Sistema de diagnóstico para caldeiras e fornalhas: utilizando CFD e redes neuronais (1.ª Parte)

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Sistema de diagnóstico para caldeiras e fornalhas Utilizando CFD e redes neuronais

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Hugo Calisto1 e Nelson Martins2 1 hcalisto@ua.pt, 2 nmartins@ua.pt Departamento de Engenharia Mecânica – Universidade de Aveiro, Portugal

ARTIGO CIENTÍFICO

(1.a Parte)

RESUMO Um sistema de diagnóstico e supervisão adequado é essencial em qualquer processo industrial, especialmente considerando os custos de aquisição e operação dos equipamentos. Um sistema de diagnóstico para caldeiras e fornalhas deve ser capaz

ocorrência de fugas de vapor, fatores de evidente importância na operação de instalações de geração de energia tendo em

Modelos analíticos padrão têm sido utilizados em casos mais ou menos simples mas a sua aplicabilidade diminui com o aumento da complexidade de sistemas e processos, principalmente devido à ocorrência de comportamentos não-lineares ou transitórios, tornando atraentes técnicas e abordagens de modelização alternativas. Foram então utilizadas ferramentas CFD (Computational Fluid Dynamics – Dinâmica de Fluidos Computacional) de modo a criar um modelo “virtual” de uma caldeira. Este modelo foi validado com base num dispositivo existente e utilizado na geração de dados referentes tanto a condições

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tema de diagnóstico, representando as leituras dos sensores virtuais, que por sua vez caraterizam os vários padrões de falha. Técnicas baseadas em redes neuronais (

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de modo a processar adequadamente a base de dados obtida e a efetuar o reconhecimento de padrão necessário à identi

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diagnóstico deve também ser capaz de avaliar a probabilidade de ocorrência de cada uma, fundamentando deste modo o diagnóstico. A aplicabilidade deste tipo de sistema diagnóstico é especialmente relevante tanto do ponto de vista da manutenção preventiva ou preditiva, como na ótica da otimização dos ciclos de sopragem de vapor para limpeza das superfícies de troca de calor. Palavras-chave: Sistemas de Diagnóstico, Dinâmica de Fluidos Computacional, Reconhecimento de Padrão, Redes Neuronais, Manutenção Preditiva.

1. INTRODUÇÃO

ar com a utilização do equipamento, o

em aplicações que utilizem carvão pul-

Um sistema de diagnóstico e supervi-

que implica a deteção e a compreensão

verizado ou biomassa. Por poluentes

são adequado é essencial em qualquer

da natureza da falha ou avaria.

entendem-se essencialmente outros

processo

industrial,

especialmente

compostos que não o CO2 inerente ao

considerando os custos de aquisição

Um sistema de diagnóstico para caldei-

processo de combustão, com especial

e operação dos equipamentos. Um

ras e fornalhas deve ser capaz de ava-

incidência em químicos como NOx, SO2,

liar pelo menos três parâmetros essen-

CO, hidrocarbonetos não-queimados e

bilidade é assim eminentemente dese-

partículas sólidas. O controlo da quan-

/

tidade e tipo de emissões poluentes é

económicos, especialmente conside-

a ocorrência de fugas de vapor, fatores

cada vez mais um tema de atualidade

rando as terríveis consequências huma-

de evidente importância na operação

atendendo à legislação cada vez mais

nas que qualquer acidente industrial

de instalações de geração de energia.

draconiana, estando a formação dos

grave pode ter. Exceto nestes casos

A formação de poluentes é uma con-

poluentes intimamente relacionada

extremos é necessário algum mecanis-

sequência direta tanto do processo de

mo de reparação que permita continu-

queima de combustível, especialmente

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