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L'industria chimica è una delle industrie più inquinanti del mondo. Ogni anno, milioni di tonnellate di rifiuti pericolosi sono prodotti da piante chimiche. Questo rifiuto include sostanze chimiche tossiche, metalli pesanti e altre sostanze dannose che possono contaminare l'aria, l'acqua e il suolo. La gestione dei rifiuti è un problema fondamentale per l'industria chimica. Se non gestiti correttamente, i rifiuti possono causare problemi di inquinamento ambientale e salute a livello locale per le persone che vivono vicino alle piante chimiche e a livello globale influenzando il clima e gli ecosistemi.
La buona notizia è che le soluzioni basate sull'intelligenza artificiale possono aiutare a ridurre i rifiuti nel settore chimico. L'intelligenza artificiale può essere utilizzata per tracciare e prevedere il rilascio di sostanze chimiche pericolose, ottimizzare i processi di produzione per ridurre i rifiuti e fornire supporto alle decisioni per la gestione dei rifiuti. In questo articolo, esploreremo come l'intelligenza artificiale può essere utilizzata per ridurre la quantità di rifiuti prodotti dai produttori chimici. Esamineremo come l'IA può aiutare a identificare e prevenire la produzione di rifiuti, oltre a gestire e riciclare i prodotti di scarto.
Mentre la coscienza ambientale è in aumento, l'argomento dei rifiuti viene trattato sempre più sul serio. Negli ultimi anni, il peso del dibattito pubblico è passato dalla responsabilità personale a quella aziendale. Questa è una tendenza ragionevole, considerando che i rifiuti industriali costituiscono la maggior parte della generazione globale dei rifiuti.
Su una scala più locale, le cose non sono diverse. Sulla base dei dati della Commissione europea (EUROSTAT), è chiaramente visibile che il contributo delle famiglie e dei servizi alla generazione di rifiuti sia minore rispetto all'attività industriale. Nel 2016, la quota percentuale di questi settori era inferiore al 14%. La costruzione era in primo luogo, ma le attività industriali erano appena dietro (produzione (11,1%), mining e cava (27,6%).
Con la sua quota del 9,5 %, le acque reflue contribuiscono al problema. Mentre le acque reflue urbane hanno la sua giusta quota nella generazione complessiva dei rifiuti, le acque reflue industriali sono il vero dealbreaker poiché spesso contiene sostanze molto più problematiche in concentrazioni più elevate. Di conseguenza, il suo trattamento è abbastanza costoso e dipendente da requisiti specifici.
Questo problema si manifesta nella produzione chimica, che è oggetto dell'articolo di oggi. Mentre l'acqua di raffreddamento può essere trattata e riportata al cerchio di consumo, quello utilizzato per la produzione chimica potrebbe non essere adatto a tale trattamento. Lo stesso vale per i solidi. Ecco perché la parte cruciale della gestione dei rifiuti chimici sta riducendo i rifiuti. È anche un principio fondamentale della produzione snella, una metodologia di gestione dei processi di produzione che seguirà la maggior parte delle piante chimiche di oggi. Originando il sistema di produzione Toyota, Lean Management mette al centro l'eliminazione dei rifiuti, impiegando un principio di miglioramento continuo.
Negli ultimi decenni, gli sforzi scientifici e lo sviluppo tecnologico hanno permesso alle aziende chimiche di ridurre significativamente i rifiuti di produzione. C'è ancora molto da fare, tuttavia. Man mano che il consumo globale generale continua ad aumentare, abbiamo bisogno di modi più radicali ed efficienti per prevenire un'eccessiva produzione di rifiuti industriali. Nel corso di questo articolo, indagheremo su come l'apprendimento automatico può contribuire ad esso.
I rifiuti chimici possono essere divisi in liquido, solido e gassoso e possono includere prodotti chimici puri, spesso inutilizzati o scaduti, acidi, solventi, olio usato, azoto, candeggina, metalli, ecc. Eventuali attrezzature di produzione e contenitori contaminati da sostanze chimiche classificate come rifiuti chimici. Leggi di più sulla catena di approvvigionamento chimico qui.
L'industria chimica utilizza anche enormi quantità di acqua - per il raffreddamento ma anche per scopi di produzione (in processi come distillazione, raffinazione, aumento del prodotto, ecc.). Una volta utilizzata, quest'acqua contiene sostanze che sono spesso altamente tossiche e resistenti anche a un sofisticato trattamento dell'acqua di pochi gradi, come i pesticidi o i cosiddetti "prodotti chimici per sempre" (PFA)-una classe di sostanze sintetiche che non si rompono.
Finora, queste sostanze chimiche più persistenti continuano ad essere prodotte e applicate nei prodotti. L'apprendimento automatico ha contribuito alla loro rilevazione e classificazione negli ultimi anni - li stiamo ancora conoscendo anche se sono stati inventati negli anni '40. Altri contaminanti resistenti, con il principale colpevole dei produttori farmaceutici, includono estrogeni e antibiotici.
I rifiuti chimici richiedono un approccio particolare allo stoccaggio (ad esempio, molte sostanze non possono essere conservate in contenitori standard realizzati con plastica o vetro). Il riciclaggio è anche più complesso del caso dei rifiuti comuni a causa di misure di sicurezza. Tuttavia, l'industria chimica sta migliorando nel trasformare i rifiuti - secondo l'EPA (US Environmental Protection Agency), nel 2020, solo il 3% è stato rilasciato nell'ambiente. La parte rimanente è stata gestita con trattamento, recupero energetico e riciclaggio.
Mentre la generazione di rifiuti comuni non può essere prevenuta o controllata alla fonte, quella industriale può. Considerando l'impatto che le sostanze chimiche possono avere sull'ambiente e quanto possano essere resistenti, la pianificazione della produzione orientata alla riduzione sembra il miglior percorso verso il futuro più verde del settore. Il post-trattamento dei rifiuti è, ovviamente, che le misure importanti, ma preventive consentono alle aziende di evitare di pompare denaro in processi costosi e concentrarsi invece sull'ottimizzazione.
I seguenti casi d'uso mostrano il ruolo che l'apprendimento automatico può svolgere per ridurre i rifiuti chimici. Ci avviciniamo all'argomento da diversi angoli per mostrarti l'intero spettro delle sue capacità.
Una maggiore efficienza viene spesso perseguita per quanto riguarda i risparmi, ma nel caso dei produttori chimici (o di qualsiasi altro produttore, in realtà), può anche ridurre l'impatto ambientale. La riduzione dei rifiuti paga semplicemente per le piante chimiche. Meno perdono nel processo, più producono e - probabilmente - vendono. L'intelligenza artificiale può aiutarli a identificare i modi più efficienti per utilizzare particolari prodotti generando i meno rifiuti possibili.
I lotti difettosi costituiscono una grande parte dei rifiuti prodotti dalle piante chimiche. L'assicurazione approfondita della qualità può quindi essere un ottimo modo per ridurre le quantità di rifiuti dei difetti. Con l'intelligenza artificiale, i produttori possono identificare i problemi nella catena di montaggio prima che l'intero batch diventi difettoso. I sistemi intelligenti possono, ad esempio, rilevare immediatamente la contaminazione incrociata con i dati in tempo reale forniti dai sensori. I modelli AI hanno anche la capacità di impedire che accada valutando costantemente i processi e rilevando qualsiasi deviazione dalla norma.
Il rilevamento dei difetti può essere alimentato a visione computer. Contrariamente alla convinzione comune, l'ispezione visiva è applicabile anche alle sostanze chimiche. Analizzando diverse variabili: colore, stratificazione, densità, stato fisico, ecc., L'apprendimento automatico può rilevare difetti nei prodotti chimici e prevenire l'eccessiva generazione di rifiuti.
A parte la perdita finanziaria, qualsiasi tempo di inattività in un impianto chimico può portare a un'eccessiva produzione di rifiuti. Questo perché alcune sostanze non possono essere soggette allo stesso trattamento o processo due volte. Possono anche perdere le loro proprietà durante il periodo di inattività. Ecco perché è fondamentale per le aziende continuare la catena di montaggio. E non esiste un modo migliore per prevenire guasti alle attrezzature rispetto alla manutenzione alimentata dall'apprendimento automatico.
L'intelligenza artificiale può ottimizzare il programma di manutenzione preventiva dell'azienda per rilevare possibili guasti prima che si verifichino effettivamente. Può essere affrontato in diversi modi, a seconda della varietà delle fonti di dati o dell'attrezzatura utilizzata dall'azienda. La scelta della strategia determina quale modello verrà applicato nel processo. Ad esempio, i modelli di regressione servono bene per prevedere la vita utile (REG) rimanente di una particolare risorsa.
L'efficienza delle previsioni dipende ovviamente dal volume dei dati e dalla sua qualità. Per un'elevata precisione, il modello dovrebbe essere alimentato con dati sia storici, in tempo reale che statici da diverse fonti, tra cui sensori, ERP e altri sistemi che forniscono il contesto.
Le piante chimiche usano ampiamente l'acqua per supportare vari processi in corso. La sua parte importante va per scopi di raffreddamento. Poiché le reazioni chimiche che fanno parte dei processi di produzione possono richiedere l'uso di calore o emetterlo, il sistema di raffreddamento è essenziale affinché l'impianto funzioni efficacemente e in sicurezza. Mentre in altri settori, le misure relative alla qualità dell'acqua di raffreddamento non sono così severe, i produttori chimici devono assicurarsi che la sua purezza sia la più alta. Qualsiasi contaminazione potrebbe compromettere la sicurezza e influire sulla composizione del prodotto.
Pertanto, la loro strategia di riduzione dei rifiuti idriche di solito si concentra sulla massimizzazione dell'efficienza della torre di raffreddamento. L'apprendimento automatico consente loro di mantenere i processi di raffreddamento con meno acqua. Fornito con i dati, il modello può trovare perdite e stimare la quantità di acqua persa in una parte particolare del processo. Sulla base di tali informazioni, il responsabile dell'impianto o l'altra persona responsabile dell'efficienza dei processi di produzione possono decidere quali misure potrebbero ridurre i rifiuti idrici.
Il riciclaggio delle acque reflue è un'altra parte cruciale della strategia di riduzione dei rifiuti. Sta diventando sempre più comune trasformare le parti delle piante chimiche in unità a circuito chiuso in cui l'acqua viene continuamente riutilizzata per scopi diversi.
I produttori possono utilizzare diversi tipi di trattamento per purificare le acque reflue, a seconda delle impurità che può contenere. Mentre i solidi da particolato possono essere gestiti con la filtrazione, altri contaminanti richiedono metodi più elaborati. L'apprendimento automatico supporta spesso i processi decisionali per quanto riguarda la pianificazione del trattamento.
Il modello di classificazione può analizzare rapidamente i dati del sensore del campione d'acqua per rilevare i contaminanti e classificarli come biologici o sintetici, solidi, liquidi, ecc. Allenato con i dati storici contenenti i parametri relativi al trattamento Combinazione efficiente in termini di utilizzo dell'acqua, utilizzo energetico, ecc.
Un altro modo per l'apprendimento automatico di supportare la riduzione dei rifiuti nella produzione chimica è il riciclaggio intelligente. Un modello ben addestrato può semplificare il riciclaggio delle acque reflue, ma anche i prodotti e le attrezzature utilizzate nel processo di produzione, come contenitori, condutture, ecc. Le aziende di solito combinano sistemi di apprendimento automatico con visione informatica a fini di smistamento, consentendo l'automissione Elementi per riconoscere il tipo di rifiuti e valutarne l'idoneità per il riciclaggio.
In tal caso, l'immagine del dispositivo di cattura viene inviata a quella di interpretazione. Il modello di classificazione addestrato con le immagini di diversi tipi di rifiuti valuta i dati di input e attribuisce una categoria per definire i rifiuti. Su questa base, il sistema prende una decisione automatizzata su dove posizionare un pezzo particolare. Un ulteriore passo è verificare se i rifiuti possono essere riciclati e classificarlo in base al tipo di trattamento richiesto.
Le sostanze chimiche sono soggette a norme ugualmente rigorose riguardo alla loro vita utile come prodotti alimentari. Ciò può alimentare la generazione di rifiuti, in particolare nell'attuale panorama economico che rafforza le fluttuazioni della domanda.
Mentre in passato, le aziende si affidano a metodi statistici per stimare la domanda, ora possono raggiungere l'apprendimento automatico per ottenere stime accurate. Utilizzando le tecniche di apprendimento profondo, sono in grado di identificare i modelli nei dati storici forniti e applicare queste conoscenze per prevedere la domanda futura.
Con tale supporto, i produttori possono creare piani di produzione che riflettano la probabile domanda invece di fare affidamento solo sui fattori di stagionalità. Con ciò arriva un approccio più flessibile all'ordinazione degli ingredienti. Ciò significa meno materiali scaduti e prodotti finiti che sono problematici da utilizzare e riciclare.
Con sistemi intelligenti basati su AI, gli impianti chimici possono prendere decisioni meglio informate basate su output accurati. Nelle grandi unità, il numero di processi in corso può essere difficile da tenere traccia e analizzare, il che favorisce l'eccessiva generazione di rifiuti. I modelli di apprendimento automatico svolgono questi compiti analitici banali e soggetti a errori, trovando aree per il miglioramento in termini di generazione di rifiuti e gestione dei rifiuti senza alcun impegno umano.
Con l'analisi predittiva, i produttori chimici sono in grado di adottare un approccio molto più flessibile alla produzione e all'ordine. Invece di accumulare materiali che potrebbero scadere, adeguano i loro ordini alla domanda stimati con dati pertinenti e riducono i rifiuti di inventario. La loro produzione riflette le esigenze del mercato e la maggior parte dei loro prodotti soddisfano gli standard di qualità grazie all'ispezione di qualità guidata dall'IA e alla manutenzione predittiva. Ciò significa meno rifiuti e più reddito.
Con le attività di classificazione basata sull'apprendimento automatico, i produttori chimici possono identificare i contaminanti più velocemente, semplificare il trattamento delle acque reflue e i processi di riciclaggio.
Come puoi vedere, l'intelligenza artificiale influisce sulla generazione di rifiuti nelle piante chimiche in vari modi.
Fondamentalmente, ogni impianto chimico di nuova costruzione al giorno d'oggi è pianificato con il principio a circuito chiuso in modo che nessuna acque reflue lascia il cerchio. Come abbiamo già detto, solo il 3% delle acque reflue chimiche negli Stati Uniti viene rilasciato nell'ambiente e, si spera, si ridurrà presto a zero.
Nello scenario più ottimista, l'apprendimento automatico trasformerà le unità di produzione in sistemi completamente circolari e parzialmente sostenibili che non dipendono da fonti d'acqua esterne per scopi di raffreddamento e produzione. Considerando che le risorse idriche si stanno riducendo e le prognosi climatiche non sono molto ottimistiche, è urgente per le aziende chimiche effettuare questa transizione nel futuro più vicino. L'intelligenza artificiale lo rende più fluido e accessibile. Allo stesso tempo, stiamo presentando piani di trattamento nuovi, efficienti dall'acqua e più efficaci semplificati con la classificazione ML.
Hai un'idea per applicare la tecnologia ML alla tua attività? O forse ti piacerebbe saperne di più sulle sue applicazioni nell'industria chimica dalla nostra parte? Contattaci a noi in modo che possiamo parlare!
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