La visión artificial aplicada a la tecnología de combustión de biomasa permite, con un baja interacción humana, reducir las paradas de producción no programadas y averías en los equipos, rebajar las emisiones y garantizar una combustión más eficiente, con la consiguiente positiva repercusión para el usuario final de la instalación.

Sugimat ha desarrollado las instalaciones térmicas autogestionables, cuya herramienta principal es la tecnología de visión artificial aplicada a la combustión. Durante el 11º Congreso Internacional de Bioenergía la empresa expondrá el funcionamiento y ventajas de utilizar esta tecnología en calderas industriales.

En un mundo interconectado y en pleno auge de conceptos como el Big Data y la Inteligencia Artificial, donde actividades tan complejas como la conducción comienzan a ser desarrolladas íntegramente por los propios automóviles, los usuarios de equipos de combustión industriales de biomasa reclaman avances como los que ya están ocurriendo en otros campos.

La automatización en los procesos de combustión de biomasa y su consiguiente distribución de energía se viene implementando con éxito en las últimas décadas a través de la instrumentación de campo y los PLC.

Sin embargo, el usuario industrial de los equipos demanda un paso adelante que le permita reducir costes sobre su producto final. Esto se traduce en menos paradas en la producción a casusa de indisponibilidad de los equipos, procesos de combustión más eficientes y máquinas que requieran menos interacción humana.

Visión artificial del interior de la cámara de combustión

La visión artificial o visión por computador que incorporan las calderas de Sugimat es una disciplina científica que incluye métodos para adquirir, procesar, analizar y comprender las imágenes del mundo real con el fin de producir información numérica o simbólica para que pueda ser tratada por un computador.

Cualquier persona relacionada con el campo de la combustión de la biomasa conoce de sobra los distintos desafíos que supone utilizar biomasa poco procesada como fuente principal de energía.

 

La instalación de una cámara de visión artificial junto con el software desarrollado por los programadores de Sugimat permite, a un precio inferior al de  la instalación de dicha sensórica, procesar y entender las imágenes del interior de la cámara de combustión. De esta manera es posible adelantarse a los efectos de las eventualidades.

 

A pesar de la tendencia creciente a utilizar un combustible estandarizado, su uniformidad no siempre está garantizada: fluctuaciones en la humedad, tamaños fuera de rango, contenidos de arenas excesivos, etc.

Esta falta de estandarización en el combustible provoca paradas no programadas, pérdidas de producción y necesidad de atención por parte de los operadores de planta.

Aunque los fabricantes de equipos de combustión han intentado responder a estos desafíos con el aumento del número de sensores, y por tanto del precio del equipo, no siempre se han podido resolver estos problemas con éxito.

Menos emisiones y mayor eficiencia

Además, la visión artificial, en combinación con los automatismos actuales de la instalación, permite controlar de manera mucho más exhaustiva las variables de la combustión y, con ello, reducir de forma considerable las emisiones en comparación con un proceso de combustión con controles habituales.

Esto también es aplicable a la eficiencia de la combustión, ya que permite ajustar variables como el exceso de aire gracias a la información en tiempo real de lo que está ocurriendo en el interior de la cámara de combustión.

Alex Mas/SUGIMAT
www.sugimat.es

Publicado en BIE 37 – Otoño 2017

bioenergia 40El 11º Congreso Internacional de Bioenergía presta atención este año a la transformación digital que trae consigo la 4ª revolución industrial y que, por supuesto, concierne al sector de la bioenergía. Algunas organizaciones que han comenzado ya el camino mostrarán sus experiencias y soluciones tecnológicas en el evento “Bioenergía 4.0”. Los asistentes conoceran sistemas de gestión integral de proyectos; soluciones para mejorar el comportamiento de las calderas; tecnologías para la operación inteligente de centrales de biomasa y de redes térmicas; o sistemas de mantenimiento predictivo y control online en tiempo real de procesos.

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