Maintenance prédictive pour la mise à l'échelle des réacteurs chimiques

Les arrêts de production sont un véritable casse-tête dans l'industrie chimique. Un seul arrêt imprévu peut déstabiliser l'ensemble de l'opération. C'est le problème auquel a été confrontée une grande entreprise chimique allemande. Le coupable était l'écaillage, une accumulation de matière indésirable sur les surfaces des réacteurs qui interrompait la production et augmentait les coûts. Le défi était clair mais critique : prévoir le moment où l'entartrage atteindrait un niveau nécessitant une maintenance et le faire suffisamment tôt pour éviter un arrêt imprévu.

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Le défi :

Éviter les arrêts imprévus

Le réacteur, élément essentiel du processus de production, s'entartre au fil du temps, ce qui réduit son efficacité jusqu'à ce qu'un arrêt complet soit nécessaire pour le nettoyage et la maintenance. Bien que la fréquence de ces arrêts soit faible, leur impact est considérable, et il est nécessaire de savoir quand l'un d'eux peut se produire pour que le risque d'augmentation des coûts reste gérable.

Il fallait donc trouver un moyen d'anticiper ce problème et de planifier la maintenance du réacteur, idéalement des mois à l'avance. Cela permettrait à l'entreprise de programmer les temps d'arrêt en fonction de ses besoins, en minimisant le nombre d'arrêts imprévus et le chaos qu'ils provoquent.

La solution :

Exploiter les données en temps réel et les algorithmes intelligents

AG SolutionL'équipe d'experts de la Commission européenne a mis au point une solution visant à rendre prévisible un problème apparemment imprévisible :

1. Intégration de données en temps réel : Notre solution se connecte au système AVEVA PI de l'entreprise et utilise les données en temps réel du réacteur. Ce système surveille 181 variables, dont la température, la pression et les taux d'injection d'eau.
2. Détection des anomalies : Compte tenu de l'énorme volume de données, une méthode était nécessaire pour filtrer et identifier les indicateurs clés d'une escalade potentielle. Nos experts ont développé un algorithme de détection d'anomalies en utilisant Isolation Forest, en se concentrant sur les 30 variables les plus critiques parmi les 181 initiales.
3. Alertes de maintenance proactive : Lorsque le modèle d'IA a détecté une anomalie, il a envoyé des notifications via le système PI d'AVEVA et par courrier électronique, informant l'équipe qu'un problème de mise à l'échelle pouvait être imminent. Cela leur a permis de planifier la maintenance jusqu'à six mois à l'avance.

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Les résultats :

Une maintenance prédictive qui maintient la production en marche

L'impact de cette solution est apparu presque immédiatement :

• Surveillance continue : Le système surveille en permanence les principales variables du réacteur afin de détecter tout signe précoce de problème. Cette vigilance constante permet une gestion proactive de la mise à l'échelle avant qu'elle ne devienne critique.
• Amélioration de l'efficacité opérationnelle : L'entreprise a considérablement amélioré son efficacité opérationnelle en passant d'une approche réactive à une approche proactive. La maintenance peut être programmée pendant les arrêts planifiés, ce qui permet d'éviter les interruptions et d'atteindre régulièrement les objectifs de production.
• ‍Compréhension descauses de l'entartrage : Le modèle d'IA permet de comprendre les paramètres qui affectent le plus l'accumulation d'écailles dans le réacteur, en mettant en évidence les variables qui ont le plus d'impact sur la génération d'anomalies.

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Conclusion :

Établir une nouvelle norme pour la maintenance prédictive

Ce projet illustre comment la maintenance prédictive peut révolutionner les opérations industrielles. En combinant des données en temps réel avec des algorithmes intelligents, les entreprises peuvent anticiper les problèmes avant qu'ils ne surviennent, ce qui permet de maintenir les lignes de production en activité et d'éviter des temps d'arrêt coûteux.