EN
AI varoma automatizacija cheminių inžinerijos procesuose
Prognozinis priežiūra geriausiam operaciniam efektyvumui
Chemijos inžinerijos įmonėse visoje šalyje, prognozuojamasis techninės priežiūros būdas, kurį valdo dirbtinis intelektas, keičia kasdienes operacijas. Šie išmanieji sistemos analizuoja realaus laiko duomenis, gaunamus iš siurblių, vožtuvų ir reaktorių, kad aptiktų problemas dar prieš jos iškildavus, sumažindamos jas trikdančias neplanuotas sustojimus, kurias visi nekenčiame. Pagal naujausius tyrimus, atliktus PwC gamybos skyriaus, įmonės, kurios priėmė dirbtinį intelektą techninės priežiūros tikslais, mažėjo apie 30 proc. jų remonto išlaidų, tuo tarpu jų mašinos vidutiniškai tarnavo dar kelis papildomus metus. Norint išgauti maksimalų naudą iš šių prognozuojamųjų įrankių, reikia nuolat stebėti jutiklių rodmenis. Kai kurie inžinieriai praneša apie sumaištį, kai duomenų rinkimas nėra pakankamai nuoseklus, todėl tinkamas priežiūros sistemos nustatymas yra kritiškai svarbus sklandžiai įmonės veiklai ir greitam sprendimams, kai kažkas vis dėlto sugenda.
Intelektinė procesų optimizacija naudojant mašininio mokymosi technologijas
Mašininis mokymasis tikrai keičia žaidimą, kai kalba eina apie procesų optimizavimą chemijos inžinerijoje. Šios sistemos peržvelgia milžinišką duomenų kiekį, kad rastų optimalius veiklos parametrus. Pažvelkite, ko kai kurios įmonės pasiekė naudodamos šią technologiją. Vienas didelis chemijos pramonės gamintojas faktiškai pritaikė mašininį mokymąsi visoje savo veikloje ir pasiekė apie 20 % efektyvumo padidėjimą. Toks pagerinimas nėra tik įspūdingas popieriuje. Tačiau įmonėms, kurios svarsto mašininio mokymosi įvedimą, reikėtų pradėti nuo mažų žingsnių. Suderinti šiuos naujus įrankius su esamomis sistemomis reikia laiko ir kruopštaus planavimo. Svarbiausia – užtikrinti, kad visi duomenys laisvai tekėtų tarp senųjų ir naujųjų technologijų, nekurdami kamštelių ar painiavos.
Nepriklausomos sistemos kenksmingų medžiagų tvarkymui
Autonomiškos sistemos keičia tai, kaip mes tvarkome pavojingas medžiagas, suteikiant realų saugumo ir efektyvumo pagerėjimą, kuris anksčiau atrodė nepasiekiamas. Pašalinus žmones iš tiesioginio kontakto su pavojingomis medžiagomis, šios technologijos sumažina klaidas ir nelaimingus atsitikimus, kurie dažnai įvyksta atliekant rankinius veiksmus. Pastaruoju metu pastebėjome nuostabaus progreso robotų, skirtų chemikalų tvarkymui, srityje. Kai kurie modeliai jau gali aptikti mikro pokyčius medžiagos savybėse ir atitinkamai koreguoti savo veiksmus – tokio nuoseklumo žmogaus darbuotojas negali pasiekti. Įmonėms, norinčioms įdiegti šią technologiją, reikia apsvarstyti daugiau nei tik įrangos pirkimą. Vis dar būtina laikytis reglamentų, tačiau protingos įmonės randa būdų veikti ribose, nustatytose taisyklių, ir kartu gauti maksimalią naudą iš automatizacijos. Rezultatas? Operacijos, kurios ne tik geriau saugo darbuotojus, bet ir sklandžiau vykdomos iš dienos į dieną.
Tvariosios ir žaliosios chemijos inovacijos
Mažinant aplinkosaugos poveikį per protingą katalizavimą
Išmaniaieji katalizatoriai keičia cheminių reakcijų vyksmą, sumažindami atliekų kiekį ir energijos suvartojimą. Kodėl jie veikia taip gerai? Na, jie padidina reakcijų selektyvumą ir tuo pačiu padaro procesus efektyvesnius, todėl mažėja nereikalingi pagalbiniai produktai, kuriuos dažnai palieka senalaikės katalizatorių sistemos. Paimkime pavyzdį iš „Nature Chemistry“ tyrimų – jie parodė, kad pereinant prie šių išmeskesnių katalizatorių, pramonės veiklos poveikis aplinkai gali sumažėti apie 30 procentų. Ne tik sutaupant lėšas operacijoms, tokia technologija puikiai atitinka mūsų siekį būti draugiškesniems gamtai. Judant pirmyn, katalizatorių technologijose slypi didžiulė galimybė pasiekti tas sunkiasias darnaus vystymosi naudas. Įsivaizduokite visas pramonės šakas, kurios tampa žalesnėmis paprasčiausiai todėl, kad jų cheminių procesų būdas tampa švaresnis ir efektyvesnis per naktį.
Atsinaujinančių išteklių integracija naudojant dirbtinio intelekto galimybes biourbanimo metodu
Biorefinkacija paima biologinįs medžiagas ir paverčia jas naudingomis cheminėmis medžiagomis, o dirbtinis intelektas tikrai padidino šį procesą. Turint geresnes duomenų analizės priemones, DI padeda sumažinti švaistomų išteklių, tuo pačiu biorefinkatorijoms dirbti protingiau. Paimkime Neste kaip pavyzdį – jie jau metų metus naudoja DI savo gamyklose, dėl ko jų atsinaujinančiųjų kuro gamyba išaugo gana daug. Visgi yra problemų, kurias reikia išspręsti, ypač gauti pakankamai atsinaujinančiųjų medžiagų, kad viskas veiktų sklandžiai. Čia reikės technologijų, kurios įdiegtų naujus metodus, kaip integruoti šias žaliasias medžiagas, o tai galėtų pakeisti chemikalų gamybą pramonėje.
Atliekų sumažinimas su uždaros sistemos dizainu
Uždarosios sistemos svarbiai prisideda prie atliekų mažinimo cheminės pramonės operacijose. Jos veikia perdirbdamos atliekamas medžiagas ir vėl grąžindamos jas į gamybos procesą, o ne leisdamos joms patekti į sąvartynus. Tokiu būdu medžiagos daug kartų pakartotinai naudojamos, o ne virsta šiukšlėmis. Įmonės, kurios pereino prie tokios sistemos, atliekų kiekį sumažino maždaug perpus, pagal duomenis, paskelbtus „Chemical Engineering Journal“ praeitą metų. Nors šios sistemos tikrai padeda sumažinti poveikį aplinkai, gamintojams vis dar reikia geresnių būdų, kaip efektyviau perdirbti ir atkurti medžiagas, jei jie nori dar labiau padidinti atsakingumą cheminių medžiagų sektoriuje.
Išskirtiniai medžiagų ir nanotecnologijų taikymai
Nanomaterialai tiksliai cheminiam sintezėje
Nanomedžiagų panaudojimo tikslinėje cheminėje sintezėje veiksmingumas priklauso nuo jų išskirtinių savybių. Jų išskirtinį pobūdį nulemia paviršiaus ploto ir dydžio santykis, kuris reakcijų metu padidina reakcijų spartą ir daro jas selektyvesnes pagal gaminius. Nauji tyrimai rodo, kad šios mikroskopinės medžiagos iš tikrųjų sumažina energijos sąnaudas, reikalingas tam tikrų cheminių reakcijų inicijavimui, todėl galima pasiekti geresnių rezultatų su mažesniu atliekų kiekiu. Ateityje tikimasi, kad svarbią pažangą šiose srityse, tokiose kaip vaistų gamyba ir atsinaujinančios energijos gamyba, lems šios ypatingos medžiagos, ypač kai cheminių reakcijų tikslumas yra itin svarbus.
Inovatyvios katalizatorius su pritaikytu reakcijų valdymu
Išmaniaieji katalizatoriai keičia žaidimą, kai reikia padaryti reakcijas efektyvesnes, nes jie gali prisitaikyti prie besikeičiančių sąlygų cheminių procesų metu. Tai, kas išskiria šiuos specialius medžiagas, yra jų gebėjimas keisti struktūrą ir funkcijas realiu laiku, todėl cheminių reakcijų rezultatai pagerėja. Jau buvo pasiekti gana geri rezultatai realiose pramonės sąlygose, ypač naftos chemijos gamyklėse, kur tokie išminčiai katalizatoriai sumažino energijos suvartojimą ir tuo pačiu padidino produkto išvestį. Gamintojams, siekiantiems padaryti savo veiklą žalesne, ši technologija siūlo tikrą potencialą ne tik sutaupyti elektros sąskaitose, bet ir sumažinti chemijos pramonės sektoriaus poveikį aplinkai.
Biominetiniai medžiagai, inspiruoti skaičiavimo modeliavimu
Chemijos inžinieriai pradeda ieškoti į gamtą, kurios ieško įkvėpimo kuriant biomimetinius medžiagas, kurios kopijuoja, kaip organizmai veikia taip efektyviai. Šios medžiagos bando perteikti dalykus, kuriuos matome biologijoje, kaip tam tikri augalai atstumia vandenį arba kaip vabzdžiai sukuria nepaprastai stiprius konstrukcijas iš paprastų komponentų. Šioje srityje jau sukūrė kai ką nuostabaus. Paimkite tuos savarankiškai valančius paviršius, kurie niekada nešlampa, nes jie mėgdžioja lotosų lapus, arba labai lengvus kompozitus, kurie dabar pradeda patekti į automobilius ir lėktuvus. Už visą šią inovaciją sėdi kompiuterinio modeliavimo sistema, kuri leidžia mokslininkams atlikti bandymus virtualiai, prieš pradedant išleisti pinigus tikriems prototipams. Tai, kas daro šią visą metodą jaudinantį, yra tai, kad tai ne tik patobulina, ką gali medžiagos, bet iš esmės keičia mūsų požiūrį į chemikalų gamybą visai.
Digitalizacija ir realaus laiko duomenų analizė
Pramonės IoT integracija pamaldžiam gamybai
Įdiegus pramonės IoT technologijas chemijos gamyboje, gerokai padidėja procesų efektyvumas ir galimybė stebėti procesus. Dėl visų prijungtų jutiklių ir sistemų, esančių visoje gamyklų teritorijoje, operatoriai gauna automatizavimą ir nuolatinį matomumą, kas vyksta gamybos aikštelėse. Rezultatas? Mažiau laiko eikvojama, kai įrenginiai sugenda, ir geresnis medžiagų ir energijos valdymas visoje gamyklų teritorijoje. Panagrinėkite tikras gamyklas, kurios įdiegė IoT sprendimus – pastebėjo, kad gamybos linijos veikia sklandžiau, nes darbuotojai gali iš anksto pastebėti problemas, kol jos dar nesukėlė didelės žalos. Kai kurie gamintojai net teigia, kad sumažino žaliavų praradimus apie 30% po to, kai įdiegė šias išmaniuosias stebėjimo sistemas, nors rezultatai gali skirtis priklausomai nuo to, kiek technologijos išsamiai integruotos į esamas darbo procesus.
Norint tinkamai pritaikyti IoT chemijos gamyklose, reikia viską daryti palaipsniui, o ne kibti iš karto. Pradėkite nuo turimos gamykloje esamos technologijos analizės ir įvertinkite, kur būtų prasmės naudoti išmaniuosius jutiklius. Renkantis IoT įrangą, svarbu užtikrinti skirtingų sistemų suderinamumą, todėl gamintojai turėtų kruopščiai planuoti, kaip visos sistemos veiks kartu ateityje. Taip pat nepamirškite apie žmones – darbuotojų mokymas suprasti duomenis, gaunamus iš prijungtų įrenginių, nėra tik papildomas privalumas, o būtina sąlyga tikrai pažangai. Gamyklos, kurios taiko tokią palaipsnišką strategiją, dažniausiai pasiekia geresnių rezultatų įgyvendinus IoT sprendimus, ypač kai darbuotojai tiksliai žino, ką daryti su visais tais skaičiais, kurie nuolat kinta.
Mokomoji modelių sistema gamybos apskaičiavimui
Numatant rezultatus išsiskiria kaip viena svarbiausių chemijos inžinerijos sričių, kurios tinkamas sprendimas lemia skirtumą tarp pelno ir nuostolingų veiklos. Šiuo metu vyksta gana įdomus reiškinys – faktiškai mašininio mokymosi algoritmai pradeda pranokti tradicinius metodus, kai kalba eina apie šių rezultatų prognozavimą. Jie peržvelgia milžiniškas duomenų krūvas ir atranda ryšius, kuriuos žmonėms rasti prireiktų amžių. Chemijos inžinerams, dirbantiems gamyklų aikštelėse, tai reiškia geresnes sprendimų priėmimo galimybes – jie gali koreguoti procesų parametrus, tiksliai žinodami kiekvieno pakeitimo poveikį galutinio produkto kiekiui, kartu išlaikydami reikalavimus. Paimkime, pavyzdžiui, keletą chemijos gamyklų, kurios pradėjo naudoti šias išmanąsias sistemas – jų rezultatų prognozės padidėjo nuo 15 % iki net 25 % lyginant su situacija prieš sistemų diegimą.
Kelią į prievartos prognozavimą, atrodo, apima šių modelių gerinimas vis sudėtingesnėse cheminėse reakcijose. Tačiau vis dar yra daug kliūčių. Mokslininkai susiduria su įvairių duomenų srautų sujungimu, kartu išlaikant modelių patikimumą, kai sąlygos keičiasi nuo vieno išdėstymo prie kito. Šių problemų sprendimas yra ne tik svarbu – tai būtina, jei norime pamatyti tikrą pažangą šioje srityje. Chemijos įmonės gali pasiekti milžiniškų našumo ir rezultatų pagerinimų, kai šios problemos bus išspręstos.
Skaitmeniniai dvejopieji objektai planto optimizacijoje
Skaitmeninės dvynių technologijos keičia procesų optimizavimo būdą per cheminių gamyklų virtualias kopijas, kurios realiu laiku atspindi tai, kas vyksta objekte. Inžinieriai dabar gali atlikti bandymus ir matyti galimų rezultatų, neliesti jokio įrenginio faktiškai, o tai reiškia mažiau pertraukimų ir geresnį saugumą visiems dalyviams. Įmonės iš įvairių sektorių jau pastebėjo realų pagerėjimą naudojant šiuos skaitmeninius modelius. Paimkime naftos ir dujų sektorių, kuriame operatoriai nurodo, kad kasmet sutaupoma milijonus dėl protingesnių gręžimo sprendimų, kuriuos leidžia šios simuliacijos. Techninės priežiūros komandos taip pat gauna naudą, nes gali iš anksto pastebėti problemas, kai jos dar nėra tapusios rimtomis, kažką, ką tradicinės priemonės negali pranokti, kalbant apie prognozavimo gebėjimus.
Skaitmeninės dvynių technologijos gali daug pasiūlyti chemijos gamykloms, tačiau pirmiausia svarbu apsvarstyti keletą svarbių aspektų. Pagrindinės problemos susijusios su kokybiškų duomenų pateikimu į sistemą ir užtikrinti, kad visi šie duomenų taškai sėkmingai veiktų kartu. Svarbu ir apskaičiavimų galia, nes tikslų modeliavimui reikia reikšmingos apdorojimo galios. Tačiau ypač kritiškai svarbu užtikrinti skaitmeninės versijos suderinamumą su kasdien vykstančiais darbais objekte. Be šio sinchronizavimo, visa modelis netenka prasmės gana greitai. Kai įmonės tinkamai įgyvendina šiuos pagrindinius principus, jos pradeda matyti tikrą naudą iš savo skaitmeninių dvynių. Gamyklos veikia sklandžiau, priežiūros darbai planuojami efektyviau, o visos operacijos tampa efektyvesnės, tuo pačiu sumažinant atliekų kiekį.