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• ¿Qué demanda la industria que combustiona
biomasa?
– Menos paradas no programadas (8000 h/año)
– Menos interacción human...
• ¿Cuál es la respuesta de Sugimat?
– Instalaciones térmicas autogestionables
• Automatizadas
• Predictivas
• Interconecta...
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• Eventualidades en los procesos de combustión de
biomasa:
– Cambios en características de la biomasa (humedad, tamaño,
ca...
• Consecuencias:
– Frente de llama inestable
– Combustión ineficiente
– Riesgo de inquemados en los sistemas de evacuación...
• Caso de estudio:
– Tipo de cámara de combustión: Parrilla móvil inclinada
– Cambio repentino en humedad de combustible d...
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• Control del frente de llama:
– Aporte exacto de aire a la combustión
– Reducción de NOx
– Reducción de CO
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• Control de la zona de ascuas
– Evita daños en otras partes de la cámara de combustión
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Aplicación de la visión artificial en plantas térmicas autogestionables

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Presentación realizada por Alex Mas, Responsable de Business Development de SUGIMAT, en el 11 Congreso internacional de Bioenergía "Bioenergía 4.0:Retos y Oportunidades" www.congresobioenergia.org

Publicada em: Tecnologia
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Aplicación de la visión artificial en plantas térmicas autogestionables

  1. 1. • ¿Qué demanda la industria que combustiona biomasa? – Menos paradas no programadas (8000 h/año) – Menos interacción humana durante la producción – Equipos más eficientes – Equipos adaptados a la directiva de emisiones 2
  2. 2. • ¿Cuál es la respuesta de Sugimat? – Instalaciones térmicas autogestionables • Automatizadas • Predictivas • Interconectadas • ¿Cuál es la herramienta? – Visión artificial adaptada a la combustión • Procesa imágenes del mundo real • Toma decisiones en base a dicha información 3
  3. 3. 4
  4. 4. • Eventualidades en los procesos de combustión de biomasa: – Cambios en características de la biomasa (humedad, tamaño, calidad…) – Picos y valles de demanda de consumo – Ausencia de operadores – Cambios climatológicos 5
  5. 5. • Consecuencias: – Frente de llama inestable – Combustión ineficiente – Riesgo de inquemados en los sistemas de evacuación de ceniza – Emisiones fuera de norma 6
  6. 6. • Caso de estudio: – Tipo de cámara de combustión: Parrilla móvil inclinada – Cambio repentino en humedad de combustible debido a diversas causas: Climatología, tipología de la biomasa, almacenamiento… 7
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  8. 8. • Control del frente de llama: – Aporte exacto de aire a la combustión – Reducción de NOx – Reducción de CO – Mejora en la eficiencia del equipo 9
  9. 9. 10
  10. 10. • Control de la zona de ascuas – Evita daños en otras partes de la cámara de combustión debido a la llegada de material inquemado. 11
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  13. 13. • Otras potencialidades del sistema – Capacidad de aprendizaje a través de RNA (Redes neurales artificiales) – Predictibilidad de variables como potencia entregada y temperatura del caloportador. – Autochequeo del sistema para revisión de averías 14
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