Jsme partnerem centra energetických a environmentálních technologií

Cílem projektu CEET je nalézt řešení pro efektivní přeměnu alternativních paliv, odpadů a vedlejších produktů na využitelné chemické látky a užitečné formy energie. Projekt CEET však řeší i jejich uložení a efektivní využití s podporou nejmodernějších metod a technologií digitálního dvojčete v souladu s principy cirkulární ekonomiky. Projekt odstartoval v srpnu tohoto roku pod taktovkou profesora Stanislava Mišáka z Centra ENET VŠB-TUO a je naplánován na pět let. Vedle VŠB-TUO (Centrum ENET a IT4Innovations) jsou dalšími účastníky projektu i Ústav fyziky plazmatu AV ČR, v.v.i. a společnosti SMOLO a.s., APT, spol. s r.o. a ABB s.r.o.

IT4Innovations je odpovědné za tvorbu digitálního dvojčete CEET. Vývoj tohoto komplexního energetického systému umožní virtuální modelování vybraných provozních stavů celého technologického řetězce. Ten je složený ze zařízení na zpracování alternativního paliva a ze zařízení na separaci, filtraci a využití vodíku z těchto procesů (např. ve stanicích pro vodíkové automobily). Vybraný technologický řetězec bude matematicky definován do podoby virtuálního dvojčete pro vybrané provozní stavy a součástí virtuálního modelu bude i informační model budovy (BIM) pro celý testovací polygon.

„Digitální dvojče je softwarová (virtuální) kopie reálného systému, která umožňuje na dálku sledovat a vyhodnocovat stav reálného objektu. Digitální kopie není ale jen duplikát reality, neboť obsahuje, díky senzorům, i naměřená data o objektu a jeho stavu. Proto lze díky digitálnímu dvojčeti modelovat a vyhodnocovat různé scénáře, hledat slabá místa řešení, anomálie a nalézat optimální řešení, která lze posléze aplikovat při řízení reálného objektu. Digitální dvojče využívá mj. senzory, datové sítě a moderní predikční algoritmy, včetně metod umělé inteligence,“ vysvětluje Pavel Praks z Laboratoře pro náročné datové analýzy a simulace IT4Innovations. V rámci vývoje digitálního dvojčete CEET testujeme metody umělé inteligence rakouského projektu SymReg.at. Analyzujeme také metody automatizovaného strojového učení (AutoML). IT4Innovations má k dispozici velké množství metod strojového učení, vyvstává však otázka, kterou metodu použít a jak správně nastavit její parametry. Automatizované metody strojového učení pomáhají usnadnit výběr algoritmů strojového učení, doporučí vhodné nastavení parametrů i pre-processing dat a zlepšují schopnost detekovat složité vzory ve velkých datech (http://automl.info/automl). Výhodou je zpřesnění predikčních modelů, nevýhodou pak vysoká výpočetní náročnost. Nicméně, výpočty lze urychlit využitím superpočítačů IT4Innovations, na kterých testy metod mohou probíhat paralelně.

CO JE TO DIGITÁLNÍ DVOJČE?

Kořeny digitálního dvojčete sahají do 70. let minulého století, kdy při misi Apollo 13 došlo k výbuchu nádrže na kyslík a mise i posádka byly v ohrožení. NASA však měla věrnou maketu kosmické lodi, na níž byla nasimulována porucha i následné řešení, které bylo využito při opravě kosmické lodi. V dnešní době se místo maket používá počítačové modelování. Obdobně se vytváří například i digitální dvojče výrobního procesu. Senzory sledují stav zařízení, data jsou přenášena počítačovou sítí a ukládána do databáze. Díky matematickému modelu a informacím o historii i současném stavu zařízení lze v počítači mimo jiné nasimulovat celý výrobní proces, včetně opotřebení komponent a navrhnout mj. strategii optimální údržby.

Projekt č. TK03020027 CEET – Centrum energetických a environmentálních technologií je spolufinancován Technologickou agenturou ČR v rámci Programu na podporu aplikovaného výzkumu, experimentálního vývoje a inovací THÉTA