Análise de dados na indústria de energia

Normalmente, você seguirá uma ou ambas as estratégias:

• Redução de emissões para reduzir a pegada ecológica
• Ficar dentro dos limites de permissão para evitar multas caras ou paralisação.

Não importa como você olhe para isso, continua sendo um desafio, como mostra nosso gráfico:

(Imagem © Carl Bozzuto, Consultor CIBO): O círculo turquesa indica o ponto de máxima eficiência. De acordo com este gráfico, uma redução de ar para a combustão para diminuir NOx não é uma solução viável, pois tem os efeitos colaterais altamente indesejáveis de reduzir a eficiência e aumentar drasticamente a produção de CO. Por outro lado, usar o excesso de ar de combustão para reduzir o CO levará a uma redução da eficiência e ao aumento das emissões de NOx, o que também não é uma possibilidade. O Data Analytics fornece as ferramentas para lidar com um dilema desse tipo.

O uso de análises de dados nos dados operacionais e CEMS de sua caldeira ou turbina de combustão irá ajudá-lo a ter uma visão completa em relação às emissões. Também permitirá que você entenda se há uma oportunidade de melhorar ou manter as emissões sem tocar na relação mostrada no gráfico, e normalmente há.

Perguntas típicas sobre emissões de caldeiras e turbinas de combustão respondidas usando análise de dados:

• Estou perdendo algum fator que contribui para as emissões da minha planta, quais fatores afetam as emissões de forma positiva / negativa?
• Que efeito a sazonalidade tem nas emissões?
• A que distância ou perto de nossos limites de certificado podemos operar e quais margens de segurança exigimos?

Mesmo em tempos de baixo custo de combustível, um aumento na eficiência leva a uma economia bem-vinda, dependendo do tipo de equipamento e dos modos de operação, 2 a 6% ao ano podem ser obtidos sem nenhuma modificação de hardware. Como as caldeiras e turbinas são normalmente projetadas para funcionar com eficiência ideal quando as cargas são altas, faz muito sentido otimizar os modos de operação de baixa carga, pois estes também são muito comuns.

(Imagem © Nate Verhanovitz, Michigan State University): Como mostra o gráfico, é possível operar consistentemente uma caldeira com mais de 50 anos, instalada em 1965, originalmente movida a carvão, adaptada para queimar gás natural, com uma eficiência geral de mais de 83%. Os pontos laranja indicam os modos de operação mais comuns. Os recursos de detalhamento permitem a análise de quais fatores determinam esses modos operacionais e, portanto, estão facilmente disponíveis para análise e otimização posteriores.

A análise de dados permite que você veja quais fatores operacionais (variáveis) têm a maior influência positiva ou negativa na eficiência de suas operações. Isso fornece a seus engenheiros e operadores uma orientação clara sobre quais itens precisam ser reforçados e quais devem ser reduzidos. A análise multivariada também permitirá que você veja relações de causa e efeito das quais você pode não estar ciente. Isso promove o treinamento do operador e o conhecimento geral sobre as operações da planta.

O uso de monitoramento e controle com base nos modelos multivariados que você produz durante a análise de seus dados garante que sua planta funcione em condições ideais o tempo todo. Caso ocorram desvios, nosso software de controle irá identificá-los antes que se tornem perceptíveis ao olho humano, para que os desvios possam ser corrigidos quase imediatamente.

Perguntas típicas sobre a eficiência da caldeira e da turbina e economia de custos respondidas usando análise de dados:

• Quais são os fatores / variáveis ​​que têm a maior influência nas operações da planta no que diz respeito à eficiência?
• Como essas influências dependem do modo de operação ou nível de carga em que a planta está operando?
• Como posso fazer uso deles para sempre funcionar da forma mais eficiente possível?
• Existem relações causais entre fatores que não estou vendo e que afetam as operações?

Perturbações operacionais e tempo de inatividade não planejado são as grandes preocupações do setor. Obviamente, os cronogramas de manutenção ajudam muito e são exigidos pelos seguros ou pelos padrões do setor. Uma interrupção anual, provavelmente durante um período de baixa carga, é o que há de mais moderno. Mas e entre esses períodos, há alguma possibilidade de evitar surpresas negativas devido à falha do equipamento? Análise e monitoramento de operações com métodos de análise de dados multivariados é a solução aqui.

A vida útil do equipamento é um tópico intimamente ligado à manutenção. É possível ir um pouco além e estimar o fim da vida útil de um equipamento, além dos requisitos de manutenção? Saber quando um investimento de capital será necessário vai ajudar muito no planejamento financeiro. Nosso gráfico mostra que isso é possível.

Previsão de vida útil simulada de turbinas a jato. Direita: previsão em 100% da vida (final da vida), esquerda: previsão em 60% da vida. Com 60% da vida útil do equipamento conhecida a partir de dados históricos, boas estimativas podem ser feitas, em tempos de vida curtos e médios há um ajuste muito bom em tempos de vida longos, há alguma dispersão, mas o modelo raramente superestima aqui. Portanto, os dados históricos das condições ajudam a julgar a expectativa de vida do equipamento.

Perguntas típicas sobre manutenção de caldeiras e turbinas e previsão de vida útil respondidas usando análise de dados:

• A manutenção baseada em condições completas é possível ou quais outras estratégias existem para otimizar o tempo de atividade da planta?
• Quais fatores / variáveis se relacionam com a condição do equipamento, estamos registrando tudo o que é necessário para o efeito?
• Como posso prever a vida útil restante do meu equipamento?
• Existem possibilidades de prolongar a vida útil do meu equipamento?