Sensoren & Instrumentatie Big data analyse haalt meer
Sensoren worden kleiner, slimmer, goedkoper en zelfvoorzienend wat betreft energie. Vandaar dat ze steeds vaker worden toegepast om de status van assets realtime te monitoren. Aan de andere kant registreren scada en DCS-systemen een massa aan data waar tot op heden niets mee wordt gedaan. De experts weten zeker dat de procesindustrie kan profiteren van datamining en datacollectie via sensoren: maar dan moet wel de goede volgorde worden aangehouden.
David van Baarle H
et zal weinig mensen zijn ontgaan dat de overheid sterk inzet op de zogenaamde Smart Industry. De mogelijkheden van informatie en communicatietechnologie
zijn zo groot, dat de industrie daar wel van moet profiteren, zo is de gedachte. In de discrete industrie worden al voorzichtige stappen gezet in machine to machine-communicatie en autonome processen. De procesindustrie kijkt nog een beetje de kat uit de boom, maar denkt wel na over de mogelijkheden die smart sensors, the internet of things en big data- analysis voor hen bieden. Tjeerd Jongsma, directeur van het Institute for Sustai- nable Process Technology (ISPT) ziet ook regelmatig de beelden van inspecties met drones, nieuwe ma- nieren van sensoring en machine to machine-com- municatie. ‘De procesindustrie is wel degelijk gein- teresseerd in dit soort toepassingen’, zegt Jongsma, ‘maar aan de ene kant wordt de procesbesturing voor dit soort installaties gedomineerd door een aantal grote partijen terwijl de grootste innovaties van kleine startups komen. Daar komt bij dat de pro- cesindustrie gebonden is aan strenge regels rondom veiligheid, hetzij voedselveiligheid voor food and beverage industrie, milieu- en arbo wetgeving voor de chemische industrie. Die beperkingen zorgen voor een redelijke inertie in het toepassen van nieuwe technologie. Dat wil niet zeggen dat er niets gebeurt.
Partijen zoals Shell exploratie doen al veel met het interpoleren en interpreteren van data en ook de nutrition-wereld is al ver met het doorvertalen van zachte data naar harde recepturen. Net als het een trend is om harde chemie aan te sturen met soft sen- sors. De omvang van dat soort toepassingen is echter nog bescheiden, wat alles te maken heeft met het gezond risicomijdend gedrag van die partijen. Als men al nieuwe sensoren wil toepassen, dan zal dat op bescheiden schaal beginnen. En dan nog vaak als hybride systeem zodat de procesvoering niet nega- tief kan worden beïnvloed.’ Dat er meer met de door de procesbesturing verza- melde data kan worden gedaan, daar is ook ISPT van overtuigd. Melle Nieuwhof is clusterdirecteur van het cluster Process Intensification, Process Systems Engi- neering en Advanced Process Control. ‘Een voorbeeld van toegepast onderzoek naar datamodellering is het zogenaamde Improvise-project, wat staat voor improved process operation via rigorous simulation models. Hierbij werken Friesland Campina, Corbion en DSM samen met onderzoekers van de TU Eind- hoven. Doel van het onderzoek is om gedetailleerde dynamische procesmodellen te valideren met actue- le procesdata, ofwel online kalibratie. Deze modellen kunnen vervolgens online worden toegepast voor soft sensing en Model Predictive Control (MPC). Het unieke van dit project zit hem in het gebruik van a priori kennis op basis van gedetailleerde procesmo- dellen voor online multivariabele procesbesturing van grote en gecompliceerde processen.’
6
| nummer 4 | 2016
Page 1 |
Page 2 |
Page 3 |
Page 4 |
Page 5 |
Page 6 |
Page 7 |
Page 8 |
Page 9 |
Page 10 |
Page 11 |
Page 12 |
Page 13 |
Page 14 |
Page 15 |
Page 16 |
Page 17 |
Page 18 |
Page 19 |
Page 20 |
Page 21 |
Page 22 |
Page 23 |
Page 24 |
Page 25 |
Page 26 |
Page 27 |
Page 28 |
Page 29 |
Page 30 |
Page 31 |
Page 32 |
Page 33 |
Page 34 |
Page 35 |
Page 36 |
Page 37 |
Page 38 |
Page 39 |
Page 40 |
Page 41 |
Page 42 |
Page 43 |
Page 44 |
Page 45 |
Page 46 |
Page 47 |
Page 48