"Русал" завершил промышленные испытания искусственного интеллекта в управлении электролизом. Подробнее о том, как при помощи специально обученной нейросетевой модели получится увеличить производительность при выплавке алюминия, - в материале "Газеты.Ru".
Помощь ИИ
"Инженерно-технологический центр Русал" ("Русал ИТЦ") разработал нейросетевую модель, которая способна выполнять прогнозный расчет параметров и управляет ходом электролиза.
Как отметил технический директор "Русала" Виктор Манн, нейросетевая модель сможет дополнять редкие лабораторные замеры прогнозными значениями.
"Сейчас химический состав электролита в электролизере определяется путем взятия пробы и анализа в лаборатории, замер для каждого электролизера с учетом их количества возможен не чаще одного раза в двое-трое суток. С помощью ИИ удастся оперативнее корректировать технологический процесс электролиза", - сказал он.
Нейросетевая модель производит расчеты химического состава в электролизере на основе десятков доступных технологических параметров, среди которых температура электролита, сила тока, напряжения и другие.
По словам директора по автоматизации производства "Русал ИТЦ" Михаила Гринишина, нейросеть испытывали на 10 тыс. технологических параметров и замеров на Саяногорском алюминиевом заводе в течение года.
"В начале испытаний модель лишь рассчитывала и выдавала прогнозное значение химического состава электролита для технолога, который самостоятельно, на основе своих знаний принимал решение. Когда мы убедились, что модель не ошибается, она была введена в контур управления и начала самостоятельно управлять процессом", - рассказал Гринишин.
Он добавил, что "Русал" планирует в будущем интегрировать нейросетевую модель на всех алюминиевых заводах компании.
Также директор проекта "Совершенствование высокоамперных технологий" "Русал ИТЦ" Илья Пузанов отметил, что электролизеры новейшего поколения РА-550, на которых проводились испытания нейросетевой модели, имеют одно из важнейших преимуществ – сниженный расход электроэнергии при выплавке алюминия и экологичность.
Он добавил, что нейросетевая модель позволит преобразовать накопившиеся данные о работе РА-550 в цифровые модели.
"Основной особенностью примененного нами подхода по обучению нейросети являлось привлечение знаний и навыков инженеров-технологов, которые они приобрели за годы работы на производстве", - рассказал он.
Разработка
В апреле 2024 года "Русал" создал департамент промышленного искусственного интеллекта, целью которого стала разработка технологий ИИ для производственных процессов.
Первый пилотный проект по мониторингу электролизного производства был отмечен Национальной премией в области ИИ. В настоящее время эта технология внедрена на всех цехах электролиза на Красноярском алюминиевом заводе КрАЗа.
Технология позволяет минимизировать человеческий фактор и повысить эффективность производственного процесса.
Как рассказал Виктор Манн, сейчас департамент промышленного искусственного интеллекта работает над 18 проектами, а их количество постоянно растет.
Инвестиции
Еще в мае стало известно, что "Русал" до 2027 года внедрит на всех цехах электролиза Красноярского, Братского, Новокузнецкого, Иркутского и Волгоградского алюминиевых заводов технологию мониторинга с помощью машинного зрения.
Инвестиции в проект, по подсчетам "Русала", составят 1,6 млрд рублей.
По словам Виктора Манна, технология доказала свою эффективность в ходе опытной эксплуатации в двух цехах электролиза КрАЗ.
"Благодаря ей вдвое снизилось время разгерметизации электролизеров по сравнению с мониторингом персоналом во время плановых обходов", - рассказал он.
Электролизеры этих пяти алюминиевых заводов работают по созданной "Русалом" технологии "ЭкоСодерберг", которая позволяет существенно снизить воздействие на окружающую среду.
"Суть технологии в том, что модели машинного зрения через специализированные видеокамеры круглосуточно обнаруживают нарушения герметичности электролизеров и вызывают оператора", - рассказал Михаил Гринишин.
Свежие комментарии