El funcionamiento de las calderas de biomasa, desde el proceso de combustión en su horno hasta la recuperación de energía, constituye un sistema complejo en el que intervienen múltiples variables físicas que se relacionan entre sí en distintas escalas de tiempo. Un ejemplo de estas variables es la humedad y la reología de la biomasa. Esta última es crucial para lograr la máxima eficiencia en la conversión de energía, garantizando emisiones mínimas hacia la atmósfera y un consumo mínimo de biomasa.

 

En Termosun, estamos convencidos de que el control óptimo de una caldera de biomasa se logra mediante la interpretación en tiempo real de la combustión en la parrilla. Por lo tanto, consideramos que la metodología más efectiva consiste en la captura de imágenes en línea y la interpretación de los datos para su procesamiento, convirtiéndolos así en información comprensible para el sistema de automatización. Una vez que el sistema ha interpretado estos datos, puede ajustar los parámetros de operación, como los balances de aire, agua y velocidad de avance, e incluso parámetros críticos como las paradas controladas de la caldera, entre otros.

 

En consecuencia, es necesario optimizar el modelo de combustión de la caldera a través de enfoques basados en inteligencia artificial, empleando instrumentos especializados como la captura de imágenes del interior del horno y el análisis de la humedad en la entrada de combustible a la caldera, etc. Esta combinación, respaldada por sistemas de Machine Learning y Big Data, posibilita que las calderas operen de manera escalable mediante procesos iterativos avanzados.

 

En Termosun, el comienzo de un proyecto de investigación, desarrollo e innovación (I+D+I) surge como respuesta a una serie de interrogantes:

 

 

Estas preguntas nos impulsan a desarrollar soluciones tecnológicas que aborden las necesidades del mercado y nos permitan ofrecer productos y servicios acordes a las demandas de nuestros clientes.

 

Además, representan solo una muestra de las inquietudes que nos impulsan a ser emprendedores en el campo energético y a desempeñar roles directivos en diversos tipos de empresas industriales que buscan invertir en eficiencia y ahorro.

 

Para abordar estas preguntas, se detectó la necesidad de contar con una solución eficiente y efectiva: Termosun 3BD Biomass Boiler Big Data. Esta solución requiere de una gran cantidad de datos y, en casos como este, observamos frecuentemente que esta situación acaba por provocar desinformación o la llegada tardía de la información. En otros casos, se intenta estudiar la información, pero se acaban perdiendo en la maraña de datos. Y un último caso es el que directamente ni se intenta por el supuesto alto coste económico y de recursos que requiere.

 

Las empresas que buscan eficiencia al construir modelos y estrategias que aborden sus cuestiones empresariales más relevantes deben centrarse en el uso de la metodología Agile Analytics.

 

Agile Analytics es un término global que abarca herramientas y técnicas que transforman la forma en que las organizaciones utilizan el Big Data. Se trata de un enfoque innovador que revoluciona la forma en que se abordan las fuentes de información. Su traducción al español, "analítica ágil", refleja su objetivo principal: explorar y analizar únicamente los datos que brindan información relevante de manera rápida y sencilla. Así se consigue ser eficiente.

 

Se caracteriza por buscar respuestas a las preguntas clave del core business de cada negocio, sin acumular una gran cantidad de datos innecesarios. Antes de desplegar el amplio conjunto de herramientas de análisis, es fundamental plantearse qué aspectos necesitamos medir, qué vamos a medir y cómo lo vamos a medir.

 

 

 

Las organizaciones líderes comprenden que los modelos analíticos predictivos son activos empresariales cruciales que brindan respuestas para mejorar las relaciones con los clientes, optimizar las operaciones, aumentar los ingresos y reducir los riesgos. Por lo tanto, es evidente que se esfuerzan por obtener los mejores modelos analíticos posibles.

 

Una estrategia analítica adecuada implica mucho más que simplemente crear un modelo de gran capacidad predictiva; implica la gestión integral de cada etapa del ciclo de vida analítico, tanto a nivel individual de cada modelo como en su conjunto.

 

El ciclo de vida analítico se caracteriza por ser sistemático y colaborativo por naturaleza. En este proceso, participan personas con perfiles y habilidades diversas, involucradas en diferentes etapas del ciclo.

 

Termosun, en colaboración con Pervasive e Imae, está desarrollando una solución innovadora llamada 3BD-Biomass Boiler Data para el mercado de calderas de biomasa. El objetivo de esta solución es garantizar un rendimiento energético óptimo, reducir los impactos ambientales y disminuir los costes operativos y de mantenimiento. Para lograr esto, se ha desarrollado un modelo integral que reconoce e interpreta variables difusas, como la imagen de la combustión de la llama, la brasa, la medición de humedad de la biomasa, etc. Utilizando estas variables, la solución actúa en consecuencia, permitiendo a los operadores gestionar de manera más eficiente y escalar la información a nivel masivo en múltiples plantas, tipos de biocombustibles, condiciones climáticas, entre otros factores. 

 

La solución 3BD-Biomass Boiler Data ofrece una nueva perspectiva para optimizar el desempeño de las calderas de biomasa y mejorar su impacto ambiental y económico.