Model Based On-Line Energy Prediction System for Semi-Autonomous Mobile Robots

Maximizing energy autonomy is a consistent challenge when deploying mobile robots in ionizing radiation or other hazardous environments. Having a reliable robot system is essential for successful execution of missions and to avoid manual recovery of the robots in environments that are harmful to human beings. For deployment of robots missions at short notice, the ability to know beforehand the energy required for performing the task is essential. This paper presents a on-line method for predicting energy requirements based on the pre-determined power models for a mobile robot. A small mobile robot, Khepera III is used for the experimental study and the results are promising with high prediction accuracy. The applications of the energy prediction models in energy optimization and simulations are also discussed along with examples of significant energy savings.

A novel energy-driven computing paradigm for e-health scenarios

A first-rate e-Health system saves lives, provides better patient care, allows complex but useful epidemiologic analysis and saves money. However, there may also be concerns about the costs and complexities associated with e-health implementation, and the need to solve issues about the energy footprint of the high-demanding computing facilities. This paper proposes a novel and evolved computing paradigm that: (i) provides the required computing and sensing resources; (ii) allows the population-wide diffusion; (iii) exploits the storage, communication and computing services provided by the Cloud; (iv) tackles the energy-optimization issue as a first-class requirement, taking it into account during the whole development cycle. The novel computing concept and the multi-layer top-down energy-optimization methodology obtain promising results in a realistic scenario for cardiovascular tracking and analysis, making the Home Assisted Living a reality.

Cognitive strategies for reducing energy consumption in wireless sensor networks

El consumo energético de las Redes de Sensores Inalámbricas (WSNs por sus siglas en inglés) es un problema histórico que ha sido abordado desde diferentes niveles y visiones, ya que no solo afecta a la propia supervivencia de la red sino que el creciente uso de dispositivos inteligentes y el nuevo paradigma del Internet de las Cosas hace que las WSNs tengan cada vez una mayor influencia en la huella energética. Debido a la tendencia al alza en el uso de estas redes se añade un nuevo problema, la saturación espectral. Las WSNs operan habitualmente en bandas sin licencia como son las bandas Industrial, Científica y Médica (ISM por sus siglas en inglés). Estas bandas se comparten con otro tipo de redes como Wi-Fi o Bluetooth cuyo uso ha crecido exponencialmente en los últimos años. Para abordar este problema aparece el paradigma de la Radio Cognitiva (CR), una tecnología que permite el acceso oportunista al espectro. La introducción de capacidades cognitivas en las WSNs no solo permite optimizar su eficiencia espectral sino que también tiene un impacto positivo en parámetros como la calidad de servicio, la seguridad o el consumo energético. Sin embargo, por otra parte, este nuevo paradigma plantea algunos retos relacionados con el consumo energético. Concretamente, el sensado del espectro, la colaboración entre los nodos (que requiere comunicación adicional) y el cambio en los parámetros de transmisión aumentan el consumo respecto a las WSN clásicas. Teniendo en cuenta que la investigación en el campo del consumo energético ha sido ampliamente abordada puesto que se trata de una de sus principales limitaciones, asumimos que las nuevas estrategias deben surgir de las nuevas capacidades añadidas por las redes cognitivas. Por otro lado, a la hora de diseñar estrategias de optimización para CWSN hay que tener muy presentes las limitaciones de recursos de estas redes en cuanto a memoria, computación y consumo energético de los nodos. En esta tesis doctoral proponemos dos estrategias de reducción de consumo energético en CWSNs basadas en tres pilares fundamentales. El primero son las capacidades cognitivas añadidas a las WSNs que proporcionan la posibilidad de adaptar los parámetros de transmisión en función del espectro disponible. La segunda es la colaboración, como característica intrínseca de las CWSNs. Finalmente, el tercer pilar de este trabajo es teoría de juegos como algoritmo de soporte a la decisión, ampliamente utilizado en WSNs debido a su simplicidad. Como primer aporte de la tesis se presenta un análisis completo de las posibilidades introducidas por la radio cognitiva en materia de reducción de consumo para WSNs. Gracias a las conclusiones extraídas de este análisis, se han planteado las hipótesis de esta tesis relacionadas con la validez de usar capacidades cognitivas como herramienta para la reducción de consumo en CWSNs. Una vez presentada las hipótesis, pasamos a desarrollar las principales contribuciones de la tesis: las dos estrategias diseñadas para reducción de consumo basadas en teoría de juegos y CR. La primera de ellas hace uso de un juego no cooperativo que se juega mediante pares de jugadores. En la segunda estrategia, aunque el juego continúa siendo no cooperativo, se añade el concepto de colaboración. Para cada una de las estrategias se presenta el modelo del juego, el análisis formal de equilibrios y óptimos y la descripción de la estrategia completa donde se incluye la interacción entre nodos. Con el propósito de probar las estrategias mediante simulación e implementación en dispositivos reales hemos desarrollado un marco de pruebas compuesto por un simulador cognitivo y un banco de pruebas formado por nodos cognitivos capaces de comunicarse en tres bandas ISM desarrollados en el B105 Lab. Este marco de pruebas constituye otra de las aportaciones de la tesis que permitirá el avance en la investigación en el área de las CWSNs. Finalmente, se presentan y discuten los resultados derivados de la prueba de las estrategias desarrolladas. La primera estrategia proporciona ahorros de energía mayores al 65% comparados con una WSN sin capacidades cognitivas y alrededor del 25% si la comparamos con una estrategia cognitiva basada en el sensado periódico del espectro para el cambio de canal de acuerdo a un nivel de ruido fijado. Este algoritmo se comporta de forma similar independientemente del nivel de ruido siempre que éste sea espacialmente uniformemente. Esta estrategia, a pesar de su sencillez, nos asegura el comportamiento óptimo en cuanto a consumo energético debido a la utilización de teoría de juegos en la fase de diseño del comportamiento de los nodos. La estrategia colaborativa presenta mejoras respecto a la anterior en términos de protección frente al ruido en escenarios de ruido más complejos donde aporta una mejora del 50% comparada con la estrategia anterior. ABSTRACT Energy consumption in Wireless Sensor Networks (WSNs) is a known historical problem that has been addressed from different areas and on many levels. But this problem should not only be approached from the point of view of their own efficiency for survival. A major portion of communication traffic has migrated to mobile networks and systems. The increased use of smart devices and the introduction of the Internet of Things (IoT) give WSNs a great influence on the carbon footprint. Thus, optimizing the energy consumption of wireless networks could reduce their environmental impact considerably. In recent years, another problem has been added to the equation: spectrum saturation. Wireless Sensor Networks usually operate in unlicensed spectrum bands such as Industrial, Scientific, and Medical (ISM) bands shared with other networks (mainly Wi-Fi and Bluetooth). To address the efficient spectrum utilization problem, Cognitive Radio (CR) has emerged as the key technology that enables opportunistic access to the spectrum. Therefore, the introduction of cognitive capabilities to WSNs allows optimizing their spectral occupation. Cognitive Wireless Sensor Networks (CWSNs) do not only increase the reliability of communications, but they also have a positive impact on parameters such as the Quality of Service (QoS), network security, or energy consumption. These new opportunities introduced by CWSNs unveil a wide field in the energy consumption research area. However, this also implies some challenges. Specifically, the spectrum sensing stage, collaboration among devices (which requires extra communication), and changes in the transmission parameters increase the total energy consumption of the network. When designing CWSN optimization strategies, the fact that WSN nodes are very limited in terms of memory, computational power, or energy consumption has to be considered. Thus, light strategies that require a low computing capacity must be found. Since the field of energy conservation in WSNs has been widely explored, we assume that new strategies could emerge from the new opportunities presented by cognitive networks. In this PhD Thesis, we present two strategies for energy consumption reduction in CWSNs supported by three main pillars. The first pillar is that cognitive capabilities added to the WSN provide the ability to change the transmission parameters according to the spectrum. The second pillar is that the ability to collaborate is a basic characteristic of CWSNs. Finally, the third pillar for this work is the game theory as a decision-making algorithm, which has been widely used in WSNs due to its lightness and simplicity that make it valid to operate in CWSNs. For the development of these strategies, a complete analysis of the possibilities is first carried out by incorporating the cognitive abilities into the network. Once this analysis has been performed, we expose the hypotheses of this thesis related to the use of cognitive capabilities as a useful tool to reduce energy consumption in CWSNs. Once the analyses are exposed, we present the main contribution of this thesis: the two designed strategies for energy consumption reduction based on game theory and cognitive capabilities. The first one is based on a non-cooperative game played between two players in a simple and selfish way. In the second strategy, the concept of collaboration is introduced. Despite the fact that the game used is also a non-cooperative game, the decisions are taken through collaboration. For each strategy, we present the modeled game, the formal analysis of equilibrium and optimum, and the complete strategy describing the interaction between nodes. In order to test the strategies through simulation and implementation in real devices, we have developed a CWSN framework composed by a CWSN simulator based on Castalia and a testbed based on CWSN nodes able to communicate in three different ISM bands. We present and discuss the results derived by the energy optimization strategies. The first strategy brings energy improvement rates of over 65% compared to WSN without cognitive techniques. It also brings energy improvement rates of over 25% compared with sensing strategies for changing channels based on a decision threshold. We have also seen that the algorithm behaves similarly even with significant variations in the level of noise while working in a uniform noise scenario. The collaborative strategy presents improvements respecting the previous strategy in terms of noise protection when the noise scheme is more complex where this strategy shows improvement rates of over 50%.

Proactive and reactive thermal aware optimization techniques to minimize the environmental impact of data centers

Los Centros de Datos se encuentran actualmente en cualquier sector de la economía mundial. Están compuestos por miles de servidores, dando servicio a los usuarios de forma global, las 24 horas del día y los 365 días del año. Durante los últimos años, las aplicaciones del ámbito de la e-Ciencia, como la e-Salud o las Ciudades Inteligentes han experimentado un desarrollo muy significativo. La necesidad de manejar de forma eficiente las necesidades de cómputo de aplicaciones de nueva generación, junto con la creciente demanda de recursos en aplicaciones tradicionales, han facilitado el rápido crecimiento y la proliferación de los Centros de Datos. El principal inconveniente de este aumento de capacidad ha sido el rápido y dramático incremento del consumo energético de estas infraestructuras. En 2010, la factura eléctrica de los Centros de Datos representaba el 1.3% del consumo eléctrico mundial. Sólo en el año 2012, el consumo de potencia de los Centros de Datos creció un 63%, alcanzando los 38GW. En 2013 se estimó un crecimiento de otro 17%, hasta llegar a los 43GW. Además, los Centros de Datos son responsables de más del 2% del total de emisiones de dióxido de carbono a la atmósfera. Esta tesis doctoral se enfrenta al problema energético proponiendo técnicas proactivas y reactivas conscientes de la temperatura y de la energía, que contribuyen a tener Centros de Datos más eficientes. Este trabajo desarrolla modelos de energía y utiliza el conocimiento sobre la demanda energética de la carga de trabajo a ejecutar y de los recursos de computación y refrigeración del Centro de Datos para optimizar el consumo. Además, los Centros de Datos son considerados como un elemento crucial dentro del marco de la aplicación ejecutada, optimizando no sólo el consumo del Centro de Datos sino el consumo energético global de la aplicación. Los principales componentes del consumo en los Centros de Datos son la potencia de computación utilizada por los equipos de IT, y la refrigeración necesaria para mantener los servidores dentro de un rango de temperatura de trabajo que asegure su correcto funcionamiento. Debido a la relación cúbica entre la velocidad de los ventiladores y el consumo de los mismos, las soluciones basadas en el sobre-aprovisionamiento de aire frío al servidor generalmente tienen como resultado ineficiencias energéticas. Por otro lado, temperaturas más elevadas en el procesador llevan a un consumo de fugas mayor, debido a la relación exponencial del consumo de fugas con la temperatura. Además, las características de la carga de trabajo y las políticas de asignación de recursos tienen un impacto importante en los balances entre corriente de fugas y consumo de refrigeración. La primera gran contribución de este trabajo es el desarrollo de modelos de potencia y temperatura que permiten describes estos balances entre corriente de fugas y refrigeración; así como la propuesta de estrategias para minimizar el consumo del servidor por medio de la asignación conjunta de refrigeración y carga desde una perspectiva multivariable. Cuando escalamos a nivel del Centro de Datos, observamos un comportamiento similar en términos del balance entre corrientes de fugas y refrigeración. Conforme aumenta la temperatura de la sala, mejora la eficiencia de la refrigeración. Sin embargo, este incremente de la temperatura de sala provoca un aumento en la temperatura de la CPU y, por tanto, también del consumo de fugas. Además, la dinámica de la sala tiene un comportamiento muy desigual, no equilibrado, debido a la asignación de carga y a la heterogeneidad en el equipamiento de IT. La segunda contribución de esta tesis es la propuesta de técnicas de asigación conscientes de la temperatura y heterogeneidad que permiten optimizar conjuntamente la asignación de tareas y refrigeración a los servidores. Estas estrategias necesitan estar respaldadas por modelos flexibles, que puedan trabajar en tiempo real, para describir el sistema desde un nivel de abstracción alto. Dentro del ámbito de las aplicaciones de nueva generación, las decisiones tomadas en el nivel de aplicación pueden tener un impacto dramático en el consumo energético de niveles de abstracción menores, como por ejemplo, en el Centro de Datos. Es importante considerar las relaciones entre todos los agentes computacionales implicados en el problema, de forma que puedan cooperar para conseguir el objetivo común de reducir el coste energético global del sistema. La tercera contribución de esta tesis es el desarrollo de optimizaciones energéticas para la aplicación global por medio de la evaluación de los costes de ejecutar parte del procesado necesario en otros niveles de abstracción, que van desde los nodos hasta el Centro de Datos, por medio de técnicas de balanceo de carga. Como resumen, el trabajo presentado en esta tesis lleva a cabo contribuciones en el modelado y optimización consciente del consumo por fugas y la refrigeración de servidores; el modelado de los Centros de Datos y el desarrollo de políticas de asignación conscientes de la heterogeneidad; y desarrolla mecanismos para la optimización energética de aplicaciones de nueva generación desde varios niveles de abstracción. ABSTRACT Data centers are easily found in every sector of the worldwide economy. They consist of tens of thousands of servers, serving millions of users globally and 24-7. In the last years, e-Science applications such e-Health or Smart Cities have experienced a significant development. The need to deal efficiently with the computational needs of next-generation applications together with the increasing demand for higher resources in traditional applications has facilitated the rapid proliferation and growing of data centers. A drawback to this capacity growth has been the rapid increase of the energy consumption of these facilities. In 2010, data center electricity represented 1.3% of all the electricity use in the world. In year 2012 alone, global data center power demand grew 63% to 38GW. A further rise of 17% to 43GW was estimated in 2013. Moreover, data centers are responsible for more than 2% of total carbon dioxide emissions. This PhD Thesis addresses the energy challenge by proposing proactive and reactive thermal and energy-aware optimization techniques that contribute to place data centers on a more scalable curve. This work develops energy models and uses the knowledge about the energy demand of the workload to be executed and the computational and cooling resources available at data center to optimize energy consumption. Moreover, data centers are considered as a crucial element within their application framework, optimizing not only the energy consumption of the facility, but the global energy consumption of the application. The main contributors to the energy consumption in a data center are the computing power drawn by IT equipment and the cooling power needed to keep the servers within a certain temperature range that ensures safe operation. Because of the cubic relation of fan power with fan speed, solutions based on over-provisioning cold air into the server usually lead to inefficiencies. On the other hand, higher chip temperatures lead to higher leakage power because of the exponential dependence of leakage on temperature. Moreover, workload characteristics as well as allocation policies also have an important impact on the leakage-cooling tradeoffs. The first key contribution of this work is the development of power and temperature models that accurately describe the leakage-cooling tradeoffs at the server level, and the proposal of strategies to minimize server energy via joint cooling and workload management from a multivariate perspective. When scaling to the data center level, a similar behavior in terms of leakage-temperature tradeoffs can be observed. As room temperature raises, the efficiency of data room cooling units improves. However, as we increase room temperature, CPU temperature raises and so does leakage power. Moreover, the thermal dynamics of a data room exhibit unbalanced patterns due to both the workload allocation and the heterogeneity of computing equipment. The second main contribution is the proposal of thermal- and heterogeneity-aware workload management techniques that jointly optimize the allocation of computation and cooling to servers. These strategies need to be backed up by flexible room level models, able to work on runtime, that describe the system from a high level perspective. Within the framework of next-generation applications, decisions taken at this scope can have a dramatical impact on the energy consumption of lower abstraction levels, i.e. the data center facility. It is important to consider the relationships between all the computational agents involved in the problem, so that they can cooperate to achieve the common goal of reducing energy in the overall system. The third main contribution is the energy optimization of the overall application by evaluating the energy costs of performing part of the processing in any of the different abstraction layers, from the node to the data center, via workload management and off-loading techniques. In summary, the work presented in this PhD Thesis, makes contributions on leakage and cooling aware server modeling and optimization, data center thermal modeling and heterogeneityaware data center resource allocation, and develops mechanisms for the energy optimization for next-generation applications from a multi-layer perspective.

Development of a fuzzy control based self-adaptive system for energy saving in constrained networks for the Internet of Things

Las redes del futuro, incluyendo las redes de próxima generación, tienen entre sus objetivos de diseño el control sobre el consumo de energía y la conectividad de la red. Estos objetivos cobran especial relevancia cuando hablamos de redes con capacidades limitadas, como es el caso de las redes de sensores inalámbricos (WSN por sus siglas en inglés). Estas redes se caracterizan por estar formadas por dispositivos de baja o muy baja capacidad de proceso y por depender de baterías para su alimentación. Por tanto la optimización de la energía consumida se hace muy importante. Son muchas las propuestas que se han realizado para optimizar el consumo de energía en este tipo de redes. Quizás las más conocidas son las que se basan en la planificación coordinada de periodos de actividad e inactividad, siendo una de las formas más eficaces para extender el tiempo de vida de las baterías. La propuesta que se presenta en este trabajo se basa en el control de la conectividad mediante una aproximación probabilística. La idea subyacente es que se puede esperar que una red mantenga la conectividad si todos sus nodos tienen al menos un número determinado de vecinos. Empleando algún mecanismo que mantenga ese número, se espera que se pueda mantener la conectividad con un consumo energético menor que si se empleara una potencia de transmisión fija que garantizara una conectividad similar. Para que el mecanismo sea eficiente debe tener la menor huella posible en los dispositivos donde se vaya a emplear. Por eso se propone el uso de un sistema auto-adaptativo basado en control mediante lógica borrosa. En este trabajo se ha diseñado e implementado el sistema descrito, y se ha probado en un despliegue real confirmando que efectivamente existen configuraciones posibles que permiten mantener la conectividad ahorrando energía con respecto al uso de una potencia de transmisión fija. ABSTRACT. Among the design goals for future networks, including next generation networks, we can find the energy consumption and the connectivity. These two goals are of special relevance when dealing with constrained networks. That is the case of Wireless Sensors Networks (WSN). These networks consist of devices with low or very low processing capabilities. They also depend on batteries for their operation. Thus energy optimization becomes a very important issue. Several proposals have been made for optimizing the energy consumption in this kind of networks. Perhaps the best known are those based on the coordinated planning of active and sleep intervals. They are indeed one of the most effective ways to extend the lifetime of the batteries. The proposal presented in this work uses a probabilistic approach to control the connectivity of a network. The underlying idea is that it is highly probable that the network will have a good connectivity if all the nodes have a minimum number of neighbors. By using some mechanism to reach that number, we hope that we can preserve the connectivity with a lower energy consumption compared to the required one if a fixed transmission power is used to achieve a similar connectivity. The mechanism must have the smallest footprint possible on the devices being used in order to be efficient. Therefore a fuzzy control based self-adaptive system is proposed. This work includes the design and implementation of the described system. It also has been validated in a real scenario deployment. We have obtained results supporting that there exist configurations where it is possible to get a good connectivity saving energy when compared to the use of a fixed transmission power for a similar connectivity.

Minimising total energy requirements in amplified links by optimising amplifier spacing

We investigate the energy optimization (minimization) for amplified links. We show that using the using a well-established analytic nonlinear signal-to-noise ratio noise model that for a simple amplifier model there are very clear, fiber independent, amplifier gains which minimize the total energy requirement. With a generalized amplifier model we establish the spacing for the optimum power per bit as well as the nonlinear limited optimum power. An amplifier spacing corresponding to 13 dB gain is shown to be a suitable compromise for practical amplifiers operating at the optimum nonlinear power. © 2014 Optical Society of America.

Energy aware data gathering based on adaptive modulation scaling in wireless sensor networks

Energy consumption has been a key concern of data gathering in wireless sensor networks. Previous research works show that modulation scaling is an efficient technique to reduce energy consumption. However, such technique will also impact on both packet delivery latency and packet loss, therefore, may result in adverse effects on the qualities of applications. In this paper, we study the problem of modulation scaling and energy-optimization. A mathematical model is proposed to analyze the impact of modulation scaling on the overall energy consumption, end-to-end mean delivery latency and mean packet loss rate. A centralized optimal management mechanism is developed based on the model, which adaptively adjusts the modulation levels to minimize energy consumption while ensuring the QoS for data gathering. Experimental results show that the management mechanism saves significant energy in all the investigated scenarios. Some valuable results are also observed in the experiments. © 2004 IEEE.

Optimization of wireless power transfer via magnetic resonance in different media

A wide range of non-destructive testing (NDT) methods for the monitoring the health of concrete structure has been studied for several years. The recent rapid evolution of wireless sensor network (WSN) technologies has resulted in the development of sensing elements that can be embedded in concrete, to monitor the health of infrastructure, collect and report valuable related data. The monitoring system can potentially decrease the high installation time and reduce maintenance cost associated with wired monitoring systems. The monitoring sensors need to operate for a long period of time, but sensors batteries have a finite life span. Hence, novel wireless powering methods must be devised. The optimization of wireless power transfer via Strongly Coupled Magnetic Resonance (SCMR) to sensors embedded in concrete is studied here. First, we analytically derive the optimal geometric parameters for transmission of power in the air. This specifically leads to the identification of the local and global optimization parameters and conditions, it was validated through electromagnetic simulations. Second, the optimum conditions were employed in the model for propagation of energy through plain and reinforced concrete at different humidity conditions, and frequencies with extended Debye's model. This analysis leads to the conclusion that SCMR can be used to efficiently power sensors in plain and reinforced concrete at different humidity levels and depth, also validated through electromagnetic simulations. The optimization of wireless power transmission via SMCR to Wearable and Implantable Medical Device (WIMD) are also explored. The optimum conditions from the analytics were used in the model for propagation of energy through different human tissues. This analysis shows that SCMR can be used to efficiently transfer power to sensors in human tissue without overheating through electromagnetic simulations, as excessive power might result in overheating of the tissue. Standard SCMR is sensitive to misalignment; both 2-loops and 3-loops SCMR with misalignment-insensitive performances are presented. The power transfer efficiencies above 50% was achieved over the complete misalignment range of 0°-90° and dramatically better than typical SCMR with efficiencies less than 10% in extreme misalignment topologies.

A Methodology for estimating energy consumption of QDI asynchronous circuits

International audience

Optimization of Wireless Power Transfer via Magnetic Resonance in Different Media

A wide range of non-destructive testing (NDT) methods for the monitoring the health of concrete structure has been studied for several years. The recent rapid evolution of wireless sensor network (WSN) technologies has resulted in the development of sensing elements that can be embedded in concrete, to monitor the health of infrastructure, collect and report valuable related data. The monitoring system can potentially decrease the high installation time and reduce maintenance cost associated with wired monitoring systems. The monitoring sensors need to operate for a long period of time, but sensors batteries have a finite life span. Hence, novel wireless powering methods must be devised. The optimization of wireless power transfer via Strongly Coupled Magnetic Resonance (SCMR) to sensors embedded in concrete is studied here. First, we analytically derive the optimal geometric parameters for transmission of power in the air. This specifically leads to the identification of the local and global optimization parameters and conditions, it was validated through electromagnetic simulations. Second, the optimum conditions were employed in the model for propagation of energy through plain and reinforced concrete at different humidity conditions, and frequencies with extended Debye's model. This analysis leads to the conclusion that SCMR can be used to efficiently power sensors in plain and reinforced concrete at different humidity levels and depth, also validated through electromagnetic simulations. The optimization of wireless power transmission via SMCR to Wearable and Implantable Medical Device (WIMD) are also explored. The optimum conditions from the analytics were used in the model for propagation of energy through different human tissues. This analysis shows that SCMR can be used to efficiently transfer power to sensors in human tissue without overheating through electromagnetic simulations, as excessive power might result in overheating of the tissue. Standard SCMR is sensitive to misalignment; both 2-loops and 3-loops SCMR with misalignment-insensitive performances are presented. The power transfer efficiencies above 50% was achieved over the complete misalignment range of 0°-90° and dramatically better than typical SCMR with efficiencies less than 10% in extreme misalignment topologies.

Análise e optimização dos consumos de utilidades (vapor e energia eléctrica) na Petibol – Embalagens de Plásticos, S.A.

Mestrado em Engenharia Química. Ramo optimização energética na indústria química.

Diagnóstico energético e reengenharia do processo de secagem na fábrica de revestimentos

Este trabalho surgiu no âmbito da Tese de Mestrado em Engenharia Química - Ramo Optimização Energética na Indústria Química, aliando a necessidade da Empresa Monteiro Ribas – Indústrias, S.A. em resolver alguns problemas relacionados com as estufas da unidade J da fábrica de revestimentos. Outro dos objectivos era propor melhorias de eficiência energética neste sector da empresa. Para tal, foi necessário fazer um levantamento energético de toda a unidade, o que permitiu verificar que as estufas de secagem (Recobrimento 1 e 2) seriam o principal objecto de estudo. O levantamento energético da empresa permitiu conhecer o seu consumo anual de energia de 697,9 tep, o que a classifica, segundo o Decreto-lei nº 71 de 15 de Abril de 2008, como Consumidora Intensiva de Energia (CIE). Além disso, as situações que devem ser alvo de melhoria são: a rede de termofluido, que apresenta válvulas sem isolamento, o sistema de iluminação, que não é o mais eficiente e a rede de distribuição de ar comprimido, que não tem a estrutura mais adequada. Desta forma sugere-se que a rede de distribuição de termofluido passe a ter válvulas isoladas com lã de rocha, o investimento total é de 2.481,56 €, mas a poupança pode ser de 21.145,14 €/ano, com o período de retorno de 0,12 anos. No sistema de iluminação propõe-se a substituição dos balastros normais por electrónicos, o investimento total é de 13.873,74 €, mas a poupança é de 2.620,26 €/ano, com período de retorno de 5 anos. No processo de secagem das linhas de recobrimento mediram-se temperaturas de todos os seus componentes, velocidades de ar o que permitiu conhecer a distribuição do calor fornecido pelo termofluido. No Recobrimento 1, o ar recebe entre 39 a 51% do calor total, a tela recebe cerca de 25% e na terceira estufa este é apenas de 6%. Nesta linha as perdas de calor por radiação oscilam entre 6 e 11% enquanto as perdas por convecção representam cerca de 17 a 44%. Como o calor que a tela recebe é muito inferior ao calor recebido pelo ar no Recobrimento 1, propõe-se uma redução do caudal de ar que entra na estufa, o que conduzirá certamente à poupança de energia térmica. No Recobrimento 2 o calor fornecido ao ar representa cerca de 51 a 77% do calor total e o cedido à tela oscila entre 2 e 3%. As perdas de calor por convecção oscilam entre 12 e 26%, enquanto que as perdas por radiação têm valores entre 4 e 8%. No que diz respeito ao calor necessário para evaporar os solventes este oscila entre os 4 e 13%. Os balanços de massa e energia realizados ao processo de secagem permitiram ainda determinar o rendimento das 3 estufas do Recobrimento 1, com 36, 47 e 24% paras as estufa 1, 2 e 3, respectivamente. No Recobrimento 2 os valores de rendimento foram superiores, tendo-se obtido valores próximos dos 41, 81 e 88%, para as estufas 1, 2 e 3, respectivamente. Face aos resultados obtidos propõem-se a reengenharia do processo introduzindo permutadores compactos para aquecer o ar antes de este entrar nas estufas. O estudo desta alteração foi apenas realizado para a estufa 1 do Recobrimento 1, tendo-se obtido uma área de transferência de calor de 6,80 m2, um investimento associado de 8.867,81 €. e uma poupança de 708,88 €/ano, com um período de retorno do investimento de 13 anos. Outra sugestão consiste na recirculação de parte do ar de saída (5%), que conduz à poupança de 158,02 €/ano. Estes valores, pouco significativos, não estimulam a adopção das referidas sugestões.

Estudo do reaproveitamento energético de ar quente numa Olaria

Como o sector cerâmico é um consumidor intensivo de energia, este trabalho teve como objectivo principal a elaboração de um plano de optimização do desempenho energético da olaria número três da Fábrica Cerâmica de Valadares. Para o efeito, efectuou-se o levantamento energético desta fracção autónoma. O valor total obtido para os ganhos térmicos foi de 8,7x107 kJ/dia, sendo 82% desta energia obtida na combustão do gás natural. Por outro lado, as perdas energéticas rondam os 8,2x107 kJ/dia, sendo o ar de exaustão e a envolvente os principais responsáveis, com um peso de 42 % e 38%, respectivamente. Tendo em conta estes valores, estudaram-se várias medidas de isolamento da cobertura, pavimento, paredes e saída de ar através de fendas do edifício. No caso do isolamento da cobertura sugeriu-se a substituição das telhas de fibrocimento e do isolamento actualmente existentes por painéis sandwich de cobertura. Esta acção permite uma poupança de 64.796€/ano, com um investimento de 57.029€ e o seu período de retorno de 0,9 anos. O Valor Actualizado Líquido (VAL) no 5º ano foi de 184.069€, com uma Taxa Interna de Rentabilidade (TIR) de 92%. Para isolar o pavimento, sugeriu-se a utilização de placas de poliuretano expandido (PU) de 20mm de espessura. Assim, consegue-se uma poupança de 7.442 €/ano, com um investimento de 21.708€, e um tempo de retorno 2,9 anos. No final do 5º ano de vida útil do projecto, o VAL é de 4.070€ e a TIR 7%. Relativamente ao isolamento das paredes e pilares, sugeriu-se a utilização de placas de PU (30mm), recobertas com chapa de ferro galvanizado. O tempo de retorno do investimento é de 1,5 anos, uma vez que, o investimento é de 13.670€ e a poupança anual será de 9.183€. Esta solução apresenta no último ano um VAL de 12.835€ e uma TIR de 22%. No isolamento das fendas do edifício, sugeriu-se a redução de 20% da sua área livre. Esta medida de optimização implica um investimento de 8.000€, revelando-se suficientemente eficaz, pois apresenta um tempo de retorno de 0,67 anos. O VAL e a TIR da solução no último ano de vida útil do projecto de investimento são de 36.835€ e 35%, respectivamente. Por fim, sugeriu-se ainda a instalação de um sistema de controlo que visa o aproveitamento de ar quente proveniente do forno, instalado no piso inferior à olaria, para pré-aquecer o ar alimentado aos geradores de calor. Esta medida implicaria um investimento de 4.000€, com um tempo de retorno de 2,4 anos e uma poupança anual é de 1.686€. O investimento é aconselhável, já que, no 5º ano, o VAL é de 1.956€ e a TIR é de 17%.

Optimização energética da olaria de uma cerâmica

Na indústria cerâmica o consumo de energia é elevado, fazendo com que este custo represente uma parte significativa dos custos totais de produção das peças. De forma a diminuir esta dependência, a energia deve ser gerida de forma contínua e eficazmente. O presente trabalho consistiu na análise da situação energética e na elaboração de propostas de optimização da etapa de conformação que ocorre na Olaria número quatro da Fábrica Cerâmica de Valadares, S.A. Determinou-se o rendimento efectivo da Olaria, tendo-se obtido um valor de 24,7%. As perdas térmicas ocorrem na Olaria, a nível da envolvente, da ventilação, da exaustão de gases e da inércia térmica, representando, respectivamente, 18122 MJ, 50222 MJ, 39228 MJ e 4338 MJ por semana de trabalho. Numa última fase sugeriram-se algumas medidas de optimização energética. A primeira medida visa uma melhoria na manutenção dos geradores, um aumento na gama de temperaturas de funcionamento dos geradores e uma minimização dos tempos de abertura dos portões. Na segunda medida propõe-se a diminuição da percentagem de excesso de ar para 10%, equivalendo a uma poupança de 8839 €/ano. Na terceira medida avaliou-se a possibilidade da aplicação de um permutador de calor de modo a aproveitar os gases de combustão. Esta permitiria uma poupança de 119 €/ano, no entanto, devido ao elevado tempo de retorno do investimento (12,6 anos) considerou-se que esta medida não era viável. A quarta proposta relaciona-se com a optimização da ventilação da Olaria por aumento do ciclo de renovação de ar para 5 h, promovendo uma poupança de 8583 € anuais. Como última sugestão de optimização, aconselhou-se a diminuição do volume da olaria em 6935 m3. Com esta proposta é possível obter uma poupança de 4993 €/ano. Esta medida envolve um investimento de 12000 €, sendo o tempo de retorno do investimento de 2,4 anos. Das cinco propostas estudadas concluiu-se que quatro são viáveis permitindo uma melhoria do funcionamento da Olaria e uma poupança significativa na factura energética.

Indústria de curtumes: energia e desenvolvimento

Este trabalho, numa fase inicial, teve como pilar fundamental, a optimização energética de uma indústria de curtumes, mais concretamente da empresa Dias Ruivo. Pretendia-se avaliar todos os gastos de energia apresentados pela empresa, com o intuito de verificar se haveria possibilidade de diminuir a factura da electricidade e os custos associados, mantendo a qualidade dos produtos finais. Ainda se pretendia averiguar a viabilidade de reutilização de alguns desperdícios permitindo diminuir a quantidade de energia necessária para o aquecimento de algumas correntes de água. Por último, após os dados recolhidos, sugeriram-se medidas de melhoria, que possibilitariam que a empresa utilizasse os seus recursos de forma optimizada, não apresentando assim gastos desnecessários. Começando pela análise da factura de electricidade, verificou-se que nos anos de 2010 e 2011, a empresa apresentou um consumo de energia de 120 e 128 tep/ano, respectivamente. Determinaram-se igualmente os respectivos indicadores constatando-se que o valor médio para a intensidade carbónica foi de 900 e 1148 kg CO2/tep e para o consumo específico obteve-se 0,131 e 0,152 kgep/ft2, respectivamente. Numa segunda fase, tendo em conta a constante aposta da empresa na inovação de artigos em couro e o facto de estar envolvida num projecto mobilizador de ciência e tecnologia com esse fim, o trabalho incidiu no desenvolvimento de um produto inovador designado por floater que deve ser macio e mais leve que os produtos normais. Com base na aplicação de proteases apropriadas, desenvolveu-se um produto que, ainda na fase de ensaios de bancada e piloto, satisfaz no que respeita à macieza e leveza, sendo que se conseguiu um valor de 67 g/ft2 contra um valor de 75g/ft2 do padrão.