Digital Twin pour le Sustainability - Décarbonisation

Pourquoi les gPROMS for sustainability ?

Les technologies jumelles numériques de Siemens aident les industries de transformation à évoluer vers des produits et des processus zéro carbone. Accélérer le développement de nouveaux processus à faible émission de carbone en optimisant les conceptions et en gérant les risques technologiques, en réduisant les coûts d'expérimentation et de pilote. Nos jumeaux numériques incarnent des connaissances approfondies en physique et en chimie pour explorer l'espace de décision et établir rapidement la viabilité des choix de conception.

Nous fournissons des logiciels, des services et des solutions pour aider à accélérer trois phases clés de la décarbonisation. Notre approche numérique aide à relever les défis de la décarbonisation :

Immédiatement, en minimisant les émissions des actifs existants
À moyen terme, grâce à des technologies intégrées d'atténuation des émissions
À long terme, en accélérant le développement de nouveaux processus

A Siemens gPROMS Process image showing a chemical plant with pipes and equipment.

Capacités en vedette

Applications numériques clés en main basées sur des modèles

Implantez ceux-ci sur votre usine existante pour maximiser l'efficacité énergétique chaque jour - ils utilisent des technologies d'optimisation et des données de l'usine pour minimiser les émissions et économiser les dépenses d'exploitation avec peu ou pas d'investissement en capital.

Technologie de conception de processus numériques gPROMS

Notre technologie vous aide à explorer l'espace décisionnel et à prendre des décisions rapides et éclairées sur l'investissement dans l'atténuation intégrée des émissions, comme le captage du carbone ou l'énergie à base d'hydrogène ou les matières premières provenant de ressources renouvelables.

Logiciel de modélisation de processus avancé gPROMS

Notre logiciel vous permet de créer des jumeaux de processus numériques qui capturent des connaissances approfondies sur les processus, les valident par rapport aux données expérimentales et les utilisent pour développer rapidement et de manière fiable de nouvelles conceptions de processus à faible émission de carbone.