Digital Twin pour Sustainability - Décarbonisation

Pourquoi les gPROMS for sustainability ?

Les technologies jumelles numériques de Siemens aident les industries de transformation à s'orienter vers des produits et des processus sans carbone. Accélérer le développement de nouveaux procédés à faible émission de carbone en optimisant les conceptions et en gérant les risques technologiques, en réduisant les coûts d'expérimentation et de projet pilote. Nos jumeaux numériques incarnent des connaissances approfondies en physique et en chimie pour explorer l'espace décisionnel 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 réduisant au minimum les émissions provenant des actifs existants
À moyen terme, grâce à des technologies intégrées d'atténuation des émissions
À long terme, en accélérant l'élaboration 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

Les mettre en œuvre sur votre usine existante pour maximiser l'efficacité énergétique chaque jour — ils utilisent des technologies d'optimisation et des données de la centrale pour minimiser les émissions et réduire 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 les investissements 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 à des données expérimentales et les utilisent pour mettre à l'échelle rapidement et de manière fiable de nouvelles conceptions de processus à faible émission de carbone.