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A indústria química é uma das indústrias mais poluentes do mundo. Todos os anos, milhões de toneladas de resíduos perigosos são produzidos por plantas químicas. Esse resíduo inclui produtos químicos tóxicos, metais pesados e outras substâncias nocivas que podem contaminar o ar, a água e o solo. O gerenciamento de resíduos é uma questão crítica para a indústria química. Se não for gerenciado adequadamente, o desperdício pode causar problemas de poluição ambiental e saúde localmente para pessoas que vivem perto de plantas químicas e globalmente, afetando o clima e os ecossistemas.
A boa notícia é que as soluções baseadas em IA podem ajudar a reduzir o desperdício na indústria química. A IA pode ser usada para rastrear e prever a liberação de produtos químicos perigosos, otimizar os processos de produção para reduzir o desperdício e fornecer suporte à decisão para o gerenciamento de resíduos. Neste artigo, exploraremos como a inteligência artificial pode ser usada para reduzir a quantidade de resíduos produzidos pelos fabricantes de produtos químicos. Veremos como a IA pode ajudar a identificar e impedir a produção de resíduos, além de ajudar a gerenciar e reciclar resíduos.
À medida que a consciência ambiental está aumentando, o tópico dos resíduos é tratado cada vez mais seriamente. Nos últimos anos, o peso do debate público mudou de responsabilidade pessoal para corporativa. Essa é uma tendência razoável, considerando que os resíduos industriais compõem a maior parte da geração global de resíduos.
Em uma escala mais local, as coisas não são diferentes. Com base nos dados da Comissão Europeia (Eurostat), é claramente visível que a contribuição das famílias e serviços para a geração de resíduos seja menor em comparação com a atividade industrial. Em 2016, a participação percentual desses setores estava abaixo de 14%. A construção ocorreu em primeiro lugar, mas as atividades industriais estavam logo atrás (fabricação (11,1%), mineração e pedreira (27,6%).
Com sua participação de 9,5 %, as águas residuais contribuem para o problema. Embora as águas residuais urbanas tenham sua participação justa na geração geral de resíduos, as águas residuais industriais são o verdadeiro desbrutador, pois geralmente contém substâncias muito mais problemáticas em concentrações mais altas. Como resultado, seu tratamento é bastante caro e dependente de requisitos específicos.
Esta questão se manifesta na fabricação de produtos químicos, que é objeto do artigo de hoje. Embora a água de resfriamento possa ser tratada e trazida de volta ao círculo de consumo, a usada para fabricação química pode não ser adequada para esse tratamento. O mesmo se aplica a sólidos. É por isso que a parte crucial do gerenciamento de resíduos químicos está reduzindo o desperdício. É também um princípio central da manufatura enxuta, uma metodologia de gerenciamento de processos de produção que a maioria das plantas químicas atuais segue. Originada do sistema de produção da Toyota, o Lean Management coloca a eliminação de resíduos em sua essência enquanto emprega um princípio de melhoria contínua.
Nas últimas décadas, os esforços científicos e o desenvolvimento tecnológico permitiram que empresas químicas reduzissem significativamente os desperdícios de fabricação. Ainda há muito a ser feito, no entanto. À medida que o consumo global geral continua aumentando, precisamos de maneiras mais radicais e eficientes para impedir a produção excessiva de resíduos industriais. Ao longo deste artigo, investigaremos como o aprendizado de máquina pode contribuir para ele.
Os resíduos químicos podem ser divididos em líquido, sólido e gasoso e podem incluir produtos químicos puros, geralmente não utilizados ou expirados, ácidos, solventes, óleo usado, nitrogênio, alvejante, metais etc. Qualquer equipamento de fabricação e recipientes contaminados com substâncias químicas também classificam como resíduos químicos. Leia mais sobre a cadeia de suprimentos químicos aqui.
A indústria química também usa enormes quantidades de água - para resfriamento, mas também para fins de fabricação (em processos como destilação, refino, aumento de produtos etc.). Uma vez usado, essa água contém substâncias que geralmente são altamente tóxicas e resistentes, mesmo a um tratamento de água sofisticado de poucos graus, como pesticidas ou os chamados "Forever Chemicals" (PFAS)-uma classe de substâncias sintéticas que não se decompõem.
Até agora, esses produtos químicos mais persistentes continuam sendo produzidos e aplicados em produtos. O aprendizado de máquina contribuiu para sua detecção e classificação nos últimos anos - ainda estamos conhecendo -os, embora tenham sido inventados nos anos 40. Outros contaminantes resistentes, com o principal culpado sendo os fabricantes farmacêuticos, incluem estrogênio e antibióticos.
O desperdício químico requer uma abordagem específica ao armazenamento (por exemplo, muitas substâncias não podem ser armazenadas em recipientes padrão feitos com plástico ou vidro). A reciclagem também é mais complexa que o caso de resíduos comunitários devido a medidas de segurança. No entanto, a indústria química está melhorando em transformar o desperdício - de acordo com a EPA (Agência de Proteção Ambiental dos EUA), em 2020, apenas 3% dela foi divulgada no meio ambiente. A parte restante foi tratada com tratamento, recuperação de energia e reciclagem.
Enquanto a geração de resíduos comunitários não pode ser evitada ou controlada na fonte, o industrial pode. Considerando o impacto que as substâncias químicas podem ter no meio ambiente e quão resistentes elas podem ser, o planejamento de produção orientado a redução parece o melhor caminho para o futuro mais verde da indústria. O pós-tratamento dos resíduos é, obviamente, importantes, mas medidas preventivas permitem que as empresas evitem bombear dinheiro em processos caros e se concentrar na otimização.
Os seguintes casos de uso exibem a função de aprendizado de máquina pode desempenhar na redução de resíduos químicos. Abordamos o tópico de diferentes ângulos para mostrar todo o espectro de suas capacidades.
O aumento da eficiência é frequentemente perseguido em relação à economia, mas no caso de fabricantes de produtos químicos (ou qualquer outro fabricante, na verdade), também pode reduzir o impacto ambiental. A redução de resíduos simplesmente compensa as plantas químicas. Quanto menos eles perdem no processo, mais eles produzem e - provavelmente - vendem. A inteligência artificial pode ajudá -los a identificar as maneiras mais eficientes de usar produtos específicos e gerar menos desperdício possível.
Os lotes defeituosos constituem uma grande parte dos resíduos produzidos por plantas químicas. A garantia completa da qualidade pode, portanto, ser uma ótima maneira de reduzir as quantidades de desperdício de defeitos. Com a inteligência artificial, os fabricantes podem identificar os problemas na linha de montagem antes que todo o lote fique com defeito. Os sistemas inteligentes podem, por exemplo, detectar a contaminação cruzada imediatamente com dados em tempo real fornecidos pelos sensores. Os modelos de IA também têm a capacidade de impedir que isso aconteça, avaliando constantemente os processos e detectando qualquer desvio da norma.
A detecção de defeitos pode ser alimentada pela visão de computador. Ao contrário da convicção comum, a inspeção visual também é aplicável a substâncias químicas. Ao analisar diferentes variáveis - cor, estratificação, densidade, estado físico etc., o aprendizado de máquina pode detectar defeitos em produtos químicos e evitar a geração excessiva de resíduos.
Além da perda financeira, qualquer tempo de inatividade em uma planta química pode levar à produção excessiva de resíduos. Isso ocorre porque algumas substâncias não podem ser submetidas ao mesmo tratamento ou processo duas vezes. Eles também podem perder suas propriedades durante o período de inatividade. É por isso que é crucial para as empresas manter a linha de montagem. E não há melhor maneira de impedir a falha no equipamento do que a manutenção movida por aprendizado de máquina.
A IA pode otimizar o cronograma de manutenção preventiva da empresa para detectar possíveis falhas antes que elas realmente ocorram. Pode ser abordado de maneiras diferentes, dependendo da variedade de fontes de dados ou do equipamento que a empresa usa. A escolha da estratégia determina qual modelo será aplicado no processo. Por exemplo, os modelos de regressão servem bem para prever a vida útil útil restante (RUL) de um ativo específico.
A eficiência das previsões obviamente depende do volume de dados e de sua qualidade. Para alta precisão, o modelo deve ser alimentado com dados históricos, em tempo real e estática de diferentes fontes, incluindo sensores, ERPs e outros sistemas que fornecem o contexto.
Plantas químicas usam água extensivamente para apoiar vários processos contínuos. Sua grande parte vai para fins de resfriamento. Como as reações químicas que fazem parte dos processos de fabricação podem exigir o uso de calor ou emiti -lo, o sistema de resfriamento é essencial para a planta funcionar de maneira eficaz e segura. Enquanto em outras indústrias, as medidas sobre a qualidade da água de resfriamento não são tão rigorosas, os fabricantes de produtos químicos precisam garantir que sua pureza seja a mais alta. Qualquer contaminação pode comprometer a segurança e afetar a composição do produto.
Assim, sua estratégia de redução de resíduos de água geralmente se concentra em maximizar a eficiência da torre de resfriamento. O aprendizado de máquina permite que eles mantenham os processos de resfriamento com menos água. Fornecido com os dados, o modelo pode encontrar vazamentos e estimar a quantidade de água perdida em uma parte específica do processo. Com base nessas informações, o gerente da fábrica ou outra pessoa responsável pela eficiência dos processos de fabricação pode decidir quais medidas podem reduzir o desperdício de água.
A reciclagem de águas residuais é outra parte crucial da estratégia de redução de resíduos. Está se tornando cada vez mais comum transformar as partes das plantas químicas em unidades de circuito fechado nas quais a água é reutilizada continuamente para diferentes fins.
Os fabricantes podem usar diferentes tipos de tratamento para purificar as águas residuais, dependendo das impurezas que ele possa conter. Embora os sólidos particulados possam ser tratados com filtração, outros contaminantes requerem métodos mais elaborados. O aprendizado de máquina geralmente suporta os processos de tomada de decisão em relação ao planejamento do tratamento.
O modelo de classificação pode analisar rapidamente os dados do sensor da amostra de água para detectar os contaminantes e categorizá-los como biológicos ou sintéticos, sólidos, líquidos, etc. treinados com os dados históricos que contêm os parâmetros relacionados ao tratamento, é capaz de recomendar mais combinação eficiente em termos de uso de água, uso de energia, etc.
Outra maneira de o aprendizado de máquina apoiar a redução de resíduos na fabricação de produtos químicos é a reciclagem inteligente. Um modelo bem treinado pode otimizar a reciclagem das águas residuais, mas também os produtos e equipamentos usados no processo de fabricação, como contêineres, pipelines etc. As empresas geralmente combinam sistemas de aprendizado de máquina com visão computacional para fins de classificação, permitindo que os automatizados Elementos para reconhecer o tipo de desperdício e avaliar sua adequação à reciclagem.
Nesse caso, a imagem do dispositivo de captura é enviada para a interpretação. O modelo de classificação treinado com as imagens de diferentes tipos de resíduos avalia os dados de entrada e atribui uma categoria a ele para definir o desperdício. Nesta base, o sistema toma uma decisão automatizada sobre onde colocar uma peça específica. Uma etapa adicional é verificar se o resíduo pode ser reciclado e categorizá -lo com base no tipo de tratamento necessário.
Os produtos químicos são submetidos a normas igualmente rigorosas em relação à sua vida útil como produtos alimentícios. Isso pode alimentar a geração de resíduos, particularmente no cenário econômico atual que fortalece as flutuações na demanda.
Embora no passado, as empresas dependiam de métodos estatísticos para estimar a demanda, agora podem procurar aprendizado de máquina para obter estimativas precisas. Usando técnicas de aprendizado profundo, eles são capazes de identificar padrões nos dados históricos fornecidos e aplicar esse conhecimento para prever a demanda futura.
Com esse suporte, os fabricantes podem criar planos de produção que refletem a provável demanda, em vez de confiar apenas em fatores de sazonalidade. Com isso, vem uma abordagem mais flexível para pedir ingredientes. E isso significa menos materiais expirados e produtos acabados que são problemáticos para utilizar e reciclar.
Com sistemas inteligentes orientados a IA, as plantas químicas podem tomar decisões mais bem informadas com base em resultados precisos. Em grandes unidades, o número de processos em andamento pode ser difícil de acompanhar e analisar, o que favorece a geração excessiva de resíduos. Os modelos de aprendizado de máquina executam essas tarefas analíticas mundanas e propensas a erros, encontrando áreas para melhorar em termos de geração e gerenciamento de resíduos sem qualquer envolvimento humano.
Com a análise preditiva, os fabricantes de produtos químicos podem adotar uma abordagem muito mais flexível para a fabricação e o pedido. Em vez de estocar materiais que poderiam expirar, eles ajustam seus pedidos à demanda estimada com dados relevantes e reduzem o desperdício de estoque. Sua produção reflete as necessidades do mercado, e a maioria de seus produtos atende aos padrões de qualidade graças à inspeção de qualidade e manutenção preditiva orientada pela IA. Isso significa menos desperdício e mais renda.
Com as tarefas de classificação movidas por aprendizado de máquina, os fabricantes de produtos químicos podem identificar os contaminantes mais rapidamente, otimizar seu tratamento de águas residuais e os processos de reciclagem.
Como você pode ver, a inteligência artificial afeta a geração de resíduos em plantas químicas de várias maneiras diferentes.
Basicamente, todas as plantas químicas recém-construídas hoje em dia são planejadas com o princípio de circuito fechado, para que nenhuma água residual sai do círculo. Como mencionamos, apenas 3% das águas residuais químicas nos EUA são liberadas para o meio ambiente e, esperançosamente, isso em breve reduzirá para zero.
No cenário mais otimista, o aprendizado de máquina transformará as unidades de fabricação em sistemas totalmente circulares e parcialmente sustentáveis que não dependem de fontes de água externas para fins de resfriamento e fabricação. Considerando que os recursos hídricos estão diminuindo e os prognósticos do clima não são muito otimistas, é urgente para as empresas químicas fazer essa transição no futuro mais próximo. A inteligência artificial o torna mais suave e mais acessível. Simultaneamente, estamos criando novos planos de tratamento com eficiência de água e mais eficazes, simplificados com a classificação ML.
Você tem uma idéia para aplicar a tecnologia ML à sua empresa? Ou talvez você queira ouvir mais sobre suas aplicações na indústria química do nosso lado? Entre em contato conosco para que possamos conversar!
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