Revolucionaria tecnología de gemelos digitales mejora la eficiencia energética

Un equipo de científicos de la Universidad de Sharjah desarrolló una innovadora tecnología de gemelos digitales destinada a replicar la energía renovable almacenada en tanques, lo que mejora significativamente su eficiencia y confiabilidad. Los detalles de esta invención, denominada "gemelo digital basado en datos", fueron presentados en un artículo publicado en la revista Energy.

La autora principal, Concetta Semeraro, profesora asistente en el Departamento de Ingeniería Industrial y de Gestión de la universidad, explicó: "Nuestro estudio presenta un gemelo digital basado en datos, una réplica virtual de un sistema físico real, diseñado para sistemas de Almacenamiento de Energía por Aire Comprimido (CAES)".

El modelo de simulación digital utiliza sensores, análisis estadístico y aprendizaje automático (específicamente, Análisis de Conceptos Relacionales) para detectar signos tempranos de fallas antes de que se conviertan en problemas serios. Los sistemas CAES ofrecen una solución sostenible para almacenar energía renovable excedente al comprimir aire en tanques y liberarlo posteriormente para generar energía bajo demanda. Sin embargo, su rendimiento puede verse comprometido por problemas como fugas de aire, fricción mecánica o sobrecargas en el generador, lo que reduce la eficiencia y confiabilidad.

Los autores del estudio indicaron: "Este trabajo presenta la implementación experimental de un gemelo digital para un sistema CAES, utilizando un sistema de sensores diseñado para detectar fallas mediante la recopilación de lecturas del sistema bajo diversas condiciones".

El modelo virtual identifica patrones de datos operativos, como temperatura, presión y voltaje, y los almacena en una biblioteca de patrones. Semeraro agregó: "Estos patrones forman una arquitectura modular y reutilizable, lo que significa que una vez que un patrón es reconocido y catalogado, puede aplicarse o extenderse a otros sistemas con un rediseño mínimo".

El estudio demostró que la versatilidad del enfoque del gemelo digital sugiere su potencial aplicación para abordar diversos desafíos en los sistemas CAES, y la metodología empleada promete adaptarse a otros sistemas. Los investigadores reportaron que su gemelo digital diseñado puede reflejar continuamente el sistema CAES en tiempo real. Su modelo virtual, afirmaron, está equipado con sensores basados en Arduino y ha sido validado experimentalmente para garantizar su precisión y confiabilidad.

Un aspecto clave del estudio es cómo el gemelo digital actúa como un espejo inteligente de su homólogo físico, con la capacidad de predecir problemas potenciales antes de que ocurran y monitorear constantemente el sistema para detectar anomalías en tiempo real. Además, el gemelo digital puede funcionar eficazmente sin recurrir a grandes volúmenes de datos o computación costosa. En cambio, aprovecha el aprendizaje automático no supervisado, lo que significa que puede identificar patrones a partir de datos preetiquetados, lo que Semeraro describe como "una gran ventaja en entornos industriales".

Los científicos afirmaron que construyeron y probaron un sistema CAES completamente operativo para demostrar que su gemelo digital puede detectar fugas y fallas en tiempo real. "Al prevenir fallas y optimizar operaciones, este gemelo digital ayuda a reducir costos de mantenimiento y aumentar la confiabilidad de la energía renovable", enfatizó la autora principal.

Los autores destacaron numerosas implicaciones prácticas y aplicaciones del mundo real de su gemelo digital, señalando su potencial para mejorar significativamente el rendimiento del sistema energético. Al permitir la detección temprana de fugas y problemas mecánicos, el modelo ayuda a minimizar el tiempo de inactividad y prevenir pérdidas energéticas costosas.

Al aplicar principios de mantenimiento inteligente, los operadores pueden recibir alertas tan pronto como el sistema presente un comportamiento anormal, lo que permite un mantenimiento predictivo en lugar de reparaciones reactivas. Semeraro concluyó: "La arquitectura del sistema se basa en patrones de diseño modulares: componentes de software y datos reutilizables que pueden reconfigurarse o ampliarse fácilmente para nuevos sistemas. Esto asegura que las mejoras en una aplicación energética puedan transferirse directamente a otras, reduciendo drásticamente el tiempo y costo de desarrollo".

El diseño es modular y reutilizable, ofreciendo escalabilidad a nivel de sistema con la posibilidad de aplicar la misma arquitectura a otros sistemas energéticos, como baterías, turbinas o unidades de almacenamiento de hidrógeno, con una recalibración mínima, según los autores. "La metodología del gemelo digital propuesta integra la adquisición de datos en tiempo real, técnicas de modelado basadas en datos y formalización de la biblioteca de patrones para mejorar el diseño del gemelo digital e identificar fallas potenciales", señalaron los autores.

La metodología ofrece un enfoque holístico que combina algoritmos de aprendizaje automático no supervisado con una biblioteca de patrones estructurada para mejorar el diseño y adaptabilidad del gemelo digital, enfatizó Semeraro.

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