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• ¿Qué demanda la industria que combustiona
biomasa?
– Menos paradas no programadas (8000 h/año)
– Menos interacción humana durante la producción
– Equipos más eficientes
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2
• ¿Cuál es la respuesta de Sugimat?
– Instalaciones térmicas autogestionables
• Automatizadas
• Predictivas
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• ¿Cuál es la herramienta?
– Visión artificial adaptada a la combustión
• Procesa imágenes del mundo real
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3
4
• Eventualidades en los procesos de combustión de
biomasa:
– Cambios en características de la biomasa (humedad, tamaño,
calidad…)
– Picos y valles de demanda de consumo
– Ausencia de operadores
– Cambios climatológicos
5
• Consecuencias:
– Frente de llama inestable
– Combustión ineficiente
– Riesgo de inquemados en los sistemas de evacuación de
ceniza
– Emisiones fuera de norma
6
• Caso de estudio:
– Tipo de cámara de combustión: Parrilla móvil inclinada
– Cambio repentino en humedad de combustible debido a diversas
causas: Climatología, tipología de la biomasa, almacenamiento…
7
8
• Control del frente de llama:
– Aporte exacto de aire a la combustión
– Reducción de NOx
– Reducción de CO
– Mejora en la eficiencia del equipo
9
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• Control de la zona de ascuas
– Evita daños en otras partes de la cámara de combustión
debido a la llegada de material inquemado.
11
1
2
13
• Otras potencialidades del sistema
– Capacidad de aprendizaje a través de RNA (Redes neurales
artificiales)
– Predictibilidad de variables como potencia entregada y
temperatura del caloportador.
– Autochequeo del sistema para revisión de averías
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Aplicación de la visión artificial en plantas térmicas autogestionables

  • 1.
  • 2. • ¿Qué demanda la industria que combustiona biomasa? – Menos paradas no programadas (8000 h/año) – Menos interacción humana durante la producción – Equipos más eficientes – Equipos adaptados a la directiva de emisiones 2
  • 3. • ¿Cuál es la respuesta de Sugimat? – Instalaciones térmicas autogestionables • Automatizadas • Predictivas • Interconectadas • ¿Cuál es la herramienta? – Visión artificial adaptada a la combustión • Procesa imágenes del mundo real • Toma decisiones en base a dicha información 3
  • 4. 4
  • 5. • Eventualidades en los procesos de combustión de biomasa: – Cambios en características de la biomasa (humedad, tamaño, calidad…) – Picos y valles de demanda de consumo – Ausencia de operadores – Cambios climatológicos 5
  • 6. • Consecuencias: – Frente de llama inestable – Combustión ineficiente – Riesgo de inquemados en los sistemas de evacuación de ceniza – Emisiones fuera de norma 6
  • 7. • Caso de estudio: – Tipo de cámara de combustión: Parrilla móvil inclinada – Cambio repentino en humedad de combustible debido a diversas causas: Climatología, tipología de la biomasa, almacenamiento… 7
  • 8. 8
  • 9. • Control del frente de llama: – Aporte exacto de aire a la combustión – Reducción de NOx – Reducción de CO – Mejora en la eficiencia del equipo 9
  • 10. 10
  • 11. • Control de la zona de ascuas – Evita daños en otras partes de la cámara de combustión debido a la llegada de material inquemado. 11
  • 12. 1 2
  • 13. 13
  • 14. • Otras potencialidades del sistema – Capacidad de aprendizaje a través de RNA (Redes neurales artificiales) – Predictibilidad de variables como potencia entregada y temperatura del caloportador. – Autochequeo del sistema para revisión de averías 14
  • 15. 15
  • 16. 16
  • 17. 17