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Fluorsid 利用模型預測控制減少原材料用量

領先的氟轉換公司 Fluorsid S.p.A. 運用 FactoryTalk® Analytics™ Pavilion8® 模型預測控制減少原材料用量、能源消耗和 CO2 排放量。

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義大利卡利亞里的 Fluorsid 廠房
Fluorsid 標誌

Fluorsid S.p.A. 於 1969 年在義大利薩丁尼亞成立,在氟價值鏈中扮演重要角色。石膏與無水產品對許多產業而言非常重要,包括水泥與建築;而其廠房生產的大量硫酸則支援其他產業,例如肥料生產。

Daniele Tocco
Daniele Tocco
Site Director, Fluorsid
挑戰
  • 複雜製程
  • 原材料的變化
  • 難以維持製程穩定性和一致的產品品質
解決方案
  • FactoryTalk® Analytics™ Pavilion8® 模型預測控制 (MPC) 軟體
成果
  • 製程穩定性
  • 製程中的原材料使用最佳化
  • 廢棄物減少 50% 以上
  • 改善產品品質
  • 減少能源消耗和 CO2 排放
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挑戰

固有的複雜製程

Fluorsid 位於卡利亞里的廠房使用各種處理技術生產各種產品,例如反應器和窯爐,所有這些技術都必須嚴格控制,以確保產品品質、製程效率和最佳化能源消耗。

生產流程的主要挑戰是許多變數的影響,包括原物料與外部行為者的自然品質,所有這些因素都可能影響製程穩定性與產品品質。

除了影響最終產品品質外,這些製程變數也決定了消耗的昂貴原材料量和無水物副產品的品質,這是一種可用的商品。

手動製程調整

「製程控制最初是使用簡單的 PID 控製器達成,由操作員調整。」卡利亞里的 Fluorsid 廠房主管 Daniele Tocco 表示。「但這是一個真正的挑戰,因為我們製程中的化學反應很少穩定,因為化學反應受許多因素影響,包括氟化物原材料的品質和製程中的能源量。」

「這是一個激增智慧的過程,對模型預測控制 (MPC) 解決方案來說是一個很好的練習,它可以監控廠房行為並改變個別設定點,以便更好地控制和最佳化製程,使其每分鐘都發揮其真正的潛力。」

解決方案

實作先進的製程控制

在卡利亞里廠房部署的模型預測控制解決方案是 Rockwell Automation 的 FactoryTalk® Analytics™ Pavilion8® 解決方案。

Pavilion8 提供位於現有製程控制系統之上的情報層,持續評估目前及預測的營運資料。它將此資料與期望的結果進行比較,並驅動新的控制目標以減少製程變異性、改善效能並提升效率,而且全部都能自動且即時進行。這稱為封閉迴路最佳化。

窯控制應用程式是由 Rockwell Automation 的專家團隊所打造,其中包括 Rockwell 數位轉型業務 Kalypso 的數位資料顧問。

Tocco 表示:「部署模型預測控制解決方案的根本原因是為了實現昂貴的氟化物原材料的最佳消耗。」 「如果副產品中存在任何氟化物,則表示反應製程有問題。我們知道反應製程可以改進,並設定了將目前水準降低 2.9% 的目標。」

成果

減少產品損失、改善產品品質、提高製程永續性

迄今為止,該解決方案在原材料用量和能源消耗方面都不斷地大幅節約,從而實現了快速的投資回報 (ROI)。在短短幾個月內,我們看到了巨大的效益。Tocco 表示,「自部署 Pavilion8 模型預測控制解決方案以來,副產品中的氟化物量已降至 1.5% 以下,有時甚至低於 1.2%。」 「這表示考慮到我們營運規模和產量,我們已將損失減半,進而大幅節省成本。」

「改善的反應控制也意味著我們正在最佳化礦場原材料的消耗。」 由於線路穩定性和準確度增加,我們也節省了主要是燃油的能源。事實上,使用 Pavilion8 模型預測控制時,關鍵製程參數現在更為穩定,明顯降低了標準差。

「最終,由於改善的反應控制,無水物/石膏副產物的品質會更好。水泥業現在可使用更多合成無水物,而不是採石膏。我們每年銷售約 300,000 噸,主要用於水泥產業,而且品質更好,我們預測需求會增加。我們甚至為全新的改善石膏產品建立了全新的品牌 Gypsos。」

Kalypso 的 EMEA 數位業務總監 Vladimir Obrazcov 詳述:「能源與原材料密集型產業將永遠從部署數位化控制解決方案中獲益良多。即使營運效率的小幅度提升,不僅能推動廠房改善,還能將原材料使用最佳化,並降低整體能源消耗。」

未來的應用已經被 Fluorsid 設想為模型預測控制解決方案。具體而言,公司將在義大利設施的其他四條生產線,以及挪威據點部署模型預測控制。「這間廠房採用相同的反應製程,但硬體卻非常不同,」Tocco 總結道。「這將是更嚴苛的工作,因為這間廠房未使用 Pavilion8 模型預測控制時損耗率已低至 1.5%。我們知道這將是困難的,但我們知道可進行更多節約。」

已發佈 2025年1月21日

主題: Optimize Production Chemical Model Predictive Control

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