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科研案例
AI大數據分析 找出冷卻水塔最佳節能方程式
發佈日期:2021-11-23
案例摘要:
在經濟部技術處科技專案支持下,工研院打造冷卻水塔智慧化解決方案,大幅降低水電資源浪費,推升我國產業綠化,同時達到水塔的預兆診斷監測,避免工廠停產與工安危機。
內容說明:
工研院 ▶ 打造冷卻水塔智慧化解決方案
近年全球掀起「綠色製造」浪潮, 在許多工廠裡必備的「冷卻水塔」,每天消耗大量水電,成了工廠環保節能的關鍵。
在許多工業製程中,都需要運用冷水達成設備散熱。當升溫的熱水進入水塔,配合風扇、散熱材料、額外補充冷水,就可以將原先攝氏40多度的水,降溫到30多度,冷卻後的水可再回到製程中,循環再利用。但過去冷卻水塔的風扇開啟和關閉、進水量調整等,全憑人工經驗操作,調整方式不夠即時,且經過長時間的運轉,冷卻水中的碳酸鎂、碳酸鈣及微生物細菌等,會導致水塔散熱效率降低,容易浪費大量的水電資源。
雙管齊下 水塔維護事半功倍
在經濟部技術處科技專案支持下,2016年工研院運用演算法與台朔重工共同打造AI冷卻水塔的「最佳操作參數系統」。藉由在水塔中裝設感測器,收集水的流量及壓力、環境溫度、馬達電流等大量資料,再利用AI分析,事前告知操作人員依設定的目標水溫及系統即時的感測數據,提供風扇運轉、進水量等建議,增加水電資源的使用效率。
在節能之外,工研院也導入適用於轉動設備的「預兆診斷監測技術」,在冷卻水塔內的風扇、馬達、齒輪箱等核心部位安裝振動感測器,透過振動頻率來判斷設備有無異常、預測衰退程度,並自動示警。除了可讓水塔的核心零組件維持在最佳狀態,避免工廠停產與工安危機,還能減少以往巡邏檢視時的危險性、天候及環境影響等問題,提升冷卻水塔維護效率。
▲ 預計2021年下半年將AI智慧預兆診斷監測系統導入華亞汽電公司冷卻水塔,有效協助企業節水節電
運用智慧監控 邁向綠色製造
2020年已應用在台朔重工雲林麥寮廠區3槽(Cell)冷卻水塔,達到每日節水435公噸、節省逾0.67萬度的電,2021年在台塑公司董事長林健男支持下持續推動導入20個製程廠的306槽冷卻水塔,預期每天節省相當於近15萬人一日所需的民生用水,落實台塑集團節水節電的長期目標,邁向環境友善製造,並將作為新產品服務海內外客戶。
▲ 運用AI開發「冷卻水塔操作參數系統」,提升水電資源使用效率
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