیایی مهم در صنایع مختلف را تغییر دهد.

کاهش زباله با طراحی سیستم حلقه بسته

سیستم‌های حلقه بسته نقش بزرگی در کاهش پسماند در عملیات تولید شیمیایی ایفا می‌کنند. این سیستم‌ها با گرفتن محصولات زائد و بازگرداندن آن‌ها به فرآیند تولید به جای اینکه به مکان‌های دفن زباله بروند، این امکان را فراهم می‌کنند که مواد چندین بار دوباره استفاده شوند، به جای اینکه به صورت زباله پایان یابند. برخی از شرکت‌ها که به این سیستم منتقل شده‌اند، طبق اطلاعات منتشر شده در نشریه مهندسی شیمی سال گذشته، شاهد کاهش تقریباً نیمی از خروجی پسماند خود بوده‌اند. اگرچه این سیستم‌ها به وضوح در کاهش تأثیرات زیست‌محیطی کمک می‌کنند، اما تولیدکنندگان همچنان به روش‌های بهتری برای بازیافت و بازگرداندن مواد به شیوه‌ای کارآمدتر نیاز دارند، اگر بخواهند پایداری را در بخش شیمیایی به میزان بیشتری پیش ببرند.

کاربردهای مواد پیشرفته و نانوتکنولوژی

نانو مواد برای ترکیب شیمیایی دقیق

اثربخشی نانومواد در سنتز شیمیایی دقیق به برخی ویژگی‌های برجسته آن‌ها برمی‌گردد. آنچه این مواد را متمایز می‌کند، سطح بزرگ نسبت به اندازه‌شان است که باعث می‌شود واکنش‌ها سریع‌تر انجام شوند و در عین حال انتخاب‌گری بهتری در تولید محصولات داشته باشند. برخی مطالعات اخیر به این نکته اشاره دارند که این مواد ریز می‌توانند انرژی مورد نیاز برای شروع برخی واکنش‌های شیمیایی را کاهش دهند، به این معنی که نتایج بهتری با هدررفت کمتر حاصل شود. در آینده، به نظر می‌رسد که صنایعی مانند تولید دارو و انرژی‌های تجدیدپذیر به دلیل اهمیت بالای تعیین دقیق شیمی مواد، شاهد دستاوردهای بزرگی بوده باشند که بسیاری از آن‌ها مدیون همین مواد خاص خواهند بود.

کاتالیزورهای هوشمند با کنترل واکنش سازگار

کاتالیزورهای هوشمند باعث تغییر بازی می‌شوند زمانی که صحبت از افزایش کارایی واکنش‌هاست، چرا که می‌توانند در واقع با تغییر شرایط در طول فرآیندهای شیمیایی خود را تطبیق دهند. آنچه این مواد خاص را متمایز می‌کند، توانایی تغییر هم ساختار و هم عملکرد به صورت همزمان است که به دستیابی به نتایج بهتر از واکنش‌های شیمیایی کمک می‌کند. ما قبلاً شاهد نتایج خوبی در محیط‌های صنعتی واقعی بوده‌ایم، به ویژه در واحدهای پتروشیمی که این کاتالیزورهای هوشمند مصرف انرژی را کاهش داده و در عین حال میزان تولید محصول را افزایش داده‌اند. برای تولیدکنندگانی که به دنبال سبزتر کردن عملیات خود هستند، این فناوری قول واقعی‌ای از خودش را نه تنها در پس‌انداز بر روی قبوض برق بلکه در کاهش تأثیرات زیست‌محیطی در سراسر بخش تولید شیمیایی نشان می‌دهد.

مواد بیومیمیتیک الهام‌گرفته از مدل‌سازی محاسباتی

مهندسین شیمی شروع به الهام گرفتن از طبیعت برای ایجاد مواد بیومیمتیک کرده‌اند؛ موادی که نحوه کارآمد عملکرد موجودات زنده را تقلید می‌کنند. این مواد سعی دارند چیزهایی را که در زیست‌شناسی می‌بینیم، مثل نحوه دفع آب توسط برخی گیاهان یا نحوه ایجاد سازه‌های فوق‌العاده محکم توسط حشرات از اجزای ساده، تکرار کنند. این زمینه تاکنون محصولات شگفت‌انگیزی تولید کرده است. به عنوان مثال، سطوح خودپاک‌کننده‌ای که هیچگاه کثیف نمی‌شوند چون برگ‌های نیلوفر را تقلید می‌کنند، یا کامپوزیت‌های فوق‌العاده سبک که اکنون در ماشین‌ها و هواپیماها استفاده می‌شوند. پشت همه این نوآوری‌ها مدل‌سازی کامپیوتری قرار دارد که به محققان اجازه می‌دهد قبل از هزینه کردن برای ساخت نمونه‌های واقعی، آزمایش‌ها را به صورت مجازی انجام دهند. هیجان‌انگیز بودن این رویکرد به این دلیل است که تنها باعث بهبود عملکرد مواد نمی‌شود، بلکه روش ما را برای تولید مواد شیمیایی به طور کلی تغییر می‌دهد.

رقمی‌سازی و تحلیل داده‌های زمان واقعی

통합 IoT صنعتی برای تولید هوشمند

استفاده از فناوری اینترنت اشیاء صنعتی در تولید شیمیایی به طور قابل توجهی کارایی فرآیندها و قابلیت ردیابی آنها را افزایش می‌دهد. با استفاده از سنسورها و سیستم‌های متصل در سراسر کارخانه‌ها، اپراتورها امکان اتوماسیون و دید کامل و مداوم از اتفاقات در خطوط تولید را خواهند داشت. نتیجه چیست؟ زمان کمتری در رفع خرابی‌های تجهیزات تلف می‌شود و مدیریت بهتری برای مواد و انرژی در کل کارخانه انجام می‌گیرد. در چند کارخانه واقعی که این راهکارهای IoT را پیاده‌سازی کرده‌اند، مشاهده شده است که خطوط تولید به خوبی کار می‌کنند، چون کارکنان می‌توانند مشکلات را قبل از بزرگ شدن آنها شناسایی کنند. برخی از تولیدکنندگان حتی اعلام کرده‌اند که پس از نصب این سیستم‌های هوشمند، 30 درصد از هدررفت مواد اولیه کاسته شده است، هرچند نتایج متفاوت است و به میزان ادغام دقیق این فناوری در جریان کاری قبلی بستگی دارد.

برای اینکه IoT در کارخانه‌های شیمیایی به درستی کار کند، باید یک قدم به قدم و بدون پرش وارد عمل شد. ابتدا به دنبال این باشید که چه تکنولوژی‌هایی از قبل در واحد وجود دارند و در کجا حسگرهای هوشمند واقعاً می‌توانند کاربرد داشته باشند. هنگام انتخاب تجهیزات IoT، سازگاری بین سیستم‌های مختلف بسیار مهم است، بنابراین تولیدکنندگان باید از همین ابتدا به این فکر کنند که در آینده تمامی این سیستم‌ها چگونه با یکدیگر کار خواهند کرد. همچنین نباید انسان‌ها را فراموش کرد - آموزش کارکنان برای درک داده‌هایی که از دستگاه‌های متصل می‌آیند، فقط یک امر آموزشی نیست، بلکه یک ضرورت برای دستیابی به پیشرفت واقعی است. واحدهایی که این رویکرد تدریجی را دنبال می‌کنند، اغلب نتایج بهتری از سرمایه‌گذاری‌های خود در IoT به مرور زمان به دست می‌آورند، به ویژه زمانی که کارکنان دقیقاً بدانند چه باید با تمام این اعداد و ارقام کرد.

مدل‌های یادگیری ماشینی برای پیش‌بینی عملکرد

پیش‌بینی بازده یکی از همان حوزه‌های کلیدی در مهندسی شیمی محسوب می‌شود که دقت در آن، تفاوت عمده‌ای بین عملیات سودآور و سرمایه‌گذاری‌های دارای زیان ایجاد می‌کند. موضوع جالبی که اخیراً پیش آمده این است که الگوریتم‌های یادگیری ماشینی شروع به کار کرده‌اند و در پیش‌بینی این بازده‌ها، عملکرد بهتری نسبت به روش‌های متداول دارند. این الگوریتم‌ها در میان انبوهی از داده‌ها گشت‌وگذار می‌کنند و ارتباطاتی را کشف می‌کنند که یافتن آنها توسط انسان‌ها سال‌ها زمان می‌برد. برای مهندسان شیمی که در کارخانه‌ها مشغول به کار هستند، این موضوع به معنای تصمیم‌گیری بهتر و دقیق‌تر است؛ آنها می‌توانند پارامترهای فرآیندی را تنظیم کنند و بدانند دقیقاً هر تغییری چه تأثیری بر کمیت محصول نهایی دارد و در عین حال استانداردها حفظ می‌شوند. به عنوان مثالی از این موضوع، برخی از کارخانه‌های شیمیایی که این سیستم‌های هوشمند را به کار گرفته‌اند، شاهد افزایشی بین ۱۵ تا حتی ۲۵ درصدی در دقت پیش‌بینی بازده خود نسبت به قبل از پیاده‌سازی این سیستم‌ها بوده‌اند.

پیش‌روی آینده در پیش‌بینی بازده به نظر می‌رسد شامل بهتر کردن این مدل‌ها در مدیریت واکنش‌های شیمیایی پیچیده‌تر و پیچیده‌تر می‌شود. با این حال هنوز موانع زیادی وجود دارد. محققان در ادغام جریان‌های مختلف داده با یکدیگر و حفظ قابلیت اطمینان مدل‌ها در شرایطی که از یک تنظیم به تنظیم دیگر تغییر می‌کند، با مشکل مواجه هستند. حل کردن این مشکلات فقط مهم نیست، بلکه ضروری است اگر بخواهیم شاهد پیشرفت واقعی در این حوزه باشیم. شرکت‌های شیمیایی می‌توانند انتظار بهبودهای عظیم در بهره‌وری و نتایج مالی را داشته باشند، همین‌که این مشکلات حل شوند.

دوئیجیتال در بهینه‌سازی سراسری نیروگاه

فناوری دیجیتال تون در حال تغییر نحوه بهینه‌سازی فرآیندها است، این کار از طریق کپی‌های مجازی از کارخانه‌های شیمیایی انجام می‌شود که اتفاقات واقعی در محل را به صورت زنده بازتاب می‌کنند. مهندسان اکنون می‌توانند آزمایش‌ها را انجام دهند و نتایج احتمالی را مشاهده کنند، بدون اینکه چیزی در تأسیسات واقعی دستکاری کنند، این موضوع به معنای کاهش اختلالات و افزایش ایمنی برای همه دست‌اندرکاران است. شرکت‌هایی که در صنایع مختلف از این مدل‌های دیجیتالی استفاده می‌کنند بهبودهای واقعی را تجربه کرده‌اند. به عنوان مثال، در بخش نفت و گاز، بهره‌برداران گزارش داده‌اند که سالانه میلیون‌ها دلار صرفه‌جویی کرده‌اند، این امر بخاطر تصمییم‌گیری‌های هوشمندانه‌تر در حفاری است که توسط این شبیه‌سازی‌ها ممکن شده است. تیم‌های نگهداری و تعمیرات نیز از این فناوری سود می‌برند، چرا که می‌توانند مشکلات را قبل از تبدیل شدن به مسائل بزرگ شناسایی کنند، چیزی که روش‌های سنتی قادر به پیش‌بینی آن نیستند.

فناوری دیجیتال تون در مورد کارخانه های شیمیایی کمک های زیادی می کند اما اول باید چند چیز مهم را در نظر گرفت. مسائل اصلی حول محور وارد کردن داده های با کیفیت به سیستم و اطمینان از اینکه تمام این نقاط داده با هم به درستی کار می کنند، قرار دارد. قدرت محاسبات هم مهم است چون اجرای شبیه سازی های دقیق به پردازش قدرتمندی نیاز دارد. همچنین همگام کردن نسخه دیجیتال با آنچه در محل در روزهای مختلف اتفاق می افتد کاملا ضروری است. بدون این همگامی، کل مدل به سرعت بی استفاده می شود. وقتی شرکت ها این اصول را درست انجام دهند، شروع به دیدن ارزش واقعی از دیجیتال تون خود می کنند. کارخانه ها روان تر کار می کنند، نگهداری بهتر برنامه ریزی می شود و کل عملیات به طور کلی کارآمدتر می شود و ضمناً ضایعات در سراسر کارخانه کاهش می یابد.