Voorspellend onderhoud voor chemische reactorschaling

Productiestops zijn een grote ergernis in de chemische industrie. Slechts één ongeplande stop kan de hele operatie destabiliseren. Dit was het probleem waarmee een toonaangevend Duits chemisch bedrijf werd geconfronteerd. De boosdoener was scaling - een ongewenste materiaalopbouw op reactoroppervlakken die de productie stopzette en de kosten verhoogde. De uitdaging was duidelijk maar cruciaal: voorspellen wanneer de kalkafzetting een niveau zou bereiken dat onderhoud nodig zou maken en dit vroeg genoeg doen om een ongeplande stillegging te voorkomen.

‍
De uitdaging:

Ongeplande uitschakelingen voorkomen

De reactor, een vitaal onderdeel van het productieproces, zou na verloop van tijd kalkaanslag ontwikkelen, waardoor de efficiëntie afnam tot een volledige stillegging nodig was voor reiniging en onderhoud. Hoewel de frequentie van deze onderbrekingen laag is, is hun impact aanzienlijk. Weten wanneer een onderbreking kan plaatsvinden is noodzakelijk om het risico van verhoogde kosten beheersbaar te houden.

Er was behoefte aan een manier om op dit probleem te anticiperen en reactoronderhoud te plannen, idealiter maanden van tevoren. Dit zou het bedrijf in staat stellen om stilstand op zijn voorwaarden te plannen en het aantal ongeplande stops en de chaos die ze veroorzaken te minimaliseren.

De oplossing:

Real-time gegevens en intelligente algoritmen gebruiken

AG SolutionHet team van experts ontwikkelde een oplossing om een schijnbaar onvoorspelbaar probleem voorspelbaar te maken:

1. Real-time gegevensintegratie: Onze oplossing maakt verbinding met het AVEVA PI-systeem van het bedrijf en gebruikt real-time gegevens van de reactor. Dit systeem controleert 181 variabelen, waaronder temperatuur, druk en waterinjectiesnelheden.
2. Detectie van afwijkingen: Gezien de enorme hoeveelheid gegevens was er een methode nodig om de belangrijkste indicatoren van potentiële schaling te filteren en te identificeren. Onze experts ontwikkelden een algoritme voor het detecteren van anomalieën met behulp van Isolation Forest, waarbij ze zich concentreerden op de 30 meest kritieke variabelen uit de oorspronkelijke 181.
3. Proactieve onderhoudswaarschuwingen: Zodra het AI-model een afwijking detecteerde, stuurde het meldingen via het AVEVA PI-systeem en via e-mail om het team te informeren dat er mogelijk een schalingsprobleem op komst was. Hierdoor konden ze tot zes maanden van tevoren onderhoud plannen.

‍

De resultaten:

Voorspellend onderhoud dat de productie draaiende houdt

De impact van deze oplossing was vrijwel onmiddellijk duidelijk:

• Continue bewaking: Het systeem controleert continu de belangrijkste variabelen van de reactor om vroegtijdige tekenen van problemen te detecteren. Deze voortdurende waakzaamheid maakt proactief beheer van de schaalvergroting mogelijk voordat het kritisch wordt.
• Verbeterde operationele efficiëntie: Het bedrijf heeft zijn operationele efficiëntie aanzienlijk verbeterd door over te schakelen van een reactieve naar een proactieve benadering. Onderhoud kan worden gepland tijdens geplande shutdowns, waardoor onderbrekingen worden voorkomen en de productiedoelen consequent worden gehaald.
• Inzicht inde oorzaken van scaling: Het AI-model geeft inzicht in de parameters die het meest van invloed zijn op de accumulatie van scaling in de reactor en benadrukt welke variabelen de meeste invloed hebben op het ontstaan van afwijkingen.

‍

Conclusie:

Een nieuwe standaard voor voorspellend onderhoud

Dit project illustreert hoe voorspellend onderhoud een revolutie teweeg kan brengen in industriële activiteiten. Door real-time gegevens te combineren met intelligente algoritmen kunnen bedrijven anticiperen op problemen voordat ze zich voordoen, waardoor productielijnen blijven draaien en kostbare stilstand wordt voorkomen.