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Projeto IDI MOSIPO

Por CCENERGIA 30 Junho, 2023

Consórcio:
CCENERGIA | Universidade Évora | Universidade Beira Interior

Entidade líder do projeto
CCENERGIA

Parceiros
Universidade de Évora e Universidade da Beira Interior

Síntese

Projeto MOSIPO - Otimização do processo de pintura automóvel pelo desenvolvimento de modelos de simulação numéricos

A indústria automóvel enfrenta desafios tecnológicos permanentes para melhorar a sustentabilidade dos processos produtivos. O projeto MOSIPO concentra-se no processo mais relevante em termos de consumo energético do fabrico automóvel – a pintura e-coat.

Este projeto aborda diferentes linhas de investigação que possibilitam a implementação de técnicas de otimização energética. Uma das linhas de investigação a desenvolver baseia-se na criação de um smart digital twin do processo de cura e-coat que resulta da criação de um modelo CFD-Estrutural acoplado, integrado numa base de dados Artificial Neural Network-ANN, que permitirá assegurar os requisitos de qualidade ótimos da carroçaria. Outra das linhas de investigação recai na avaliação das possibilidades de descarbonização do processo de pintura pela modelação CFD de incineradores térmicos de COVs, para prever com rigor o desempenho otimizado destes equipamentos, que culminará num modelo simplificado para a operação e controlo do incinerador. Nesta análise serão explorados os impactos da incorporação do hidrogénio como vetor energético para o processo produtivo.

O modelo integrado simplificado (Modelo 0D) integrará as linhas de investigação anteriores, permitindo simular o comportamento global da instalação pela alteração das condições de funcionamento, de modo a serem propostas medidas de melhoria para garantir as condições de operação adequadas ao processo produtivo, visando a redução do consumo energético e da emissão de CO2.

Objetivos

Criação de um protótipo com uma arquitetura modular que agregue diferentes linhas de investigação do projeto para gerar respostas rápidas às perturbações operacionais e avaliar mudanças nos tempos de cura, mudanças na estrutura do forno ou mudanças nos parâmetros operacionais.

Redução do consumo de energia global do processo de pintura e-coat em 10%.
Redução das emissões de CO2 por viatura no processo de pintura em 10% decorrentes de ajustes do processo.
Aumento da cadência de produção da estufa e-coat em 3%.
Redução do tempo de simulação das condições ótimas de operação da estufa de cura e-coat na afinação de novas carroçarias (com elevada precisão nos resultados obtidos) para dias e não meses.
Forte redução das desconformidades resultantes dos defeitos de qualidade associados a choque térmico (vinco na embaladeira) nas carroçarias.
Capacidade de avaliar as alterações a efetuar na instalação em função dos níveis de mistura de H2 no combustível do incinerador.
Capacidade de avaliar o impacto de substituição de equipamentos periféricos à estufa (pela alteração das caraterísticas dos equipamentos).

Será desenvolvido um piloto nas instalações da PSA em Mangualde que permitirá avaliar os resultados da investigação.

Linhas de Investigação

• Modelação do incinerador de COVs com base em simulação CFD. Essa simulação permitirá: i) a criação de um modelo mais expedito deste equipamento que será integrado no modelo simplificado global e ii) a avaliação da substituição total ou parcial do gás natural por hidrogénio na descarbonização do processo de pintura (Modelo CFD incinerador);

• Modelação da estufa e-coat através de uma simulação CFD-CSD, criando um modelo digital que permite definir as suas condições ótimas de funcionamento e os respetivos parâmetros de afinação que cumpram os requisitos operacionais, quer em termos de especificações do produto, quer em termos de minimização de consumos energéticos, utilizando os fenómenos de transferência de calor e de escoamento de fluidos para alcançar a solução mais eficiente que permita atingir a temperatura de cozedura e a sua uniformidade nos diferentes pontos da carroçaria (Modelo CFD-CSD da estufa);

• Modelo CFD-Estrutural acoplado integrado numa base de dados Artificial Neural Network –ANN (Smart-digital-twin) para melhorar a qualidade do processo de secagem e tratamento térmico pós e-coating, para evitar as complexas simulações acopladas CFD-CSD que duram semanas e obter as condições ótimas de operação sempre que se mudam as condições ambientais ou a geometria do veículo em produção (Modelo ANN ou Smart-digital-twin).

• Modelação do circuito e equipamentos (principais e periféricos) associados à estufa e-coat. Pretende-se a criação de um modelo tão abstrato quanto possível, por forma a que possa ser reutilizado (por parametrização e pequenas customizações) a diferentes instalações onde as principais tipologias de equipamentos sejam similares (Modelo 0D);

Atividades

O plano de implementação do projeto integra um conjunto de atividades no domínio da investigação industrial e de desenvolvimento experimental.
Atividade 1: Orientações Científicas, Técnicas e de Gestão (Investigação Industrial)
Atividade 2: Linha de Investigação 1: Modelo 0D (Investigação Industrial)
Atividade 3: Linha de Investigação 2: Modelo CFD da estufa cataforese (Investigação Industrial)
Atividade 4: Linha de Investigação 3: Modelo CFD do incinerador (Investigação Industrial)
Atividade 5: Linha de Investigação 4: Modelo ANN para Estufa (Investigação Industrial)
Atividade 6: Desenho e Arquitetura do Protótipo (Desenvolvimento Experimental)
Atividade 7: Desenvolvimento do Protótipo (Desenvolvimento Experimental)
Atividade 8: Testes e Ensaios (Desenvolvimento Experimental)
Atividade 9: Documentação Final e Divulgação dos Resultados (Desenvolvimento Experimental)

Publicações