Albioma Albioma

Máxima eficiencia en la generación de bioenergía

Vea cómo Leaf, la solución de inteligencia artificial (IA) de i.Systems para el control avanzado de procesos industriales, ayuda a Albioma a reducir significativamente la variabilidad, mejorar la disponibilidad de las operaciones y aumentar la energía exportada

Reducción del 48% en la variabilidad de la presión de la caldera
Reducción del 30% en la variabilidad de la temperatura de la caldera
+50% de reducción en el tiempo de inactividad de la operación industrial
1.400 MWh de aumento de energía exportada

Albioma

La eficiencia operativa es esencial para todas las industrias. Este atributo es aún más importante para el Albioma. Productora independiente de energías renovables, desde 2014, la empresa ha implementado su modelo de biomasa en plantas termoeléctricas en Brasil, mercado considerado estratégico para sus planes de expansión, abasteciendo socios agroindustriales y comercializando energía a través de la red de distribución.

Con casi 400 ingenios, el país es el mayor productor de azúcar y etanol del mundo, lo que representa un fuerte potencial de desarrollo para la producción de energía renovable a partir del bagazo de caña de azúcar.

Actualmente, Albioma tiene una capacidad instalada de 242 MW generados a partir de cuatro plantas termoeléctricas de biomasa en Brasil: Codora, Esplanada, Rio Pardo y Vale do Paraná. En todas sus plantas del país, la empresa utiliza el sistema de Inteligencia Artificial (IA) de Leaf, I. Systems para el control multivariable avanzado, para reducir la variabilidad y aumentar la eficiencia en los procesos de generación de energía.

Modelo innovador de asociaciones

Albioma cuenta con un modelo de negocio innovador, que consiste en la adquisición de la planta de cogeneración para las plantas de azúcar y alcohol. Así, la empresa es capaz de transformar localmente el bagazo en energía gracias a unidades ubicadas cerca de las fincas. Este modelo nos permite producir una base de energía renovable, disponible los 7 días de la semana, las 24 horas del día.

La parte de esta energía generada abastece la operación agroindustrial de la planta, que se convierte en socio del negocio, mientras que el excedente es vendido en el mercado por Albioma a través de la red de distribución nacional.

Esta forma de operar requiere que el proceso sea altamente eficiente para garantizar los resultados de la empresa, al fin y al cabo, el desempeño de la empresa está ligado a la capacidad de extraer la máxima eficiencia del proceso para asegurar el máximo volumen de energía comercializable.

Precisamente por eso, cada vez que toma el relevo la unidad de cogeneración de una planta, uno de los primeros pasos es actualizar (modernizar) la infraestructura física y el equipamiento de la operación. Esta modernización, por sí sola, ya eleva considerablemente los niveles operativos de la planta.

Cuanto más eficiente sea el proceso, mejor será el rendimiento. Con eso en mente, Albioma comenzó a estudiar tecnologías de control avanzadas. Al evaluar las herramientas tradicionales, vio que necesitaba una solución moderna con un enfoque innovador. Fue entonces cuando comenzaron las conversaciones con i.Systems, especialista en la aplicación de la inteligencia artificial (IA) para la industria.

Desafío
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Desafío de estabilidad

La generación de bioelectricidad en un ingenio de caña de azúcar se realiza mediante un proceso denominado cogeneración, que tiene como objetivo aprovechar al máximo la capacidad energética de la materia prima. La energía de biomasa se utiliza para producir energía eléctrica a través del calor generado por la combustión de materia orgánica.

Durante la cosecha, la caña se tritura al inicio del proceso de producción y el bagazo, un subproducto de la trituración, se quema en la caldera para generar vapor. En temporada baja, la paja de la caña de azúcar se mezcla con el bagazo sobrante y se quema en la caldera con el mismo objetivo de generar vapor.

Los turbogeneradores utilizan vapor de alta presión para generar energía, mientras que los procesos de la planta consumen vapor de alta presión (baja presión). En el caso de Albioma, parte de la electricidad se destina al consumo interno de la planta socia, mientras que el excedente se exporta en base a la integración del sistema de generación con la red eléctrica nacional.

Para asegurar una mayor calidad en el producto final, es necesario garantizar el óptimo funcionamiento de los generadores, que solo es posible a través de una toma de vapor en condiciones ideales de temperatura y presión, de acuerdo con los parámetros proyectados. Con vapor más estable generado por la caldera, todos los procesos se benefician, lo que aumenta la eficiencia de generación de energía de la planta.

El desafío de mantener la calidad del vapor en la unidad se debe a algunas condiciones intrínsecas al funcionamiento de las plantas de azúcar y alcohol: variaciones en las características del bagazo de caña de azúcar quemado en la caldera afectan directamente la cantidad de calor generado; las variaciones en la demanda de vapor por el proceso de producción provocan cambios en la generación de energía a través de ajustes que incluso comprometen el ritmo de producción en algunas situaciones.

Solución
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Cogeneración estabilizadora

La compañía ha comenzado a validar la aplicación de Leaf, una solución de inteligencia artificial para el control avanzado de procesos multivariados, para controlar la presión y la temperatura de salida de la caldera en su planta de energía térmica más problemática. La tecnología comenzó a correr en la planta y fue posible ver el software anticipando variaciones en la demanda del proceso y ajustándose a diferentes tipos y calidades de combustión de biomasa, optimizando la generación de energía.

“Leaf fue la tecnología que nos presentó el menor riesgo, con un modelo de negocio muy interesante”, dice Paulo Schmidt, Gerente de Operaciones Corporativas de Albioma, quien destaca el proceso de validación de la solución, ya que i.Systems realiza un estudio de base sobre la operación del cliente. y corrompe si y qué beneficios traerá la aplicación Leaf cuando se instale.

En opinión de Leandro Magno de Souza, Gerente de Planta de Albioma en las Unidades Esplanade y Codora, la elaboración de este caso de negocio ayuda a comprender el retorno económico y, además de indicar dónde habrá retornos inmediatos, puede dar pistas para Otros puntos de la red y controles existentes se pueden mejorar independientemente de Leaf.

Sobre los factores que influyen en la decisión de Leaf, Paulo Schmidt menciona que, además de la capacidad técnica de la tecnología, el modelo de negocio de contratación marcó la diferencia. Como es software como servicio (SaaS), Leaf se consume del pago de una tarifa mensual y se ingresa en la contabilidad como un costo operativo (OpEx).

“Todo es muy dinámico. Después de activar la solución, la tecnología lleva un tiempo sintonizado y los resultados han comenzado a aparecer y se pueden optimizar”, comenta Paulo Schmidt.

Operando en puntos de ajuste ideales

Sunflower, un módulo de optimización de i.Systems incrustado en la plataforma Leaf, se utiliza para aumentar la presión de vapor promedio, promoviendo, en conjunto con el aumento de los niveles de temperatura, tanto en la cosecha como entre cosechas, el aumento de la entalpía y la estabilidad del vapor.

Con la aplicación de estrategias avanzadas y multivariables, también se integró el control de la presión de escape y la energía exportada a la red. El Leaf comenzó a actuar sobre los puntos de ajuste de potencia ideales de los turbogeneradores y sobre la presión de extracción de una de las turbinas de condensación.

Dependiendo del escenario operativo, la demanda de vapor y la exportación deseada, Leaf exploró la configuración más eficiente entre los equipos, promoviendo el mejor uso posible del vapor para la generación de energía y elevando la calidad exhaustiva que necesitan los consumidores.

“Ahora estamos cosechando resultados”, comenta Paulo Schmidt. Hoy, Leaf se ha ampliado y está en uso en las cuatro unidades de Albioma en Brasil. Con la suma de los planteamientos (revamp + Leaf) la empresa prácticamente duplica la capacidad de generación instalada que existía en la planta antes de la entrada de Albioma. “La tecnología de i.Systems llega aportando aún más estabilidad y control al proceso, reduciendo la variabilidad y mejorando los setpoints, lo que genera un aumento de beneficios”, comenta.

Además de la solución de inteligencia artificial para el control avanzado de procesos y el módulo de optimización, la empresa también utiliza Webmonitor, una tecnología que entrega datos de operación en tiempo real al equipo de Albioma. “Para nosotros, es importante monitorear los procesos en tiempo real desde la distancia y poder hablar con la planta sobre las variaciones”, dice.

Resultado
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Beneficios directos e indirectos

Con Leaf, Albioma pudo reducir la presión de la caldera y la variabilidad de temperatura en un 48% y 30%, respectivamente. “El gran concepto que aprendí es que toda variabilidad genera pérdidas”, comenta Paulo Schmidt, y agrega: “Si hay un sistema que reduce la variabilidad, mejora los puntos de ajuste, ciertamente traerá una ganancia”.

De hecho, la reducción de la variabilidad provocada por Leaf permitió optimizar los parámetros, aumentando los promedios de las variables en 2 ºC y 0,6 kgf / cm². Con vapor estable y de calidad, mediante acciones integradas en las rejillas de control de cogeneración, la variabilidad en el flujo de vapor se redujo en un 68%.

Estas mejoras, junto con un mejor equilibrio de carga de los turbogeneradores, también permitieron que el proceso de cogeneración generara electricidad de manera más eficiente y en mayores cantidades. Durante el período de cosecha, el consumo específico promedio de los generadores se redujo en un 0,8% y las ganancias anuales de generación de energía superaron los 1.400 MWh.

Una de estas ganancias cualitativas de Leaf es la mayor disponibilidad de la operación. “Con la estabilización del proceso, se reduce la variabilidad y la intervención operativa, ayudando a reducir la interferencia operativa en el proceso”, comenta Paulo Schmidt, estimando una posible reducción del orden del 50% en la indisponibilidad de operación.

La tecnología también influye en la reducción de los costes de mantenimiento, debido a un funcionamiento más continuo y constante y a un menor desgaste. “Es como un avión en piloto automático”, ilustra Leandro Magno de Souza, gerente de planta de Albioma en las unidades de Esplanada y Codora.

Hay beneficios que van más allá de las métricas operativas. “Una vez que se hace clic en el botón ON, el operador ya no quiere vivir sin Leaf. Es tan buena la tranquilidad y el control de la operación que el chico ya no se da por vencido con la solución”, comenta Paulo Schmidt, al mencionar las ganancias que se extienden desde los equipos de operación hasta la supervisión, gestión y dirección de las plantas.

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Desafío de estabilidad

La generación de bioelectricidad en un ingenio de caña de azúcar se realiza mediante un proceso denominado cogeneración, que tiene como objetivo aprovechar al máximo la capacidad energética de la materia prima. La energía de biomasa se utiliza para producir energía eléctrica a través del calor generado por la combustión de materia orgánica.

Durante la cosecha, la caña se tritura al inicio del proceso de producción y el bagazo, un subproducto de la trituración, se quema en la caldera para generar vapor. En temporada baja, la paja de la caña de azúcar se mezcla con el bagazo sobrante y se quema en la caldera con el mismo objetivo de generar vapor.

Los turbogeneradores utilizan vapor de alta presión para generar energía, mientras que los procesos de la planta consumen vapor de alta presión (baja presión). En el caso de Albioma, parte de la electricidad se destina al consumo interno de la planta socia, mientras que el excedente se exporta en base a la integración del sistema de generación con la red eléctrica nacional.

Para asegurar una mayor calidad en el producto final, es necesario garantizar el óptimo funcionamiento de los generadores, que solo es posible a través de una toma de vapor en condiciones ideales de temperatura y presión, de acuerdo con los parámetros proyectados. Con vapor más estable generado por la caldera, todos los procesos se benefician, lo que aumenta la eficiencia de generación de energía de la planta.

El desafío de mantener la calidad del vapor en la unidad se debe a algunas condiciones intrínsecas al funcionamiento de las plantas de azúcar y alcohol: variaciones en las características del bagazo de caña de azúcar quemado en la caldera afectan directamente la cantidad de calor generado; las variaciones en la demanda de vapor por el proceso de producción provocan cambios en la generación de energía a través de ajustes que incluso comprometen el ritmo de producción en algunas situaciones.

Cogeneración estabilizadora

La compañía ha comenzado a validar la aplicación de Leaf, una solución de inteligencia artificial para el control avanzado de procesos multivariados, para controlar la presión y la temperatura de salida de la caldera en su planta de energía térmica más problemática. La tecnología comenzó a correr en la planta y fue posible ver el software anticipando variaciones en la demanda del proceso y ajustándose a diferentes tipos y calidades de combustión de biomasa, optimizando la generación de energía.

“Leaf fue la tecnología que nos presentó el menor riesgo, con un modelo de negocio muy interesante”, dice Paulo Schmidt, Gerente de Operaciones Corporativas de Albioma, quien destaca el proceso de validación de la solución, ya que i.Systems realiza un estudio de base sobre la operación del cliente. y corrompe si y qué beneficios traerá la aplicación Leaf cuando se instale.

En opinión de Leandro Magno de Souza, Gerente de Planta de Albioma en las Unidades Esplanade y Codora, la elaboración de este caso de negocio ayuda a comprender el retorno económico y, además de indicar dónde habrá retornos inmediatos, puede dar pistas para Otros puntos de la red y controles existentes se pueden mejorar independientemente de Leaf.

Sobre los factores que influyen en la decisión de Leaf, Paulo Schmidt menciona que, además de la capacidad técnica de la tecnología, el modelo de negocio de contratación marcó la diferencia. Como es software como servicio (SaaS), Leaf se consume del pago de una tarifa mensual y se ingresa en la contabilidad como un costo operativo (OpEx).

“Todo es muy dinámico. Después de activar la solución, la tecnología lleva un tiempo sintonizado y los resultados han comenzado a aparecer y se pueden optimizar”, comenta Paulo Schmidt.

Operando en puntos de ajuste ideales

Sunflower, un módulo de optimización de i.Systems incrustado en la plataforma Leaf, se utiliza para aumentar la presión de vapor promedio, promoviendo, en conjunto con el aumento de los niveles de temperatura, tanto en la cosecha como entre cosechas, el aumento de la entalpía y la estabilidad del vapor.

Con la aplicación de estrategias avanzadas y multivariables, también se integró el control de la presión de escape y la energía exportada a la red. El Leaf comenzó a actuar sobre los puntos de ajuste de potencia ideales de los turbogeneradores y sobre la presión de extracción de una de las turbinas de condensación.

Dependiendo del escenario operativo, la demanda de vapor y la exportación deseada, Leaf exploró la configuración más eficiente entre los equipos, promoviendo el mejor uso posible del vapor para la generación de energía y elevando la calidad exhaustiva que necesitan los consumidores.

“Ahora estamos cosechando resultados”, comenta Paulo Schmidt. Hoy, Leaf se ha ampliado y está en uso en las cuatro unidades de Albioma en Brasil. Con la suma de los planteamientos (revamp + Leaf) la empresa prácticamente duplica la capacidad de generación instalada que existía en la planta antes de la entrada de Albioma. “La tecnología de i.Systems llega aportando aún más estabilidad y control al proceso, reduciendo la variabilidad y mejorando los setpoints, lo que genera un aumento de beneficios”, comenta.

Además de la solución de inteligencia artificial para el control avanzado de procesos y el módulo de optimización, la empresa también utiliza Webmonitor, una tecnología que entrega datos de operación en tiempo real al equipo de Albioma. “Para nosotros, es importante monitorear los procesos en tiempo real desde la distancia y poder hablar con la planta sobre las variaciones”, dice.

Beneficios directos e indirectos

Con Leaf, Albioma pudo reducir la presión de la caldera y la variabilidad de temperatura en un 48% y 30%, respectivamente. “El gran concepto que aprendí es que toda variabilidad genera pérdidas”, comenta Paulo Schmidt, y agrega: “Si hay un sistema que reduce la variabilidad, mejora los puntos de ajuste, ciertamente traerá una ganancia”.

De hecho, la reducción de la variabilidad provocada por Leaf permitió optimizar los parámetros, aumentando los promedios de las variables en 2 ºC y 0,6 kgf / cm². Con vapor estable y de calidad, mediante acciones integradas en las rejillas de control de cogeneración, la variabilidad en el flujo de vapor se redujo en un 68%.

Estas mejoras, junto con un mejor equilibrio de carga de los turbogeneradores, también permitieron que el proceso de cogeneración generara electricidad de manera más eficiente y en mayores cantidades. Durante el período de cosecha, el consumo específico promedio de los generadores se redujo en un 0,8% y las ganancias anuales de generación de energía superaron los 1.400 MWh.

Una de estas ganancias cualitativas de Leaf es la mayor disponibilidad de la operación. “Con la estabilización del proceso, se reduce la variabilidad y la intervención operativa, ayudando a reducir la interferencia operativa en el proceso”, comenta Paulo Schmidt, estimando una posible reducción del orden del 50% en la indisponibilidad de operación.

La tecnología también influye en la reducción de los costes de mantenimiento, debido a un funcionamiento más continuo y constante y a un menor desgaste. “Es como un avión en piloto automático”, ilustra Leandro Magno de Souza, gerente de planta de Albioma en las unidades de Esplanada y Codora.

Hay beneficios que van más allá de las métricas operativas. “Una vez que se hace clic en el botón ON, el operador ya no quiere vivir sin Leaf. Es tan buena la tranquilidad y el control de la operación que el chico ya no se da por vencido con la solución”, comenta Paulo Schmidt, al mencionar las ganancias que se extienden desde los equipos de operación hasta la supervisión, gestión y dirección de las plantas.

Paulo Schmidt
Albioma - Gerente de Operaciones Corporativas
Una vez que se hace clic en el botón ON, el operador ya no quiere vivir sin Leaf. Es tan buena la tranquilidad y el control de la operación que el chico ya no se da por vencido con la solución.
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