Rotary Cement Kiln: A Review to The Control by Expert Systems
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Instituto Tecnológico Metropolitano (ITM)
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This article presents a review of research carried out using different control strategies applied in rotary cement kilns, a system where clinker is manufactured, an essential material for cement production. This exploration mentions studies that have been developed from the eighties to the present, highlighting in each one the control methodology used, the benefits obtained in the process and its future applications, in order to provide the reader with a global vision of the use of control techniques for rotary cement kilns and how scientific advances, over the years, have contributed to this industry in the efficiency and improvement of its production processes; therefore, contributions and control methods such as expert systems (ES), model predictive control (MPC), artificial neural networks and fuzzy logic are mentioned. At the end of the aforementioned review, it is inferred that artificial intelligence and industry 4.0 technologies that are currently available such as cloud computing, the processing of large volumes of data, the use of digital twins, the execution of machine learning algorithms and it’s prediction tools, together with the application of ES and other control techniques mentioned, would allow advanced control, which can respond satisfactorily to current production needs and offer multiple benefits such as response time control, stability, and improvements in production and material quality in a rotary kiln.
Este artículo presenta una revisión de investigaciones realizadas mediante diferentes estrategias de control aplicadas en hornos cementeros rotatorios, sistema donde se da la fabricación de clínker, material indispensable para la elaboración del cemento. Esta exploración menciona estudios que se han desarrollado desde los años ochenta hasta el presente, destacando en cada una la metodología de control utilizada, los beneficios obtenidos en el proceso y sus futuras aplicaciones, esto con el fin de brindar al lector una visión global del uso de técnicas de control para hornos cementeros rotatorios y de cómo los avances científicos, con el paso de los años, han contribuido a esta industria en la eficiencia y mejora de sus procesos productivos; por tanto, se mencionan aportes y métodos de control como sistemas expertos (SE), control predictivo basado en modelo (MPC), redes neuronales artificiales y lógica difusa. Al finalizar la mencionada revisión se infiere que tecnologías de inteligencia artificial y de la industria 4.0 que se tienen actualmente como la computación en la nube, el procesamiento de grandes volúmenes de datos, el uso de los gemelos digitales, la ejecución de algoritmos de aprendizaje automático (machine learning) y sus herramientas de predicción, junto con la aplicación de SE y demás técnicas de control mencionadas, permitirían realizar un control avanzado, que pueda responder de forma satisfactoria a las necesidades de producción actuales y ofrecer múltiples beneficios como el tiempo de respuesta del control, la estabilidad, y mejoras en producción y calidad del material en un horno rotatorio.
Este artículo presenta una revisión de investigaciones realizadas mediante diferentes estrategias de control aplicadas en hornos cementeros rotatorios, sistema donde se da la fabricación de clínker, material indispensable para la elaboración del cemento. Esta exploración menciona estudios que se han desarrollado desde los años ochenta hasta el presente, destacando en cada una la metodología de control utilizada, los beneficios obtenidos en el proceso y sus futuras aplicaciones, esto con el fin de brindar al lector una visión global del uso de técnicas de control para hornos cementeros rotatorios y de cómo los avances científicos, con el paso de los años, han contribuido a esta industria en la eficiencia y mejora de sus procesos productivos; por tanto, se mencionan aportes y métodos de control como sistemas expertos (SE), control predictivo basado en modelo (MPC), redes neuronales artificiales y lógica difusa. Al finalizar la mencionada revisión se infiere que tecnologías de inteligencia artificial y de la industria 4.0 que se tienen actualmente como la computación en la nube, el procesamiento de grandes volúmenes de datos, el uso de los gemelos digitales, la ejecución de algoritmos de aprendizaje automático (machine learning) y sus herramientas de predicción, junto con la aplicación de SE y demás técnicas de control mencionadas, permitirían realizar un control avanzado, que pueda responder de forma satisfactoria a las necesidades de producción actuales y ofrecer múltiples beneficios como el tiempo de respuesta del control, la estabilidad, y mejoras en producción y calidad del material en un horno rotatorio.