Científicos rusos han desarrollado un programa que ayuda a las plantas de pequeña escala a producir más gas natural licuado sin comprar equipos nuevos ni realizar grandes inversiones. El sistema analiza el funcionamiento de la empresa, encuentra los lugares donde se pierden gas y energía, y luego sugiere qué cambios deben hacerse. Según los cálculos de los desarrolladores, la producción de GNL se puede aumentar hasta en un 7%, y el consumo de energía se puede reducir hasta en un 5%.
El desarrollo fue creado por especialistas de la Universidad Estatal Rusa de Petróleo y Gas I. M. Gubkin. El sistema se basa en una copia digital de la planta que reproduce sus procesos tecnológicos en tiempo real. Este modelo permite ver la eficiencia del equipo y dónde hay deficiencias. El programa ya ha sido probado en una empresa en funcionamiento y está listo para ser implementado en otras instalaciones.
Primero, los científicos estudiaron una planta con una capacidad de 21.5 mil toneladas de GNL por año. El modelo digital reveló varias razones para la disminución de la productividad: parte del gas se perdía durante la purificación de los adsorbedores, el ciclo de refrigeración no funcionaba de manera suficientemente eficiente, los instrumentos de medición daban errores y las tuberías estaban mal protegidas contra el calentamiento. Además, hasta el 4% del producto terminado podría perderse durante el envío debido a la mala aislación térmica de las mangueras de carga.
Después del análisis, los especialistas propusieron utilizar el gas de desorción para las necesidades de la propia empresa, reemplazar el aislamiento térmico, calibrar los instrumentos e instalar un estrangulador regulable para un ajuste más preciso de la presión. Según Roman Barashkin, profesor asociado de la Universidad Gubkin, solo el ajuste del estrangulador puede aumentar la producción de GNL en un 2-4% sin instalar nuevos equipos. El reemplazo del refrigerante también permitirá enfriar el gas no a menos 50°C, sino a menos 55°C, lo que hará que más gas pase a estado líquido.
Además del modelo digital, los científicos crearon un sistema de sugerencias para los operadores y un complejo de capacitación. En él, los empleados podrán practicar diferentes escenarios de control de la instalación sin arriesgar la producción real.
Los desarrolladores señalan que la capacidad real de la planta estudiada resultó ser inferior a la proyectada, y el nuevo sistema ayudó a comprender las causas de las pérdidas y a encontrar soluciones sin detener la empresa y sin grandes costos.
Leer más sobre este tema:
- Rusia alcanzará el nivel de producción de GNL previsto de 100 millones de toneladas al año, pero después
- La IA no es solo para chats: RKS implementará redes neuronales en la fabricación de instrumentos espaciales
- No es un robot de fábrica, sino una red neuronal de oficina: quiénes en Russia están más amenazados por la implementación de la IA