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La propuesta «Modelo de mantenimiento predictivo de aerogeneradores basado en la frecuencia del sonido (PREDICTIVOdB)», surge entre la preocupación y la inquietud de las empresas AUDIOTEC, ALTERTEC y GEVS quienes se desempeñan profesionalmente en este campo y quienes, detectan, por un lado, la proliferación de estudios por contaminación acústica en el entorno de las plantas por la ocupación de viviendas en el cinturón de estas y que por otra parte reclaman herramientas para trazar estrategias de mantenimiento donde el reto se orienta en obtener soluciones innovadoras de rápida implantación y bajo requerimiento (energía, cableados, autoalimentados, Wireless.) con un carácter económicamente competitivo.
La propuesta PredictivoDB propone la puesta en valor del análisis de frecuencias acústicas, para la optimización y el mantenimiento predictivo de aerogeneradores en servicio, como complementación razonable al mantenimiento predictivo mediante análisis de vibraciones convencional, y como punto de partida para una mejora del confort acústico en el entorno de los sistemas eólicos.
El resultado de PredictivoDB será un novedoso modelo predictivo basado en sensórica acústica y de vibración que proporcione información en tiempo real, para que los técnicos de mantenimiento planifiquen con objetividad los trabajos de mantenimiento y actúen en adelanto en aquellas situaciones de riesgo de avería, mejorando la disponibilidad de los aerogeneradores.
Empresas participantes:
Audiotec Ingenieria Acústica, Altertec Renovables, Fundación Cartif, Clúster De Hábitat Eficiente.
El objetivo principal del proyecto se centra en el desarrollo de un gemelo digital híbrido para llevar a cabo un control más eficiente de los principales procesos de tratamiento de aguas en EDAR, tratamiento secundario y terciario, focalizado en la eficiencia energética y la mejora del rendimiento de eliminación de contaminantes.
Empresas participantes:
FACSA, Electroingenium, Nabladot, Díez Antoñanzas Medioambiente, Zinnae.
Presupuesto del proyecto: 10.004 €
Investigación industrial.
Empresas participantes:
CAAR, Izquierdo Informática, Linde y Wiemann Zaragoza, Electroingenium, Predictland, Septer Krinein.
El objetivo del proyecto Bioconectica es llevar a un nuevo nivel de tecnología avanzada los procesos de fabricación y distribución de reactivos y kits de diagnóstico in-vitro de las empresas del sector de la biotecnología de la biotecnología sanitaria (salud del ser humano) para consolidar el fuerte crecimiento y mejora competitiva registrada por las empresas del conjunto del sector biotecnológico a raíz de las necesidades surgidas por la pandemia de covid-19, así como garantizar su resiliencia ante potenciales amenazas similares que puedan surgir en el futuro.
El proyecto planteado aspira a tener un impacto notorio en las empresas participantes, que representan a los diferentes eslabones de la cadena de valor asociada al sector biotecnológico: un fabricante de material de diagnostico in vitro y distribuidor especializado (BDR), una ingeniería especializada en optimización de procesos mediante la utilización de tecnologías de “Industria 4.0” (CYO Ingeniería) y un Centro Tecnológico (Itainnova) con capacidades de hacer un análisis de impacto ambiental y que aporte soluciones innovadoras para un desarrollo sostenible, planteando las siguientes acciones:
Empresas participantes:
Arahealth, CYO Proyectos, Ectos, Blackhills Diagnostic Resources, ITAINNOVA.
El modelo de sistema de trigeneración desarrollado, aprovecha el recurso solar para producir tanto electricidad como energía térmica (calor y frío), aumenta la contribución de recursos renovables a nivel de local y de edificios, disminuyendo la dependencia de combustibles fósiles, en línea con el objetivo europeo de neutralidad climática en 2050 y ratificado por PNIEC 2021/30. ENDEF oferta a nivel europeo plantas de este tipo, integrando bombas de calor reversibles de alta eficiencia con campos solares híbridos. En línea con las tecnologías digitales, se ha identificado que la implementación de estrategias de gestión y control inteligente de la planta es un conocimiento que proporcionaría un salto cualitativo del producto, dotando al sistema de adaptabilidad a distintas condiciones y modos de operación, maximizando el aprovechamiento del recurso solar y la producción energética del sistema. La planta piloto de trigeneración existente, en el contexto del proyecto, servirá como escenario de pruebas para la implementación de estrategias de gestión inteligente en subsistemas relevantes. Para la bomba de calor, el reto es la implementación de un sistema de accionamiento inteligente, que considere la previsión de variables relevantes del recurso solar y costes energéticos; lo cual supone el diseño y programación basado en estrategias de control predictivo, con algoritmos de decisión integrados a fuentes externas de predicción. Se optimizará la operación del campo solar híbrido, para maximizar su producción energética global en la planta. Se caracterizará de forma dinámica el comportamiento del campo solar bajo distintos modos de operación, incluyendo el modo de calentamiento, normalmente utilizado en sistemas solares térmicos, así como el modo enfriamiento radiactivo, de interés más reciente en el contexto de estas plantas, para realizar operaciones de enfriamiento nocturno y optimizar la producción energética global del sistema. La modelización integrada de la planta es también clave para potenciar la comercialización del sistema, aportando simulaciones y contribuciones energéticas renovables fiables a los clientes.
El proyecto incluye actividades de simulación de los diferentes subsistemas y simulación final de la planta integrada, con modelos simplificados que permitan analizar el comportamiento energético global en planta. Se utilizarán diferentes softwares y herramientas de simulación. Se evolucionará el sistema de visualización y monitorización, para proporcionar a los usuarios la información clave del sistema, en tiempo real, con un esquema de visualización basado en tecnologías digitales. Se incorporarán nuevas variables del sistema de gestión inteligente al sistema de monitorización existente, se implementará el esquema gráfico de la planta, y se programará el cálculo automatizado de indicadores de desempeño mensuales del sistema. Los futuros usuarios del sistema podrán realizar el seguimiento efectivo de la planta y mejorar su gestión global.
Empresas participantes:
Electroingenium, Endef y Clenar.
El proyecto pretende realizar un desarrollo experimental de una solución integral para la captura de datos de generación energética distribuida (eléctrica y térmica) de cada uno de los prosumers de la red, modelizando tanto el consumo esperado de cada una de los centros o comunidades, así como haciendo previsión de la generación en cada una de ellas. La solución incluye la optimización del balance energético (gestión almacenamiento en baterías eléctricas y térmicas, inyección de energía en la red, etc. y herramienta predictiva para O&M). También se monitoriza en tiempo real la instalación permitiendo una visión nítida del funcionamiento de esta y la futura utilización de BlockChain. Dentro del desarrollo se incluye un aplicativo de plataforma para el impulso y la gestión de comunidades energéticas. Teniendo en cuenta las producciones de energía renovable, los consumos de sus integrantes, la monitorización de ambos, cálculo de huella de carbono, cálculo de ahorros obtenidos, etc.
Empresas participantes: Elliot Cloud, Smart City, Switching Consulting.
Desarrollo de una plataforma digital para la mejora en la gestión integral de instalaciones solares fotovoltaicas de autoconsumo en entornos industriales y agrícolas.
Otros objetivos secundarios que se plantean en este proyecto son:
Empresas participantes:
Elliot Cloud, ITAINNOVA, AMB Energía y Servicios, Smart City.
Estudiar el desarrollo técnico de una plataforma digital para el proceso de compra-venta de gas en el mercado mayorista energético.
Organismos participantes:
Clenar
El nuevo panel solar híbrido de aire ECOAIR -capaz de generar electricidad y aire caliente para la calefacción- puede llegar a reducir entre 250-400 kgCO2 al año. Actualmente se trata de un prototipo muy avanzado que ya está siendo testado en varias instalaciones piloto. Sin embargo, como un paso previo a su comercialización, se necesita disponer de una herramienta de cálculo que evalúe y cuantifique la producción energética de estos paneles en función de las características de la instalación.
Esa solución se ofrece a través de la actuación SOFT-SOLAIRE, que desarrolla modelos de cálculo en tiempo real (combinando software fluidodinámico, CFD, y técnicas de inteligencia artificial para ofrecer resultados muy detallados con bajo coste computacional) para su aplicación a modelos energéticos. Como resultado, se obtendrá una herramienta de cálculo en tiempo real, sencilla de utilizar y personalizada a las necesidades de los usuarios.
Su uso está enfocado tanto a edificaciones nuevas como existentes, pero con especial foco en los edificios con la certificación passivhaus, cuyos planteamientos de control inteligente de la ventilación coinciden con el uso de los paneles solares híbridos de aire.
Empresas participantes:
Nabladot, Endef Engineering, Universidad de Zaragoza y Clenar
El objetivo de este proyecto es mejorar la sostenibilidad de un equipo de limpieza de gases: el recuperador térmico oxidativo (RTO) fabricado por Kalfrisa. Estos equipos se encargan de la eliminación de los compuestos orgánicos volátiles (COVs) en flujos de gases procedentes de procesos industriales muy diversos, desde la industria química o la fabricación de pellets de biomasa.
Muchos de los compuestos orgánicos volátiles industriales son tóxicos y cancerígenos, y están regulados y limitados por el Real Decreto 117/2003 que establece los límites máximos de emisión. Los RTOs se basan en oxidar térmicamente los COVs contenidos en gases de procesos. Para ello, los gases de proceso deben ser calentados hasta 800ºC, principalmente mediante recuperación de calor y mantenidos durante un tiempo de residencia en torno a un segundo. Posteriormente, se enfrían recuperando la mayor parte de la energía térmica que será utilizada en precalentar los gases de entrada. Aunque existen otras tecnologías para la eliminación de emisiones COVs, actualmente los RTOs son los equipos mayoritariamente utilizados para ello en más de un 90% de los casos gracias a su alta eficiencia de eliminación (superior al 98%).
El presente proyecto persigue ahondar en una todavía mayor sostenibilidad del RTO cambiando la fuente de la energía térmica y optimizando la regulación del proceso (control de tiempos de residencia de los gases, etc.).
Empresas participantes:
Kalfrisa, Electroingenium, Nabladot y Clenar
Los objetivos del desarrollo de este proyecto son:
Empresas participantes:
Fundación Hidrógeno, Clenar, Vea Global, Bodegues Sumarroca
El proyecto plantea la sustitución parcial de hasta un 30% del combustible utilizado actualmente (principalmente gas natural y gasoil) por hidrógeno en hornos, analizando todos aquellos aspectos que afectan a la propia combustión, y otras afectaciones que pueden suceder en el horno y en los equipos situados aguas abajo. Igualmente, se abordarán aspectos del suministro de hidrógeno, de una forma sostenible y rentable a medio-largo plazo, en los escenarios de implementación del H2 planteados por la Unión Europea.
En paralelo también:
Como resultado del proyecto, se espera diseñar, construir y realizar pruebas experimentales con un prototipo de horno híbrido capaz de consumir hidrógeno como combustible. Actualmente no existe en el mercado ningún equipo de estas características que aborde esta problemática.
Empresas participantes:
Kalfrisa, Fundación Hidrógeno y Clenar.
Desarrollo experimental para los sectores de soldadura y fabricación aditiva.
Empresas participantes:
AERA, Clenar, Vea Global, Alot Metal, UMEC e ITAInnova.
El proyecto ECOH2SYSTEM divide su implementación en 2 fases. La primera de ellas comprende todo el estudio previo y el estado del arte, para detectar focos industriales de consumo de Hidrógeno en las comunidades autónomas de Aragón y Cataluña, incluyendo el diseño conceptual del modelo de suministro para dar respuesta a la demanda especifica de empresas de sector farmacéutico, químico, producción de fertilizantes, logístico, de movilidad, entre otros, en la etapa de preparación del Hidrógeno y transporte. La segunda fase corresponde al diseño de detalle del modelo de suministro donde se contempla la instrumentación necesaria para el consumo de Hidrógeno renovable, la validación del modelo, pruebas y escalabilidad.
Empresas participantes:
VEA Qualitas, Movilidad APP, Fundación Hidrógeno y Clenar.
El objetivo principal de esta propuesta es el estudio de la viabilidad de la creación de una comunidad energética en el Campus Río Ebro, Zaragoza, constituidas por: Universidad de Zaragoza (7 edificios), Instituto Tecnológico de Aragón (2 edificios), Centro de Empresas e Innovación de Aragón (3 edificios). Otros objetivos secundarios que se plantean en este proyecto son los siguientes:
Empresas participantes:
Clenar.
El objetivo principal es desarrollar e implementar metodología de mantenimiento predictivo para dos tipos de plantas industriales que trasiegan gases industriales: recuperador de calor de alta eficiencia (RAF) y un oxidador térmico regenerativo (RTO). Las acciones de mantenimiento predictivo se enmarcan en la evolución 4.0 de la industria europea y vienen a complementar y mejorar las comúnmente realizadas hasta la actualidad: mantenimiento correctivo y preventivo. Para ello, se desarrollarán diferentes técnicas de análisis y tratamiento de datos tanto de proceso como de estado funcional de los equipos con el objeto de determinar patrones de funcionamiento y derivas en el tiempo que anticipen malfuncionamiento, averías, desgaste o fallos catastróficos. El estudio se realizará a dos niveles. Por una parte, se procesarán aquellos datos únicamente realizados con el estado funcional de los principales equipos de las plantas mencionadas. Por otra parte, se estudiará el funcionamiento de las plantas como un todo, analizando su rendimiento y variables de operación en apoyo a los gemelos digitales ya desarrollados para estas plantas y que servirán como referencia comparativa para analizar las desviaciones entre el punto óptimo y el real, observando las diferencias e identificándolas con averías de equipos o del funcionamiento de la planta como tal. Posteriormente, se integrarán modelos basados en técnicas de machine learning dentro del propio sistema de monitorización de la planta, utilizando para ello cálculo en la nube. La implementación de estas técnicas permitirá una reducción del mantenimiento innecesario y de las averías en los equipos, resultando en una mejora de la productividad y una reducción del tiempo de inactividad de la producción. Por lo tanto, dependiendo de la precisión del método de pronóstico que se aplique, el mantenimiento predictivo constituirá una mejora global de la eficiencia en contraste con las políticas de mantenimiento correctivo y preventivo que actualmente se aplican en KALFRISA.
Empresas participantes:
Kalfrisa, Electroingenium y Clenar
