Afvalbeheer in de chemische industrie. Hoe te redueren

De chemische industrie is een van de meest vervuilende industrieën ter wereld. Elk jaar worden miljoenen tonnen gevaarlijk afval geproduceerd door chemische fabrieken. Dit afval omvat giftige chemicaliën, zware metalen en andere schadelijke stoffen die de lucht, water en grond kunnen verontreinigen. Afvalbeheer is een kritieke kwestie voor de chemische industrie. Als het niet goed wordt beheerd, kan afval milieuvervuiling en gezondheidsproblemen lokaal veroorzaken voor mensen die in de buurt van chemische planten wonen en wereldwijd door het klimaat en de ecosystemen te beïnvloeden.

Het goede nieuws is dat op AI gebaseerde oplossingen kunnen helpen om afval in de chemische industrie te verminderen. AI kan worden gebruikt om de afgifte van gevaarlijke chemicaliën te volgen en te voorspellen, productieprocessen te optimaliseren om afval te verminderen en beslissingsondersteuning te bieden voor afvalbeheer. In dit artikel zullen we onderzoeken hoe kunstmatige intelligentie kan worden gebruikt om de hoeveelheid afval die door chemische fabrikanten wordt geproduceerd te verminderen. We zullen kijken hoe AI kan helpen bij het identificeren en voorkomen van afvalproductie, evenals helpen bij het beheren en recyclen van afvalproducten.

Industrieel afval - de grootste factor bij het genereren van wereldwijde afval

Naarmate het milieubewustzijn toeneemt, wordt het onderwerp afval steeds serieuzer behandeld. In de afgelopen jaren is het gewicht van het publieke debat verschoven van persoonlijke naar bedrijfsverantwoordelijkheid. Dat is een redelijke trend, gezien het feit dat industrieel afval de meerderheid van de wereldwijde afvalopwekking uitmaakt.

Op een meer lokale schaal zijn de dingen niet anders. Op basis van de gegevens van de Europese Commissie (Eurostat) is het duidelijk zichtbaar dat de bijdrage van de huishoudens 'en diensten aan afvalwolging gering is in vergelijking met industriële activiteit. In 2016 was het procentuele aandeel van deze sectoren minder dan 14%. De bouw was in de eerste plaats, maar industriële activiteiten lagen net achter (productie (11,1%), mijnbouw en steengroeven (27,6%).

Met zijn aandeel van 9,5 % draagt ​​afvalwater bij aan het probleem. Hoewel stedelijk afvalwater een redelijk aandeel heeft in de totale afvalopwekking, is industrieel afvalwater de real dealbreaker, omdat het vaak veel problematische stoffen bevat in hogere concentraties. Als gevolg hiervan is de behandeling de behandeling vrij duur en afhankelijk van specifieke vereisten.

Chemisch afvalbeheer

Deze kwestie manifesteert zich in chemische productie, een onderwerp van het artikel van vandaag. Hoewel koelwater kan worden behandeld en teruggebracht naar de consumptiecirkel, is degene die wordt gebruikt voor chemische productie mogelijk niet geschikt voor een dergelijke behandeling. Hetzelfde geldt voor vaste stoffen. Dat is de reden waarom het cruciale deel van het management van chemisch afval afval vermindert. Het is ook een kernprincipe van Lean Manufacturing, een methode voor productieprocesbeheer die de meeste chemische planten van vandaag volgen. Afkomstig van het Toyota -productiesysteem, stelt Lean Management afvalverwijdering in de kern, terwijl een continu verbeteringsprincipe wordt gebruikt.

In de afgelopen decennia hebben wetenschappelijke inspanningen en technologische ontwikkeling chemische bedrijven in staat gesteld om de productie afval aanzienlijk te verminderen. Er is echter nog veel te doen. Naarmate het algemene wereldwijde consumptie blijft stijgen, hebben we meer radicale en efficiënte manieren nodig om overmatige industriële afvalproductie te voorkomen. In de loop van dit artikel zullen we onderzoeken hoe machine learning eraan kan bijdragen.

Chemisch afval kan worden verdeeld in vloeistof, vaste en gasvormige, en kan pure chemicaliën omvatten, vaak ongebruikt of verlopen, zuren, oplosmiddelen, gebruikte olie, stikstof, bleekmiddel, metalen, enz. als chemisch afval. Lees hier meer over chemische supply chain.

De chemische industrie gebruikt ook enorme hoeveelheden water - voor koeling maar ook voor productiedoeleinden (in processen zoals destillatie, raffinage, product opkomen, enz.). Eenmaal gebruikt, bevat dit water stoffen die vaak zeer giftig en resistent zijn, zelfs voor een paar graads geavanceerde waterbehandeling, zoals pesticiden of zogenaamde "voor altijd chemicaliën" (PFAS)-een klasse van synthetische stoffen die niet afbreken.

Tot nu toe worden deze meest persistente chemicaliën nog steeds geproduceerd en toegepast in producten. Machine learning heeft de afgelopen jaren bijgedragen aan hun detectie en classificatie - we leren ze nog steeds kennen, hoewel ze in de jaren 40 zijn uitgevonden. Andere resistente verontreinigingen, met de belangrijkste boosdoener die de farmaceutische fabrikanten zijn, omvatten oestrogeen en antibiotica.

Chemisch afval vereist een bepaalde benadering van opslag (veel stoffen kunnen bijvoorbeeld niet worden opgeslagen in standaardcontainers gemaakt met plastic of glas). Recycling is ook complexer dan het geval van gemeenschappelijk afval als gevolg van veiligheidsmaatregelen. Desalniettemin wordt de chemische industrie beter in het transformeren van afval - volgens de EPA (US Environmental Protection Agency), in 2020 werd slechts 3% ervan in het milieu vrijgegeven. Het resterende deel werd behandeld met behandeling, energieherstel en recycling.

Afvalreductiemethoden - gebruiksgevallen voor machine learning

Terwijl het genereren van gemeenschappelijke afval niet kan worden voorkomen of gecontroleerd bij de bron, kan de industriële dat wel. Gezien de impact die de chemische stoffen op het milieu kunnen hebben en hoe resistent ze kunnen zijn, lijkt de reductiegerichte productieplanning de beste weg naar de groenere toekomst van de industrie. De na de behandeling van het afval is natuurlijk belangrijk, maar preventieve maatregelen stellen de bedrijven in staat om geld te voorkomen dat ze in dure processen pompen en zich in plaats daarvan concentreren op optimalisatie.

De volgende use cases tonen de rol die machine learning kan spelen bij het verminderen van chemisch afval. We benaderen het onderwerp vanuit verschillende invalshoeken om u het hele spectrum van de mogelijkheden te laten zien.

Toenemende opbrengsten en het verminderen van overmatig afval met voorspellende analyses

Verhoogde efficiëntie wordt vaak nagestreefd met betrekking tot besparingen, maar in het geval van chemische fabrikanten (of andere fabrikanten, eigenlijk), kan het ook de milieu -impact verminderen. Afvalreductie loont eenvoudigweg voor de chemische fabrieken. Hoe minder ze verliezen in het proces, hoe meer ze produceren en - waarschijnlijk - verkopen. Kunstmatige intelligentie kan hen helpen de meest efficiënte manieren te identificeren om bepaalde producten te gebruiken en tegelijkertijd het minste mogelijk afval te genereren.

AI-gebaseerde kwaliteitsinspectie en het voorspellen van kwaliteitsverlagingen

Defecte batches vormen een groot deel van afval geproduceerd door chemische fabrieken. Grondige kwaliteitsborging kan dus een geweldige manier zijn om de hoeveelheden defectafval te verminderen. Met kunstmatige intelligentie kunnen de fabrikanten de problemen op de assemblagelijn identificeren voordat de hele partij defect wordt. Intelligente systemen kunnen bijvoorbeeld meteen kruisbesmetting detecteren met realtime gegevens van sensoren. AI -modellen hebben ook de mogelijkheid om te voorkomen dat het gebeurt door de processen constant te evalueren en elke afwijking van de norm te detecteren.

Defectdetectie kan computervisie worden aangedreven. In tegenstelling tot de gemeenschappelijke overtuiging is visuele inspectie ook van toepassing op chemische stoffen. Door verschillende variabelen te analyseren - kleur, stratificatie, dichtheid, fysieke toestand, enz., Kan de machine learning defecten in chemische producten detecteren en overmatige afvalopwekking voorkomen.

Een preventief onderhoudsschema opstellen

Afgezien van het financiële verlies, kan elke downtime in een chemische fabriek leiden tot overmatige productie van afval. Dat komt omdat sommige stoffen niet twee keer aan dezelfde behandeling of proces kunnen worden onderworpen. Ze kunnen ook hun eigenschappen verliezen tijdens de downtime -periode. Daarom is het cruciaal voor bedrijven om de assemblagelijn in stand te houden. En er is geen betere manier om falen in apparatuur te voorkomen dan onderhoud van machine-learning.

AI kan het preventieve onderhoudsschema van het bedrijf optimaliseren om mogelijke storingen te detecteren voordat ze daadwerkelijk plaatsvinden. Het kan op verschillende manieren worden benaderd, afhankelijk van de verscheidenheid van de gegevensbronnen of de apparatuur die het bedrijf gebruikt. De strategiekeuze bepaalt welk model in het proces zal worden toegepast. De regressiemodellen dienen bijvoorbeeld goed voor het voorspellen van de resterende nuttige levensduur (heer) van een bepaald actief.

De efficiëntie van voorspellingen hangt uiteraard af van de hoeveelheid gegevens en de kwaliteit ervan. Voor hoge nauwkeurigheid moet het model worden gevoed met zowel historische, realtime als statische gegevens uit verschillende bronnen, waaronder sensoren, ERP's en andere systemen die de context bieden.

Waterverspilling verminderen

Chemische planten gebruiken water uitgebreid om verschillende lopende processen te ondersteunen. Het grote deel geldt voor koeldoeleinden. Aangezien de chemische reacties die deel uitmaken van productieprocessen, mogelijk moeten worden gebruikt om warmte te gebruiken of te emitteren, is het koelsysteem essentieel voor de plant om effectief en veilig te functioneren. Terwijl in andere industrieën de maatregelen met betrekking tot de kwaliteit van koelwater niet zo strikt zijn, moeten de chemische fabrikanten ervoor zorgen dat de zuiverheid de hoogste is. Elke verontreiniging kan de veiligheid in gevaar brengen en de samenstelling van het product beïnvloeden.

Aldus richt hun strategie voor waterafvalreductie zich meestal op het maximaliseren van de efficiëntie van de koeltoren. Machine learning stelt hen in staat om de koelprocessen op gang te houden met minder water. De gegevens voorzien van de gegevens, kan het model lekkages vinden en de hoeveelheid water die in een bepaald deel van het proces verloren gaat schatten. Op basis van die informatie kan de fabrieksmanager of andere persoon die verantwoordelijk is voor de efficiëntie van de productieprocessen, beslissen welke maatregelen het waterafval kunnen verminderen.

Afval elimineren met een gesloten lus van het productiesysteem

Afvalwaterrecycling is een ander cruciaal onderdeel van de strategie voor afvalreductie. Het wordt steeds gebruikelijker om de delen van de chemische planten om te zetten in eenheden met gesloten circuit waarin het water continu wordt hergebruikt voor verschillende doeleinden.

Fabrikanten kunnen verschillende soorten behandeling gebruiken om het afvalwater te zuiveren, afhankelijk van de onzuiverheden die het kan bevatten. Hoewel deeltjes vaste stoffen kunnen worden behandeld met filtratie, vereisen andere verontreinigingen meer uitgebreide methoden. Machine learning ondersteunt vaak de besluitvormingsprocessen met betrekking tot de planning van de behandeling.

Het classificatiemodel kan snel de sensorgegevens van het watermonster analyseren om de verontreinigingen te detecteren en te categoriseren als biologisch of synthetisch, vast, vloeistof, enz. efficiënte combinatie in termen van watergebruik, energieverbruik, enz.

AI -toepassingen bij recycling

Een andere manier voor machine learning om de afvalvermindering van de chemische productie te ondersteunen, is intelligente recycling. Een goed opgeleid model kan de recycling van het afvalwater stroomlijnen, maar ook de producten en apparatuur die in het productieproces worden gebruikt, zoals containers, pijpleidingen, enz. Elementen om het type afval te herkennen en de geschiktheid ervan te evalueren voor recycling.

In een dergelijk geval wordt de afbeelding van het vastleggende apparaat naar de interpretatie gestuurd. Het classificatiemodel getraind met de afbeeldingen van verschillende afvaltypen evalueert de invoergegevens en schrijft een categorie toe om afval te definiëren. Op basis hiervan neemt het systeem een ​​geautomatiseerde beslissing over waar een bepaald stuk te plaatsen. Een extra stap is om te verifiëren of het afval kan worden gerecycled en het te categoriseren op basis van het type behandeling dat het vereist.

Planningproductie op basis van vraag

Chemicaliën worden onderworpen aan even strikte normen met betrekking tot hun gebruiksduur als voedselproducten. Dat kan het genereren van afval van streefde, met name in het huidige economische landschap dat de vraag naar schommelingen versterkt.

Terwijl in het verleden bedrijven zouden vertrouwen op statistische methoden om de vraag te schatten, kunnen ze nu contact opnemen naar machine learning om nauwkeurige schattingen te verkrijgen. Met behulp van diepe leertechnieken kunnen ze patronen identificeren in de verstrekte historische gegevens en deze kennis toepassen om de toekomstige vraag te voorspellen.

Met dergelijke ondersteuning kunnen fabrikanten productieplannen maken die de waarschijnlijke vraag weerspiegelen in plaats van alleen te vertrouwen op seizoensfactoren. Daarmee komt een meer flexibele benadering van het bestellen van ingrediënten. En dat betekent minder verlopen materialen en eindproducten die problematisch zijn om te gebruiken en te recyclen.

De voordelen van AI in slimme productie en slim afvalbeheer

Met slimme AI-gedreven systemen kunnen chemische planten beter geïnformeerde beslissingen nemen op basis van nauwkeurige uitgangen. In grote eenheden kan het aantal lopende processen moeilijk bij te houden en te analyseren, wat voorstander is van overmatige afvalopwekking. De modellen voor machine learning voeren deze alledaagse, foutgevoelige analytische taken uit, het vinden van gebieden voor verbetering in termen van het genereren van afval en afvalbeheer zonder enige menselijke betrokkenheid.

Met voorspellende analyses kunnen chemische fabrikanten een veel flexibelere benadering van productie en bestellen hanteren. In plaats van het opslaan van materialen die zouden kunnen aflopen, passen ze hun bestellingen aan de vraag naar geschat met relevante gegevens aan en verminderen ze voorraadafval. Hun productie weerspiegelt de marktbehoeften en de meeste van hun producten voldoen aan kwaliteitsnormen dankzij AI-gedreven kwaliteitsinspectie en voorspellend onderhoud. Dat betekent minder verspilling en meer inkomsten.

Met classificatietaken van machine learning kunnen de chemische fabrikanten de verontreinigingen sneller identificeren, hun afvalwaterbehandeling en recyclingprocessen stroomlijnen.

De groene toekomst van de chemische industrie

Zoals u ziet, heeft kunstmatige intelligentie op verschillende manieren invloed op het genereren van afval in chemische planten.

Kortom, tegenwoordig is elke nieuw gebouwde chemische fabriek gepland met het gesloten-lusprincipe zodat geen afvalwater de cirkel verlaat. Zoals we hebben gezegd, wordt slechts 3% van het chemische afvalwater in de VS vrijgegeven aan het milieu, en hopelijk zal het binnenkort tot nul verminderen.

In het meest optimistische scenario verandert machine learning de productie -eenheden in volledig cirkelvormige, gedeeltelijk duurzame systemen die niet afhankelijk zijn van externe waterbronnen voor koel- en productiedoeleinden. Gezien het feit dat de watervoorraden krimpen en de klimaatprognoses niet erg optimistisch zijn, is het dringend voor de chemische bedrijven om deze overgang in de dichtstbijzijnde toekomst te maken. Kunstmatige intelligentie maakt het soepeler en toegankelijker. Tegelijkertijd komen we met nieuwe, waterefficiënte en effectievere behandelplannen gestroomlijnd met ML-classificatie.

Heeft u een idee om ML -technologie op uw bedrijf toe te passen? Of misschien zou je meer willen horen over de toepassingen in de chemische industrie vanaf onze kant? Neem contact met ons op zodat we kunnen praten!