Studiu de caz
Optimizarea consumului de energie în rafinării
RigSense reduce costurile energetice și emisiile în rafinării prin modele AI care corelează consumul utilităților cu regimul tehnologic al unităților de proces. Obținem un balans în timp real pentru abur, electric și gaz combustibil, detectăm risipa, sugerăm setări optime și planificăm ferestre de intervenție cu impact minim în producție.
Arhitectură de date & integrare
Conectăm SCADA/DCS, contoare de energie și senzori IIoT într-un data model unificat. Sincronizăm în timp real debite de abur, presiuni, temperaturi, consum electric pe MCC-uri și gaz combustibil, mapate la schemele P&ID și la ierarhia activelor. Pipeline-ul scrie evenimente și agregate în timp scurt (1–5 minute) pentru inferență și tablouri.
Metodologie de optimizare
- Baseline dinamic pe fiecare unitate: estimăm consumul așteptat în funcție de încărcare, calitatea țițeiului, temperaturi, refluxuri și setări.
- Detecție risipei: abur de purjă excesiv, letdown-uri frecvente, valve „vibrate”, compresoare operate în afara curbei eficiente.
- Recomandări AI: setări VFD/reciclări, temperaturi țintă pe reboiler/preheater, comutare trepte abur, optimizarea cascadei de presiuni.
- Pinch & heat integration light: identificăm cupluri schimbătoare candidate pentru creșterea recuperării căldurii fără opriri majore.
- Demand response: repoziționăm sarcina în intervale cu tarife avantajoase, fără a periclita calitatea produsului.
Cazuri tipice identificate
- Abur de înaltă presiune → letdown repetat: comutare automată la medie presiune și reconfigurare sarcină pe cazane.
- Compresoare în zona de surge: recomandări de etapizare și VFD pentru readucere în sweet-spot.
- Pompe supradimensionate: curbe în gol și by-pass; se propune reductor sau VFD și repozitionarea pe alt circuit.
- Pierderi condens: capcane blocate detectate prin modele de temperatură/ultrasunete; plan intervenție.
- Flare avoidable: scenarii de echilibrare gaz combustibil și bufferizare scurtă pentru a evita aprinderi neplanificate.
Explicabilitate & execuție
Fiecare recomandare are o fișă de justificare: variabile contributoare, câștig energetic estimat, impact în produs, timp de implementare și riscuri. Operatorul poate simula what-if și valida scenariul înainte de aplicare. Pentru schimbări programabile (de ex. VFD), putem trimite setpoint-uri prin interfața aprobată, cu jurnalizare și roluri.
Rezultate & ROI
- Reducere consum abur specific cu 7.8% pe medie 60 de zile
- Scădere energie electrică pe utilități cu 6.3%
- Reducere episoade flare evitable cu ~25%
- ROI realizat în ≈5 luni prin economii directe și reducere penalități
Guvernanță & securitate
Control pe roluri (RBAC/ABAC), criptare, jurnalizare, separarea clară între recomandări și execuție. Toate calculele păstrează lineage pentru audit și raportări.
Lecții învățate
- Calitatea metering-ului și menținerea senzorilor sunt critice pentru baseline robust.
- „Schimbări mici, dese” aduc câștig cumulativ mai mare decât intervenții rare și mari.
- Implicarea operatorilor în validare reduce rezistența la schimbare.
Pași următori
- Extinderea optimizării pe toată schema de utilități și substații electrice
- Integrare cu planificarea producției pentru sincronizarea setărilor cu campaniile
- Modelarea costurilor în timp real (tarife, accize, emisie) în obiectivul optimizării
