Les technologies de l'intelligence artificielle ont trouvé une large application dans l'industrie chimique: elles sont utilisées pour suivre les stocks de matières premières, prédire les résultats des réactions chimiques et réduire l'impact environnemental négatif de la production, du transport et du stockage des substances dangereuses.
Une efficacité accrue dans la consommation des matières premières et des ressources, améliorera la sécurité environnementale et de processus de la production en réduisant les émissions de substances nocives dans l'atmosphère jusqu'à 20%.
Amélioration de la qualité du produit par une moyenne de 5 à 7 % de disponibilité par mois grâce à un meilleur contrôle du processus, en tenant compte des changements dans les entrées de matières premières. intrants de matières premières
Optimisation des matières premières
Décarbonisation émissions
En réduisant les risques de rejet et en améliorant le contrôle du processus, la consommation d'énergie peut être réduite de 40 %.
"Système d'aide à la décision pour le contrôle des processus basé sur des technologies de modélisation chimique utilisant des outils d'intelligence artificielle".
Application
1
Minimisation de la consommation de précipitations.
2
Minimisation du temps de sédimentation.
3
Le temps et les intervalles de temps de la régénération des résines échangeuses d'ions. Les intervalles de régénération des résines échangeuses d'ions.
4
Minimisation des coûts énergétiques en contrôlant la concentration de la saumure de NaCl.
5
Réduire au minimum la consommation d'énergie pour compression du chlore.
6
Optimisation de la consommation d'acide sulfurique pour le séchage du chlore.
7
Minimisation de la consommation d'eau de procédé pour le refroidissement par H2 en optimisant la température de l'eau d'alimentation.
De détecter et de prendre en compte correctement les interdépendances des différents paramètres.
2
Une analyse substantielle du contenu des données d'entrée individuelles par un prétraitement statistique des données impliquées dans la modélisation physico-chimique du procédé.
3
Détermination en ligne des modes de fonctionnement pour divers critères de performance dans une situation particulière.
4
Prévision de la qualité du produit pour le mode sélectionné (pour une période donnée).
5
Estimation des paramètres des flux de matières entrants et justification des besoins.
6
Formation d'une maîtrise technologique optimale (solutions) pour des critères de qualité spécifiés.
7
Analyse de la sécurité environnementale et industrielle de l'utilisation de l'usine de traitement.