пропозиції роботи
Przemek
Sobieszczuk
Dyrektor Sprzedaży /
Pełnomocnik Zarządu
w OPITZ Consulti...
Temat: SILO - Immunologiczny optymalizator procesów przemysłowych
Chciałbym niniejszym przedstawić nowy produkt naszej firmy, szczególnie przydatny w redukowaniu emisji CO, SO2 oraz NOx w elektrowniach. Zachęcam do lektury (energetyków i automatyków w szczególności!)Pozdrawiam
Przemek
---
SILO (Stochastical Immunological Layer Optimizer) to oprogramowanie przeznaczone do projektowania i testowania przemysłowych układów regulacji oraz optymalizacji wielokryterialnej.
SILO służy do optymalizacji procesów ciągłych, w których zakłócenia zmieniają się sporadycznie, ale szybko lub też w sposób ciągły ale wolno. W SILO zaimplementowany został optymalizator oparty o algorytmy immunologiczne. Optymalizator immunologiczny jest nowym, udoskonalonym rozwinięciem zastosowań modelowania empirycznego w optymalizacji procesów przemysłowych. Rozwiązanie to posiada nowe niezwykle korzystne cechy, są to m.in.: eliminacja testów parametrycznych na obiekcie, lepsza adaptacja do procesu, rozpoznawanie zakłóceń niemierzalnych (zmian jakości komponentów użytych w procesie, np. jakości paliwa w procesach spalania, jakości substratów w procesach chemicznych itp.).
W przemyśle energetycznym dzięki zastosowaniu SILO producenci energii elektrycznej i ciepła mogą poprawić sprawność wytwarzania przy równoczesnej minimalizacji emisji NOx, CO i SO2. System SILO pozwala również na optymalizację samego procesu spalania, poprawę regulacyjności obiektu oraz jednostkowego zużycia ciepła bloku. Obniżeniu ulegają więc koszty związane z samym procesem wytwarzania energii oraz opłatami wynikającymi z przekroczeń limitów emisji. Ponadto dzięki zastosowaniu SILO przedsiębiorstwo unika wymiany całego systemu automatyki, a jedynie dokonuje jego modernizacji, co pozwala na znaczne zwiększenie efektywności istniejącej infrastruktury. SILO może być wykorzystywane jako optymalizator technologii FGD, SCR i SNCR.
SILO to warstwowy system optymalizacji bazujący na teorii sztucznych sieci immunologicznych. Wykorzystuje jedną z czterech warstw optymalizacji – zależnie od parametrów procesu.
Po okresie „uczenia się” SILO jest w stanie przeprowadzać wydajną optymalizację. Wyjątkową zaletą SILO jest uczenie się i adaptacja w czasie rzeczywistym. SILO potrafi prowadzić proces efektywnie, nawet jeżeli parametry obiektu ulegają zmianie. Nie ma potrzeby strojenia modeli. Przed każdym krokiem optymalizacji tworzony jest nowy model. Informacje potrzebne do utworzenia nowego modelu są mierzone i przechowywane w pamięci immunologicznej, tak więc model jest zawsze dopasowany.
Zastosowanie SILO do optymalizacji procesu spalania pozwala na utrzymywanie emisji NOx i CO w zadanym paśmie w zakresie pełnych obciążeń ruchowych kotła. Pozwala także spełnić dodatkowe wymagania narzucone na jakość regulacji np. obniżenie poziomu tlenu w spalinach, zmniejszenie różnicy temperatur spalin w poszczególnych ciągach kotła, czy wreszcie poprawienie sprawności wytwarzania energii elektrycznej i ciepła.
Niezwykle istotną cechą systemu SILO jest jego pełna integracja z istniejącymi strukturami regulacji, dzięki czemu nakłady na modernizację układu automatyki są niewielkie i nie wymagają żadnych zmian w oprzyrządowaniu pomiarowym (całość kosztów ogranicza się w zasadzie jedynie do zakupu komputera klasy PC). Takie podejście jest dodatkowo uzasadnione tym, że cały system zyskuje w naturalny sposób dodatkowy poziom zabezpieczenia przed awarią układu regulacji, tzn. możliwe jest w dowolnej chwili przełączenie z klasycznego regulatora do układu z SILO i odwrotnie.
Optymalizator immunologiczny – zalety
W stosunku do innych zaawansowanych rozwiązań optymalizacji – systemy immunologiczne przynoszą rozwiązanie problemów długotrwałych testów obiektowych (optymalizator immunologiczny jest systemem samouczącym) i adaptacji do zmiennej charakterystyki obiektu (wbudowane narzędzia adaptacyjne). Z tego powodu mogą być znacznie bardziej odpowiednie dla optymalizacji procesów niż jakiekolwiek inne metody – np. regulatory predykcyjne z sieciami neuronowymi.
Zalety SILO w porównaniu z regulatorem MPC (Model Predictive Control):
- Zdobywanie wiedzy o procesie w czasie rzeczywistym
- Efektywny mechanizm adaptacji
- Długi czas życia systemu
- Brak potrzeby tworzenia modelu obiektu:
o Brak testów parametrycznych
o Brak nieefektywnego prowadzenia procesu
o Brak konieczności tworzenia modelu na podstawie danych testowych
- Możliwość uwzględnienia większej ilości konfiguracji pracy instalacji
SILO jest dostępny dla platform PC z systemem operacyjnym Windows NT+ lub Linux oraz Sun Solaris 2.5+. Jest również w pełni zintegrowany z systemami automatyki (WDPF/OVATION, Delta V, Siemens Teleperm XP, i innymi).
SILO posiada graficzny interfejs użytkownika wykonany w technologii www, umożliwiający pracę dowolnej liczbie użytkowników wyposażonych w przeglądarkę internetową, z dowolnej lokalizacji.
Złożone wnioski patentowe:
USA(1), Polska(2) Chiny(1), Filipiny(1), Indie(1)
Nagrody dla SILO:
- Srebrny medal na Międzynarodowych Targach Wynalazczości i Nowych Technologii – INNOVA 2006, Bruksela
- Dyplom Ministra Nauki i Szkolnictwa Wyższego na wystawie polskich wynalazków, Warszawa 2007
