model gebaseerde oplossingen

Rijkswaterstaat start proef met AI-voorspelmodel voor Minst Gepeilde Diepte — DotX ontwikkelt het model

door

PUBLIEKE INFRASTRUCTUUR  ·  DIGITAL TWIN  ·  MEI 2026

Rijkswaterstaat heeft bekendgemaakt dat in mei 2026 een proef start met een AI-voorspelmodel voor de Minst Gepeilde Diepte (MGD) op de Rijntakken.
Voor de ontwikkeling van dit model werkt Rijkswaterstaat samen met DotX Control Solutions.

Vaarwegenwijs dashboard: 3D-visualisatie van bodemligging in een rivier, gemeten en voorspeld via het Digital Twin-platform van DotX

10 jaar

openbare dieptemeetdata als basis voor het model

6 maanden

proefperiode waarin voorspellingen worden getoetst

100%

reguliere metingen blijven tijdens de proef doorlopen

Een zorgvuldige proef, zonder de huidige werkwijze los te laten

De MGD-informatie is van belang voor de scheepvaart: deze waarde geeft aan waar de waterdiepte in de vaargeul het laagst is, en bepaalt daarmee hoe schepen veilig kunnen varen. Met deze proef onderzoekt Rijkswaterstaat of een AI-voorspelmodel een betrouwbaar alternatief of een aanvulling kan vormen op de huidige manier van meten.

Gedurende de zes maanden van de proef lopen de reguliere metingen gewoon door. Veiligheid en verantwoord gebruik van AI staan daarbij expliciet voorop.

“Voor de ontwikkeling van het model werken we samen met het bedrijf DotX Control Solutions.”

Rijkswaterstaat, persbericht 16 april 2026 — lees het originele bericht

Wat DotX levert in deze proef

DotX Control Solutions ontwikkelt het voorspelmodel. Het model combineert tien jaar aan openbare dieptemeetdata; daarnaast wordt onderzocht welke meerwaarde realtime-data kan bieden — bijvoorbeeld uit de scheepvaart zelf. Gedurende de zes maanden van de proef wordt getoetst of de voorspellingen aansluiten op de werkelijke metingen.

Binnen DotX is dit werk belegd bij het team achter Vaarwegenwijs, ons Digital Twin-platform voor vaarwegbeheer. Daarin brengen we historische peilingen, scheepvaartdata en AI-modellen samen tot voorspellingen die bruikbaar zijn in de dagelijkse operatie van vaarwegbeheerders en baggercombinaties.

Meting versus voorspelling van bodemligging op de meetvakken YS-144 tot en met YS-151, inclusief een geannoteerd baggergebied

AI die moet werken in de praktijk, niet op papier

Voor DotX past deze proef bij waar wij goed in zijn: AI en Digital Twins toepassen op complexe fysieke en operationele systemen. Niet AI als doel op zich, maar als middel om processen efficiënter, betrouwbaarder en duurzamer te maken — in omgevingen waar dat echt telt.

Dat vraagt iets anders dan generieke AI. Het vraagt:

01

Domeinkennis

Regeltechniek, waterbouw en stromingsdynamica — niet alleen data science.

02

Fysica-gebaseerde modellen

Modellen die aansluiten op de fysica, niet alleen op de historische data.

03

Stapsgewijze toetsing

Nieuwe technologie wordt getoetst voordat zij bestaande werkwijzen vervangt.

04

Transparantie

Duidelijk over wat het model wel en niet kan — zonder hype.

Dat is precies de manier waarop nieuwe technologie in kritische infrastructuur geloofwaardig wordt — en waarop wij graag werken.

Niet de eerste samenwerking met Rijkswaterstaat

In het nieuwsbericht verwijst Rijkswaterstaat ook naar een eerder door DotX ontwikkeld AI-model voor de bodemligging in de IJssel (lees hier hoe dat model werkt — tot op 9 cm nauwkeurig), dat wordt ingezet om de vaargeul efficiënter te baggeren. Dat eerdere traject vormt de basis waarop deze nieuwe MGD-proef voortbouwt.

AI-modellen voor kritische publieke infrastructuur bouw je niet in één keer. Het zijn trajecten die bouwen op jarenlange samenwerking, domeinkennis en geleidelijk groeiend vertrouwen. De MGD-proef staat in die lijn.

Detail-view van het Vaarwegenwijs-dashboard met dieptekleurschaal en legenda

GERELATEERDE PROJECTEN

VAARWEGEN

Bodemdiepte tot 9 cm nauwkeurig voorspellen

Eerder IJssel-traject met Rijkswaterstaat, Strukton Civiel en Van den Herik — de basis waarop de MGD-proef voortbouwt.

DIGITAL TWIN

Big Data inzichtelijk: multibeam-peilingen

Dashboard dat historische multibeam-peilingen visualiseert voor vaarwegbeheerders en baggercombinaties.

REGELTECHNIEK

Tata Steel — 30 miljoen besparing

Advanced Process Control op een klep in de staalindustrie: drukvariaties omlaag, substantiële CO₂-reductie.

Ook werken met voorspellende modellen op fysieke systemen?

Of het nu gaat om water, infrastructuur, havens of industrie — wanneer data, fysica en operatie samenkomen, ontstaat de meeste waarde. Wilt u verkennen wat een Digital Twin-aanpak voor uw organisatie kan betekenen?

Plan een kennismaking
Bekijk meer projecten

Publicatie in Process Control Magazine: Geavanceerde regeling bespaart TATA 30 miljoen.

door

Bij Tata Steel in IJmuiden wordt voortdurend gestreefd naar emissievrije productie. Een belangrijk onderdeel hiervan is de optimalisatie van de drukbeheersing in de kooksovens van Kooks- en Gasfabriek 2 (KGF2). DotX Control Solutions, gespecialiseerd in geavanceerde regeltechnische oplossingen, werd enkele jaren geleden ingeschakeld om deze uitdaging aan te gaan. Het resultaat? Een indrukwekkende reductie van de drukvariaties in de gasverzamelleidingen met minimaal 50%. Dit leidde niet alleen tot minder ongewenste emissies maar maakte ook geplande investeringen ter waarde van €30 miljoen in nieuwe hardware overbodig en zorgde voor 100% inzicht in het proces voor de operators.

De bijdrage van DotX omvatte onder andere het ontwikkelen van een ‘Digital Twin’ van het afzuigproces, waarbij door middel van een simulatiemodel de druk in de ovens nauwkeurig werd gereguleerd. Experimentele data en zelflerende ‘feed forward’ Iterative Learning Control (ILC) technieken speelden hierbij een cruciale rol. De succesvolle implementatie van deze technologie resulteerde in een efficiëntere en milieuvriendelijkere productie bij Tata Steel.

Download het volledige artikel door hieronder uw e-mail in te vullen:

Voor meer informatie over hoe DotX Control Solutions kan bijdragen aan uw procesoptimalisatie, neem contact met ons op via info@dotxcontrol.com.

Digital Twin: Secundaire Afzuiging Oxystaal Fabriek 2

door
Digital Twin afzuiging oxystaalfabriek

In dit artikel wordt een samenvatting gegeven van het maken van een Digital Twin voor de Secundaire Afzuiging in de Oxystaal Fabriek 2, bij TATA. Hierin wordt de modelvorming besproken, het doorrekenen van verschillende scenarios waarmee de afzuigcapaciteit verhoogd zou kunnen worden, en de resultaten van deze doorrekeningen. Mede dankzij dit rapport heeft TATA besloten om niet verder te investeren in de Secundaire Afzuiging, maar om over te gaan op de bouw van de Tertiare Afzuiging, welk in 2023 in gebruik genomen is. Dankzij de doorrekening in dit rapport heeft TATA veel kosten kunnen besparen door niet over te gaan op ’trial-and-error’

1. Achtergrond

Bij TATA wordt er in de Oxystaalfabriek vloeibaar ruwijzer omgezet in staal. Een belangrijke stap hierin is het vermengen van schroot met vloeibaar ruwijzer. Tijdens het kiepen van het ruwijzer in de converter onstaan stof en rookgassen als gevolg van een reactie tussen het ruwijzer en het schroot. Deze worden afgezogen door de primaire en secundaire afzuiging, zie ook Figuur 1.

Inhoudsopgave
  1. 1. Achtergrond
  2. 2. Voorbeeld Modelvorming
  3. 3. Warmteoverdrachten
  4. 4. Modelverificatie
  5. 5. Resultaten
  6. 6. Referenties

Omdat TATA de wens heeft om deze afzuiging te verbeteren, heeft TATA aan Dotx Control Solutions gevraagd een model te maken van de secundaire afzuiging, om te bepalen of er bottle-necks aanwezig zijn en/of met welke ingrepen ze de afzuiging konden verhogen, en zoja, met hoeveel.

Figuur 1: Schematische weergave van de afzuiging in het converterproces

1.1 Scenarios

In een eerste overleg tussen TATA en Dotx Control Solutions is bepaald dat de volgende modificaties aan de afzuiging het meest kansrijk leken:

  1. Verbetering van de regeling welk de ventilatoren aanstuurt.
  2. Verkleinen van de waaiers van de ventilatoren.
    • Deze waren ontworpen voor een onrealistische afzuigcapaciteit. Door ze te verkleinen bestaat het vermoeden dat ze op een efficienter werkpunt komen, waardoor de capaciteit toe kan nemen.
  3. Optimalisatie van de aanzuigleiding
  4. Toepassing van frequentiedrives.
    • Momenteel word de aansturing van de ventilatoren gedaan door ze te ‘smoren’
  5. Installatie van extra filtercompartimenten.
    • Om de systeemweerstand te verlagen. Momenteel is de verschildruk over de filters vaak de limiet waarop geregeld wordt.
  6. Installatie van een warmtebuffer
    • De afgezogen rookgassen mogen een maximale temperatuur hebben voordat het het filter in gaat. Als deze temperatuur te hoog is, wordt er een ‘koude lucht klep’ geopend, die valse lucht aanzuigt om de temperatuur van de rookgassen te verlagen. De warmtebuffer moet ervoor zorgen dat de rookgastemperatuur constanter blijft (‘peak-shaving’)
  7. Installatie van grotere afzuig-motoren

Omdat er in het proces in totaal 3 converters zijn waar afgezogen wordt, met in totaal 9 afzuiglocaties, en meer dan 200 verschillende combinaties van klepstanden op deze afzuiglocaties, is de afzuiging, maar ook de ‘bottle-neck’ sterk varierend. Daarom is ervoor gekozen om de afzuiging gedurende een heel jaar te gebruiken voor de modellering en de evaluatie van de verbeteringen.

2. Voorbeeld Modelvorming

Een schematische weergave van het volledige afzuig-proces is weergegeven in Figuur 1.

Figuur 1: Schematische weergave van het afzuigprocess.

2.1 Drukvallen

Voor het berekenen van de drukvallen is afzuigleiding gediscretiseerd in 14 segmenten. Voor elk van deze segmenten is de volgende formule gebruikt om de drukval te berekenen:

\Delta p = \frac{1}{2} \sum^{i=1}_{i=14}( K_{fric} + K_{minor}) \rho_i V_i^2

Waarbij:

\Delta p \quad = Drukverlies over een weerstand [N/m2]
K_{fric} \tab = Verliesfactor als gevolg van buiswrijving
K_{minor} = Verliesfactor als gevolg van kleppen, bochten, vernauwingen. Zie [1]
\rho = Gasdichtheid [kg/m3]
V = Snelheid van het gas [m/s]

Omdat de dichtheid niet constant (temperatuur- en drukafhankelijk) is geldt:

\rho_i = \frac{p_i}{RT_i}

Waar:

R = Gasconstante voor rookgas [J/(kg·K)]
T = Temperatuur [K]

2.2 Leidingen

De verliesfactor als gevolg van buiswrijving kan als volgt berekend worden:

K_{fric,i} = \frac{f L_i}{D_{H,i}}

Waarbij:

L = Buislengte [m]
D_h = Hydraulische diameter.
f(\epsilon, D_H, Re) = Moody’s friction factor [m]
Re = Reynoldsgetal.
\epsilon = Leiding ruwheid [m]

2.3 Ventilatoren

De ventilatoren zijn gemodelleerd met behulp van hun fan-curve waarop het volgende model gefit is:

\Delta P = -1.4Q^2 + 0.2Q + 175 [mBar]
P_{shaft} = -(36Q^2 + 150 Q + 356)\cdot 1e3 [kW]
\eta = \frac{Q\cdot \Delta P}{P_{shaft}}\cdot 100 [%]

Waarin:
Q = Flow door de ventilator.
\eta = Efficienty van de ventilator [%]

Vervolgens kan het effect van een diameter of toerental verandering gemodelleerd worden met de fan affinity laws, zie [1].

2.4 Dralls

De dralls zijn gemodelleerd als een weerstand die in serie staat met de ventilatoren. De formule en de constanten zijn gefit op basis van de historische dataset en informatie van de leverancier:

\Delta p_{drall} = -K_{drall}(\alpha)Q^2 [mBar]

K_{drall}(\alpha) = \frac{1200}{ (90-\alpha)^1.7 } + 0.7

Waarbij \alpha de hoek van de drall is in [deg.]


3. Warmteoverdrachten

3.1 Leidingen

De warmteoverdracht als gevolg van convectie met de leidingen kan als volgt gemodelleerd worden (per sectie), zie [2]:

\dot{Q}_i = hA_i(T_{leiding,i}(t) - T_{gas,in,i}(t) )

Waar:

\dot{Q}_i = De warmteoverdracht tussen de leiding en het gas voor sectie i [J/s]
h = Warmteoverdracht coefficient [W/m2K].
T_{leiding} = Temperatuur van de leiding [K]
T_{gas,in} = Temperatuur van het instromende gas. [K]

Vervolgens kan de temperatuur van het gas aan het eind van de leiding T_{gas,uit} bepaald worden met:

T_{gas, uit,i} = T_{gas, in, i} - \frac{\dot{Q}_i}{\dot{m}c_{p,lucht}}

Waar:
c_{p,lucht} = Warmtecapaciteit van lucht [J/KgK]
\dot{m} = Massaflow van de lucht [kg/s]

De opwarming van de leiding kan dan ook worden berekend worden met:

\frac{dT_{leiding,i}}{dt} = \frac{\dot{Q}_i}{m_i c_{p,staal}}

Waar:

m_i = Massa van de leiding [kg]
c_{p,staal} = Warmtecapaciteit van staal [J/KgK].

4. Modelverificatie

In dit hoofdstuk tonen we een verificatie van de modelering. Hiervoor is een gedeelte van de data gebruikt, waarin verschillende procescondities te zien zijn. De inputs voor dit model waren enkel de gemeten ‘drall’ hoeken, en de gemeten temperatuur ter plaatste van de inzuiging. Aan dit figuur is te zien dat, bijvoorbeeld de Mass Flow erg goed overeenkomt tussen het model en de werkelijkheid. Ook de temperatuur ter hoogte van het filter wordt er goed ingeschat. Dit bewijst dat ons model, de Digital Twin, met hoge nauwkeurigheid kan voorspellen wat er in werkelijkheid gebeurt. Dit stelt ons in staat om verandering te simuleren, zoals een extra filter, of extra motorvermogen. De resultaten hiervan zijn in het volgende hoofdstuk te zien.

5. Resultaten

In onderstaande tabel zijn de resultaten te zien van de voorgestelde modificaties. Met modificatie ‘R’ is te zien dat het debiet tijdens een ruwijzer inzet (het meest kritische moment) met 55% kan toenemen, indien een combinatie gemaakt wordt van modificaties 3-6. Ondanks de toename van 55% aan afzuigcapaciteit is, door de sterk verhoogde efficienty het stroomverbruik ook verlaagd.

Resultaten van modificaties en combinaties daarvan. Een positief percentage betekend een verhoging t.o.v. modificatie A.

6. Referenties

[1]: Fluid Mechanics 6th edition, Frank .M. White

[2]: Basic Heat & Mass Transfer 2nd edition, A.F. Mills

Disclaimer

De getallen die gegeven zijn, voor formules en resultaten zijn fictief en dienen enkel ter indicatie.

Digital Twin om ‘Big Data’ inzichtelijk te maken

door

In een eerder artikel, zie Bodemdiepte van een rivier voorspellen tot 9 cm nauwkeurig met een Digital Twin. is uiteengezet hoe single-beam metingen gebruikt kunnen worden om de bodemligging van de Ijssel te voorspellen. De combinatie Strukton – van den Herik had ook de wens om al hun metingen te verzamelen binnen de Digital Twin, zodat deze eenvoudig in te zien waren. In dit artikel leggen we uit hoe dit dashboard ontwikkeld is.

Strukton & van den Herik maken 4 keer per jaar een volledige 3d scan van zowel de bodem, als de oevers van de Ijssel. Dit geeft een gigantische berg aan data. Zo heeft een enkele 3d scan van de oevers van de Ijssel een grootte van 200Gb. Dit maakt het lastig om deze scans goed toegankelijk te maken.

Aan Dotx Control Solution is gevraagd om een online dashboard te maken, waarin deze data geupload kan worden, en waarin deze op een ‘google maps’ achtige manier in te zien is.

Om dit mogelijk te maken, is besloten om gebruik te maken van Azure als data opslag platform. De architectuur van de applicatie is te zien in onderstaand figuur. . De data komt dan terecht in de Cloud Storage van Azure. Ondertussen draait er een

Figuur 1: Architectuur van de applicatie

De dataflow is als volgt:

  1. Een gebruiker kan een zip-file met een nieuwe meting uploaden binnen het dashboard (de web applicatie)
  2. Deze zip-file wordt opgeslagen in een File Share op Azure
  3. Wanneer deze upload voltooid is, krijgt de Data Processing Server van Dotx een signaal om:
    • De zip file uit te pakken
    • Het dichtstbijzijnde punt van het baggerreferentievlak opzoeken (om te bepalen wat de afstand is tov het baggerreferentievlak)
    • Er wordt een .LAS bestand gemaakt
    • Dit .LAS bestand wordt omgezet naar een Octree datastruktuur, waarmee de google maps achtige zoomniveaus bereikt worden.
    • Dit octree bestand wordt weer geupload naar Azure.
  4. Binnen de web applicatie wordt gekeken welke ’tiles’ er in de huidige field-of-view zijn
  5. Deze tiles worden ingeladen in de web applicatie waardoor ze zichtbaar worden voor de gebruiker.

Resultaat

Onderstaand een figuur van hoe het dashboard voor Strukton & van den Herik eruit ziet:

Bodemdiepte van een rivier voorspellen tot 9 cm nauwkeurig met een Digital Twin.

door

Met Vaarwegenwijs kunt u tot op 9 centimeter nauwkeurig voorspellen wat de bodemdiepte zal worden op iedere locatie van een rivier.

De achtergrond

Rijkswaterstaat wil graag efficienter omgaan met zijn baggerstrategie voor de Ijssel. In een eerste onderzoek willen zij verkennen in hoeverre single beam dieptemetingen bruikbaar zijn om een beter inzicht te krijgen in de bodemligging van de Ijssel. Momenteel wordt er slechts 4 keer per jaar een volledige scan van de bodem gemaakt. De visie van rijkswaterstaat is, dat door single-beam dieptemetingen te gebruiken (zoals verzameld worden door het bedrijf Covadem), er een actuele bodemligging geconstrueerd kan worden, waardoor er een dagelijkse voorspelling van de bodemligging gemaakt kan worden. Om dit uit te zoeken, heeft Rijkswaterstaat gevraagd aan de aannemer die de Ijssel in onderhoud heeft, Strukton & van den Herik, hier onderzoek naar te doen. Vanwege een eerder project (zie Wegenwijs) wat Dotx Control Solutions gedaan had met Strukton Civiel op het gebied van Digital Twins, zie hebben ze Dotx Control Solution gevraagd om dit onderzoek op zich te nemen.

Partners

Strukton Civiel & van den Herik

Strukton Civiel & van den Herik zijn specialist in de nauwkeurige beoordeling, het beheer en het onderhoud van cruciale infrastructuurprojecten. Binnen hun werkterrein valt ook het onderhoud van rivieren in Oost-Nederland.

Covadem

De dataleverancier van single beam metingen: Covadem heeft een vloot van meer dan 200 schepen uitgerust met een dieptemeter, die verbonden is met de cloud. Op deze manier worden realtime single beam dieptemetingen gemaakt.

Voorspellen van de bodemligging met single beam metingen

In dit artikel leggen we uit hoe we te werk zijn gegaan om te dit onderzoeken in hoeverre het mogelijk is, en met welke nauwkeurigheid, om de bodemligging te voorspellen met enkel single beam metingen.

Ter illustratie is in het figuur hieronder te zien hoe een multibeam en single beam meting eruit zien.

In het algoritme wat Dotx Control Solutions bedacht heeft, is er een combinatie gemaakt van de single beam metingen met de multibeam metingen, waarbij de single beam metingen op een slimme manier gecalibreerd worden aan de multibeam metingen. Zo kan de absolute afwijking tot nul gereduceerd worden, iets wat met enkel Covadem metingen lastig mogelijk is, omdat de afwijking afhangt van bijvoorbeeld de belading en de trim van het schip.

Resultaten

Het resultaat van de uitgebreide studie door DOTX heeft zeer positieve resultaten opgeleverd. In de onderstaande afbeelding toont het rechterdeel een schatting van de rivierbodem op basis van alleen de single-beam metingen. Het linkerdeel toont de werkelijke rivierbodem zoals de Digital Twin die voorspelt. De nauwkeurigheid neemt toe naarmate er meer, met Covadem, uitgeruste boten over de Ijssel varen. Om een idee te geven:

  • Met 2 boten is de afwijking slechts 15cm.
  • Bij 20 passages is de gemiddelde afwijking nog maar 9 cm.

U ziet aan de kleuren dat de voorspelling van de rivierbodemligging goed overeenkomt met de werkelijke rivierbodemligging.

Wat levert dat resultaat op?

  1. Voorspelling van de huidige rivierbodemligging van de vaarweg met een nauwkeurigheid van 9cm.
  2. Bepalen waar en hoeveel er gebaggerd moet worden om de vaardiepte te bepalen
  3. Hiermee kan de volgende meerwaardes behaald worden:
    • Betere garantie dat vaardiepte er is
    • Minder, want alleen daar waar noodzakelijk, baggeren
    • Minder obstructie van de vaarweg
    • Minder uitstoot van milieubelastende stoffen (bv Stikstof)
    • Voorspelbaar en daardoor beter planbaar onderhoud.

Waarvoor kan een Digital Twin nog Meer ingezet worden?

Wij van DOTX kunnen u dus helpen met het onderhoud van rivieren. Maar waar zouden zo’n Digital Twin ook voor ingezet kunnen worden? Wat voorbeelden:

  1. Waterwegen
    • Waterhoogtes voorspellen: Om calamiteiten te voorkomen of daarvoor gewaarschuwd te worden
  2. Industriële processen
    • Virtuele Modellering: Digitale tweelingen maken het mogelijk om een nauwkeurige virtuele representatie van een fysiek systeem te creëren. Dit model kan worden gebruikt voor simulaties, analyses en optimalisaties, waardoor bedrijven beter inzicht krijgen in hun processen.
    • Voorspellend Onderhoud: Door real-time gegevens van het fysieke systeem te vergelijken met het digitale tweelingmodel, kunnen ondernemingen de staat en prestaties van hun apparatuur voorspellen. Dit maakt het mogelijk om onderhoudsactiviteiten proactief te plannen, stilstand te verminderen en de levensduur van apparatuur te verlengen.
    • Optimalisatie van Processen: Digitale tweelingen stellen bedrijven in staat om hun processen te optimaliseren door verschillende scenario’s virtueel te testen. Dit kan leiden tot efficiëntere workflows, kostenbesparingen en verbeterde productkwaliteit.
    • Real-time Monitoring: Het gebruik van digitale tweelingen maakt real-time monitoring van industriële processen mogelijk. Hierdoor kunnen bedrijven snel reageren op veranderingen, fouten detecteren en corrigerende maatregelen nemen om de operationele efficiëntie te handhaven
    • Kostenreductie: Door het verbeteren van efficiëntie, het minimaliseren van stilstand en insteltijden en het optimaliseren van resourcegebruik kunnen digitale tweelingen bijdragen aan aanzienlijke kostenreducties en vermindering van milieubelasting in industriële processen
    • Verbeterde Besluitvorming: Het hebben van een digitale tweeling als referentiepunt maakt betere en geïnformeerde besluitvorming mogelijk. Het stelt organisaties in staat om snel en flexibel te reageren op veranderende omstandigheden en markteisen.
  3. Gezondheidszorg: In de gezondheidszorg kunnen digitale tweelingen worden gebruikt om patiëntenindividuele modellen te maken. Deze modellen kunnen dienen als virtuele representaties van patiënten, waardoor artsen en zorgverleners behandelingen kunnen simuleren, gepersonaliseerde geneeskunde kunnen bevorderen en de efficiëntie van medische procedures kunnen verbeteren.
  4. Stedelijke Planning: Digitale tweelingen kunnen worden ingezet om stedelijke gebieden en infrastructuur virtueel te modelleren. Dit helpt bij het plannen van stadsontwikkeling, het voorspellen van verkeersstromen, het optimaliseren van energieverbruik en het verbeteren van de algemene leefbaarheid van steden.
  5. Landbouw: In de landbouw kunnen digitale tweelingen worden gebruikt om de groeiomstandigheden van gewassen te simuleren. Dit helpt boeren bij het optimaliseren van landbouwpraktijken, het beheren van hulpbronnen, het voorspellen van oogstrendementen en het verminderen van milieueffecten
  6. Milieumonitoring: Digitale tweelingen kunnen worden ingezet voor het modelleren en monitoren van ecosystemen en natuurlijke hulpbronnen. Dit is waardevol voor het begrijpen van klimaatverandering, het voorspellen van natuurrampen, en het bevorderen van duurzaam milieubeheer
  7. Onderwijs en Training: In het onderwijs kunnen digitale tweelingen worden gebruikt voor simulaties en trainingen in verschillende vakgebieden. Dit biedt studenten de mogelijkheid om praktijkervaring op te doen in een virtuele omgeving.
  8. Vastgoed: In de vastgoedsector kunnen digitale tweelingen worden gebruikt om virtuele modellen van gebouwen en infrastructuur te maken. Dit ondersteunt bij ontwerp, constructie en faciliteert faciliteitenbeheer.
  9. Transport en Logistiek: Digitale tweelingen kunnen worden toegepast in de transport- en logistieke sector om de efficiëntie van routes, transportmiddelen en supply chain-processen te optimaliseren.
  10. Telecommunicatie: In de telecommunicatie kunnen digitale tweelingen worden gebruikt voor het optimaliseren van netwerkprestaties, het plannen van dekking en het voorspellen van toekomstige eisen aan telecommunicatienetwerken.

Wilt u weten wat Dotx Control Solutions B.V. en Digital Twins voor u kunnen betekenen?

Neem contact op met: Leo Den Brok

M: +31652007300

E:l.denbrok@dotxcontrol.com

DNPC-regeling van de Nederlandse polder ‘Waterlandse Boezem’.

door
...

Er is een op maat gemaakte regelaar ontwikkeld voor de besturing van twee pompstations in de polder ‘Waterlandse Boezem’. De regelaar moest complexe aan/uit-vereisten vervullen en de pompende activiteit in de duurdere daguren minimaliseren. Een paper over dit onderwerp is gepubliceerd en kan worden gedownload in onze Paper-sectie. De video over dit onderwerp laat iteraties van de regelaar zien terwijl deze de optimale pompinstellingen vindt om het waterpeil (onderste grafiek) binnen de limieten (gestippelde lijnen) te houden. De bovenste grafiek toont de voorspelde “belasting” op de polder (dat wil zeggen, de verwachte instroom van water in de komende 24 uur).

Optimalisatie van de besturing voor ontzuring

door
...

Bij de productie van cokes voor ijzerproductie ontsnappen er ovengassen die gereinigd moeten worden. Een van de installaties om de gasvormige bijproducten te reinigen, is een ontzurings- en strippingsproces met meerdere destillatiekolommen, gevoed door cokesgas en stoom. De procesingenieurs van deze specifieke fabriek ontdekten dat het verminderen van de drukvariaties in de stoomtoevoer zou leiden tot verbeterde processtabiliteit, wat op zijn beurt zou leiden tot aanzienlijke kostenbesparingen. DotX kreeg de opdracht om de stabiliteit van de drukregellus(sen) te verbeteren. Eerst werd het bestaande besturingssysteem geanalyseerd en het stoomproces werd zorgvuldig gemodelleerd. De stoomdruk werd voornamelijk geregeld door twee afzonderlijke besturingssystemen, elk werkend op één klep. De ene voor het afvoeren van stoom en de andere voor het toevoeren van stoom. Elke klep vertoonde een niet-lineaire karakteristiek (dat wil zeggen, een niet-lineaire relatie tussen klepopening en stroom). Vervolgens werd er een nieuw op model gebaseerd besturingssysteem ontworpen en geïmplementeerd over drie PLC’s die met elkaar communiceren. Het nieuwe besturingssysteem vertoonde een opmerkelijke verbetering in drukstabiliteit, zie de onderstaande figuur (die geschaalde metingen toont): zodra de DotX Control-oplossing wordt geactiveerd, is de druk bijna constant; zodra deze wordt gedeactiveerd, neemt het oude besturingssysteem het over en vertoont de druk meer variaties. Deze DotX-controller is geactiveerd in augustus 2012 en sindsdien verloopt het ontzurings- en strippingsproces veel stabieler.

KGF1 Kooks Eind Temperatuur (KET) Regeling

door

Bij Tata Steel’s IJmuiden Kooksfabriek 1, waar kolen worden omgezet in kooks voor gebruik in hoogovens, is temperatuurbeheer cruciaal. De zogenaamde Kooks Eind Temperatuur (KET) moet zorgvuldig boven een minimumniveau blijven om de kwaliteit van de kooks te garanderen, terwijl tegelijkertijd de warmtetoevoer naar de ovens wordt beperkt. Traditioneel werd de beheersing van deze temperatuur deels handmatig uitgevoerd, wat leidde tot inefficiëntie en energieverlies.

In samenwerking met Tata Steel hebben wij een innovatieve stap gezet om dit proces te verbeteren door een nieuwe, volledig geautomatiseerde regeling te implementeren. Deze regeling is gebaseerd op nauwkeurige modellen die de processen binnen de kooksovens simuleren. De nieuwe regeling maakt gebruik van geavanceerde algoritmes die de belangrijkste variabelen, zoals de klepstanden van de schoorsteen en gastoevoer, en de regenerator temperatuur, in real-time monitoren en aanpassen.

Aanpak

Het ontwikkelen van een effectieve regelstrategie begint met het bouwen van nauwkeurige modellen. Onze modellen richten zich op het dynamisch gedrag van de kooksoven en houden rekening met variabelen zoals afwijkingen in verblijftijd en het zuurstofpercentage in de rookgassen. Deze modellen zijn semi-fysisch en regelaar-georiënteerd, wat betekent dat ze zowel natuurkundige als regeltechnische principes combineren om de processen in de oven optimaal te sturen. Door deze benadering konden we het nieuwe systeem zodanig afstellen dat de temperatuurspreiding (TKET) met maar liefst 40% werd verminderd ten opzichte van de oude regeling.

Uitdagingen

Een van de grootste uitdagingen in de optimalisatie van het kooksovenproces is dat de Kooks Eind Temperatuur (KET) niet direct gemeten kan worden tijdens het productieproces. De kooks blijft gedurende het hele proces in de oven, en de temperatuur kan pas gemeten worden wanneer de kooks na ongeveer 18 uur de oven verlaat. Dit zorgt voor een aanzienlijke vertraging in de feedback, wat het uitdagend maakt om real-time aanpassingen te doen aan de warmtetoevoer en de bijbehorende controleparameters.

Om deze vertraging te compenseren, hebben we in ons nieuwe regelsysteem gebruik gemaakt van geavanceerde modellen die de KET voorspellen op basis van variabelen zoals de regenerator temperatuur, zuurstofpercentage in het rookgas en de verblijftijd van de kooks. Deze modellen stellen ons in staat om de benodigde aanpassingen in real-time te maken, ondanks het feit dat de daadwerkelijke temperatuurmeting pas veel later beschikbaar is. Hierdoor kunnen we de warmte-invoer effectief beheren en tegelijkertijd de energie-efficiëntie maximaliseren.

Besparingen

Het meest indrukwekkende resultaat van deze optimalisatie is de energiebesparing. Door de verbeterde temperatuurregeling kon het setpoint voor de KET met 5,6 graden worden verlaagd, zonder dat de temperatuur onder het vereiste minimum zakte. Dit leidde tot een directe besparing van 1,7% op het gasverbruik. In latere evaluaties bleek zelfs dat het mogelijk was om het gasverbruik met 2,6% te verminderen, wat neerkomt op een jaarlijkse besparing van 1,2 miljoen euro. Dit toont aan dat technologische innovaties niet alleen kosten kunnen verlagen, maar ook een aanzienlijke impact kunnen hebben op de duurzaamheid van industriële processen.

Conclusie

Dit project bewijst dat met de juiste aanpak, aanzienlijke besparingen mogelijk zijn. De implementatie van deze nieuwe regeltechnieken biedt Tata Steel een manier om niet alleen kosten te verlagen, maar ook een bijdrage te leveren aan de duurzaamheid van de industrie. Regelmatige controle en optimalisatie van deze systemen zullen de komende jaren bijdragen aan een efficiënter en groener productieproces.

Optimalisatie afzuiging oxystaalfabriek

door
Digital Twin afzuiging oxystaalfabriek

Inleiding

In Oxystaalfabriek 2 draait alles om het afzuigen en verwijderen van zwevend stof, maar er is ruimte voor verbetering. De capaciteit van het huidige afzuigsysteem is onvoldoende, en het elektriciteitsverbruik kost aanzienlijk veel geld. Gelukkig zijn er zeven veelbelovende modificaties geïdentificeerd die de afzuigcapaciteit en energie-efficiëntie kunnen verbeteren. Het doel is om deze verbeteringen te realiseren tegen zo laag mogelijke kosten. Er zijn zeven modificaties voorgesteld: aangepaste regeling voor de ventilatoren, afdraaien van de waaiers, optimalisatie van de inzet aanzuigleiding, toepassing van frequentiedrives, installeren extra filtercompartimenten, installeren van een warmtebuffer en installeren van één of meerdere grote motoren. Zie in het onderstaande figuur een schematisch overzicht van de SA.

Modelvorming

Om het effect van verschillende modificaties op de prestaties te analyseren worden er modellen gemaakt van het rookgasafzuigingssysteem (SA) en zijn componenten. Het model omvat secties voor het berekenen van drukverliezen, inclusief factoren zoals buiswrijving en verlies door kleppen en bochten. Het behandelt ook de modellering van ventilatoren en hun vermogen om luchtstroom te regelen via de aanpassing van ventilatorafmetingen en -snelheden. Bovendien wordt de warmteoverdracht binnen leidingen en een warmtebuffer beschreven, met als doel de temperatuur van de afgezogen gassen te reguleren. Verschillende regelingsparameters worden in het model geïntegreerd om de optimale werking van het systeem te waarborgen, waaronder drall-hoekregeling en toerentalregeling voor ventilatoren. Het model biedt inzicht in de complexe interacties tussen verschillende factoren en componenten binnen de SA en kan worden gebruikt voor het evalueren van wijzigingen en verbeteringen aan het systeem.

Conclusie

Het onderzoek beantwoordt de centrale vraag: “Kunnen modificaties 1-7 de gemiddelde afzuighoeveelheid en de afzuighoeveelheid tijdens een ruwijzer inzet verhogen en/of het stroomverbruik verminderen?” met een overtuigend “ja”. Meerdere modificaties of combinaties daarvan hebben positieve effecten op zowel de afzuigcapaciteit als het stroomverbruik.

  • Optimalisatie van Ventilatorregeling: Door de ventilatoren op een meer efficiënte manier te regelen, kunnen aanzienlijke besparingen op stroomkosten worden behaald. Dit kan leiden tot een verlaging van 130.000-250.000 euro per jaar, terwijl de afzuigcapaciteit slechts minimaal afneemt.
  • Afdraaien van Waaiers: Het afdraaien van de waaiers met 5-10% kan niet alleen stroomkosten besparen (tot 330.000 euro per jaar) maar verhoogt ook de afzuigcapaciteit tot 3%.
  • Toepassing van Frequentiedrives: Het gebruik van frequentieregelaars biedt flexibiliteit in het aanpassen van het toerental, waardoor de stroomkosten dalen en de afzuigcapaciteit stijgt. Dit kan gecombineerd worden met het installeren van extra filtercompartimenten om de afzuigcapaciteit met zo’n 20% te verhogen en tegelijkertijd 100.000 euro per jaar te besparen.
  • Warmtebuffer Platenkoeler: Het plaatsen van een warmtebuffer vermindert de kans dat de koude-luchtklep opent tijdens ruwijzer-inzet, wat leidt tot een capaciteitsverhoging van 25%. In combinatie met grotere motoren en een verlaging van de filterweerstand kan zelfs een indrukwekkende verhoging tot 56% worden bereikt.

Dit betekent niet alleen aanzienlijke kostenbesparingen, maar ook een milieuvriendelijkere en efficiëntere operatie voor Oxystaalfabriek 2.

Het fysieke model van de Secundaire Afzuiging (SA) is zorgvuldig opgesteld en geverifieerd om de effecten van deze modificaties te kunnen voorspellen. Hoewel er enkele onzekerheden zijn, kunnen we concluderen dat de voordelen van de voorgestelde wijzigingen duidelijk en substantieel zijn.

In een tijd waarin duurzaamheid en efficiëntie cruciaal zijn, is Oxystaalfabriek 2 op weg naar een veelbelovende toekomst, waarin het bedrijf niet alleen zijn ecologische voetafdruk verkleint, maar ook de concurrentiepositie versterkt.

Dit is slechts een voorbeeld van hoe de industrie zich voortdurend aanpast en innoveert om een duurzamere en kosteneffectieve toekomst te creëren. We hopen dat dit verhaal van succesvolle modificaties in Oxystaalfabriek 2 u heeft geïnspireerd en aangemoedigd om ook te blijven streven naar efficiëntie en duurzaamheid in uw eigen werkzaamheden. Samen kunnen we een positieve impact maken.

Neem contact met ons op

Dotx Control Solutions, uw partner in de regeltechniek

Bezoekadres:
Oudeweg 91-95, office B.1-1
2031CC Haarlem

Contact
info@dotxcontrol.com
+31 232050241

Bedrijfsgegevens
KVK: 37135013
VAT: NL8183.31.860.B01

Copyright 2026 © Dotx Control Solutions

nl_NLDutch
en_USEnglish nl_NLDutch