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Schneider Electric – “Vers des process plus économes – Francis NICOLAS” 1
« Le contrôle avancé
pour des process
plus économes »
Schneider Electric – “Vers des process plus économes – Francis NICOLAS” 3
L’expertise contrôle avancé Pour améliorer la performance de vos procédés
Respect des normes environnementales
Économie d’énergie
Réduction de consommable (matière, fluide, gaz)
Élimination des pertes ou des rebuts
Fabrication à la juste qualité
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Avec un ROI très court !
Le contrôle avancé permet d’optimiser les gains sans remettre
en cause l’outil de production existant :
C’est un investissement économiquement viable avec un retour
sur investissement très court !
«70% des applications contrôle avancé ont un ROI de moins de 6 mois
et pour 50% d’entre elles de moins de 3 mois»
Rhône Poulenc industrialisation
«Il faut compter 4 à 6 mois pour mettre en place une application contrôle
avancé de complexité moyenne en pétrochimie et jusqu’à 9 mois pour
une application importante. Au départ nous espérions réduire l’écart type
de 2, en définitive nous l’avons réduit de 3…pour le ROI il faut compter 6
mois à 1 an» Total Fina Elf
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Une réponse technique à un problème
économique...
Le contrôle avancé permet l’optimisation de
procédés dans le but d’augmenter les
performances du procédé lui-même.
Une température ou un débit… qui se maintient à la
consigne plus régulièrement ou plus rapidement
engendre des bénéfices importants.
Plusieurs objectifs :
- Réduire des pertes de production rebus, rejets, etc…
- Réduire l’utilisation de matières premières
et/ou d’énergies
- Réduire les dépassements, la sur-qualité
- Réduire les émissions polluantes
ou
+ Augmenter la production
+ Augmenter la robustesse d’un procédé aux perturbations dues à une fluctuation inhérente du procédé, ou à
des perturbations extérieures.
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Ex : Optimisation d’une Carrière • Le besoin du client
●Maximaliser la capacité
de production
●Réduire la
consommation électrique
●Minimiser l’impact sur
l’installation actuelle
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●Augmentation de la capacité de
production de 100t/h
●Réduction de la consommation
électrique
●Amélioration de la durée de vie et
de la maintenance des
équipements mécaniques
Retour sur investissement rapide (< 3 mois)
Ex : Résultats bénéfices client
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Principe de
fonctionnement
Ex : Optimisation des fours d’incinération d’ordures
ménagères : besoins exprimés
> Contraintes du procédé d’incinération Contraintes économiques
Taxe Générale sur les Activités Polluantes (TGAP)
Les marges se resserrent
Contraintes environnementales
Pollutions (COT, REFIOM, NOx, SOx, CO,…)
Rejets thermiques en rivière
> Une demande de productivité accrue Brûler les OM au maximum des capacités du (des) four(s) pour
produire de la vapeur et de l’électricité
Réduire la consommation de réactifs (Urée , Calcaire, … )
Réduire l’autoconsommation électrique
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Ex : résultats
• Obsolescence du système
d’automatisme et de régulation
de combustion
• Système existant fermé et non
documenté
• Augmentation du débit vapeur moyen
>Possibilité de produire plus de
vapeur (cogénération)
• Diminution de l’excès d’air
>Gain sur le rendement
• Diminution des pics de CO
>Moindre pollution
ROI : 10 mois
Four à grille Martin
Four à lit fluidisé dense
Problèmes client Bénéfices client
• Pics de CO excessifs
• Encrassement anormal de
l’économiseur
• Optimiser le rendement du four
pour garantir une meilleure
efficacité
Problèmes client
• Rendement amélioré
• Rejets de CO réduits
>Norme fixe la limite du rejet à 60h/an
• Amélioration de la continuité de l’installation
>Encrassement économiseur
fortement réduit
Bénéfices client
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Et pour quelles applications ?
●Les séchoirs
●Les centrales thermiques Sup. à 50 T/h
●Les réacteurs chimiques
●Les chaudières industrielles et les fours industriels
●Les échangeurs thermiques et les systèmes de séchage
●Les systèmes mécaniques (levage, systèmes de
positionnements par vérins,…)
●Les salles blanches et climatisation
●Les systèmes de dosage et mélangeurs
●Le broyage
● ...
Le contrôle avancé peut intervenir à tous les niveaux du process :
machines / lignes
servitudes / contrôle / applications
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1 Pré-Diagnostic
Comprendre le processus
industriel et sa chaîne de
valeur
Pourquoi ?
Quels problèmes rencontrés
Quels sont les éléments qui
influent sur la valeur
ajoutée de la production.
Quels priorités ?
Économies d ’énergie
La qualité du produit
(surtout limiter les sur-
qualités)
La quantité de production
Faisabilité technique et
économique
Les 3 étapes du contrôle avancé:
2 Diagnostic
Prestation de protocole
d’identification
Modélisation/identifi
er
Acquisition des données
Traitement numérique
Identification et
validation
Auditer
Instrumentation/actionne
urs
Analyser la régulation
en place
Fonctionement du procédé
Définir les
algorithmes adaptés
Tests de simulation
numérique
3 Réalisation Mises en place de la
solution
technologique
Mise en place dans
l’automate
Mise en service
Contrôle des gains
Prestation type:
Diagnostic Process: missions courtes (un à quelques jours)
d’aide au diagnostic client et optimisation de boucles de
régulation.
Missions contrôle avancé : (plusieurs semaines) diagnostic et
optimisation du process
Contrôle avancé
Annexes
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Article extrait de l’Usine
Nouvelle
L’optimisation De multiples opportunités
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Les économies d’énergie :
avec des régulateurs à commande prédictive
MPC Model (Based) Predictive Control
Débit poudre
100 Kg/h
Débit alim. sécheur
Kg/h
Vitesse Pompe HP
%
Consigne Temp.
Air entrant
°C
Temp. Extraction
°C
Concentration
%TS
Sans MPC Avec MPC MPC On/Off
Atomiseur contraint par
la température d’admission d’air
(6% augmentation de production)
●Exemple de régulateur avec la fonction MPC« Contrôle avancé »
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Histogramme de la Production - Commande actuelle
6 6,5 7 7,5 8 8,5 9 9,5 10
Humidité produit (en %)
%Zone de
rejet
Point de
fonctionnement
Histogramme de la Production - Optimisation Niveau 1
6 6,5 7 7,5 8 8,5 9 9,5 10
Humidité produit (en %)
%
Point de
fonctionnement
Zone de
rejet
Histogramme de la Production - Optimisation Niveau 2
6 7 8 9 10
Humidité produit (en %)
%
Déplacement du
point de fonctionnement
Zone de
rejet
Histogramme de la Production - Optimisation Niveau 2
6 6,5 7 7,5 8 8,5 9 9,5 10
Humidité produit (en %)
%
Déplacement du
point de fonctionnement
Zone de
rejet
Impact économique
1 > Commande peu performante
3 > Optimisation par déplacement du point de
fonctionnement
2 > Commande optimisée
Nb d
’éch
antillo
ns GAIN
Être au plus juste
tout en
respectant les
contraintes
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Un constat dans l’industrie :
● 40% des régulateurs sont réglés approximativement par essais-erreur.
Commencer par un bon réglage
Logiciel de réglage OptiReg :
Un modèle du procédé les réglages à adopter
Outil et expériences des experts de Schneider
Electric dans l’optimisation des process
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Four à grille (avant notre intervention) Four à grille (après notre intervention)
Ex de réglage réalisé par les experts de Schneider
Electric
Les pics de CO ont été fortement réduits
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Densité produit
Température produit
Concentration évaporateur
Vitesse MRV
Débit TRV
Température air atomiseur
Humidité poudre
Débit alimentation évaporateur
Températures vapeur
Niveau tampon
Température sortie atomiseur
Température air sécheur
Température sortie sécheur
Débit alimentation atomiseur
Niveau tank alimentation
Température air sécheur
Atelier Poudres
Ex : Les poudres alimentaires
Une problématique complexe qui justifie la mise en
place d’un contrôle avancé
Augmenter sa capacité de production
• Problématique client
Système
Multi variable
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Evaporateur / Sécheur 1
●L’optimisation des régulateurs permet une
augmentation de débit de 7 à 9%
●Correspond à un minimum de 4,8 tonnes par jour
d’augmentation de production
Evaporateur / Sécheur 2
●L’optimisation des régulateurs permet une
augmentation de débit de 7.7 %
●Correspond à un minimum de 6 tonnes par jour
d’augmentation de production
Retour sur investissement < 6 mois
Ex : Les bénéfices mesurés
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Ex : Les Stations d’Epuration (STEP)
Normes de rejets (arrêté du 2 février 1988) :
en sortie : MES, DBO, DCO, Phosphore, Azote total
doivent être inférieurs à des valeurs fixées
avec la consommation d’énergie minimale
Complexité du traitement de
l’eau : des interactions et des
contraintes multivariables
Une problématique complexe
• Le but essentiel :
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Consommation
électrique moyenne
de l’aération
Sans le contrôle
avancé de 1 300 MWh/an)
à 1 450 MWh/an
Avec le contrôle
avancé 950 MWh/an
REDUCTION de la consommation électrique de 25% à 35%
Gains sur qualité des rejets
• Des économies d’Energie, et un gain en qualité …
Ex - Résultats
MPC Model (Based) Predictive Control
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Centre de Services Distribution Électrique (DE) : 28 centres, 750 personnes Transfo Services : 5 ateliers, 130 personnes ISF : 2 centres de formation 120 personnes Centre Rétrofit DE : Grenoble & Macon 130 personnes
Centre Logistique Services IND : Lyon
20 personnes
Les Services Schneider Electric en France : Une compétence de proximité
Services en Automatismes Industriels (SAI) :
9 centres, 150 personnes
70 personnes Services Experts en ligne
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Francis NICOLAS
Responsable développement des services industrie région Grand Ouest
email : [email protected]
Chez vous,
que pouvons-nous faire ?...
Merci de votre attention
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