Artificial-intelligence-model to optimize biocide dosing in seawater-cooled industrial process applications considering environmental, technical, energetic, and economic aspects

Abstract

[EN] This research introduces an Artificial Intelligence (AI) based model designed to concurrently optimize energy supply management, biocide dosing, and maintenance scheduling for heat exchangers. This optimization considers energetic, technical, economic, and environmental considerations. The impact of biofilm on heat exchangers is assessed, revealing a 41% reduction in thermal efficiency and a 113% increase in flow frictional resistance of the fluid compared to the initial state. Consequently, the pump’s power consumption, required to maintain hydraulic conditions, rises by 9%. The newly developed AI model detects the point at which the heat exchanger’s performance begins to decline due to accumulating dirt, marking day 44 of experimentation as the threshold to commence the antifouling biocide dosing. Leveraging this AI model to monitor heat exchanger efficiency represents an innovative approach to optimizing antifouling biocide dosing and reduce the environmental impact stemming from industrial plants.

[ES] Esta investigación presenta un modelo basado en Inteligencia Artificial (IA) diseñado para optimizar simultáneamente la gestión del suministro de energía, la dosificación de biocidas y la programación del intercambiadores de calor. Esta optimización tiene en cuenta consideraciones energéticas, técnicas, económicas y medioambientales. Se evalúa el impacto de la biopelícula en los intercambiadores de calor, lo que revela una reducción del 41% en la eficiencia térmica y un aumento del 113% en el consumo energético. eficiencia térmica y un aumento del 113% de la resistencia a la fricción del fluido en comparación con el estado inicial. estado inicial. En consecuencia, el consumo eléctrico de la bomba, necesario para mantener las condiciones hidráulicas aumenta un 9%. El nuevo modelo de IA detecta el punto en el que el rendimiento del intercambiador de calor empieza a disminuir. El modelo de IA recién desarrollado detecta el punto en el que el rendimiento del intercambiador de calor empieza a disminuir debido a la acumulación de suciedad. como umbral para iniciar la dosificación del biocida antiincrustante. Aprovechar este modelo de IA para monitorizar la eficiencia del intercambiador de calor representa un enfoque innovador para optimizar la dosificación de biocidas antiincrustantes. optimizar la dosificación de biocidas antiincrustantes y reducir el impacto medioambiental de las plantas industriales