L’introduzione di tecnologie avanzate come il dispositivo edge W6 e il machine learning offre nuove opportunità per migliorare la gestione dei sistemi di refrigerazione: continua a leggere e scopri come.

L’accumulo di ghiaccio sugli scambiatori di calore rappresenta una sfida significativa per le applicazioni frigorifere, compromettendo l’efficienza energetica e la performance dei sistemi. Tradizionalmente, il controllo di questo fenomeno si basa su metodi statici che spesso risultano inefficaci e dispendiosi. Tuttavia, l’introduzione di tecnologie avanzate come il dispositivo edge W6 e il machine learning offre nuove opportunità per migliorare la gestione dei sistemi di refrigerazione. Utilizzando sensori IIoT e l’analisi dati in cloud, è possibile implementare strategie di controllo dinamiche che ottimizzano l’efficienza energetica e riducono i costi operativi, segnando un passo avanti verso un futuro più sostenibile e intelligente per l’industria del freddo.

Ghiaccio e Machine Learning

Uno dei problemi più ricorrenti con le applicazioni che utilizzano il circuito frigorifero, come pompe di calore o impianti per la surgelazione, è l’accumulo di ghiaccio sugli scambiatori. Questo fenomeno, causato dalla condensazione e solidificazione dell’acqua contenuta nell’aria sugli scambiatori di calore, influisce negativamente sui consumi energetici durante l’esercizio. Il ghiaccio può formarsi sugli scambiatori di una pompa di calore esposta all’aria aperta, utilizzata per riscaldare gli ambienti, o sugli evaporatori delle celle frigorifere destinate allo stoccaggio di derrate alimentari.

Il ghiaccio rappresenta un problema perché è un isolante: la sua conducibilità termica è di 5,2×10^(-4) kcal/ms°C, molto inferiore a quella dell’aria (5,5×10^(-6) kcal/ms°C). Questo compromette significativamente lo scambio termico, rendendo difficile il raggiungimento dei set point desiderati. Con il tempo, l’accumulo di ghiaccio aumenta, peggiorando ulteriormente la situazione.

Meccanismi di Controllo e Limiti Attuali

Per rilevare e contrastare la formazione di ghiaccio, attualmente si utilizzano sistemi di controllo che regolano la valvola termostatica per cercare di mantenere il set point di temperatura. Tuttavia, questo metodo può innescare un circolo vizioso: l’apertura dell’ugello per aumentare la portata del refrigerante può accelerare la formazione del ghiaccio se il fenomeno è già iniziato. Di solito, a intervalli di tempo prestabiliti, o tramite algoritmi di misura dell’efficienza, viene avviato uno sbrinamento, ma questo approccio può essere inefficiente. Se lo sbrinamento non è tempestivo, la performance diminuisce, mentre se avviene troppo presto, i consumi elettrici aumentano.

I ventilatori degli scambiatori d’aria, spesso controllati solo nello stato On/Off, potrebbero beneficiare di una strategia di controllo più raffinata. Misurare variabili come la back-emf e la corrente assorbita dal motore potrebbe permettere di rilevare l’accumulo di ghiaccio in tempo reale, ottimizzando così i tempi di sbrinamento e riducendo i consumi.

Machine Learning come Soluzione

L’attuale tecnologia basata su PLC standard e algoritmi statici non è sufficientemente dinamica per adattarsi a situazioni evolutive e cambiamenti improvvisi, come una variazione significativa dell’umidità in un ambiente refrigerato. Tuttavia, con l’uso di dispositivi edge come il W6, sensori IIoT avanzati e l’analisi dei dati in cloud, è possibile implementare una strategia di controllo più efficace.

Attraverso l’intelligenza artificiale e il machine learning, si possono analizzare enormi quantità di dati apparentemente scollegati e scoprire correlazioni inaspettate. Questo approccio permette di sviluppare nuove strategie di gestione basate sull’evoluzione continua delle condizioni operative. L’integrazione di questi dati con sistemi di machine learning consente agli esperti di progettare soluzioni innovative che ottimizzano l’efficienza e riducono la necessità di interventi di manutenzione.

L’applicazione di tecnologie avanzate come il machine learning nella gestione dei sistemi di refrigerazione rappresenta una rivoluzione nel settore. Grazie all’analisi e alla correlazione dei dati, è possibile migliorare significativamente l’efficienza energetica e ridurre i costi operativi. L’adozione di queste soluzioni non solo migliora le performance, ma contribuisce anche a una gestione sostenibile delle risorse, offrendo un futuro più verde e intelligente per l’industria del freddo.