FCC S.A. desarrolla modelo de sensor virtual para la predicción de la performance del tratamiento de efluentes amoniacales

Como gran aliada al movimiento de la Transformación Digital, Fábrica Carioca de Catalisadores cree que las tecnologías digitales son herramientas esenciales de soporte que agregan valor único y sigue su jornada para transformar datos en soluciones cada vez más intuitivas. 

Un ejemplo de eso, es la aplicación de soluciones en Machine Learning prever eventos futuros. En ese contexto, FCC S.A. desarrolló un modelo de sensor virtual para la predicción de la performance del tratamiento de efluentes amoniacales de la empresa. El modelo se basa en el entrenamiento de una red neural con histórico de datos del proceso. Los resultados del sensor son calculados y puestos a disposición en tiempo real para los softwares de seguimiento de proceso.

Esta aplicación reduce el tiempo de espera por nuevos resultados analíticos, confiriendo mayor precisión al seguimiento del proceso e inteligencia en los estudios de los impactos ambientales. También podrá ser una gran herramienta para eventos de falla de los instrumentos. Además, forma parte también de la metodología, la escalabilidad del proyecto con el fin de utilizar el mismo modelaje para otros sensores virtuales de la planta.