“Aspen Hybrid Models es un avance importante en el campo de la ingeniería química… un punto de inflexión en la ingeniería de procesos y en la mejora de plantas.”

Dr. Karuna Potdar, Vicepresidente, Reliance Industries

 

El 6 de octubre, Aspen Tech lanzó Aspen Hybrid Models para Aspen Plus^®, Aspen HYSYS^® y Aspen PIMS-AO^™. ¿Por qué es esto tan importante?

Cuando a principios de 2020 AspenTech reveló los detalles sobre cómo podíamos tomar  las capacidades de modelos de procesos basados en primeros principios y combinarlos con machine learning en un conjunto de herramientas híbrido, la mayoría de nuestros clientes más importantes a nivel mundial aprovechó la oportunidad para mirar esto por anticipado y hacer pruebas sobre las posibilidades de la tecnología. Nos trajeron algunos de sus desafíos de optimización de activos más problemáticos y difíciles, con el objetivo de  ver cómo este enfoque podría ayudar. Los resultados han sido interesantes. La combinación de primeros principios, expertise de dominio e IA ha proporcionado entendimiento para la mejora de la operabilidad, el tiempo de funcionamiento y el desempeño del equipo de procesos y procesos complejos. Hybrid Models permite este entendimiento mediante un flujo de trabajo intuitivo y sencillo de entender, así como con modelos que pueden ejecutarse a una mayor escala y mucho más rápido. La retroalimentación que nos ha proporcionado la industria ha sido unánimemente positiva. 

En mayo, Wall Street Journal publicó un artículo llamado La IA no es magia y no le ayudará a reabrir su negocio. (para consultar en inglés, haga clic en este enlace). Los expertos observaron que en una época de cambios rápidos (como 2020), “… el llevar a cabo una de sus aplicaciones primarias como es el análisis predictivo, la IA de hoy requiere enormes cantidades de datos relevantes. Cuando todo cambia con tanta rapidez, no hay tiempo de recolectar lo suficiente…”. Esto explica perfectamente por qué el enfoque híbrido de AspenTech de la IA Industrial, que pone análisis y machine learning dentro del contexto de primeros principios fisicoquímicos y conocimiento de dominio, encaja tan bien y es muy importante al lidiar con el mundo volátil de hoy, lo que se traduce en rápidos cambios operativos en los activos. 

El enfoque de Aspen Hybrid Models comienza con las correlaciones, patrones y percepciones que los datos operativos, de laboratorio y de plantas piloto revelan. Este enfoque aplica data science para limpiar los datos de manera transparente; machine learning para proporcionar percepciones predictivas en procesos complicados, y continúa con  el conocimiento de primeros principios sobre el cual  se han construido los simuladores robustos Aspen HYSYS y Aspen Plus junto con décadas de ingeniería química y de dominio de las operaciones de procesos, y que sirven como guía para la creación de los modelos. ¿Cuál es el resultado? Un gran paso hacia adelante en la ingeniería química y de procesos.  Al lanzar AspenTech esta capacidad en nuestros ambientes ampliamente usados para simulación de procesos, hemos validado esta nueva tecnología con más de 65 diferentes casos de uso que abarcan aplicaciones en Oil & Gas, upstream, midstream, downstream, productos petroquímicos y productos químicos de especialidad. 

Hybrid Models tienen aplicaciones inmediatas en ambientes operativos y de diseño: están creados para que los modelos basados en IA puedan ser construidos por ingenieros de procesos y planificadores, no por científicos de datos. Estos modelos proporcionan flujos de trabajo intuitivos que incorporan data science y algoritmos de machine learning dentro de los procesos de trabajo y paradigmas normales de los ingenieros de procesos. Lo mejor de todo es que todo esto se hace de tal manera que los modelos resultantes (que describen con precisión equipos, reacciones y flujos de procesos complicados) pueden insertarse en las simulaciones existentes de Aspen HYSYS y Aspen Plus, incluso si están construidos en las versiones 10 y 11 de estos sistemas de simulación.

Las más recientes aplicaciones de modelos híbridos ya han revelado casos de éxito con muy alto valor; sin embargo, esto es apenas el principio. Estamos entusiasmados por trabajar con compañías en varias ramas de la industria para aplicar esta capacidad con el fin de:

• simular activos que requieren modelos que coincidan con las condiciones reales de planta para lograr niveles más altos de optimización e integridad de los activos
• modelar problemas complejos a gran escala, como sitios integrados de refinación y petroquímica,  y reducción de carbono en upstream, etc. 
• implementar modelos rápidos en línea, y mucho más.

Aquí hay algunos ejemplos de aplicaciones:

 

Crear más modelos precisos para planeación

Los modelos de reactores de refinación pueden resultar en submodelos de alta precisión, orden reducido y no lineares que corran en sus modelos de planeación existentes para lograr un mayor desempeño. Con base en rangos amplios, los modelos son válidos a lo largo de más condiciones de operación. La empresa de refinación SARAS nos comentó que: “Aspen Hybrid Models proporciona una generación de modelos de planificación no linear muy eficiente, tomando información de modelos rigurosos de reactores de refinería de Aspen HYSYS y ofreciendo una gran promesa como un nuevo enfoque para actualizar los modelos de planificación”. El valor puede ser $0.03 o $0.15 por barril en el mercado actual. 

 

Predecir cualidades químicas con sensores virtuales

Hybrid Models podrán ser usados para inferir características como color, pH, índice de fluidez y dureza de polímeros, elasticidad, punto de inflamación, viscosidad de petróleo y propiedades de crudos. Esto da valor al optimizar operaciones para minimizar la producción perdida o ineficiente y maximizar la integridad de los activos. 

 

Mejorar la operabilidad y el tiempo de operación en las líneas de polímeros

Un cliente acudió a nosotros con una línea avanzada de producción de polímeros que estaba presentando desafíos periódicos sin explicación al gestionar arranques y paros, lo cual resultaba en tiempos de transición mayores a lo esperado entre corridas de polímeros, causando con frecuencia producto desperdiciado y pérdida de producción. Los modelos híbridos parecen prometedores al mejorar dichas operaciones de polímeros, con valores que fácilmente se encuentran en el beneficio anual entre $0.5 M y $1 M de dólares.

 

Predecir el desempeño de unidades difíciles de  modelar

Los modelos híbridos brindan predicciones de desempeño mucho más precisas para operaciones unitarias que implican membranas, lechos fluidizados y cristalización.

 

Desarrollar producción integrada de refinación y petroquímica

A medida que las compañías navegan la transición energética, muchas refinerías están mirando hacia tecnologías de procesos que puedan cambiar su mezcla de productos para añadir unidades petroquímicas integradas con sus sitios de refinería. Los modelos de orden reducido de unidades claves de procesos pueden combinarse en modelos de mayor escala que se ejecutan rápidamente para evaluar alternativas y optimizar selecciones de tecnología en condiciones de diseño y operativas para lograr mayor economía y flexibilidad, minimizando emisiones de carbono y uso de energía.

 

Integrar modelado de campos petroleros

Los campos de producción de gas les ofrecen a los operadores una opcionalidad considerable en términos de integrar sistemas de recolección,  separación y eliminación de contaminantes, compresión y transporte. Los modelos híbridos se han probado en simulaciones de plantas de gas para crear modelos de ejecución rápida y de orden reducido que puedan proporcionarle al operador recomendaciones para ahorrar energía e información financiera precisa para asignación de la producción. Los ahorros en la asignación de producción por sí solos representaron $0.5 M por año en cada sitio.

 

Acelerar el tiempo al mercado para nuevas tecnologías

Las compañías podrán modelar con rapidez y precisión nuevas tecnologías usando datos de laboratorio y de plantas piloto para acelerar el escalamiento y viabilidad económica y comercial, en particular para procesos sustentables. 

Esperamos que este recorrido por algunos de nuestros casos de uso que han experimentado nuestros clientes y especialistas de la industria pueda generar ideas sobre cómo usted puede aplicar esta interesante tecnología para abordar sus desafíos más importantes. Esperamos que esto apenas sea el inicio de muchos casos de uso valiosos con Aspen Hybrid Models.

 

Para saber más de Aspen Hybrid Models, visite nuestra página de soluciones.