Auf dem Weg zur Optimierung eines Industriedampf- kessels

Wir haben uns vorgenommen, die vorausschauende Wartung auf der Grundlage von Datenanalysen zu nutzen, um die Zuverlässigkeit von Dampfkesseln zu verbessern.

Die Herausforderung

Sensoren, angeschlossene Geräte und das Internet der Dinge (IoT) verändern unsere Möglichkeiten, Einblicke in das Innenleben von Industriemaschinen in der Fertigung zu gewinnen. Heutzutage sind die Maschinen in den Fabriken oft mit einer großen Anzahl von Sensoren ausgestattet, die ständig Datenpunkte bei einer Vielzahl von Messungen sammeln. Die aufgezeichneten Daten können zur Verbesserung der Überwachung und Wartung sowie zur Optimierung verschiedener Aspekte dieser Maschinen verwendet werden.

Ein besonderes Beispiel für komplexe Industriemaschinen, an denen wir kürzlich gearbeitet haben, sind Dampfkessel. Dampfkessel erzeugen Dampf durch die Anwendung von Wärmeenergie auf Wasser und werden im Wesentlichen dort eingesetzt, wo (heißer) Dampf benötigt wird, wie z.B. in der Fertigung, der Lebensmittelindustrie, der Landwirtschaft und vielen anderen Bereichen.

Langfristiges Ziel dieses Projekts war es, die Effizienz der Dampfanlage zu optimieren und ein System zu bauen, das eine vorausschauende Wartung und Alarmierung implementiert. In einem ersten Schritt zielten wir darauf ab, die vorliegenden Daten zu analysieren, um Muster und Anomalien zu identifizieren, die auf Ineffizienzen und Ausfälle der Dampfanlage hinweisen könnten.

Unser Prozess

Wir erhielten Zugang zu den Daten einer industriellen Dampfanlage einer großen Brauerei. In diesem speziellen Anwendungsfall wird Dampf in Form von Prozessdampf verwendet: In der Anfangsphase des Brauprozesses wird Dampf zur Erwärmung einer Mischung aus Malz und Wasser verwendet, wodurch eine Flüssigkeit namens Würze entsteht. Gegen Ende des Prozesses wird Dampf zur Erwärmung von Wasser zur Reinigung der Flaschen verwendet.

Die Dampfanlage enthält Hunderte von Sensoren, die eine große Menge verschiedener Metriken aus allen Komponenten der Anlage wie dem Wassertank, den Pumpen, dem Kessel und dem Brenner aufzeichnen. Beispiele für gemessene Datenpunkte sind die Menge des verbrauchten Dampfes, Temperaturen, Druck, Brennerlast, Pumpendrehzahl und viele andere.

Das Ergebnis

Falls Sie sich über dieses Projekt unterhalten wollen, wenden Sie sich bitte an julius@wattx.io

Im Laufe unserer Analyse konnten wir wertvolle Schlüsselergebnisse identifizieren.

Die Analyse der Beziehung zwischen Gasverbrauch und Dampfproduktion zeigt, dass zwischen beiden ein linearer Zusammenhang besteht, was darauf hindeutet, dass der Dampfkessel im Allgemeinen effizient arbeitet. Dennoch konnten wir Ausreißer feststellen, die auf Probleme im Zusammenhang mit dem Brenner hinweisen. Die Erkennung von Ausreißern, wie sie in diesem Beispiel gefunden wurden, kann dazu verwendet werden, Lösungen für die vorbeugende Wartung zu implementieren und potenzielle Probleme zu beheben, bevor sie auftreten.

Wir konnten Gelegenheiten identifizieren, bei denen der Brenner wiederholt mit hoher Frequenz ein- und ausgeschaltet wurde. Diese Ein- und Ausschaltungen des Brenners erfolgen etwa 40 Mal innerhalb eines Zeitraums von etwa 8 Stunden und werden regelmäßig durchgeführt. Gleichzeitig ist der bei diesen Ereignissen erzeugte Dampf vernachlässigbar. Diese Erkenntnisse können genutzt werden, um diese Ereignisse zu optimieren oder sogar zu eliminieren, Brennstoff/Dampf zu sparen und möglicherweise die Lebensdauer des Brenners zu erhöhen.

Wir haben Unstimmigkeiten zwischen der Dampfproduktion und dem Kesseldruck festgestellt. Unsere Analyse zeigt insbesondere Fälle, in denen der Kesseldruck hoch ist, aber kein bis wenig Dampf erzeugt wird (a und b) und (diese Fälle entsprechen Zeiten, in denen der Brenner wiederholt aus- und eingeschaltet wurde), (c) der Kesseldruck auf Null geht. Wir konnten a und b auf die Fälle zurückführen, in denen der Brenner wiederholt aus- und eingeschaltet wurde, und c auf einen möglichen Fehler des Brenners.

Dieses Projekt veranschaulicht das Potenzial, das die Analyse von Sensordaten aus industriellen Dampfanlagen haben kann: Mit Hilfe von fortschrittlichen Datenanalyse- und Modellierungswerkzeugen können automatisch Muster erkannt und überwacht werden, die unter anderem auf potenzielle Ineffizienzen der Dampfanlage oder auf bevorstehende Probleme hinweisen, die sich vermeiden lassen (vorbeugende Wartung). Nach Angaben des US-Energieministeriums (DOE) hat eine typische Industrieanlage, die Dampfkessel einsetzt, Einsparpotentiale beim Energieverbrauch und bei den Kosten, die zwischen 10 und 15 Prozent pro Jahr liegen. Die hier vorgestellte Analyse stellt den ersten Schritt zur Optimierung einer solchen industriellen Dampfanlage dar.

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