magazine

Proyecto 3BD: inteligencia artificial aplicada en calderas de biomasa Este proyecto, liderado porTermosun en colaboración con Pervasive e IMAE, aplica tecnología de IAa calderas de biomasa para el sector industrial con el objetivo de optimizar el rendimiento energético, lo que reduce el impacto ambiental a lavez que disminuye los costos operativos de mantenimiento de las calderas. El uso de datos de temperatura y oxígeno muestra resultados prometedores, y allana el camino hacia una combustión más sostenible. TERMOSUN 3 BD Biomass Boiler Data es un inno- vador proyecto llevado a cabo por Termosun en colaboración con Per- vasive e IMAE. Este proyecto está en el cen- tro de la revolución de la biomasa al aplicar tecnología de inteligencia artificial en calde- ras de biomasa de potencia elevada para el sector industrial. Su misión fundamental es optimizar el rendimiento energético de estas calderas, lo que conlleva una serie de benefi- cios significativos. En primer lugar, busca reducir drástica- mente los impactos ambientales, ya que una combustión más eficiente disminuye las emi- siones de gases contaminantes, lo que se tra- duce en un airemás limpio y una contribución sustancial a la lucha contra el cambio climá- tico. En segundo lugar, la implementación de esta tecnología de vanguardia tiene el poten- cial de reducir los costos operativos y deman- tenimiento de las calderas, lo que se traduce en un ahorro económico significativo para las empresas y comunidades que utilizan estos sistemas de calefacción de biomasa. El proceso de combustión en el horno de la caldera y la recuperación de energía a partir de la biomasa es un sistema complejo con múltiples variables, como por ejemplo la humedad o la reología de la biomasa. Estas variables son la clave para lograr la máxima eficiencia en la conversión de energía y ga- rantizar emisiones mínimas y un consumo óptimo de biomasa. El proyecto de inteligencia artificial 3BD está avanzando en el desarrollo de tres mo- delos independientes. Estos modelos tienen como objetivo mejorar tanto la optimización de la combustión de la caldera como la labor del técnico-operador de la caldera. En esta etapa inicial de modelado, se ha creado un gemelo digital de la caldera con diversas opciones a tener en cuenta, como los parámetros de control de la caldera (mo- tores, ventiladores, parrillas y trampillas), las temperaturas y los niveles de oxígeno. En esta fase de modelado, no se han utilizado datos de la llama. • Modelos Tipo P: Utilizando exclusiva- mente parámetros de la caldera. • Modelos Tipo PT: Agregando parámetros de temperatura. • Modelos Tipo PTO: Incorporando pará- metros de la caldera, temperatura y oxí- geno. Para cada modelo se han realizado predic- ciones instantáneas de la potencia de vapor y pronósticos futuros sobre los niveles de po- tencia y oxígeno en la caldera, considerando intervalos de 1, 2 y 5 minutos. Podemos cuantificar la discrepancia entre las predicciones y los valores del sensor en cada punto temporal. Para hacerlo, calcula- mos el Error Absoluto Medio (MAE) como el Este proyecto está en el centro de la revolución de la biomasa al aplicar tecnología de inteligencia artificial en calderas de biomasa de potencia elevada para el sector industrial biomasa 74 ENERGÉTICA XXI · 230 · OCT 23