Simulazione nell'industria di processo Dal gemello digitale al processo intelligente

Da decenni la simulazione è parte integrante del mondo dei processi: che si tratti di bilanci termici e di massa, cinetica delle reazioni, comportamento dei flussi o proprietà termodinamiche, molti aspetti vengono già analizzati virtualmente nella fase di progettazione. Tuttavia, il ruolo della simulazione sta cambiando. Ormai la simulazione accompagna l’intero ciclo di vita di un impianto: dalla ricerca e sviluppo, passando per la progettazione e la messa in servizio, fino al funzionamento operativo.

I processi nei settori della chimica, della biotecnologia e dell’industria farmaceutica sono spesso complessi, le materie prime e i prodotti costosi e le prove reali dispendiose. Inoltre, i requisiti in materia di efficienza energetica, risparmio delle risorse, flessibilità produttiva e time-to-market sono ormai sempre più elevati. La simulazione può essere d’aiuto in questo contesto per esaminare virtualmente diverse varianti, ridurre il numero di serie di prove e analizzare le condizioni operative prima che vengano implementate nell’impianto reale.

La simulazione classica dei processi è ormai consolidata da tempo nell’industria chimica. In particolare, i simulatori di flusso stazionari sono ormai uno standard nello sviluppo e nella progettazione di processi continui. Essi riproducono apparecchiature quali reattori, colonne, scambiatori di calore, pompe o compressori e calcolano il comportamento dell’intero processo sulla base dei bilanci di materia ed energia. Una base fondamentale è costituita dai modelli termodinamici e dalle banche dati relative alle proprietà fisiche delle sostanze.

La simulazione di flussi è una pratica consolidata

Le applicazioni spaziano dallo sviluppo del concetto al dimensionamento e alla valutazione delle varianti di impianto, fino all’ottimizzazione dei processi esistenti. Con una simulazione è possibile, ad esempio, esaminare in che modo una variazione nella composizione delle materie prime, nella pressione o nella temperatura influisca sulla resa, sul consumo energetico e sulla qualità del prodotto. Allo stesso modo, è possibile confrontare tra loro diverse modalità di gestione del processo. Nel frattempo, i sistemi sono stati ampliati per includere considerazioni di natura economica, energetica e, sempre più spesso, anche ecologica.

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Anche nel caso di impianti esistenti, la simulazione non si limita alla progettazione. Serve a sondare i limiti operativi, a individuare i colli di bottiglia o a valutare virtualmente le modifiche apportate al processo. In questo modo è possibile, ad esempio, verificare quali effetti potrebbero avere una maggiore produttività o una diversa qualità delle materie prime sulle fasi successive del processo.

La dinamica rende l'impianto reale più accessibile

Mentre una simulazione stazionaria prende in esame uno stato di funzionamento assestato, un modello dinamico descrive anche le variazioni nel tempo. Ciò consente di analizzare le procedure di avvio e arresto, le variazioni di carico, i guasti o le modifiche alla gestione del processo. Tali modelli possono essere utilizzati per sviluppare e testare strategie di regolazione o per verificare la logica di controllo e di sicurezza prima della messa in servizio. Anche i simulatori per l’addestramento degli operatori si basano su tali modelli. Gli operatori possono così esercitarsi sul comportamento di un impianto in condizioni operative normali e anomale, senza influire sulla produzione reale.

Il modello virtuale non è quindi più solo un calcolo ingegneristico, il cui risultato viene trasmesso alla disciplina successiva sotto forma di dati di progettazione. Idealmente, lo stesso modello, o almeno un insieme coerente di modelli, può essere utilizzato in diverse fasi del progetto.

Il passaggio al gemello digitale di processo

È proprio qui che ha inizio lo sviluppo del Digital Twin, che può essere utilizzato per il monitoraggio, le previsioni, le analisi di scenario o l’ottimizzazione. Le attuali ricerche considerano in particolare la combinazione di modello di processo, dati in tempo reale e procedure basate sui dati come elementi centrali di tali sistemi. Un gemello di processo di questo tipo può, ad esempio, ricavare dai dati operativi attuali uno stato del processo non misurabile direttamente, calcolare possibili stati futuri o simulare scenari “what-if”.

Il modello deve corrispondere alla realtà

Una grande sfida consiste nel creare un modello che descriva la realtà con sufficiente precisione, e questo con un dispendio di risorse ragionevole. A tal fine sono necessari dati affidabili sui materiali, parametri di processo, cinetiche di reazione e dati operativi. Tuttavia, gli impianti reali subiscono modifiche nel corso del loro ciclo di vita: gli apparecchi vengono sostituiti, le formulazioni modificate, le materie prime variano e le modalità operative vengono adattate. Di conseguenza, un modello creato una volta sola potrebbe non essere più aggiornato nel corso del tempo.

Anche un gemello digitale, in determinate circostanze, deve essere monitorato e aggiornato costantemente. Le ricerche attuali si concentrano quindi, tra l’altro, sull’apprendimento online, sulla valutazione dell’incertezza e sulla riduzione dei modelli, affinché i modelli complessi diventino sufficientemente veloci per le applicazioni in tempo reale, pur conservando al contempo la loro significatività.

Una seconda sfida riguarda l’integrazione dei dati. In un impianto di processo confluiscono dati provenienti da sistemi di controllo, historian, laboratorio, MES, ERP e sistemi di ingegneria. Questi dati presentano formati, strutture, timestamp e livelli di qualità diversi. Tuttavia, la qualità di un modello di simulazione dipende interamente dalla qualità dei dati con cui viene alimentato. A ciò si aggiungono i formati proprietari e i sistemi legacy esistenti.

La convalida come fattore determinante

Quanto più la simulazione si avvicina alle decisioni operative o relative alla qualità nel mondo reale, tanto più diventa importante la questione della validazione. Per un modello ingegneristico è sufficiente un livello di precisione diverso rispetto a quello richiesto per un gemello digitale che, ad esempio, supporti una decisione di produzione. Nel settore farmaceutico si aggiunge inoltre la prospettiva normativa. Pertanto, le ipotesi del modello, la qualità dei dati, le modifiche e i processi di validazione devono essere tracciabili.

Uno degli sviluppi più interessanti dei prossimi anni sarà sicuramente la combinazione tra simulazione e intelligenza artificiale: in questo contesto, i modelli meccanicistici integrano le conoscenze fisiche esistenti e possono così tenere conto, ad esempio, dei bilanci di materia ed energia o delle condizioni al contorno fisiche. L’apprendimento automatico, invece, è in grado di individuare correlazioni nei dati operativi reali che sarebbero difficili da modellare. In una fase successiva, un modello ibrido potrebbe quindi integrare entrambe le fonti di informazione.

La simulazione diventa un sistema che apprende

Ciò potrebbe comportare anche un cambiamento nel ruolo della simulazione. Anziché limitarsi a prevedere il comportamento di un impianto in condizioni definite, un sistema ibrido potrebbe apprendere continuamente dai nuovi dati operativi, tenendo conto al contempo dei limiti fisici.

Si delinea così un percorso che va dal progetto di simulazione isolato a modelli integrati. Una simulazione interamente digitale ha inizio nella fase di ricerca e sviluppo, accompagna la progettazione e la messa in servizio e viene successivamente riutilizzata per l’ottimizzazione e il funzionamento.