Исследовательская группа, возглавляемая профессором Тянью Чаем из Северо-Восточного университета, Китай, разработала инновационный интеллектуальный метод управления для низкоуглеродистой эксплуатации энергоемкого оборудования.
Это исследование, опубликованное в журнале Engineering, представляет собой значительный шаг к сокращению выбросов углерода в перерабатывающей промышленности.
Метод исследовательской группы сочетает анализ механизмов с глубоким обучением, связывая контроль и оптимизацию с прогнозированием и интегрируя принятие решений с контролем. Благодаря использованию контроля уставок, самооптимизированной настройки и отслеживающего управления этот метод гарантирует, что потребление энергии на тонну сведено к минимуму, оставаясь при этом в пределах целевого диапазона.
Интеллектуальная система управления, разработанная на основе технологии совместной работы в облаке промышленного Интернета, была успешно применена к печи для плавления магния, что дало замечательные результаты в снижении выбросов углерода. Выбросы CO2 были сокращены на впечатляющие 8,82%, при одновременном увеличении выхода высококачественной продукции на 3,65% и снижении расхода электродов на 3,73%.
Компонент управления заданным значением метода включает в себя модель предварительной настройки управления отслеживанием, модель прогнозирования потребления энергии на тонну, компенсатор прямой связи и компенсатор обратной связи. Компонент самооптимизированной настройки включает распознавание условий эксплуатации, интеллектуальную модель прогнозирования энергопотребления на тонну и самонастраивающийся компенсатор. Наконец, в системе управления слежением используется адаптивный пропорционально–интегрально–производный (PID) контроллер, основанный на компенсации сигнала.
Хотя исследовательская группа отмечает эти достижения, они признают, что впереди стоят новые задачи. Разработка метода моделирования на основе технологии цифровых двойников, принятие оптимального решения о заданном значении для управления технологическим процессом с противоречивыми целями и оптимизация параметров контроллера высокопроизводительной системы управления относятся к числу задач, требующих внимания.
Для реализации низкоуглеродного оперативного управления сложными промышленными системами исследовательская группа подчеркивает необходимость дальнейших исследований в нескольких областях.
К ним относятся разработка метода моделирования на основе цифровых двойников для сложных производственных процессов путем сочетания анализа механизмов с глубоким обучением, создание метода для высокопроизводительных систем управления путем сочетания цифровых двойников с машинным обучением, создание метода низкоуглеродистого оперативного управления для сложных промышленных систем на основе промышленной метавселенной и внедрение технологии совместной работы в облаке для реализации низкоуглеродистого оперативного управления.
Исследования профессора Чая и его команды открывают новый путь к достижению низкоуглеродистого операционного контроля в перерабатывающей промышленности. Сочетая передовые технологии и инновационные подходы, они продемонстрировали потенциал значительного сокращения выбросов углерода при сохранении оптимальной операционной эффективности.
«Это исследование имеет далеко идущие последствия для будущего устойчивых промышленных практик. Поскольку мир продолжает бороться с проблемами изменения климата, интеллектуальный метод управления, разработанный командой профессора Чая, представляет собой многообещающее решение для сокращения выбросов углерода в энергоемком оборудовании», — прокомментировал Нан Чжан, редактор раздела химической, металлургической инженерии и материаловедения Engineering.