Tools

Site ExplorerSite Explorer
Close site explorer

Умный подход к каждой горелке

24 февраля 2017 г.

Умный подход к каждой горелке

Благодаря искусственному интеллекту на основе нейронной сети (ИИ), разработанному Siemens Corporate Technology (CT), процессы горения в главной газовой турбине компании постоянно оптимизируются. Технологи научились непрерывно регулировать клапаны топлива, что позволило оптимизировать сгорание, снизить выбросы и износ деталей. Отдел обслуживания электрогенерирующих предприятий Siemens в настоящее время впервые использует совместную технологию на клиентском оборудовании для самой крупной и самой современной стационарной газовой турбины Siemens.

ИИ в буквальном смысле меняет правила игры, что было наглядно продемонстрировано в марте 2016 года, когда программа AlphaGo компании Google смогла обыграть гроссмейстера из Южной Кореи. Исследователи Siemens Corporate Technology (CT) были так же потрясены, когда поняли, что разработанная ими система искусственного интеллекта способна оптимизировать систему. «Как оказалось, у нас появились интересные альтернативы с использованием наших методов, - комментирует Волькмар Стерзинг, эксперт-технолог в области бизнес-аналитики и мониторинга технологии СТ. - Любая система, операционные показатели которой основаны на опыте экспертов, также может быть оптимизирована с помощью искусственного интеллекта.»

Умный подход к каждой горелке
Alpha Go от Google является важной вехой в истории машинного обучения. В марте 2016 года AlphaGo обыграла лучшего в мире игрока Ли Седоля.

Поскольку структурная сложность системы повышается, и она реагирует на широкий круг факторов, человеку, даже специалисту, приходится идти на компромиссы, когда речь идет о настройках. Специалисты просто не могут находиться под рукой круглосуточно. Именно поэтому искусственный интеллект, который непрерывно контролирует систему, предлагает явные преимущества.

Пятьдесят патентов

Siemens проводит исследования нейронных сетей около 30 лет, и достиг значительного прогресса в применении этой технологии в области искусственного интеллекта. Например, Программная среда для нейронных сетей (SENN) компании непрерывно совершенствуется и адаптируется к новым видам использования, включая оптимизацию газовых и ветряных турбин.

Отдел обслуживания электрогенерирующих предприятий Siemens и СТ разработали систему, которая непрерывно оптимизирует работу и контроль горения в газовых турбинах. На основе ИИ от СТ, система, известная как Оптимизатор автономного управления газовой турбины (Turbine Autonomous Control Optimizer - GT-ACO), в настоящее время устанавливается у ведущего заказчика в Азии. Она пройдет активные испытания на флагманской газовой турбине Siemens класса H. Тестирование начнется до конца февраля 2017 года. Общую производительность газовой турбины сложно улучшить, поскольку снижение выбросов приводит к сокращению срока службы. Причина заключается в том, что колебания горения при высоких температурах вызывают усталость материала, что может усилить и привести к повышенному износу.

Умный подход к каждой горелке
Волькмар Стерзинг возглавил работу Отдела корпоративных технологий Siemens над применением нейронных сетей для оптимизации газовой турбины.

Испытания на различных типах газовых турбин уже показали, что GT-ACO работает. После того, как эксперт вручную установил турбину на минимальный уровень выбросов оксидов азота, искусственный интеллект принял контроль над камерой сгорания. "Через две минуты после включения значение снизилось на 20 процентов, - говорит Ханс-Герд Бруммель, ответственный за разработку GT-ACO в Отделе обслуживания электрогенерирующих предприятий, первым внедривший дистанционную диагностику и техническое обслуживания в Siemens. В декабре он получил награду «Изобретатель года» от компании как признание работы всей его жизни.

Через две минуты после того, как искусственный интеллект принял контроль над камерой сгорания, уровень оксидов азота снизился на 20 процентов.

Оптимизация выбросов

Основная цель использования ИИ в турбинах заключается в снижении выбросов оксидов азота. Для этого нейронная модель GT-ACO изменяет распределение топлива в горелках турбины. Тем не менее, настройки для каждой горелки отличаются в зависимости от таких факторов, как местоположение, состав газа и местные погодные условия. Поэтому GT-ACO должна несколько недель «учиться» для каждой турбины, прежде чем сможет самостоятельно вносить полезные изменения в управление.

Умный подход к каждой горелке
Ханс-Герд Бруммель, инженер Отдела обслуживания электрогенерирующих предприятий Siemens в Берлине, является автром 69 отдельных патентов. Это достижение принесло ему награду «Изобретатель года» в 2016 году. Он разработал множество технологий оптимизации газовых турбин.

«Клиенты проявляют большой интерес к нашей технологии, - отмечает Бруммель. - Учитывая высокую долю возобновляемых источников энергии в питающей сети, газовым турбинам часто приходится поддерживать частоту сети.» В этой постоянно меняющейся рабочей среде растет риск повышения амплитуд колебаний, увеличивающих износ. Однако Бруммель уверен, что GT-ACO может помочь, сосредоточив оптимизацию на гашении колебаний.

GT-АСО также может использоваться для частичной компенсации старения газовой турбины. Дело в том, что эта технология сочетает общие знания термодинамики газовых турбин в виде физических моделей и инженерные знания.

Стерзинг убежден, что эта технология имеет огромный потенциал в Siemens - в распределении электроэнергии, автоматизации производства и промышленном применении технологических процессов. Бруммеля не нужно в этому убеждать. Он уже ведет переговоры с клиентами в энергетической отрасли по GT-ACO и разрабатывает дополнительные приложения для оптимизации.