nablaDot ha participado en el proyecto europeo IGNITE, titulado oficialmente “HPC-based Efficiency Optimization of Industrial Fired Preheaters”, una iniciativa financiada por el programa Fortissimo Plus (FFplus). FFplus promueve la adopción de tecnologías de computación de altas prestaciones (HPC), inteligencia artificial y simulación avanzada por parte de pymes y startups europeas, con el objetivo de acelerar la innovación industrial.
El proyecto IGNITE se centra en el desarrollo de herramientas digitales para precalentadores industriales de combustión, con aplicación directa en el diseño, operación y mantenimiento de estos equipos. En concreto, el proyecto tiene como objetivo desarrollar un modelo en tiempo real del funcionamiento del precalentador y un modelo de mantenimiento predictivo, ambos integrables en un gemelo digital industrial.
Optimización energética de precalentadores industriales mediante HPC
Los precalentadores industriales de combustión son equipos clave en numerosos procesos térmicos. Su función principal es aprovechar energía térmica disponible, por ejemplo en gases de proceso o gases de combustión, para precalentar corrientes como el aire de combustión o fluidos de proceso. Esta recuperación de calor puede contribuir de forma significativa a mejorar la eficiencia energética industrial.
En función de las condiciones de operación, la temperatura de los gases disponibles, el diseño del equipo y el grado de integración térmica de la instalación, la mejora de eficiencia energética puede situarse habitualmente entre el 5 % y el 30 %. Por ello, optimizar el diseño y la operación de estos sistemas tiene un impacto directo en el consumo de combustible, las emisiones de CO₂ y la competitividad de los procesos industriales.
Limitaciones del diseño tradicional de precalentadores
Históricamente, el diseño de precalentadores industriales se ha basado en correlaciones semiempíricas, reglas de diseño consolidadas y la experiencia acumulada por los fabricantes. Aunque estas metodologías han sido útiles durante décadas, presentan limitaciones cuando se quieren abordar nuevos retos industriales, como:
- Cambios de combustible, por ejemplo de gas natural a hidrógeno;
- Escalado de equipos a nuevas capacidades;
- Análisis detallado de fenómenos de combustión, radiación y transferencia de calor;
- Integración del equipo en plataformas de monitorización o gemelos digitales;
- Desarrollo de herramientas de mantenimiento predictivo;
- Optimización del consumo de materiales y reducción del sobredimensionamiento.
Estas limitaciones pueden derivar en equipos sobredimensionados, mayores costes de fabricación, incremento del consumo de materiales como aceros de altas prestaciones, pérdida de eficiencia energética o menor capacidad para ofrecer servicios digitales avanzados a los clientes.
IGNITE: gemelos digitales, CFD, IA y modelos en tiempo real
IGNITE aborda estos retos mediante el uso combinado de simulación CFD, computación de altas prestaciones, inteligencia artificial, machine learning y modelos de orden reducido.
Los datos sintéticos necesarios para alimentar los modelos digitales se han generado mediante múltiples simulaciones CFD, ejecutadas de forma eficiente gracias al uso de HPC. Estos datos se han combinado con datos medidos para desarrollar herramientas capaces de mejorar tanto el diseño como la operación del precalentador industrial.
El objetivo no es únicamente realizar simulaciones detalladas, sino transformar esos resultados en herramientas digitales utilizables en entornos industriales reales. Esto incluye modelos suficientemente rápidos para operar en tiempo real, pero manteniendo una representación precisa del comportamiento térmico y fluidodinámico del equipo.
Consorcio del proyecto IGNITE
El consorcio de IGNITE está formado por tres entidades complementarias:
KALFRISA S.A.U.
Empresa fabricante de equipos térmicos industriales y usuario final de las herramientas desarrolladas.
nablaDot S.L.
Empresa experta en simulación avanzada, modelado físico, modelos de orden reducido y desarrollo de gemelos digitales industriales.
Instituto de Biocomputación y Física de Sistemas Complejos (BIFI), Universidad de Zaragoza
Centro de investigación que aporta capacidades de computación de altas prestaciones, análisis de datos y soporte HPC.
La ficha oficial de FFplus identifica a KALFRISA como End User, a BIFI como HPC Provider y a Nabladot como Technology Expert.
El papel de nablaDot en IGNITE
En este proyecto, nablaDot ha aportado su experiencia en simulación de fluidos, modelado físico y desarrollo de modelos de orden reducido para conectar simulaciones de alta fidelidad con herramientas digitales aplicables en planta.
Nuestra contribución se ha centrado en transformar conocimiento físico y datos procedentes de simulaciones avanzadas en un modelo en tiempo real del precalentador industrial. Este modelo está diseñado para apoyar decisiones de diseño, operación y mantenimiento, y para integrarse en un futuro gemelo digital del equipo.
El modelo desarrollado por nablaDot combina tecnologías como CFD, HPC, IA/ML y modelado reducido para representar de forma precisa el comportamiento del precalentador. Además, comparado con un modelo detallado y considerando recursos computacionales equivalentes, el modelo en tiempo real permite reducir el tiempo de cálculo en aproximadamente tres órdenes de magnitud.
Esta reducción del coste computacional es clave para trasladar resultados de simulación avanzada a aplicaciones industriales prácticas, como monitorización, evaluación de escenarios, optimización operativa y mantenimiento predictivo.
Impacto esperado: eficiencia energética, reducción de emisiones y digitalización industrial
El proyecto IGNITE puede tener un impacto relevante en la eficiencia energética y la digitalización de precalentadores industriales de combustión. Entre los resultados esperados destacan:
- Reducción del consumo de gas natural en estos equipos;
- Disminución de emisiones de CO₂ asociadas a la operación;
- Mejora del diseño de precalentadores industriales;
- Reducción de costes y materiales de fabricación;
- Evaluación del uso de hidrógeno como combustible;
- Desarrollo de servicios digitales basados en gemelos digitales;
- Incorporación de capacidades de mantenimiento predictivo.
En escenarios de aplicación industrial, se espera que estas herramientas contribuyan a reducir hasta un 30 % el consumo de gas natural de estos equipos, con un ahorro estimado de hasta 600 toneladas de CO₂ anuales por equipo, dependiendo de las condiciones de operación y del caso de uso.
Además, IGNITE permitirá avanzar hacia el diseño de precalentadores industriales preparados para nuevos combustibles, incluyendo mezclas con hidrógeno o hidrógeno como combustible principal. Esto resulta especialmente relevante en el contexto actual de descarbonización industrial y transición hacia procesos térmicos más eficientes y sostenibles.
Simulación avanzada para una industria más competitiva
IGNITE demuestra cómo la combinación de HPC, CFD, IA y gemelos digitales puede transformar el diseño y la operación de equipos térmicos industriales. Frente a metodologías tradicionales basadas únicamente en correlaciones y experiencia acumulada, las nuevas herramientas digitales permiten analizar el comportamiento del equipo con mayor precisión, reducir incertidumbres de diseño y ofrecer nuevos servicios de valor añadido.
Para nablaDot, este proyecto representa un ejemplo claro de nuestra capacidad para aplicar modelado físico, simulación avanzada y modelos reducidos a problemas industriales complejos, convirtiendo resultados de alta fidelidad en herramientas rápidas, robustas y útiles para la toma de decisiones.
Financiación
Este proyecto ha recibido financiación de la European High-Performance Computing Joint Undertaking (EuroHPC JU) bajo el acuerdo de subvención número 101163317. La Joint Undertaking recibe apoyo del Digital Europe Programme.
