发电厂4.0:采用下一代技术提高可持续性

工业4.0将如何提高可持续性

随着世界继续面临气候变化的不确定性，工业企业正在寻找各种方法，以确保它们在保持盈利能力的同时尽可能实现可持续发展。许多公司都在努力实现可持续发展的目标，同时保持盈利能力，部分原因是将人工智能(AI)和机器学习集成并应用到运营中。

随着消费者和世界领导人向企业施加压力，要求他们为“更绿色”的未来寻找解决方案，企业对可持续性的意识日益增强。企业在可持续发展的方法上差异很大。要看到真正的成功，理解项目目标并平衡“三个p”(人、星球和盈利能力)是至关重要的。排放和废物产量是人们最关心的问题，目前正在初步努力建设循环经济。收入和盈利能力也很重要，所以任何长期的绿色努力都必须考虑到这一点，不能阻碍生产。

最后，提前计划痛点是很重要的。有各种各样的情况会导致停机和产品丢失，从而导致资产密集型行业的能源浪费和排放增加。制定计划以确保运营能够尽可能顺利和高效地运行，这意味着企业可以更好地避免损失。解决工业环境中最大的痛点——生产和能源浪费——最可靠的方法是进入工业4.0，并在运营中引入和实施数字技术。

随着数字技术越来越多地引入运营，它们将以哪些方式提高能源可持续性?

工业过程需要高能量输入。根据美国能源情报署(U.S. Energy Information Administration)的数据，大宗化工在美国工业能源消耗中所占比例最大，为28%，其次是炼油，占18%。这就是为什么确保流程保持运行和高效是抑制能源输出的关键。然而，效率经常受到不可预见的变量的影响，如温度波动、原料变化和设备问题。将先进的数字技术应用到运营中，不仅可以围绕这些变量优化运营，还可以找到最终影响能源使用和公司底线的新效率。

数字技术提高了整个运行周期的效率，从而改善了能源使用。先进的、可预测的供应链调度技术可以确定流程中可能导致意外停机的问题，从而在影响运营之前就消除问题。预测能力(有时可以提前几周)可以确保操作顺利进行，从而不会将能源浪费在低效流程上，从而减少能源输出和排放。

你认为哪些技术对可持续发展的影响最大?工业4.0将提高运营的可见性——从预测性维护的可用性到增强现实——并将导致从规划和运营到报告的效率提高。人工智能技术为技术人员提供了所需的洞察力，通过集成机器学习等之前流程的经验，他们可以做出明智的即时决策，从而改善运营，减少停机时间。

此外，随着企业认识到制定决策所需的前瞻性价值，从而提高可持续性并对底线产生积极影响，人工智能支持的预测性维护的采用将会扩大。

可持续性可以通过减少能源消耗或减少浪费所节省的美元来衡量。在运营中引入先进技术为运营商扩大指标以包括可持续性的其他方面打开了大门。

下一代工具可以很容易地被采用，并增加显著的价值

发电厂已经高度“感应化”，这意味着大量的数据被持续收集和存储。然而，我们的研究表明，收集到的数据中只有20%到30%用于直接为决策提供信息，并且可以更好地优化从传感器收集的数据。

下一代的价值很可能建立在这种信息基础之上。运营商可以采用分析支持的方法来寻找工厂性能的唯一数据预测指标。在这些发现的基础上，运用第一性原理的工程和运营见解，可以优化之前未被识别的价值驱动因素。例如，快速机器学习算法已经可以识别最佳参数，以提高联合循环燃气轮机的产量和热率。先进的模式识别方法可以识别和预测维修需求，并主动建议重点预防性维护。

机组效率、灵活性和可操作性的优化模型可以进一步帮助运营商将设备运行到理论性能极限。其结果包括通过增加电力可用性和减少燃料消耗来最大限度地减少碳排放来改善他们的底线。

尽管近年来发电厂取得了相当大的进步，但它们只是触及了数字化所能实现的表面。高效、有弹性的数字化运营是下一个常态下取得成功的关键。即使在经济稳定时期，那些没有充分利用数据的企业也有落后的风险。大流行期间经历的变化为公用事业公司提供了采用新的运营模式的机会，从而加快决策速度，增加结构灵活性，并吸引新的人才。

目前化石燃料发电仍将是常态，因为向可再生能源过渡是一个复杂的过程。然而，化石发电厂可以通过不断改进操作来支持这一转变。在用尽了传统的性能改进手段之后，下一代数字解决方案可能会成为增长的新前沿。