BBM Magazine Issue-Sayı: 51 April-Nisan 2022

64 ARTICLE • MAKALE BBM / NİSAN 2022 • APRIL 2022 chronized [1]. Thanks to an algorithm to be developed, it is possible to control together both flow rate and pressure, not only the flow rate. Artificial intelligence-based Jetmas- ter Deep series advanced process controllers reinforced with deep learning have such an algorithm. Filter Timer The operating logic of the devices that control the JPF bag cleaning process, called the fil- ter brain in the industry, remained as it was first developed by Büh- ler in 1979. Despite the intervening more than 40 years, jet filters are still controlled depending on time. Two parameters are used here. One de- termines waiting time (off time) and the other determines blow duration (on time). But, it is a completely out- dated control method. Even if the pressure is blown at a full 0.5 bar value at the beginning, then by the time, this value cannot be achieved in the normal time due to the ambi- ent and working conditions, clogging of blower filters, humidity, and tem- perature. For this reason, the time is set longer than it should be. In this case, blowing cannot be done immediately after the pressure becomes 0.5 bar, air continues to be produced. However, this produced air is exhausted through a safety relief valve to keep the tank pressure constant at 0.5 bar. In this case, air that will never be used is produced with the highest power consumption and thrown out by a relief valve. Existing timer controllers are very primitive and are the biggest cause of inefficiency in existing systems. The blower energy consumption that will occur if these devices are used is given in Figure 4. Instead of these time-referenced devices, much more advanced devices with artificial intelligence technology, such as Jetmaster, that can of- fer algorithms in which pressure and differential pressure com- binations are used together, should be used. With these de- vices, blowing can be done as soon as the pressure reaches 0.5 bar. In this way, inefficiency is completely eliminated. In ad- dition, the pressure can be set to the desired value according to the need. The blower energy consumption to be realized with artificial intelligence devices is given in Figure 4. debi ve basıncı birlikte kontrol etmek mümkündür. Derin öğrenmeyle takviye edilmiş, yapay zekâ tabanlı Jetmas- ter Deep serisi gelişmiş proses kontrol cihazları bu algo- ritmaya sahiptir. Fitre Beyni Sektörde filtre beyni olarak adlandırılan ve JPF torba temizleme sürecini kontrol eden cihazların çalışma man- tığı halen 1979 yılında Bühler tarafın- dan ilk geliştirildiği haliyle kalmıştır. Aradan geçen 40 yıldan uzun süre- ye rağmen jet filtreler zaman ayarlı olarak kontrol edilmektedir. Burada iki parametre kullanılmaktadır. Birisi torbalara ne kadar sürede bir üfleme yapılacağını diğeri ise her bir üfle- menin ne kadar süreceğini belirler. Bu kontrol yöntemi tamamen çağ dışı bir yöntemdir. Başlangıçta ba- sınç tam 0.5 bar değerinde üfleme yapılsa bile, zaman içerisinde üre- tim şartları gereği, blower filtreleri- nin tozlanması, nem ve sıcaklık gibi değerler sebebiyle normal sürede bu değer yakalanamaz. Bu sebeple süre olması gerekenden daha uzun olarak ayarlanır. Bu durumda basınç 0.5 bar olduktan hemen sonra hemen üfleme yapılamaz, hava üretilmeye devam edilir. Ancak üretilen bu hava, tank basıncını 0.5 bar’da sabit tutmak için bir emniyet tahliye valfinden dışarı atılır. Bu durumda hiç kullanılmayacak bir hava en fazla güç tüketilerek üretilmiş ve dışarıya atılmış olur. Mevcut zaman ayarlı kontrol cihazları oldukça ilkel bir yönteme olup, mevcut sistemlerde var olan verimsizliğin en büyük sebebidir. Bu cihazlar kullanılması halinde gerçekleşecek blower enerji tüketimi Şekil 4’te verilmiştir. Zaman referanslı çalışan bu cihazların yerine, Jetmaster gibi basınç ve fark basınç kombinasyonlarının birlik- te kullanıldığı algoritmalar sunabilen yapay zekâ tek- nolojili, çok daha gelişmiş cihazlar kullanılmalıdır. Bu cihazlar ile basınç tam 0.5 bar değerine ulaştığı anda üfleme yapılabilir. Bu saye- de verimsizlik tamamen or- tadan kalkar. Ayrıca basınç ihtiyaca göre istenilen de- ğere de set edilebilir. Yapay zekâ cihazlar ile gerçekle- şecek blower enerji tüketi- mi Şekil 4’te verilmiştir. Figure 2. Effect of Pressure on Energy Consumption Şekil 2. Basıncın Enerji Tüketimine Etkisi Figure 3. Energy Consumption When Using Classical Filter Timer Şekil 3. Klasik Zaman Ayarlı Filtre Beyinleri Kulla- nıldığında Enerji Tüketimi