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KI steuert Destillationsanlage bei Eneos

Autonome Steuerung von Yokogawa
KI steuert Destillationsanlage bei Eneos

KI steuert Destillationsanlage bei Eneos
Eneos betreibt zukünftig eine Destillationsanlage mit einer KI Bild: Eneos Materials
Nach einem einjährigen Feldversuch vereinbaren die Eneos Materials Corporation und die Yokogawa Electric Corporation, dass Factorial Kernel Dynamic Policy Programming (FKDPP), ein auf Reinforcement Learning basierender KI-Algorithmus, offiziell für den Einsatz in einem Chemiewerk von Eneos Materials übernommen wird. Dies ist weltweit das erste Mal, dass KI mit Reinforcement Learning für die direkte Steuerung einer Anlage eingesetzt wird.

Die Vereinbarung folgt auf einen erfolgreichen Feldversuch, bei dem die autonome KI-Steuerung fast ein Jahr lang ein hohes Leistungsniveau bei der Steuerung einer Destillationskolonne in dieser Anlage gezeigt hat. Ein erster Praxistest erfolgte über einen Zeitraum von 35 Tagen (840 Stunden) in Folge vom 17. Januar bis zum 21. Februar 2022. Dieser Test bestätigte zunächst, dass die KI-Lösung Destillationsvorgänge steuern kann, die über die Möglichkeiten bestehender Automatisierungslösungen (PID-Regelung/APC) hinausgehen und bislang eine manuelle Bedienung der Ventile durch ein erfahrenes Anlagenpersonal erforderlich machten. Nach einer planmäßigen Abschaltung der Anlage für Wartungs- und Reparaturarbeiten wurde der Test als Feldversuch wieder aufgenommen und bis zum heutigen Tag fortgesetzt. Es zeigte sich, dass die KI in der Lage war, die komplexen Bedingungen zu steuern, die erforderlich sind, um die Produktqualität zu wahren und einen angemessenen Flüssigkeitsstand in der Destillationskolonne sicherzustellen. Gleichzeitig wurde die entstehende Abwärme optimal als Wärmequelle genutzt. Auf diese Weise wurde die Qualität stabilisiert, ein hoher Ertrag erzielt und Energie gespart.

Vorteile der KI-Steuerung

Im Feldversuch hat die autonome KI-Steuerung folgende vier Vorteile gezeigt:

1. Stabilität über das ganze Jahr hinweg

Die autonome KI-Steuerung sorgte für eine stabile Kontrolle der Flüssigkeitsstände und maximierte die Nutzung der Abwärme, selbst bei winterlichem und sommerlichem Wetter mit Schwankungen der Außentemperatur von etwa 40 ºC. Während des gesamten Feldversuchs wurden keine Probleme beobachtet, und es wurden ein stabiler Betrieb und eine hohe Produktqualität erreicht.

2. Geringere Umweltbelastung

Da die Produktion von Off-Spec-Produkten entfiel, reduzierte die autonome KI-Steuerung u.a. die Betriebsstoff- und Arbeitskosten und führte zu einem effizienten Rohstoffeinsatz. Bei der Herstellung qualitativ hochwertiger Produkte, die den Versandstandards entsprechen, reduzierte die autonome KI-Steuerung den Dampfverbrauch und die CO2-Emissionen um 40 % im Vergleich zur herkömmlichen manuellen Steuerung.

3. Reduzierte Arbeitsbelastung und verbesserte Sicherheit

Die autonome KI-Steuerung macht manuelle Eingaben durch die Bediener überflüssig. Dadurch wurde nicht nur die Arbeitsbelastung verringert und menschliches Versagen vermieden, sondern auch die psychische Belastung reduziert und die Sicherheit verbessert.

4. Stabilität des Modells der KI-Steuerung

Selbst nach Änderungen an der Anlage im Zuge eines routinemäßigen Stillstands zu Wartungs- und Reparaturzwecken konnte dasselbe Modell für die KI-Steuerung weiterverwendet werden.

Fazit

Im Laufe dieses einjährigen Feldversuches bei Eneos Materials hat sich die autonome KI-Steuerung als ein robustes System erwiesen, das das ganze Jahr über eine stabile Leistung erbringen und den Betrieb optimieren kann. Das Unternehmen wird die Anwendung dieser KI-Lösung auf andere Arten von Prozessen und Anlagen prüfen und weiter daran arbeiten, die Produktivität zu verbessern und Energie zu sparen, indem es den Umfang der Autonomisierung erweitert.

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