Искусственный интеллект — это способность технических средств выполнять творческие функции, которые традиционно считаются прерогативой человека. Речь идет о распознавании и понимании речи, решении инженерных задач, отслеживании ситуации и принятии решений на основе выявленных изменений, а также о других интеллектуальных функциях.
Это следующая, заметно более высокая ступень развития средств автоматизации. Традиционные контроллеры, схемы и механизмы работают по принципу простой логики: при изменении какого-либо параметра они формируют определенное регулирующее воздействие.
Технологии искусственного интеллекта позволяют учитывать сотни и тысячи факторов, генерировать множество решений и выбирать среди них наиболее эффективное. И здесь особое значение имеет навык «выбирать».
Действительно, одну и ту же проблему можно решить разными способами. Например, чтобы понизить расход приточного воздуха для конкретного помещения, можно создать дополнительное сопротивление в сети, частично закрыв регулирующий клапан, понизить скорость работы вентилятора или открыть параллельный регулирующий клапан так, чтобы увеличить расход воздуха по альтернативному направлению, а в нужном направлении — сократить.
Очевидно, что чаще всего используют первый способ — он представляется наиболее простым. Но он и наименее эффективный с энергетической точки зрения, поскольку приводит к увеличению энергопотребления системы. Во втором и третьем вариантах энергопотребление системы уменьшится, но возникнет риск разбалансировки.
И здесь можно предложить четвертый способ решения. Он будет представлять собой комбинацию трех предложенных выше: понизить скорость вентилятора и отрегулировать оба клапана так, чтобы во все помещения поступало требуемое количество воздуха. Едва ли хотя бы один специалист службы эксплуатации рискнет пойти по такому пути, так как решение задачи этим способом может занять не один рабочий день. В то же время при наличии умного контроллера и всех необходимых приводов такая задача будет решаться мгновенно.
Итак, искусственный интеллект оперирует большими массивами данных, умеет решать задачи различными методами, оценивая эффективность каждого из них, и выбирает наиболее оптимальный вариант.
Расчет систем вентиляции и кондиционирования при подборе, как правило, ведется для каждого помещения в отдельности. Полученные данные суммируются, к ним прибавляется 10–20% запаса — так получаются значения параметров, под которые подбирается климатическое оборудование.
Но на практике объекты практически никогда не работают в проектном режиме. Все сотрудники компании имеют право на отпуск — в среднем один месяц в году. Если говорить точнее, то 28 дней из примерно 250 рабочих. Это означает, что как минимум 11% времени в году человек не бывает на рабочем месте. С учетом больничных, командировок, встреч, удаленной работы и прочих факторов реальная средняя длительность пребывания человека на рабочем месте составляет не более 70% времени. Это означает, что остальные 30% времени климатические системы работают для этого человека впустую.
Кроме того, помещения на объекте можно разделить на рабочие и вспомогательные. К рабочим относятся офисы, кабинеты, вестибюль со стойкой регистрации и другие. К вспомогательным — коридоры, переговорные комнаты, комнаты приема пищи… В настоящее время системы вентиляции и кондиционирования воздуха рассчитываются исходя из того, что все эти помещения задействованы по максимуму. На самом же деле, если человек работает в своем кабинете, очевидно, что в переговорной или на кухне в этот момент он отсутствует. Но инженерные системы здания об этом не знают.
Можно привести и другие примеры, но вывод очевиден: на реальном объекте ситуация далека от проектной. В большинстве случаев проектные системы переразмерены и должны работать с неполной нагрузкой, при этом обслуживая помещения с переменной интенсивностью.
Для этого применяются усовершенствованные датчики движения или видеокамеры, способные отслеживать несколько человек одновременно и охватывать значительные площади. Сигнал с этих датчиков обрабатывается контроллером, который с учетом данных от аналогичных датчиков из других помещений формирует сигнал для управления производительностью вентилятора и проходным сечением регулирующих клапанов на входе в каждое помещение. Одновременно с этим происходит регулирование вспомогательных систем, например расхода воды для калориферов.
В случае с системами кондиционирования корректируется работа внутренних и наружных блоков. При отсутствии людей внутренние блоки переходят в экономичный режим и через некоторое время отключаются. При появлении людей работа системы кондиционирования возобновляется.
К примеру, в 2019 году интеллектуальная система вентиляции была запущена в мадридском метро. На первом этапе реализации проекта собирались данные о загруженности метро, интервалах между поездами, температуре воздуха и других параметрах в разные дни недели и в разное время суток. На основе этой информации был выработан наиболее эффективный алгоритм работы вентиляционных установок. Это не жесткий алгоритм. При помощи методов машинного обучения он постоянно корректируется и совершенствуется. По данным заказчика, благодаря нововведениям достигнуто не только снижение энергозатрат на вентиляцию на 25%, но и повышение качества воздушной среды на станциях.
Представляют интерес и исследования, касающиеся эффективности обогрева и охлаждения помещений. Если помещение в данный момент не используется, то поддерживать температуру в нем вроде бы и не требуется. Вместе с тем за время простоя температура может существенно отклониться от нормы, и, когда в помещении появятся люди, потребуется больше ресурсов, чтобы нивелировать разницу. Что же выгоднее — оставлять систему кондиционирования в режиме минимального энергопотребления во избежание больших колебаний температуры или же отключать ее, понимая, что при запуске она будет работать в режиме повышенной производительности?
Отчасти ответ зависит от длительности простоя — при длительном отсутствии людей выгоднее отключать систему. Но согласно расчетам и опытам этот вывод справедлив и в остальных случаях: постепенный прогрев и поддержание температуры менее выгодны, нежели экстренный быстрый прогрев. Таким образом, предпочтение следует отдавать отключению систем в помещении при отсутствии необходимости в них.
Заключение
Повсеместное применение различных датчиков для управления инженерными системами приведет к существенному снижению энергопотребления систем вентиляции и кондиционирования. Следующей задачей здесь станет создание самообучающейся системы управления зданием. Стоит отметить, что работы в данном направлении уже ведутся. Так, созданы самообучающиеся алгоритмы для распознавания лиц, образов, речи, почерка. По всей видимости, в ближайшем будущем стоит ожидать внедрения подобных алгоритмов и в инженерно-строительной отрасли с перспективой функционирования системы в полностью автоматическом режиме.
Приглашаем вас на обучение по направлениям:
СК3 - Сервис и техническое обслуживание систем кондиционирования и вентиляции
Курсы по вентиляции и кондиционированию — это уникальный шанс сделать апгрейд своих знаний и навыков до уровня «виртуоз». Курсы по ремонту кондиционеров рассчитаны на абитуриентов с различным уровнем знаний и профессиональной подготовки.
Практические занятия с 11 мая по 14 мая 2021
СК1 - Монтаж бытовых, полупромышленных и промышленных систем кондиционирования и вентиляции
Данный курс в первую очередь будет полезен для сотрудников монтажно-сервисных служб и рабочего персонала связанного с системами вентиляции и кондиционирования воздуха.
Практические занятия с 4 мая по 7 мая 2021
СП1 - Слесарь по ремонту и обслуживанию систем вентиляции и кондиционирования
Даже если у Вас нет опыта работы по ремонту и обслуживанию климатического оборудования, Вы можете пройти обучение в нашем центре, получить эту весьма востребованную профессию и затем без труда устроиться на работу.
Практические занятия с 31 мая по 11 июня 2021
МП1 - Монтаж кондиционеров и систем вентиляции
В настоящее время возрастает востребованность профессии «Монтажник систем вентиляции, кондиционирования воздуха, пневмотранспорта и аспирации». Потребность в такой профессии постоянно растет.
Подробнее о датах практических занятий Вы можете узнать в разделе Расписание.
Источник https://mir-klimata.info/iskusstvennyj-intellekt-v-klimaticheskoj-tehnike/