Ražošanas procesa enerģijas izmaksas bieži vien ir ļoti būtisks faktors uzņēmuma darbībā un nereti tiek pieņemts, ka enerģijas izmaksas uz saražoto produkcijas vienību ir fiksēts lielums. Ļoti bieži uzņēmumi izstrādā līmeņatzīmes, piemēram, kWh/kg saražotā produkta. Šāda pieeja ir apsveicama un dod iespēju vispārīgā līmenī saprast, kā “jūtas" ražošanas process. Tomēr ļoti reti uzņēmumiem ir skaidrs, cik daudz enerģijas patiesībā ir nepieciešams, lai saražotu kilogramu produkta. Tāpat arī reti tiek veidotas starpatskaites par to, cik daudz enerģijas tiek patērēts dažādos ražošanas procesos un pat dažādās darba maiņās. Skatoties tikai uz rezultātu, ir praktiski neiespējams jēgpilnā veidā izprast ražošanas procesu.

Pieejas enerģijas izmaksu samazināšanai var būt ļoti dažādas, sākot ar nosacīti vienkāršāko – nomainīt iekārtas uz efektīvākām. Tomēr jāsaprot, ka iekārtas pašas par sevi nav efektīvas – tās dod iespēju strādāt efektīvi. Šobrīd iekārtām lielākoties ir dažāda veida sensori, kas savienoti SCADA sistēmās, un tas dod iespēju procesu vadīt ļoti precīzi, balstoties uz dažādiem parametriem. Šī jau ir samērā dziļa optimizācija, kuru cilvēks vairs nav spējīgs veikt optimāli – ir nepieciešama kontroles sistēma.

Lielākoties uzņēmumu procesi jau šobrīd ir automatizēti un tiek vadīti, izmantojot dažādas sistēmas un pieejas. Nākamais solis ir šo sistēmu digitalizācija, kas dod iespēju tās pārvaldīt, izmantojot reāllaika vadību, daudzu mainīgo lielumu vienlaicīgu analīzi un optimālu režīmu aprēķinu. Šī pieeja sniedz iespēju ne tikai iegūt optimālus darbības režīmus (gandrīz jebkādās sistēmās), bet arī prognozēt procesa veiktspēju un attīstīt preventīvo apkopju kultūru, kas dod iespēju uzlabot sistēmu drošumu.

Biomasas katli ir sarežģītas sistēmas ar ļoti daudz manīgajiem faktoriem un dinamisku darbības procesu. Liels izaicinājums biomasas degšanas procesa optimizācijā ir nezināma kurināmā siltumietilpība degšanas procesa gaitā. Ir zināma vidējā siltumietilpība konkrētam paraugam, kas ir noteikta nesenā pagātnē. Tomēr nepieciešamais sadegšanas gaisa apjoms ir mainīgs atkarībā no kurināmā parametriem. Kā analoģija varētu būt auto vadīšana, skatoties atpakaļskata spogulī – ceļa viduslīnija ir redzama un pēc būtības braukt ir iespējams, tomēr jebkādas izmaiņas situācijā iespējams fiksēt tikai tad, kad būsim aizbraukuši jau tālāk. Analoģiski biomasas degšanu arī lielākoties regulē, vadoties pēc dūmgāzu parametriem, kas jau atkal, ir rezultāts.

Neprecīza kontrole potenciāli var rezultēties ne tikai zemākā efektivitātē, bet arī īsākā iekārtas darba mūžā, jo kurtuvē tiek uzturēta pārāk augsta temperatūra. Būtisku lomu šajā procesā spēlē arī operators – analizējot saražotās siltumenerģijas daudzumu pa maiņām, bieži vien novērojams, ka dažādās maiņās līdzīga siltumenerģijas apjoma saražošanai tiek patērēts dažāds kurināmā apjoms. Tā kā kurināmā siltumspēja ir pieejama tikai pēc dažām dienām un patēriņa datu analīze bieži vien tiek veikta mēneša griezumā, ir ļoti grūti izprast kādas nianses ir ietekmējušas šāda rezultāta rašanos.

Pieejot šai problēmai no digitalizācijas viedokļa, procesu ir iespējams detalizēti analizēt un arī vadīt reāllaikā, balstoties uz inženiertehniskiem aprēķiniem.

Kā tas strādā praksē?

IT sistēma no SCADA  (vai kontrolieriem) nolasa parametrus, kas ir pieejami analīzei. Šis process automātiski tiek veikts katru minūti. Kad dati ir nolasīti, tiek veikti automātiski aprēķini, balstoties uz izveidoto katla matemātisko modeli. Modeļa aprēķini balstās uz praktiski izmērītiem datiem. Modelis aprēķina biomasas mitrumu un reālo siltumietilpību, nosaka nepieciešamo kurināmā apjomu un gaisa apjomu pilnīgai sadegšanai. Papildu tam tiek aprēķināta arī katla un ekonomaizera efektivitāte reālajā laikā.

Pēc tam aprēķina dati tiek automātiski ievadīti SCADA sistēmā vai nodoti operatoram. Tipiski aprēķinātie parametri ir:

• Katla efektivitāte, %
• Ekonomaizera efektivitāte, %
• Kopējās sistēmas efektivitāte, %
• Biomasas patēriņš, tonnas
• Enerģijas ražošanas izmaksas, EUR/MWh
• Elektroenerģijas patēriņš, kWh/MWh saražotās siltumenerģijas
• Biomasas siltumspēja, MWh/t
• Biomasas mitruma saturs, %
• Degšanas gaisa apjoma izmaiņas laikā, %

Var rasties jautājums, vai šāds matemātiskais modelis ir ticams un verificēts. Atbilde ir vienkārša – uzstādot sistēmu, tā tiek pārbaudīta un salīdzināta ar biomasas mērījumiem laboratorijā – ja tie sakrīt kļūdas robežās, matemātiskais modelis ir precīzs.

Ekonomiskie ieguvumi

Cik liels potenciālais ietaupījums ir sagaidāms izmantojot šāda veida IT risinājumus? Uzstādot analītisko sistēmu, lielākoties ir sagaidāms 3–5 % kurināmā patēriņa samazinājums. Gadījumā, ja biomasas katla jauda ir 5 MW vai vairāk, tipiski šī risinājuma atmaksāšanās periods ir līdz vienam gadam.

Kā papildu ieguvums – iespējas plānot katla apkopes, balstoties uz reāliem veiktspējas rādītājiem, nevis periodiski, vadoties pēc vispārīgiem norādījumiem. Šāda pieeja ne tikai samazina apkopju izmaksas, bet arī dīkstāvju laiks ir būtiski īsāks un iekārtu drošums ir paaugstināts. Vēl kā ieguvums minams tas, ka IT sistēma dod iespēju par operatoriem strādāt cilvēkiem ar mazāku pieredzi, jo lielu daļu darba uzņemas IT sistēma, atvieglojot darbinieku ikdienu.

Papildu šai sistēmai pieejami arī citu ražošanas procesu un sistēmu digitalizācijas risinājumi, kuros iespējams būtiski samazināt energoresursu patēriņu. Arī citu IT sistēmu ieviešanas gadījumā pastāv nosacījums, ka tām ir jāatmaksājas ne ilgāk kā viena gada laikā. Ja tā nav, tad uzņēmums visticamāk izvēlēsies veikt citus optimizācijas pasākumus.

Ja vēlaties uzzināt detalizētāku informāciju par biomasas katlu efektivitātes paaugstināšanu, aicinām noklausīties vebināru, kas pieejams portālā energyadvice.lt.

Raksts tapis sadarbībā ar SIA “energi”