Técnicas de inteligencia artificial para el control de hornos y calderas de gas

Imágenes de video y técnicas de inteligencia artificial pueden usarse para obtener información para el control óptimo de hornos de gas. Esta tecnología sensora implica el uso tanto de cámaras de video como observaciones espectroscópicas ópticas junto con análisis de imágenes avanzadas y técnicas de reconocimiento de modelos. .

Beneficios que pueden obtenerse con este proyecto

• Equilibrio del quemador mejorado que permite la operación con niveles de aire en exceso reducidos que resultan en eficiencia térmica mejorada, consumo de combustible reducido, y emisiones de NOx reducida.
• En calderas de gran tamaño un 10 % de reducción en las emisiones de óxido de nitrógeno puede resultar en un ahorro de 1 millón de dólares al año en derechos de emisión.
• En una caldera grande una reducción en el consumo de combustible del 0,5 % originará un ahorro de más de 250.000 dólares por año.

Aplicaciones

Las aplicaciones de eficiencia energética de esta tecnología incluyen:

• Control de procesos en tiempo real de hornos de gas multi-quemador para fusión de escorias y materiales reciclados en la industria del aluminio.
• Sensores de lectura directa de la llama para control continuo de NOx y otros contaminantes en hornos y otros contaminantes en acerías, hornos de forja, hornos para tratamiento térmico, etc. La temperatura mejorada servirá para una mejor calidad en el producto en la industria del acero, particularmente en hornos para tratamientos térmicos.
• Reacondicionamiento de bajo coste para la implementación de controles de procesos avanzados para hornos de gas usados en la industria del vidrio. El control del proceso de fusión del vidrio avanzado originará una mayor eficiencia del quemador, emisiones reducidas, y calidad mejorada en el producto como consecuencia de la mayor uniformidad de la temperatura.

Descripción de la tecnología

Una nueva aproximación para la detección de las propiedades en tiempo real de la llama puede ser empleada para desarrollar sistemas de diagnóstico para los hornos de gas natural. La imagen sensórica de la llama implica el uso tanto de cámaras de video como observaciones espectroscópicas junto con análisis de imagen avanzado y técnicas de reconocimiento de modelo. Esta técnica se usa para identificar las características de la llama que pueden correlacionarse con el ratio aire/combustible, nivel de emisiones de óxido de nitrógeno, y temperatura de la llama. Este sistema on-line proporcionará elementos de juicio para guiar el equilibrio del ratio aire/combustible entre quemadores individuales en hornos multi-quemadores. Identificar y corregir quemadores ricos en combustible originará una eficiencia energética mejorada. Adicionalmente, si las temperaturas de la llama se controlan cuidadosamente, las emisiones de NOx de la llama del gas natural se reducirá a valores extremadamente bajos. Las temperaturas de la llama son por lo tanto una variable de control muy importante, y la temperatura en varias regiones de la llama puede obtenerse de la medición óptica continua. Otro importante aspecto importante del control de la combustión en industrias como la del vidrio o aluminio es la calidad del producto. La uniformidad de temperaturas en el horno es importante para que en ambas industrias se alcance calidad en el producto para reducir pérdidas. La factibilidad de estos proyectos implica la captación de datos de la llama de detectores de fibra óptica o espectrómetros junto con imágenes de llama obtenidas por video cámaras. El tratamiento de los datos se hace mediante Adaptive resonance theory neural networks para el reconocimiento de la llama como una función de las condiciones operacionales. Esta información, junto con sensores de temperatura de la llama virtuales se usan para desarrollar estrategias de control para el control óptico del horno.

Bibliografía: Diagnostics and control of natural gas fired furnaces via flame image analysis. Office of Industrial Technologies Energy Efficiency and Renewable Energy U.S. Department of Energy Washington.