Duy trì lò nung hoạt động ổn định và sử dụng nhiên liệu hiệu quả vẫn là bài toán khó dù các nhà máy xi măng đã đầu tư nhiều vào tự động hóa và hệ thống điều khiển. Công nghệ phân tích hình ảnh theo thời gian thực đang được áp dụng để tăng khả năng quan sát khu vực nung, nhận diện sớm các trạng thái bất thường và hỗ trợ người vận hành điều chỉnh quá trình.
Những biến động tại khu vực nung có thể ảnh hưởng đến tiêu hao nhiệt và sự ổn định của quá trình sản xuất clinker. Phân tích hình ảnh bằng các thuật toán trí tuệ nhân tạo (AI) giúp bổ sung dữ liệu trực quan về ngọn lửa, bụi và phân bố nhiệt, từ đó hỗ trợ nhận diện sớm thay đổi trong lò nung và đưa ra điều chỉnh phù hợp.
Bài toán ổn định vận hành lò nung
Các dây chuyền sản xuất clinker hiện được trang bị nhiều hệ thống tự động hóa và điều khiển quá trình, nhưng hiệu quả năng lượng của lò nung vẫn chịu ảnh hưởng đáng kể từ những biến động trong quá trình cháy và nung clinker. Một trong những nguyên nhân là khả năng quan sát trực tiếp các điều kiện bên trong lò còn hạn chế.
Tại nhiều nhà máy, người vận hành chủ yếu dựa vào các tín hiệu gián tiếp từ hệ thống điều khiển để đánh giá trạng thái khu vực nung. Đặc điểm của ngọn lửa, tình trạng bám phủ và phân bố nhiệt thường khó được định lượng liên tục, vì vậy việc đánh giá vẫn phụ thuộc đáng kể vào kinh nghiệm vận hành và khả năng kết hợp nhiều thông số của từng ca sản xuất.
Một hạn chế khác nằm ở độ trễ của dữ liệu chất lượng clinker. Các chỉ tiêu như hàm lượng vôi tự do và khoáng vật clinker thường được xác định thông qua phân tích trong phòng thí nghiệm. Khi kết quả được phản hồi, trạng thái của lò có thể đã thay đổi, khiến việc điều chỉnh nhiên liệu và các thông số vận hành mang tính phản ứng nhiều hơn.
Biến động nhiệt cũng là yếu tố ảnh hưởng trực tiếp đến hiệu quả sử dụng năng lượng. Việc lò thường xuyên chuyển qua lại giữa trạng thái nóng và lạnh làm gia tăng tiêu hao nhiên liệu và gây khó khăn cho việc duy trì điều kiện nung ổn định. Để hạn chế rủi ro đối với chất lượng clinker, người vận hành có thể duy trì nhiệt độ lò cao hơn mức cần thiết, từ đó làm tăng lượng nhiên liệu sử dụng.
Ngoài ra, sự thay đổi của cấp liệu, áp suất và lưu lượng khí, quá trình cháy cũng như các dao động trong vận hành có thể làm thay đổi trạng thái nhiệt của lò. Khi dữ liệu trực quan chưa được thu thập và phân tích liên tục, khả năng phát hiện sớm những thay đổi này sẽ bị hạn chế.
Sự khác biệt trong cách xử lý giữa các ca vận hành cũng có thể ảnh hưởng đến độ ổn định của lò. Do đó, bên cạnh các hệ thống điều khiển hiện có, việc bổ sung dữ liệu trực tiếp về trạng thái khu vực nung có thể giúp rút ngắn thời gian nhận diện và xử lý các bất thường.
Phân tích hình ảnh hỗ trợ điều khiển lò nung
Công nghệ phân tích hình ảnh theo thời gian thực bổ sung một lớp dữ liệu trực quan cho hệ thống điều khiển hiện có. Thông qua hình ảnh từ khu vực nung, các thuật toán có thể phân tích những đặc điểm mà người vận hành thường đánh giá bằng quan sát, sau đó chuyển thành các chỉ báo phục vụ quá trình điều hành.
Các thông số được phân tích có thể bao gồm hình thái ngọn lửa, độ sáng, cường độ bụi và phân bố nhiệt. Từ những dữ liệu này, hệ thống có thể nhận diện trạng thái của lò theo thời gian thực, chẳng hạn trạng thái ổn định, nhiều bụi hoặc quá nhiệt.
Hệ thống AI phân tích hình ảnh liên tục phân loại trạng thái lò nung để hỗ trợ người vận hành. (Nguồn: Ripik AI)
Khi phát hiện dấu hiệu lò quá nhiệt, cảnh báo sớm có thể hỗ trợ người vận hành xem xét giảm lượng than hoặc nhiên liệu cấp vào, đồng thời điều chỉnh phân phối không khí. Các thay đổi về áp suất và cấp liệu cũng có thể được thực hiện để đưa trạng thái nhiệt của lò trở lại vùng vận hành phù hợp, hạn chế tình trạng đốt quá mức kéo dài.
Đối với trạng thái nhiều bụi hoặc mất ổn định, dữ liệu hình ảnh có thể cung cấp thêm cơ sở để kiểm tra và điều chỉnh áp suất, quá trình cháy, tính ổn định của cấp liệu cũng như tỷ lệ phối hợp giữa không khí và nhiên liệu. Mục tiêu là duy trì ngọn lửa và quá trình truyền nhiệt ổn định hơn, qua đó hạn chế những biến động nhiệt không cần thiết.
Điểm đáng chú ý của phương pháp này là dữ liệu hình ảnh được thu thập liên tục thay vì chỉ dựa vào kết quả phân tích chất lượng sau một khoảng thời gian. Nhờ đó, người vận hành có thêm thông tin để nhận diện xu hướng thay đổi của lò và thực hiện điều chỉnh sớm hơn.
Hệ thống phân tích cũng có thể tích hợp với hệ thống điều khiển khả trình PLC và các hệ thống điều khiển quá trình hiện có. Trong những cấu hình phù hợp, dữ liệu phân tích có thể được sử dụng cho cơ chế điều chỉnh tự động trong các giới hạn vận hành đã xác định.
Theo hướng này, ứng dụng AI không thay thế hệ thống điều khiển hiện hữu mà bổ sung khả năng phân tích dữ liệu hình ảnh, giúp tăng mức độ quan sát và hỗ trợ quá trình ra quyết định. Khi trạng thái nhiệt được duy trì ổn định hơn, lò nung có điều kiện hoạt động gần vùng nhiệt tối ưu trong thời gian dài hơn, qua đó tạo dư địa để giảm biến động và nâng cao hiệu quả sử dụng nhiên liệu.
AI hỗ trợ nâng cao hiệu quả vận hành lò nung
Một trường hợp ứng dụng tại một dây chuyền lò nung quy mô lớn tập trung vào việc tăng khả năng quan sát khu vực nung và ổn định quá trình cháy. Hệ thống phân tích hình ảnh liên tục theo dõi hình thái ngọn lửa, độ sáng và cường độ bụi, qua đó phát hiện sớm các dấu hiệu bất thường để hỗ trợ người vận hành can thiệp.
Kết quả trước và sau khi ứng dụng Vision Analytics được tổng hợp như sau:
(Nguồn: Ripik AI)
Các số liệu của trường hợp ứng dụng cho thấy việc tăng khả năng quan sát và nhận diện sớm trạng thái lò đi kèm với thời gian vận hành ổn định hơn trong vùng nhiệt tối ưu và mức tiêu hao nhiệt riêng thấp hơn. Lượng than tiết kiệm được ghi nhận khoảng 350 tấn/tháng, tương đương khoảng 42.000 USD chi phí nhiên liệu mỗi tháng theo mức giá 120 USD/tấn.
Đây là số liệu từ một trường hợp ứng dụng cụ thể, vì vậy hiệu quả thực tế khi triển khai AI trong vận hành lò nung còn phụ thuộc vào đặc điểm thiết bị, nguyên liệu, nhiên liệu, dữ liệu vận hành và mức độ tích hợp với hệ thống điều khiển của từng nhà máy.
Việc đưa phân tích hình ảnh và trí tuệ nhân tạo vào vận hành lò nung vì vậy không chỉ hướng đến khả năng phát hiện bất thường, mà còn mở rộng nguồn dữ liệu phục vụ kiểm soát quá trình. Khi thông tin về trạng thái khu vực nung được cập nhật liên tục, người vận hành có thêm cơ sở để duy trì điều kiện nhiệt ổn định, hạn chế các chu kỳ quá nóng hoặc quá lạnh và sử dụng nhiên liệu hiệu quả hơn.
Nguồn tham khảo: Pinak Dattaray, Ripik AI, “Vision driven kilns”, World Cement, tháng 8/2026.
Cem.Info
