TWOJA PRZEGLĄDARKA JEST NIEAKTUALNA.

Wykryliśmy, że używasz nieaktualnej przeglądarki, przez co nasz serwis może dla Ciebie działać niepoprawnie. Zalecamy aktualizację lub przejście na inną przeglądarkę.

 

Katedra Techniki Cieplnej

Grant na badania inteligentnych systemów sterowania elektrofiltrami

Data: 11.04.2025

Mgr inż. Karol Nycz i dr inż. Piotr Piechota z Katedry Techniki Cieplnej zostali laureatami konkursu wydziałowego „Wspieramy Młodych Naukowców 2025”. Projekt naukowy pt. „Badania nad optymalizacją zasilania modelu elektrofiltru poziomego w celu ograniczenia zużycia energii elektrycznej” znalazł się w gronie pięciu nagrodzonych w tegorocznej edycji konkursu.

Planowane badania mają na celu przeprowadzenie symulacji pracy elektrofiltra w celu zebrania danych eksperymentalnych, opracowanie modelu opisującego pracę laboratoryjnego odpylacza przy użyciu algorytmów wykorzystujących sztuczną inteligencję oraz wykonanie optymalizacji jego pracy przy zastosowaniu zaawansowanych algorytmów optymalizacyjnych (Algorytmy Genetyczne, Optymalizacja Rojowa).

Pomimo globalnych trendów związanych z dekarbonizacją przemysłu oraz wzrostem udziału OZE w energetyce, konwencjonalne elektrownie muszą nadal działać w okresie przejściowym, zapewniając ciągłość dostaw energii. Kluczowe jest jednak minimalizowanie ich szkodliwego wpływu na środowisko. Aktualnie w Polsce zastosowanie znajdują zaawansowane instalacje odpylania i redukcji emisji zanieczyszczeń gazowych (deSOx, deNOx, deHg). Do odpylania spalin najczęściej wykorzystywane są elektrofiltry, cenione za wysoką skuteczność i niskie opory przepływu. Ich prawidłowe działanie ma istotne znaczenie dla ograniczenia emisji pyłów i rtęci związanej z pyłami (Hg(p)).

Tradycyjne metody sterowania elektrofiltrami mają swoje ograniczenia, dlatego coraz większe znaczenie zyskuje nowoczesne podejście, w tym uczenie maszynowe i zaawansowane algorytmy optymalizacyjne. Złożoność zjawisk zachodzących w elektrofiltrach sprawia, że wciąż brakuje kompleksowych modeli opisujących ich działanie. W praktyce wykorzystuje się uproszczone modele (np. model Deutscha), jednak dla optymalizacji pracy elektrofiltrów bardziej obiecujące są inteligentne systemy nadzoru, oparte na matematycznych modelach i sztucznej inteligencji. Zastosowanie takich systemów, zwłaszcza opartych o modele predykcyjne i algorytmy optymalizacji, pozwala na dynamiczne sterowanie parametrami elektrofiltra, zwiększając jego efektywność i zmniejszając zużycie energii. Takie rozwiązania mogą istotnie wspierać przemysł energetyczny w realizacji celów ekologicznych, przy jednoczesnym zapewnieniu ekonomicznie uzasadnionych kosztów.

Gratulujemy!

Politechnika Wrocławska © 2025

Pliki cookies
Na naszych stronach korzystamy z plików cookies. Służą one do celów statystycznych, wykorzystania usług serwisów społecznościowych oraz poprawy dostępności i jakości treści. Na stronach wymagających logowania cookies są wykorzystywane do utrzymania sesji użytkownika. Dane osobowe zebrane w ten sposób wykorzystujemy do celów własnych. Mogą być one przekazywane innym podmiotom w celach statystycznych lub dla funkcjonowania narzędzi serwisów społecznościowych.
Administratorem danych osobowych jest Politechnika Wrocławska z siedzibą przy Wybrzeżu Wyspiańskiego 27 we Wrocławiu. Dotyczy to wszystkich sytuacji gdy uczelnia decyduje o celach i sposobach przetwarzania danych osobowych. Więcej  informacji w dziale polityka prywatności

Akceptuję