SmartOps AI
MASCHINELLES LERNEN SPART ENERGIE FÜR GROSSE MEERWASSER-UMKEHROSMOSE (SWRO) IM NAHEN OSTEN
Turing, ein Unternehmen von Gradiant, konnte mithilfe von maschinellem Lernen seine patentierte SmartOps-Technologie anwenden, um in einer großen Meerwasser-Umkehrosmoseanlage im Nahen Osten unter Einhaltung der strengen Auslegungsgrenzen bis zu 5 % Energie einzusparen, was Hunderttausenden von Dollar entspricht. Zur Bestätigung der Testergebnisse wurde ein internationales Protokoll zur Leistungsmessung und -überprüfung angewendet.
Kurz & Knapp
Standort: Naher Osten
Endverbraucher: ENGIE
Lösung: Meerwasserentsalzung
Industrie: Kommunales & Infrastruktur
Speisewasserquelle: Meerwasser
Technologie: SmartOps AI
System-Konfiguration:25 + 1 Züge, Peltonrad
Kapazität des Systems: > 200.000 m³/Tag
Online Datum: 2021
Liefermodell: Software-as-a-Service (SaaS)
Die Herausforderung
Unser Kunde ENGIE, ein französischer multinationaler Stromversorger, stand vor der Herausforderung eines hohen Energieverbrauchs in einer groß angelegten Meerwasser-Umkehrosmose-Anlage (SWRO) im Nahen Osten. Die Entsalzung von Meerwasser ist aus einigen wichtigen Gründen energieintensiv. Die Entsalzung erfordert in der Regel eine beträchtliche Menge an Energie, um das Meerwasser zu pumpen, unter Druck zu setzen und durch Filtrations- oder Membransysteme zu leiten, um Salz zu entfernen. Die Energiekosten tragen wesentlich zu den Gesamtkosten der Entsalzung bei. Die Optimierung der Leistung mehrerer Umkehrosmoseanlagen stellt für die Betreiber eine große Herausforderung dar, da es praktisch unmöglich ist, die besten Betriebsparameter und die Häufigkeit des Membranwechsels zu bestimmen, um die Energieeinsparungen zu maximieren.
Die Lösung
Die SmartOps-Technologie von Gradiant ist eine leistungsstarke Softwareplattform, die maschinelles Lernen zur Optimierung der Anlagenleistung und zur effizienten Verwaltung von Anlagen einsetzt. Die Technologie berücksichtigt verschiedene Input- und Output-Parameter und stellt sicher, dass die Anlagen die Betriebsnormen und mechanischen Einschränkungen einhalten, während der Energieverbrauch gesenkt und die Wasserqualität und die Produktionsziele eingehalten werden. Sie ist besonders effektiv bei der Optimierung des Wasserflusses in Umkehrosmoseanlagen mit unterschiedlichen Wirkungsgraden.
Durch die Nutzung der Leistungsfähigkeit von KI-Algorithmen für maschinelles Lernen kann SmartOps den Anlagenbetrieb verbessern und vorhersagen, was zu unmittelbaren Produktivitätssteigerungen, Kosteneinsparungen und einer Verringerung des Kohlenstoff- und Wasserverbrauchs führt.
Ein Audit historischer Daten zeigte, dass die SmartOps-Digitaltechnologie Energieeinsparungen von bis zu 5 % erzielen kann, mit einer maximalen Rückgewinnungsrate von 48 % für eine Anlage, die ein Peltonrad und ein manuelles Einspeiseregelventil verwendet.
Um diese Energieeinsparungen zu überprüfen, setzte Gradiant Turing ein Simulationsmodell auf der Grundlage des ISO International Performance Measurement and Verification Protocol (IPMVP®) ein, um vorherzusagen, wie hoch der Energieverbrauch unter Standardbedingungen gewesen wäre. Damit wurden die Energieeinsparungen gegenüber dem Kunden bestätigt.
Die Vorteile
Das maschinelle Lernen ist ein entscheidender Faktor für Anlagenbesitzer und -betreiber, denn es hilft ihnen, Systeme effizient zu steuern und Entscheidungen auf der Grundlage von Daten zu treffen. Einfache tägliche Einstellungsempfehlungen ermöglichen es den Betreibern, die besten Werte einzugeben, sodass sie sich darauf konzentrieren können, den 600.000 Endverbrauchern der ENGIE-Anlage qualitativ hochwertiges Wasser zu liefern. Um diese Einsparungen zu erzielen, sind keine zusätzlichen Investitionen in Geräte oder Hardware erforderlich.
Die Großanlage (SWRO) von ENGIE ist nach wie vor führend bei der Einführung der Technologie des maschinellen Lernens. Ihr Erfolg ist zum Modell für viele Anlagen weltweit geworden, so dass sie diese Vorteile nachahmen können. Durch die Integration des maschinellen Lernens wurde nicht nur viel Energie eingespart, sondern auch die Systemsteuerung und die datengestützte Entscheidungsfindung verbessert, wovon sowohl die Anlagenbetreiber als auch die Manager profitieren.
Die SmartOps Digital-Technologie von Gradiant revolutioniert weiterhin die Meerwasserentsalzungsbranche und weist anderen Anlagen auf der ganzen Welt den Weg, um Energie zu sparen und ähnliche Vorteile zu erzielen.
Auswirkungsstatistiken
5%
Energieeinsparung
48%
Maximale
Rückgewinnungsrate
> 200.000 m
,
Tägliche Systemkapazität
< 5 %
Differenzdruck-
anstieg
99,95 %
Betriebszeit
12 M
Tonnen Co
2
jährlich eingespart
Rechtlicher Hinweis
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