IOT et industrie : Ingénierie de contrôle | Utilisation de l'IIoT pour un environnement de pompe plus économe en énergie

Gracieuseté: Load Controls Inc.

Objectifs d'apprentissage

Le projet IIoT utilise des communications sans fil et des capteurs pour analyser la consommation d'énergie des pompes.
Les économies de maintenance énergétique font partie des résultats attendus.
Les fabricants de procédés possédant de nombreuses pompes pourraient bénéficier de la poursuite d'un projet similaire.

Les aspects économiques de l'amélioration de la consommation d'énergie des pompes sont convaincants, et une étude de cas montre comment des économies importantes peuvent être réalisées. Plus de 250 milliards de dollars sont dépensés chaque année pour alimenter les pompes industrielles du monde; 100 milliards de dollars supplémentaires sont consacrés à l'entretien des pompes pour les maintenir en fonctionnement et améliorer leur efficacité. Il n’est pas rare qu’un fabricant de procédés consacre plus de 25% de son budget d’exploitation à l’énergie pour maintenir les pompes en marche.
Même ainsi, les solutions industrielles pour réduire la consommation d'énergie des pompes se concentrent sur les achats de nouvelles pompes. L'objectif de ce projet était de développer une architecture qui comble le fossé entre les environnements actuellement installés pour les pompes et les capteurs et le monde émergent de l'apprentissage automatique basé sur le cloud. La solution permet de stocker et d'analyser les données de consommation d'énergie de la pompe à long terme, ce qui permet de prendre des décisions sur l'efficacité, le dimensionnement, la maintenance et les remplacements de la pompe à partir d'informations historiques factuelles.
La figure 1 montre la solution IIoT, y compris les capteurs de puissance Load Controls, le capteur de température et la passerelle Abilioty qui transfère 4-20 mA vers le numérique transmis via un réseau longue portée (LoRaWAN) utilisant les protocoles The Things Network. Gracieuseté: Load Controls Inc.
Suivre la puissance de la pompe: 8 directives de projet
Quelques lignes directrices ont orienté les technologies choisies pour la mise en œuvre, notamment en voulant:

Créez une représentation numérique basée sur le cloud de l'état de la pompe, de la consommation d'énergie et de la charge de travail.
Tirez parti des outils de visualisation et d'analyse de pointe, sans avoir à les implémenter localement.
Avoir la capacité de faire tourner des environnements de test vers le haut et vers le bas ainsi que de conserver les données pendant de longues périodes.
Travaillez dans le monde d’aujourd’hui (sans intervention, surveillance à distance, sans installation perturbatrice). Compte tenu des restrictions induites par le COVID-19, les fabricants ont besoin d'une solution de surveillance à distance qui ne nécessite pas de personnel sur site important pour la mise en œuvre, la surveillance et la maintenance. La solution devait être simple à installer et ne nécessiter aucune dotation en personnel local par la suite.
Évitez les nouveaux capteurs ou les logiciels propriétaires, tirez parti des capteurs existants répandus dans l'industrie de la transformation et évitez les solutions propriétaires qui assureraient le verrouillage du fournisseur.
Évitez les hypothèses sans fil et d'alimentation, telles que la disponibilité du Wi-Fi dans l'usine, un environnement à faible bruit ou une alimentation de 120 V. De nombreux environnements de fabrication sont vastes, bruyants et peuvent ne pas disposer d'une capacité Wi-Fi fiable. La plupart des environnements de contrôle ne disposent pas de prises de courant de 120 V.
Évitez de jouer avec le système d'exécution de fabrication (MES), l'automate programmable (PLC), le système de contrôle de supervision et d'acquisition de données (SCADA) ou les ressources informatiques (IT).
Rendez le projet sûr et simple. Cela signifie avoir les données et contrôler le débit des pompes mesurées sans mécanisme pour contrôler ou influencer le processus. En gardant ce flux de données dans une seule direction, il n’est pas possible de modifier le processus de fabrication. De même, la connexion sans interruption au réseau de capteurs élimine le besoin de modifications logicielles, de vidages de données chronophages ou de support informatique pour l'acquisition de données.

Analyse des données de puissance de la pompe
La mesure de la puissance du moteur de la pompe fournit une vue précise de la consommation d'énergie. Bien que cela soit idéal pour le contrôle instantané d'une pompe (arrêt d'une pompe dans des conditions d'erreur telles que la marche à sec, la cavitation ou une défaillance mécanique), il s'agit également d'informations précieuses lorsqu'elles sont suivies dans le temps. Une analyse à plus long terme des données de puissance peut indiquer des augmentations de ce signal:

Augmentation des charges de travail
Besoin de maintenance potentielle, y compris l'alignement et la lubrification.
Sous-dimensionnement.

De même, des niveaux de puissance décroissants pourraient indiquer un surdimensionnement potentiel des moteurs / pompes ou des changements dans le processus de pompage qui doivent être traités.
La sortie du capteur de puissance est un signal analogique de 4 à 20 mA correspondant à une puissance instantanée.
La mise en œuvre a attaché une simple sonde de température au moteur de la pompe. Le capteur de température fournit également un signal analogique mis à l'échelle de 4 à 20 mA. Ce thermocouple / émetteur était attaché au moteur via une petite sangle métallique.
Figure 2: La sortie de MathWorks ThingSpeak et l'analyse de données basée sur le cloud MatLab montre le blocage du moteur de la pompe et les augmentations de puissance (ch) et de température. Le réseau Things offre une intégration simple pour diffuser des données vers divers moteurs d'analyse, notamment Amazon Web Services (AWS) IoT et MathWorks ThingSpeak et MatLab. Les efforts futurs utiliseront l'intelligence artificielle et les capacités d'apprentissage automatique disponibles dans le logiciel d'analyse. Gracieuseté: Load Controls Inc.
Passerelles réseau IoT
La passerelle sans fil prend les entrées analogiques 4-20 mA, les convertit en un signal numérique qui est ensuite transmis via un réseau longue portée (LoRaWAN) utilisant les protocoles The Things Network. La passerelle de capteur prend un instantané de deux entrées de données analogiques toutes les 20 secondes. L'utilisation de LoRaWAN permet aux appareils de communiquer sur de longues distances (jusqu'à des kilomètres au lieu de dizaines de mètres lors de l'utilisation du Wi-Fi) et dans des environnements d'usine où les interférences des machines perturberaient autrement un signal Wi-Fi.
Réseaux sans fil et analyse de données
Le réseau d'objets (TTN) permet une topologie de réseau définie par l'utilisateur basée sur des passerelles à faible coût, avec un déploiement interne ou externe. Ce déploiement a installé des passerelles intérieures à faible coût, qui ont été installées en quelques minutes. Le réseau TTN offre une intégration pour diffuser des données vers une variété de moteurs d'analyse. Les résultats sont présentés à la figure 2.
Flux de données du moteur de la pompe
L'architecture mise en œuvre a créé un flux de données continu sur l'activité du moteur de la pompe. Le suivi des niveaux de puissance et de température du moteur avec des horodatages a créé des visualisations et des analyses pour:

Surdimensionnement (% de la capacité du moteur) HP mesuré par rapport à la HP du moteur de la plaque frontale
Augmentation de la consommation d'énergie où la zone sous la courbe hp représente le kWh ou la consommation d'énergie.
Dérive dans les résultats de puissance. Des augmentations de la puissance et de la température du moteur pour des charges de travail constantes peuvent indiquer:

Un problème d'installation de pompe
Usure de la pompe ou besoins d'entretien
Problèmes de système tels que des problèmes de vanne de régulation

Jumeau numérique, économies d'énergie
La prochaine étape du déploiement consistait à utiliser les données capturées et à créer un jumeau numérique ou une représentation virtuelle du moteur de la pompe au fil du temps. Les capacités futures tireront parti des capacités d'apprentissage automatique dans les environnements d'analyse de données pour automatiser la détection des anomalies et les avertissements à distance.
Cette preuve de concept peut montrer des économies de coûts immédiates grâce à une meilleure connaissance de l'énergie et des informations sur l'efficacité du moteur. Les avantages supplémentaires d'une disponibilité accrue et d'une qualité de fabrication améliorée viendront à mesure que le modèle de données se construit et que l'apprentissage mûrit. Tous les fabricants de procédés disposant de grands environnements de pompes installés pourraient bénéficier de la poursuite d'un projet similaire.
Mike McClurg est directeur du marketing, Load Controls Inc. Sous la direction de Mark T. Hoske, directeur de contenu, Control Engineering, CFE Media, mhoske@cfemedia.com.
MOTS CLÉS: Internet des objets industriel (IIoT), analyse des pompes
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