MANTEIA - Metodologie di eArlyfault detectioN, applicate su un sistema di accumulo TErmico, basate su tecniche di Intelligenza Artificiale

MANTEIA - Metodologie di eArlyfault detectioN, applicate su un sistema di accumulo TErmico, basate su tecniche di Intelligenza Artificiale

MANTEIA - Metodologie di eArly fault detection, applicate su un sistema di accumulo TErmico, basate su tecniche di intelligenza Artificiale

Bando MEDITECH n.3 - Finanziato dall'Unione Europea - Fondo Next Generation EU (PNRR) - M4C2  I2.3
CUP I83D24000130005

Beneficiario: Magaldi Power Spa

Durata del progetto: 06/05/2024 -05/05/2025

Magaldi R&D projects

L’obiettivo del progetto MANTEIA: “Metodologie di eArly-fault detectioN, applicate su un sistema di accumulo TErmico, basate su tecniche di Intelligenza Artificiale” è lo studio di opportune tecniche di controllo predittivo per lo sviluppo di un software di "early fault detection", da applicare alla tecnologia MGTES di accumulo termico a letto fluidizzato. La tecnologia MGTES, brevettata da Magaldi, consente di immagazzinare l'energia prodotta da fonti rinnovabili e di dispacciarla su richiesta per la produzione di vapore verde, a supporto della decarbonizzazione delle industrie energivore.

Il progetto MANTEIA, svolto in collaborazione con Meditech – Competence Center e le Università degli Studi di Napoli (Dipartimento DICMAPI) e di Benevento e con l’Istituto STEMS-CNR di Napoli, si è concluso a maggio 2025.  

Il progetto contribuisce a rafforzare l’affidabilità e il livello di maturità della tecnologia MGTES. I risultati ottenuti costituiscono una base solida per futuri sviluppi nella diagnostica intelligente e nelle soluzioni innovative per l’accumulo energetico.