Monitoraggio, controllo ed ottimizzazione dei processi industriali: 700mila euro dalla UE per 6 progetti in ambito siderurgico
La Commissione Europea destina oltre 700.000 euro per la ricerca della Scuola Superiore Sant’Anna finalizzata all’ottimizzazione di processi industriali in campo siderurgico.
Importante successo del team di Valentina Colla che, nell’ambito dell’ultima call for proposals per i settori industriali dell’acciaio e del carbone, ha ottenuto il finanziamento di ben 5 progetti da parte del Research Fund for Coal and Steel (RFCS). Un risultato davvero significativo considerando che i progetti approvati in tutta Europa sono stati solo 31. E poiché nel 2018 ha preso avvio un ulteriore progetto della precedente call, sono 6 i progetti attivati nell’anno dalla Scuola Sant’Anna in questo settore; tra questi anche uno coordinato dalla Scuola, sotto la responsabilità di Valentina Colla.
Le proposte finanziate condotte dall’equipe di Valentina Colla, coordinatrice del Centro Information and Communication Technologies for COmplex Industrial Systems and Processes ICT-COISP dell’Istituto TeCIP, vertono su temi centrali per il sistema Europa: qualità dei prodotti manifatturieri, impatto ambientale dei processi produttivi e nuove tecniche di produzione.
Progetti chiave per un settore strategico dell’industria di processo in Europa, con risultati in gran parte trasferibili ad altri settori. Tramite queste nuove attività e quelle già in corso, finanziate dall’Unione Europea e da aziende private, la Scuola Sant’Anna mira a confermarsi soggetto di primo piano nella metallurgia e nell’ingegneria industriale del continente.
A seguire una breve descrizione dei progetti attivati:
CyberMan4.0 mira al miglioramento del processo di manutenzione nella gestione di macchinari ed impianti tramite l'integrazione di produzione e business. L’obiettivo è quello di sviluppare un modello innovativo che porti dalla manutenzione preventiva alla manutenzione predittiva, tenendo in conto la flessibilità e il tempo di attività della macchina, le diverse tipologie di produzione, nonché la qualità e i costi del prodotto. Per raggiungere l’ambizioso obiettivo, verranno sviluppati sia sensori che software e verranno impiegate tecniche di intelligenza artificiale per analizzare e sfruttare congiuntamente dati di processo e dati inerenti la qualità del prodotto. Saranno svolti test su scala industriale in tre casi studio; nel progetto, coordinato dalla dott.ssa Colla, sono coinvolti 8 partner europei, tra cui le multinazionali ArcelorMittal e Tata Steel.
WHAM vuole portare avanti un nuovo approccio all'efficienza delle reti idriche industriali, riducendo il consumo di acqua e aumentandone il riutilizzo. Verranno testate tecniche innovative di trattamento delle acque e un sistema di supervisione, trasferibile a diverse realtà industriali, che riesca ad evidenziare perdite di acqua e malfunzionamenti dei sistemi idrici. Tale sistema integrato consentirà considerevoli risparmi idrici ed energetici, dal momento che emungimento, trattamento e scarico delle acque industriali portano oggi a consumi non trascurabili.
NewTech4Steel mira a sviluppare metodologie avanzate per il monitoraggio dei processi siderurgici tramite tecnologie big-data, anche basate su tecniche di Intelligenza Artificiale, così da sfruttare la grande mole di dati raccolti in impianto per estrarre informazioni salienti. L’obiettivo è verificare e predire la qualità del prodotto negli stadi intermedi e finali della lavorazione, al fine di permettere agli operatori interventi volti sia all’incremento della qualità che ad evitare difetti sui prodotti. Verranno affrontati casi studio relativi a differenti impianti siderurgici in Europa, fra i quali lo stabilimento AFERPI di Piombino, dove troveranno applicazione gran parte degli strumenti sviluppati.
Quality4.0 si propone di supportare un nuovo livello di collaborazione fra cliente e fornitore, tramite l’integrazione delle informazioni sulla qualità del prodotto (laminati piani in acciaio) durante l’intera catena produttiva. Il ruolo del team di Scuola Sant’Anna è focalizzato sullo sviluppo e sulla applicazione di tecniche di Intelligenza Artificiale per l’elaborazione di dati relativi alla qualità del prodotto, raccolti direttamente nell’impianto produttivo. Vari casi relativi a stabilimenti siderurgici europei sono al centro del progetto, fra i quali lo stabilimento ILVA di Taranto.
i3upgrade ambisce a progettare due nuovi reattori flessibili per produrre, rispettivamente, metano e metanolo dai gas prodotti negli impianti siderurgici, attraverso l’integrazione di idrogeno prodotto da fonti rinnovabili e ottimizzando gli schemi operativi tramite metodologie di controllo del processo. Vengono dunque ottenuti prodotti ad alto valore aggiunto riducendo le emissioni gassose. All’interno del progetto, il gruppo della dott.ssa Colla svilupperà modelli matematici per predire la dinamica dei diversi processi produttori di gas e le caratteristiche di tali gas e si occuperà dello sviluppo di un controllore per l’utilizzo ottimale dei gas di processo, basandosi su tecniche di machine learning appositamente pensate per il mercato dell’energia.
TrackOpt ha come obiettivo l’implementazione nelle acciaierie di un sistema di tracciamento delle siviere per tutti gli stadi della lavorazione dell’acciaio liquido, utilizzando congiuntamente sensoristica avanzata e logiche Artificial-Inteligence-based. Il progetto prevede la realizzazione di un sistema full-scale presso lo stabilimento Ferriere Nord S.p.A. di Osoppo (UD) e l’utilizzo da parte dell’equipe TeCIP di tecniche di machine learning per la elaborazione dei dati e la ottimizzazione della logistica all’intero del processo produttivo.
