Är rivarskivan defekt? : En statistisk analys över rivarskivans energianvändning.

Sammanfattning: Biobränsle kommer att ha en stor roll i det framtida samhället och kommer vara ett av flera bränslen som hjälper till att fasa ut fossila bränslen från marknaden. Fossila bränslen tillför koldioxid till atmosfären. Koldioxid som är en växthusgas påverkar jordens strålningsbalans, därför förändras klimatet. Vid förbränning av biomassa tillförs ingen ny koldioxid till atmosfären, då koldioxiden som släpps ut binds till ny biomassa genom fotosyntes. Kolet från biomassan ingår i ett kretslopp. Pellets är ett bränsle inom kategorin biobränsle och används av privatpersoner samt större energiproducenter. Härjeåns Energi AB i Sveg är en av nordens största torkanläggningar för torv och pellets, men ibland går det inte riktigt som de tänkt sig. Inne i torken kan det ibland bildas igensättningar. Igensättningarna skapar driftproblem inuti torken. Produktionen minskar och det blir sämre effektivitet i systemet. Dessutom måste torken rengöras, denna process är kostsam och innefattar långa stopptider. En av två typer av igensättningar kallas för pluggbildning. Pluggbildningen uppstår när för stora bitar av spån transporteras in i systemet. Komponenten som sliter sönder spånet till finpartikulära delar är rivarskivan. Förekomsten av dessa pluggbildningar tros öka i antal när rivarskivan är defekt. Operatörerna på Härjeåns Energi AB tycks se ett samband mellan rivarskivans energianvändning och huruvida den är defekt eller inte. Det tros vara högre spridning i energianvändningen om rivarskivan är sönder. Om detta samband existerar kan rivarskivan istället bytas i ett tidigare skede för att minska uppkomsten av pluggbildning och göra processen mer effektiv. Då energianvändningen skulle kunna visa om rivarskivan är defekt. För att bevisa att sambandet existerar måste en statistisk analys göras. Den statistiska analysen innefattar ett F-test och ett T-test. Dessa två tester visar om det existerar en statistisk skillnad mellan två grupper av mätdata eller inte. Testerna tillämpas på olika dagars medelvärden, standardavvikelser samt maxvärde. Analysen innefattar även en visuell analys av medelvärden, grafer, maxvärden och standardavvikelser på rivarskivans energianvändning. Cirka 16 miljoner mätpunkter klipps ner till specifika datum av intresse där, med hjälp av information och antaganden, det tros att rivarskivan byts. Därmed fås det 2 grupper av mätdata – innan och efter ett stopp av produktionen under olika datum. Resultatet av den statistiska analysen varierar. I den visuella analysen av grafer, medelvärden, standardavvikelser samt maxvärden ses en tydlig trend. Standardavvikelserna och maxvärden är nästan alltid större innan ett stopp än vad de är efter ett stopp. Detta tyder på större spridning innan ett stopp än vad det är efter, vilket går hand i hand med operatörernas erfarenhet på anläggningen i Sveg. T-testerna visar att mätdata är statistiskt lika varandra innan och efter stopp under dagarna av extra intresse. För att fullt kunna stödja operatörernas erfarenhet måste det vara 95% säkerhet och analysen visar att det med 90% säkerhet går det att säga det är skillnad på mätdata innan ett stopp och efter ett stopp.