Caso de uso: Optimización de proceso químico en reactor

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optimización de un proceso químico

El problema de la optimización de un proceso químico en reactor

 

Una planta química que se enfrenta al desafío de producir un compuesto específico en un reactor de alta capacidad. Este proceso es altamente complejo, con múltiples parámetros ajustables como la temperatura, la velocidad de agitación y la concentración de reactivos. Además, las reacciones químicas son altamente sensibles a las condiciones ambientales y a la variabilidad de las materias primas.

Hasta ahora este proceso estaba completamente supervisado por diferentes ingenieros o un equipo de operadores. En este post vamos a ver como conseguir la optimización de proceso químico en reactor.

 

Prueba de concepto

 

Primero, se desarrolla un entorno de simulación que representa el comportamiento del reactor de manera realista. Este entorno permite al agente RL (el modelo IA) interactuar con el reactor virtualmente, proporcionándole información en tiempo real sobre las condiciones y parámetros del proceso. A partir de esta información, el agente toma decisiones sobre qué acciones realizar con el objetivo de maximizar la producción del compuesto objetivo.

 

Durante el proceso de entrenamiento, el agente inicia con políticas de decisión aleatorias y, a través de ciclos repetitivos, realiza diversas pruebas y ajustes en el reactor virtual. Cada acción del agente conlleva una consecuencia en el rendimiento del proceso, otorgándole una recompensa positiva o negativa según los resultados obtenidos. La naturaleza del aprendizaje por refuerzo permite que el agente aprenda de sus errores y encuentre las condiciones óptimas para producir el compuesto de manera eficiente.

 

Producto mínimo viable

 

Una vez que el agente ha alcanzado un nivel de rendimiento satisfactorio en la simulación, se procede a una fase de implementación progresiva en el reactor real.

 

Inicialmente, se utiliza de forma manual y supervisada para ganar confianza en su capacidad para tomar decisiones óptimas. El equipo de operadores y expertos en el proceso químico trabajan junto al agente, validando sus acciones y asegurándose de que las decisiones que toma son coherentes con los resultados esperados.

 

A medida que el agente demuestra su eficacia y se logra una mayor confianza en su capacidad, se pasa a una fase semi-automática. En esta etapa, el operario sigue tomando decisiones sobre si hacer caso a las recomendaciones del agente o no. Sin embargo, el agente ahora se conecta directamente con los diferentes sistemas de control y tiene la capacidad de realizar los cambios sobre dichos sistemas

 

 

 

Versión final y resultado

 

Finalmente, después de comprobar que el agente es capaz de operar con un alto nivel de precisión y eficiencia, se implementa completamente en el reactor para funcionar de forma autónoma. El agente se encarga ahora de gestionar el proceso químico en tiempo real, ajustando los parámetros y tomando decisiones críticas de manera automática, sin requerir intervención humana continua.

 

Esta transición gradual, desde el uso manual hasta la autonomía total, asegura que el sistema funcione de manera segura y confiable. Además, permite que el equipo de operadores se familiarice con el funcionamiento del agente y comprenda cómo interactuar con él en caso de situaciones excepcionales o nuevos desafíos.

Los resultados son un aumento significativo en la producción del compuesto objetivo, reducción de costes operativos y una mayor estabilidad en la calidad del producto final.

 

Como siempre, para mantener el secreto industrial, los datos mostrados aquí están alterados y/o anonimizados.

Por lo tanto… todo está basado en hechos reales excepto las partes que nos hemos inventado completamente 😉

 

Si te ha parecido interesante este caso de uso, y crees que podría aplicarse en tu caso, no dudes en agendar una reunión con nosotros.

Pilar Lara

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