ISSN 2594-3626
36º Energy Balances / 30º Industrial Gas — vol. 36, num.36 (2015)
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Resumo
A eficiência energética na indústria vem ganhado destaque no contexto atual. Um dos grandes desafios da atualidade é de utilizar os vários milhares de medidas de processos industriais coletadas, armazenadas e, utilizadas como indicadores capazes de contribuirem para a melhoria da eficiência energética. O princípio é combinar métodos analíticos avançados e aprendizagem de máquina aliado a um forte envolvimento dos membros da equipe da usina para se instalar um Sistema de Gestão de Energia (EnMS) em conformidade com a ISO50001. O objetivo seria de proporcionar a usina economias significativas em termos de consumo de energia. Este trabalho resume as etapas críticas para a implementação do EnMS para processos complexos: dignosticar a variabiliade do consumo de energia, identificar uma proposta viável para consumo de energia, envolver todos os níveis de produção nos workshops de análise de causas, implementar modelos preditivos de monitoramento em tempo real, dar o suporte para a tomada de decisões e, fazer modelos de relatórios de desempenho. Um exemplo com uma indústria química será apresentado e demonstrará como a metodologia pode ser aplicada na otimização das áreas de produção e de distribuição de vapor através de da melhoria da gestão operacional. A experiência adquirida para esse caso enfatiza a importância em potencializar a utilização dos dados de monitoramento e, o envolvimento dos operadores para poder entender as práticas operacionais principais, promovendo por conseguinte, uma cultura de eficiência energética.
In today’s economic climate, and considering environmental drivers, addressing energy efficiency is critical. Given that a typical plant captures and archives several thousand measurements per second, the challenge for industry today remains how to extract value from their “Big Data” to address energy efficiency. Combining advanced analytics and machine learning, with a strong involvement of plant staff and operators is key to deploying an Energy Management System (EnMS) compliant with ISO50001 that will help the plant to quickly achieve significant savings. This paper outlines the critical steps to implement an EnMS for a complex process: to diagnose energy consumption variability; identify energy consumption baseline; to engage all levels of production staff in root cause analysis workshops; and, to implement predictive models for real-time monitoring, decision support and performance reporting. Experience from this case emphasizes the importance of using plant monitoring to its full potential together with involvement of plant operators in order to understand key operational practices and to help promote an energy efficiency culture.
Palavras-chave
Mineração de dados, Big data, Sistemas de gestão de energia, Eficiência energética
Advanced analytics, Big data, Energy management system, Energy efficiency optimization
Como citar
Paim, Juliana Fonseca;
Mack, Philippe;
Huddelston, Joanna;
Flamand, ;
Bernard (), .
METODOLOGIA INOVATIVA PARA PROGRAMAS DE REDUÇÃO DE CONSUMO DE ENERGIA COMBINANDO ANÁLISE DE PROCESSOS INDUSTRIAIS E PARTICIPAÇÃO DE OPERADORES
,
p. 53-62.
In: 36º Energy Balances / 30º Industrial Gas,
Rio de Janeiro,
2015.
ISSN: 2594-3626
, DOI 10.5151/6666-6666-26280
