Tập đoàn Shimizu / Giảm đáng kể tải điều hòa không khí trong phòng sạch, điều khiển tối ưu với AI

Tập đoàn Shimizu / Giảm đáng kể tải điều hòa không khí trong phòng sạch, điều khiển tối ưu với AI

    Tập đoàn Shimizu / Giảm đáng kể tải điều hòa không khí trong phòng sạch, điều khiển tối ưu với AI

    Sơ lược về hệ thống điều khiển điều hòa không khí bằng AI (do tập đoàn Shimizu cung cấp)

    Tập đoàn Shimizu đã phát triển một hệ thống điều khiển điều hòa không khí giúp tối ưu hóa lượng không khí sạch lưu thông trong phòng nhằm giảm tải cho điều hòa không khí trong phòng sạch. AI được sử dụng trong cơ chế điều khiển của hệ thống điều khiển điều hòa không khí sạch tiết kiệm năng lượng "Clean EYE" được phát triển nội bộ vào năm 2019. Nó kiểm soát đầu ra hoạt động của bộ lọc quạt (FFU) theo những thay đổi của môi trường trong nhà được cảm biến phát hiện và duy trì môi trường sạch sẽ đáp ứng mức yêu cầu với lượng năng lượng tối thiểu cần thiết.


     Clean EYE là hệ thống điều khiển điều hòa không khí phù hợp với môi trường sạch cấp độ sạch ISO từ 6 đến 8, được yêu cầu trong các nhà máy lắp ráp thiết bị sản xuất thiết bị điện tử. Nó bao gồm một cảm biến chuyển động loại hình ảnh, một cảm biến hạt phát hiện nồng độ của các hạt trong phòng và một thiết bị điều khiển điều chỉnh đầu ra của FFU dựa trên nhiều loại dữ liệu được phát hiện. Hiệu suất tiết kiệm năng lượng đạt khoảng 50% so với các hệ thống điều hòa không khí thông thường xác định lượng không khí lưu thông dựa trên lượng bụi tối đa tạo ra trong quá trình vận hành thiết bị.


    Hệ thống điều khiển điều hòa không khí được phát triển bổ sung chức năng học tăng cường sâu cho cơ chế điều khiển điều hòa không khí Clean EYE. AI ước tính độ sạch dư thừa hoặc thiếu hụt cho từng khu vực dựa trên dữ liệu môi trường trong nhà. Đầu ra hoạt động của FFU được tinh chỉnh tùy theo tình huống để giảm tải điều hòa không khí.


     Công nghệ phân tích CFD (động lực học chất lỏng tính toán) được sử dụng cho việc học tăng cường sâu của AI. Trước khi vận hành thực tế, dữ liệu đào tạo đã được tạo và một môi trường được xây dựng trong đó việc học trước có thể được thực hiện trong một không gian ảo. Thời gian học thông thường mất khoảng nửa năm từ đầu đến cuối, có thể rút ngắn xuống còn khoảng hai tháng.


    Bằng cách áp dụng AI để kiểm soát hoạt động của FFU, năng lượng vận chuyển cần thiết để làm sạch phòng giảm 30% so với hệ thống trước đó. Công ty dự định triển khai rộng rãi công nghệ này trong các dự án cải tạo và xây dựng cơ sở phòng sạch mới.

    Zalo
    Hotline