Ein Whitepaper der Watson-Marlow Fluid Technology Group zum Thema Energieeffizienz bei Sinuspumpen demonstriert Anwendern anhand der sogenannten Mee-Kurven (MasoSine Energy Efficiency) von Watson-Marlow, wie der Einsatz von Sinuspumpen in der Prozessindustrie und im Anlagenbau zu erheblichen Kosteneinsparungen führen kann. Bei den Mee-Kurven handelt es sich um ein effizientes Werkzeug, das basierend auf realen Kalkulationen und Berechnungen Einsparmöglichkeiten aufzeigt.
Hohe Viskosität? Umso besser!
Für viele Hersteller in der Prozessindustrie und im Anlagenbau gehört die Förderung hochviskoser Produkte zu den täglichen Herausforderungen. Die Vielfalt an Produkten, die möglichst effizient verarbeitet werden müssen, ist nahezu grenzenlos und reicht von Tensiden bis zu Silikon. Die Viskosität des Mediums kann dabei problemlos im Bereich von mehreren tausend oder sogar Millionen Centipoise (cP) liegen. Die einfach anzuwendenden Mee-Kurven belegen eindeutig, dass Sinuspumpen vor allem bei viskosen Produkten im Vergleich zu Dreh- und Kreiskolbenpumpen bis zu 50 Prozent weniger Energie verbrauchen. In der Tat zeigen die Kurven: Je höher die Viskosität, desto höher die Ersparnisse.
Die weiteren Vorteile der Pumpen nach dem Sinusprinzip umfassen besonders geringe Anforderungen an den Zulaufdruck und eine minimale Kavitation. Durch die signifikanten Einsparungen beim Energieverbrauch sparen Unternehmen nicht nur Kosten, sondern reduzieren außerdem ihren CO2-Ausstoß und verbessern ihre Klimabilanz.
Diese Einsparpotentiale lassen sich besonders plastisch anhand der von Watson-Marlow entwickelten Mee-Kurven nachvollziehen. Diese können zudem einen wichtigen Beitrag zur Auswahl der für die jeweilige Anwendung optimalen Pumpengröße sowie des richtigen Antriebs und somit zu maximaler Kosteneffizienz leisten. Anhand konkreter Anwendungsbeispiele zeigen die Kurven den Energieverbrauch in Kilowatt in Abhängigkeit der Viskosität und veranschaulichen so die Effizienz der Pumpe.
Großes Einsparpotenzial
Einfach zu realisierende Einsparungen sind ein bedeutender betriebswirtschaftlicher Faktor: Nach Angaben der British Pump Manufacturers‘ Association (BPMA), des Verbandes der britischen Pumpenhersteller, entfallen zwei Drittel der Stromkosten in industriellen Produktionsanlagen auf Elektromotoren. Darüber hinaus sind 95 Prozent der Lebenszykluskosten eines Pumpensystems Energiekosten. Signifikante Einsparmöglichkeiten also, die Anwender nutzen sollten.
Das Whitepaper der Watson-Marlow Fluid Technology Group zeigt Unternehmen aus der Prozessindustrie und dem Anlagenbau auf leicht verständliche Weise Wege auf, wie sie die Sinuspumpentechnologie sinnvoll einsetzen können, um signifikante Einsparungen und eine schnelle Amortisierung zu erzielen. Das Whitepaper befasst sich mit technischen Aspekten wie dem Zulaufdruck, der maximalen Ansaughöhe, Kavitation, dem Leistungsbedarf und der Bedeutung von Viskosität. Es erläutert, wie Mee-Kurven angewendet werden, und wie die Ergebnisse der Berechnungen mit anderen Pumpenarten – wie beispielsweise Drehkolbenpumpen – verglichen und so sinnvoll genutzt werden können.
Fallstudien
Um die positiven Effekte der innovativen MasoSine-Technologie weiter zu illustrieren, beinhaltet das Whitepaper eine Auswahl interessanter, konkreter Anwendungsbeispiele aus der lebensmittelverarbeitenden Industrie. Die Fallstudien zeigen die jährlichen Einsparungen an Strom und die Reduzierung des CO2-Ausstoßes, die durch den Umstieg auf Sinuspumpen realisiert wurden. Gerade die Klimabilanz eines Unternehmens gewinnt in einer Branche, in der möglichst umweltfreundliche Lieferketten immer mehr zur Regel werden und Nachhaltigkeit ein immer wichtiger werdender Wettbewerbsvorteil ist, zunehmend an Bedeutung.
Für Unternehmen aus der Prozessindustrie und dem Anlagenbau, die mehr darüber erfahren möchten, wie Sinuspumpen auch ihre Geschäfts- und Klimabilanz verbessern und Mee-Kurven als unterstützende Informationsquelle genutzt werden können, steht das Withepaper der Watson-Marlow Fluid Technology Group hier in Englischer Sprache zum Download bereit.