Chimica e petrolchimica

 

MATLAB e Simulink per il settore della chimica e della petrolchimica

Gli ingegneri usano MATLAB® e Simulink® per analizzare dati di sensori in tempo reale, implementare strategie di controllo e creare sistemi di manutenzione predittiva che si fondano sui big data e sul machine learning.

MATLAB e Simulink aiutano gli ingegneri a:

  • Sviluppare sistemi di manutenzione predittiva applicando tecniche numeriche sui dati di sensori ad alta velocità
  • Usare il machine learning con dati storici per risolvere i problemi di processo
  • Usare la modellazione dei dati per migliorare la performance dei processi 
  • Sviluppare e implementare strategie di controllo predittivo avanzato (APC)
  • Adottare la digitalizzazione senza dipendere da data scientist o personale IT

“Come società di produzione, non abbiamo dei data scientist con esperienza nel machine learning, ma MathWorks ci ha fornito gli strumenti e le conoscenze tecniche con cui, nel giro di pochi mesi, siamo riusciti a sviluppare un sistema di manutenzione preventiva per la produzione.”

Dr. Michael Kohlert, Mondi Gronau

Guarda un esempio 

Shell rileva eventi e anomalie in impianti chimici utilizzando l'analisi predittiva con MATLAB

Oltre i simulatori di processo

I tradizionali simulatori di processo, in genere, riescono a coprire condizioni stazionarie, ma non sono in grado di gestire la natura dinamica degli input degli impianti veri. Con MATLAB, puoi scrivere le tue equazioni e i tuoi algoritmi, in modo da avere il pieno controllo dell’intero modello.

Puoi anche integrare MATLAB con i simulatori di processo come Aspen Plus e gPROMS per operazioni unitarie personalizzate, analisi avanzate, la progettazione di schemi di controllo e l’utilizzo di routine di ottimizzazione come gli algoritmi genetici.

Leggi perché Johnson Matthey ha scelto MATLAB al posto di un simulatore di processo per modellare un sistema di post-trattamento di scarico di un motore.

Ottimizzare gli asset con la manutenzione predittiva e l’elaborazione di segnali

MATLAB può aiutarti a sviluppare algoritmi di manutenzione predittiva personalizzati per le operazioni specifiche e il profilo architettonico della tua strumentazione. Usa Predictive Maintenance Toolbox™ per progettare indicatori di condizione e stimare la vita utile residua delle tue apparecchiature rotative.

Puoi utilizzare Signal Processing Toolbox™ per automatizzare il monitoraggio della prestazione dei tuoi loop di controllo, determinare da remoto l’entità della corrosione o vaiolatura delle tubature, e rilevare la posizione e la quantità di perdite nelle stesse.

Leggi come Baker Hughes ha utilizzato MATLAB per implementare una piattaforma di manutenzione predittiva su apparecchiature per l’estrazione di gas e petrolio, riducendo i costi complessivi del 30-40%.

Machine learning e big data

Le applicazioni interattive di Statistics and Machine Learning Toolbox™ ti consentono di applicare tecniche di machine learning senza dover essere un esperto di scienza dei dati. Inoltre, MATLAB fornisce un ambiente unico e ad alte prestazioni per lavorare con i big data, con o senza struttura. Ciò ti consente di effettuare la rilevazione e la diagnosi dei guasti più rapidamente, e monitorare più efficacemente i processi.

Leggi come gli ingegneri di Ruukki hanno ridotto le tempistiche di analisi da diversi giorni a meno di un minuto grazie all’integrazione di vari database e usando il machine learning per ottimizzare i processi.

Elaborazione di immagini e PDE

Usa le app di Image Processing Toolbox™ per automatizzare i processi comuni come la segmentazione dei dati immagine e l’elaborazione in batch di grandi gruppi di dati immagine. Puoi utilizzare MATLAB nelle applicazioni per l’elaborazione delle immagini come la caratterizzazione di fiamma, l’imaging termico delle apparecchiature e il controllo qualità delle pellicole in plastica. Con il deep learning di MATLAB potrai ottenere rappresentazioni di funzionalità direttamente dai dati immagine e video.

Utilizza le funzioni di Partial Differential Equation Toolbox™ per risolvere rapidamente equazioni sul trasferimento di massa e calore e le equazioni differenziali parziali (PDE) servendoti dell'analisi a elementi finiti. Il toolbox velocizza le tempistiche di analisi consentendoti di risolvere le PDE con poche righe di codice.

Leggi come DuPont ha automatizzato la quantificazione della proliferazione delle muffe e della composizione delle colonie analizzando le immagini multispettrali in MATLAB.

Miglioramento dei processi grazie alla modellazione dei dati

Utilizza gli strumenti di analisi multivariata di MATLAB per stabilire le variabili indipendenti trainanti che condizionano le prestazioni dei processi. System Identification Toolbox™ ti consente di creare e utilizzare modelli di sistemi dinamici che non sono facilmente modellabili sulla base di principi primi e specifiche. Il toolbox ti consente, inoltre, di realizzare stime interattive online sui parametri e sullo stato. 

Guarda come Shell ha utilizzato MATLAB (3:35) per sviluppare modelli e ottimizzare in tempo reale un processo batch.

Sviluppare e implementare strategie APC

Puoi usare i prodotti per controlli MATLAB per progettare schemi di controllo ed eseguire simulazioni dinamiche per un'analisi migliore del comportamento dell’impianto. Convalida il tuo progetto con i test hardware-in-the-loop e la prototipazione rapida.

I progettisti dei controlli possono anche integrare modelli di processi da Aspen Plus e gPROMS in Simulink. In questo modo, potrai ridistribuire i modelli esistenti per progettare una strategia di controllo nel tuo ambiente preferito.

Leggi come Tata Steel ha risparmiato il 40% di energia nelle proprie torri di raffreddamento industriali ottimizzando la strategia di controllo grazie a un gemello digitale.

Digitalizzazione

MathWorks può aiutarti ad adottare e implementare strategie di big data specifiche per le necessità della tua organizzazione. Puoi usare i toolbox pre-integrati MATLAB e le architetture di riferimento per semplificare una vasta gamma di applicazioni: dall’integrazione con i sistemi IT aziendali, il cloud e le infrastrutture dei dati di produzione, fino alla scalabilità dei tuoi calcoli in cluster o all’impiego dei tuoi modelli come applicazioni da condividere con chi non è utente MATLAB.

Scopri come collegarti direttamente con i sistemi PI OSIsoft e abilitare l’intelligenza operativa in tempo reale. 

Guarda come Shell ha adottato la digitalizzazione (29:14) usando MATLAB Production Server™. Gli ingegneri Shell hanno automatizzato i loro processi per integrare dati da diverse fonti, creare modelli costruttivi, impiegando le loro analisi su sistemi cloud e aziendali.

Semplificare la pianificazione e programmare le attività

Migliorare l’efficienza nella produzione e pianificazione grazie a simulazioni di eventi discreti. Con SimEvents™, puoi studiare gli effetti della tempistica delle attività e dell’utilizzo delle risorse in un processo produttivo batch. Usando i prodotti MATLAB e Simulink, puoi inoltre condurre ricerche operative per le decisioni correlate alla previsione, programmazione della capacità, e gestione della catena di fornitura.

Leggi come SK Innovation ha sviluppato una strategia di selezione del greggio ottimale presso la propria raffineria, usando gli ottimizzatori di MATLAB.

“Un altro vantaggio derivante dall’aver sviluppato il nostro sistema in MATLAB e Simulink è che possiamo acquisire l’esperienza e le conoscenze organizzative degli ingegneri di Johnson Matthey piuttosto che affidarci a una soluzione non personalizzata offerta da un’altra società.”

Tim Watling, Johnson Matthey

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