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Optimización de Molinos de Bolas Filipe Apóstolo [email protected] MillExCS + Millscan

Optimización de Molinos de Bolas

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Page 1: Optimización de Molinos de Bolas

Optimización de Molinos de Bolas

Filipe Apóstolo – [email protected]

MillExCS + Millscan

Page 2: Optimización de Molinos de Bolas

Densyx – Otimizacion en industra 4.0

A Densyx é uma empresa SPIN-OFF da área de otimização de

processos industriais da Densit do Brasil . Essa área se desenvolveu

e cresceu de forma que foi tomada uma decisão estrátegica de a

separar da matriz para que se possa tornar ainda mais forte e com

maior foco no desenvolvimento.

Foi criada para ser uma ponte entre o mundo industrial e as

universidades ou start ups onde o principal objetivo é de transferir as

insvestigações que decorrem nos mundos académicos para o

mundo industrial,

Conta com soluções de controle especialista para

aumentar a eficiencia e performance dos sistemas,

soluções para geração de relatórios automáticos

para os diversos tipos de objetivos (controle de

performance, monitoramento ambiental segundo

as normas,etc). Soluções de predição online de

variáveis somente obtidas em laborátorio.

Page 3: Optimización de Molinos de Bolas

Desarrollo en inteligencia Artificial

Fuzzy Logic

SmartSensorGenetic Algoritms

Preditive control Adaptive PID

Machine Learning

Page 4: Optimización de Molinos de Bolas

Planta de Cemento y Consumo Energético

Filipe Apóstolo - [email protected]

Industria del

cemento: gran

consumidor de

energía

• Producción 2018: 4.6 billones de toneladas.

• Con referencia a 110KWh para producir 1

tonelada de cemento.

500 Bil de kWh

Sector de molienda: 65%

Molienda de Crudo: 23%Cemento : 42%

Page 5: Optimización de Molinos de Bolas

Potencia absorbida por el motor del molino Simplificado

dc

Fração J

dc

Centro de gravedad de carga

Mcg

𝑃 = 2𝜋 × 𝑁 × 𝑇

𝑁 = Freq. Rotación

𝑇 = 𝑀𝑐×𝑔 × 𝑑𝑐 + 𝑇𝑓

Como la distancia "dc" varía (como se muestra arriba), la potencia absorbida por el motor principal

del molino también varía.

Page 6: Optimización de Molinos de Bolas

Eficiencia de molienda

𝑃 = 2𝜋 × 𝑁 × 𝑇

dc

Fraç

ão J

dc

Centro de gravidade da

carga

Mcg

𝑇 = 𝑀𝑐×𝑔 × 𝒅𝒄 + 𝑇𝑓

C

AB C

D

KW

H M

oto

r

Efi

cie

ncia

de m

oli

en

da

Nivel de llenado

B

A

D

Es muy importante conocer el nível de llenado en

todo instante (corpos moledores + material)

Page 7: Optimización de Molinos de Bolas

¿Cuál es el problema con los equipos tradicionales?

Problema del equipo de medición de nivel de llenado de cámara tradicional

Page 8: Optimización de Molinos de Bolas

Problemas de equipo

tradicional

Folaphone:

Realice la medición por sonido.

El sonido viaja por el aire.

El sensor puede captar sonidos de

ambas cámaras y otras fábricas.

Folafone

El sensor capta el sonido de K1 y K2

Recoge el sonido de otros equipos cercanos

En el caso de cementos finos

No podemos poner un folafone en K2

K1 no sirve para control

Page 9: Optimización de Molinos de Bolas

millscang4

La vibración se propaga de

manera fácil.

El sensor recoge de 1 a 2 metros

desde el inicio de la cámara hasta el

interior.

Utiliza sensores de vibración y selecciona la

frecuencia correspondiente al golpe de las bolas.

Page 10: Optimización de Molinos de Bolas

MillScan G4

La vibración se propaga por medios

mecánicos, no aire como en el caso del

sonido. Esto minimiza la interferencia

externa. La unidad inteligente filtra la señal

para ignorar las vibraciones no deseadas,

tales como: resonancia, motor, equipo de

rodamiento fijo, etc.

S1 S2

Uni.

Ch2:4-20mA

Ch1:4-20mA

MillScan G4 es un instrumento de campo que utiliza lasvibraciones medidas en el rodamiento del molino paragenerar una señal de nivel de llenado del molino de bolas.

• Aumento de la capacidad productiva;

• Reducción del consumo de energía;

• Señal de nivel de llenado independiente por cámara demolino;

• Mayor calidad del producto final con desviacionesreducidas de Blaine;

• No sufre interferencia de las fábricas u otros equiposadyacentes;

• Sistema 100% digital, no sufre interferencia por cambiode temperatura, humedad o alteración acústica del edificio- Señal precisa;

• Fácil instalación y calibración.

Page 11: Optimización de Molinos de Bolas

Filtro de frecuencia

Filipe Apóstolo - [email protected]

Obviamente, el sensor captura toda

vibración: resonancia del motor, entre

otros.

El sistema selecciona las frecuencias de golpe de pelota

ignorando todas las demás.

Unidad

Inteligent

e

Sinal filtrado :

Apenas energia do

batimento das bolas

Page 12: Optimización de Molinos de Bolas

Detecta el laberinto de la primera

cámara:

• Material húmedo;

• Diafragma relleno;

• Baja circulación;

• Alta productividad.

Falla del material de entrada:

• Tolva obstruida

• Material que cae del cinturón;

• Material húmedo y pegajoso;

• Pasaje estrecho.

Tolva

Chute de Entrada

Camara de Secado

Page 13: Optimización de Molinos de Bolas

¿Por qué monitorear ambas cámaras?

La alta demanda de cementos muy finos cambió el diseño de molienda

Page 14: Optimización de Molinos de Bolas

CPV-ARI RS

Blaine: 4600 cm²Kg

#325->aprox 1%

CPII-E32

Blaine: 3400 cm²Kg

#325 -> aprox. 8,5%

Cementos muy finos

Carga equilibrada en ambas cámaras; K1 y K2 funcionan completamente y K1 se usa para el control de rectificado

Cementos Tradicionales

Carga desequilibrada. K1 opera muy vacío y K2 muy lleno, saturación del elevador y sistema transportador a

la salida del molino.

Page 15: Optimización de Molinos de Bolas

Impacto de Carga Circulante Elevada

Carga Circulante mucho superior

Capacidad de Elevador? Capacidad Separador? Transporte?

Regueras Ductos Chute entrada

Page 16: Optimización de Molinos de Bolas

Situacion Mas Esperada

Page 17: Optimización de Molinos de Bolas

Problemas mas comuns

• Derramamento en entrada y molino peleando bolas • Molino peleando bolas y elevador saturado

• Molino vazio, RPM separador en Maximo y productividad limitada por finura

Page 18: Optimización de Molinos de Bolas

1-Salida

atascada

2-Entrada sobe por dificuldade de

passagem para a seguda

Page 19: Optimización de Molinos de Bolas

MillScan G4

MillScan K1 MillScan K2

En general el señal del

Elevador no tiene

precision/resuloción

Su Señal varia mucho, (alto

desvio padrão), forzando a

mantener un valor lejo de

su limite para proteger .

Señal K1Influencaida diretamente,

por alimentacion fresca

Señal K2Influencaida diretamente,

por rechazo + produto

preparado por K1

Señal K2Antecipa el comportamiento del

elevador de 10 a 15 minutos

Page 20: Optimización de Molinos de Bolas

Correlacionar Millscan

K2 com o valor de limite

para o elevador

Page 21: Optimización de Molinos de Bolas

Monitorando ambas as câmaras.

Filipe Apóstolo - [email protected]

Conoce el flujo de

material

Detectar atasques

Control preciso:

independiente del tipo de

cemento.

Excelente herramienta de

diagnóstico

Millscan 1câmara detecto

salida de material (caliza)

imediatamente

MillScan câmara 2

no es afectada

Page 22: Optimización de Molinos de Bolas

C 88-90%

AB C

D

KW

H M

oto

r

Efi

ciê

ncia

de m

oag

em

Nível de Enchimento

%

B 60-80%

A <60%

D >90%

Calibracíon

Page 23: Optimización de Molinos de Bolas

Calibração Sensor

1. Estabilizar a moagem na produtividade normal.

2. Determinar o valor que o sensor deveria indicar.

76.43 % 16.23 mA

3. Selecionar o sensor correspondente usando o

botão (S)

4. Apertar e manter pressionado o botão (A) e

ajustar o valor de referência para o valor

desejado (85 no nosso exemplo) usando os

botões (+) e (-).

Por exemplo: 85% para o Sensor 1

5. Soltar o botão (A), neste momento nada se altera

até que seja apertado o (A) e (S) em simultâneo,

o que dará inicio a calibração.

Durante a calibração sera apresentado uma

animação e o final aparecerá um A

6. Para salvar a calibraçao apertar e soltar os

botões (+) e (-) em simultâneo.

Toda la calibración se hace directamente en el panel del

equipo

Page 24: Optimización de Molinos de Bolas
Page 25: Optimización de Molinos de Bolas

Operación manual = DesperdicioOperación automática = Acciones Restricas

Es imposible que el operador opere el molino cada minuto

El operador tiene múltiples sistemas para rastrear, comoinformes para mantener;

El operador está "obligado" a colocar una producción quepermita mantener una producción alta, pero por debajo de sucapacidad máxima, de modo que tenga tiempo para corregir lasobrecarga.

Las acciones de los operadores son más precisas tanto paratake como place (lo cual es excelente en casos específicos);

El operador es mucho mejor en situaciones críticas de toma dedecisiones y operando el molino cuando hay problemas serios.

Es imposible que el control automático funcione

en situaciones para las que no se han

programado.

Un controlador automático, incluso siendo un experto,

solo puede controlar en situaciones para lo que ha sido

programado.

En situaciones imprevistas:

Averías de equipos;

Cambios críticos del proceso (cambio de materia

prima, pruebas, etc.);

El controlador continúa funcionando con las reglas y

parámetros programados, que pueden no ser

correctos.

Page 26: Optimización de Molinos de Bolas

Lo que un sistema experto debe ter

Sistema Experto

Fácil Programacion

Lograr un Fator de Marcha >90%

Alteracion de parametros se realize por un responsable

Suporte acessible

Page 27: Optimización de Molinos de Bolas

Sistema ideal:Operador + Sistema de control automático

Filipe Apóstolo - [email protected]

Operação Manual

Operador

Operador

+

MillExCS

Potência

Motores

Elevadores/Retorno

Nivel

dellenado

Nivel de llenado

Potência Motores

Operação Manual + Sistema Automático

Elevadores/Retorno

Page 28: Optimización de Molinos de Bolas

Filipe Apóstolo - [email protected]

Sistemas especialistasEstos son sistemas que permiten un control más

inteligente y flexible;

Tienen la capacidad de tomar diferentes

acciones de acuerdo a diferentes

situaciones.

Tomar decisiones de acuerdo con los

valores de múltiples variables;

No requieren que el sistema sea lineal

Page 29: Optimización de Molinos de Bolas

Control Experto Molienda de Cemento

Objetivo?

Como?

Tipos de Cemento?

• Maximizar la producción (ton / h)

• Minimizar el consumo específico (KWH / Ton)

• Controlar el balance total de alimento fresco

• Permite diferentes reglas para cada tipo de cemento o situaciones especiales.

Sistema

automáticoSetpoint Atual

Pedido de Ajuste

• Valor > 0 Aumentar

• Valor = 0 Manter

• Valor < 0 Diminuir

Sistema Automático

Page 30: Optimización de Molinos de Bolas

Ejemplo de regla MillExCS

Se MillscanK1 está AbajoDelObjetivo Y

Se PendienteMillscanK1 no está SubiendoRápido Y

Se Elevador no está Elevado Y

Se MillScanK2 no está Elevado Y

Entonces Ación és

AumentarTpH

Se MillScanK2 está Elevado Y

Entonces Acion és DisminuirSe pendienteMillscanK2 está Subiendo

R1

R2

Facilidad

Programacción

Page 31: Optimización de Molinos de Bolas

Cálculo del nuevo valor de setpoint

MillExCS Pedido Ajuste CPV-ARI

Pedido Ajuste CPII-Z

Pedido Ajuste CPIV

MillExCS_SAIDAS[1]

MillExCS_SAIDAS[2]

MillExCS_SAIDAS[3]

Análisis

de reglas

Databridge

Setpoint

Setpoint Nuevo = Pedido Ajuste + Setpoint

Verifique qué tipo

de cemento está en

producción

CPV-

ARIMillExCS_ESTADOS[4] _ESTADOS[2]

CPII-Z CPIV

_ESTADOS[3]

PLC

MillExCS_SAIDAS[0]

Servidor OPC

Page 32: Optimización de Molinos de Bolas

Filipe Apóstolo - [email protected] B C

Page 33: Optimización de Molinos de Bolas

5438,56 kWh

151.28 tph

5465,71 kWh

147,74 tph

36,99 35,95

Manual Automático

Mismo cuando existe uma falla mecânica El Sistema MillExCS se ajusta em minutos

Page 34: Optimización de Molinos de Bolas

Controladores Más Comunes en Indústrias

• MillExCS utiliza Fuzzy para construir una base

del control

PID

Fuzzy Logic

Neural Networks

Genetic Algorithms

Adaptive PID

MPC

Densyx ha desarrollado varios programas que le

permiten implementar estas tecnologías.

Not Expert

Expert

Expert

Expert

Expert

Expert

Page 35: Optimización de Molinos de Bolas

Fuzzy Controllers

MillExCS is Based on Fuzzy logic

O termo "fuzzy" -> difuso, refere-se ao fato de que alógica envolvida permite lidar com o conceito de queos processos não podem ser expressos comoverdadeiro ou falso mas sim como parcialmenteverdadeiro

Exemplo: Temperatura Alta > = 113ºC

Fuzzy logic

110,1ºC Temperatura é Alta => 10% verdadeiro;

112,5ºC Temperatura é High => 98% verdadeiro;

Classical lógic

110,1ºC Temperatura é Alta => falso;

112,5ºC Temperatura é Alta => falso;

IF temperature é cool E

Pressão é weak,

Então throttle é P3.

IF temperature é cool AND

pressure é ok,

THEN throttle é Z.

MillExCS PLC

N3: Large negative.

N2: Medium negative.

N1: Small negative.

Z: Zero.

P1: Small positive.

P2: Medium positive.

P3: Large positive

Controlladores Fuzzy tentam imitar o raciocínio humano:

• Em vez de se basearem em modelos matemáticos, se baseiam em regras

como se explicam a um operador novo

• Converte termos semânticos em funções de pertença lógicos. O valor de uma

variável pertence de 0 a 1 da função em vez de 1 ou 0.

• A cada ciclo o controlador fuzifica o valor das variáveis, Analisa todas as

regras e calcula o valor de comando.

Page 36: Optimización de Molinos de Bolas

Ontrend – Plataforma WEB

Servidor com os

softwares instalados

PLC

Comunicação Ontrend

com todos os PLC

Variáveis no

Banco de dados

Page 37: Optimización de Molinos de Bolas

Graficos customizados a partir do Banco de dados

Acesso via Browser:

Chrome;FireFox;

Em qualquer computador na

rede

Page 38: Optimización de Molinos de Bolas

DS Report

Relatório customizado;

Com todos os dados da

produção do dia

1 página: Visão geral

2 página à penúltima

página: Detalhe por tipo

de cimento e gráficos de

operação

Ùltima página :

Acomulado mensal

Page 39: Optimización de Molinos de Bolas

Alguns resultados provindos do MillExCS

Aumento da Produção

Horária [ton/h]

Diminuição do Consumo

Específico (Kwh/ ton)

CIMPOR Souselas, Portugal

+ 8,27%

- 10,43 %

+ 6,32%

- 14,95%

CIPLAN,Brasília/DF

+ 4 ,04%

-13,12%

BrenandPitimbu/PB

+ 8 ,33%

-12,9%

ElizabethAlhandra/PB

Page 40: Optimización de Molinos de Bolas

Factor de Marchas > 90%

Page 41: Optimización de Molinos de Bolas

Suporte Activo de Densyx

Sistema de monitoreio y alarmas para Densyx de todos sus sistemas instalados

Grupos de Whatsapp con los operadores y responsables de la molienda

Acesso remoto y ajustes contínuos

Suporte Densyx

Page 42: Optimización de Molinos de Bolas

Desarrollo en inteligencia Artificial

Preditive control Adaptive PID

Page 43: Optimización de Molinos de Bolas

Modulo estimación de finura

#325 R%

A Cada Minuto

Operador va haciedno su

amostreo normal.

Cuando la red neural se queda

lista, solo se hace analises de

lab para ir corrigindo la

estimaccíon.

1 - Entrenamento de la red neural

2 – Acurracy superior a 90% se coloca

en marcha

Page 44: Optimización de Molinos de Bolas

Indústria 4.0 – Manutenção Preditiva em Motores e Transformadores

Filipe Apóstolo – [email protected]

Page 45: Optimización de Molinos de Bolas

Alimentação

• Desbalanceamento da tensão;

• Distorção harmônica.

Estator

• Desbalanceamento da corrente devido problemas na bobinagem.

Rotor

• Rotor Bobinado: Desbalanceamento da corrente devido problemas no circuito do rotor;

• Rotor Gaiola: Barras quebradas.

Excentricidade

• Desalinhamento do motor com a carga;

• Desbalanceamento do rotor;

• Problema de fixação do motor .

Carga

• Nível de variação de carga elevado;

• Problemas em sistemas de correias/polias.

Avarias Elétricas

Avarias Mecânicas

Avarias detectadas-Online

0.0 < FSa < 2.0

FS – Fator de Severidade

0.0 < FSe < 2.0

0.0 < FSr < 2.0 0.0 < FSx < 2.0 0.0 < FScar < 2.0

Page 46: Optimización de Molinos de Bolas

Gracias

[email protected]

+55 (19)9 9198-5554