La tecnología HYPPOS AI permite estimar en tiempo real parámetros de calidad sin incorporar nuevos analizadores físicos
La empresa Hyperion Systems Engineering completó la implementación del sistema de sensores virtuales HYPPOS AI en la planta de producción de polipropileno de HELLENiQ ENERGY, ubicada en Tesalónica, Grecia, incorporando inteligencia artificial para estimar en tiempo real variables críticas de calidad del proceso sin necesidad de instalar nueva instrumentación analítica.
El sistema utiliza datos ya disponibles en la infraestructura existente de la planta para predecir parámetros como el índice de fluidez (Melt Flow Rate, MFR) y el contenido de solubles en xileno (XS), dos indicadores fundamentales para controlar las propiedades finales del polipropileno.
HYPPOS AI se integra con el sistema de control distribuido (DCS), las bases de datos en tiempo real, el sistema de gestión de información de laboratorio (LIMS) y otras plataformas operativas, generando estimaciones actualizadas cada pocos minutos.
La IA reduce la dependencia de los análisis de laboratorio
En los procesos petroquímicos, muchas variables de calidad solo pueden conocerse después de realizar ensayos de laboratorio, lo que introduce retrasos entre la operación de la planta y la disponibilidad de los resultados.
Los sensores virtuales Hyperion buscan cerrar esa brecha utilizando modelos de aprendizaje automático entrenados con datos históricos y variables de proceso para estimar continuamente esos parámetros durante la producción.
De esta manera, los operadores disponen de información prácticamente en tiempo real para ajustar las condiciones operativas, especialmente durante los cambios de grado del producto, cuando aumenta el riesgo de producir material fuera de especificación.
Menor desperdicio y mayor eficiencia operativa
Según los resultados presentados por HELLENiQ ENERGY, la implementación de Hyperion permitió alcanzar una reducción del 20 % en el material fuera de especificación, disminuir en 25 % el tiempo requerido para las transiciones de grado y generar un incremento estimado de 350.000 euros anuales en margen operativo.
La empresa también informó una reducción aproximada de 10.500 toneladas de CO₂ al año, atribuida al menor consumo de materias primas y energía derivado de una operación más estable y eficiente.
La implementación siguió un proceso gradual que incluyó estudios de viabilidad, definición de indicadores de desempeño, entrenamiento de modelos, validación frente a resultados de laboratorio y posterior integración con la interfaz operativa utilizada por el personal de planta.
La digitalización avanza hacia plantas más inteligentes
Hyperion explicó que HYPPOS AI forma parte de un programa internacional de despliegue que incluye proyectos piloto en Europa y futuras implementaciones en América Latina y Oriente Medio.
La compañía señaló que este tipo de soluciones permite mejorar la productividad utilizando la infraestructura existente, evitando inversiones significativas en nuevos analizadores de proceso.
El sistema combina algoritmos de aprendizaje automático con modelos de ingeniería de procesos para proporcionar estimaciones interpretables y compatibles con los requerimientos operativos de instalaciones industriales de operación continua.
FUENTE: https://www.hydrocarbonprocessing.com/
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