«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 управлять 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. А на основе замера делается вывод о ходе технологического процесса и необходимости подачи дополнительного глинозема или фтористых солей в электролизер, своевременная подача, в свою очередь, позволяет повысить скорость выплавки алюминия, сделать процесс более эффективным. С внедрением новой технологии определять химический состав будет нейросеть, она сможет делать расчеты сколь угодно часто и будет намного 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 обучали на десятках тысяч технологических параметров и замеров, а испытания нейросети шли около года на Саяногорском алюминиевом заводе.
«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.
Директор проекта «Совершенствование высокоамперных технологий» «Русал ИТЦ» Илья Пузанов отметил, что электролизеры новейшего поколения РА-550, на которых проводились испытания нейросетевой модели, имеют высокий уровень автоматизации и за годы эксплуатации накопился огромный массив данных об их работе.
Он добавил, что анализ этих данных технологами был затруднен, а нейросетевая модель позволяет преобразовать накопившиеся данные о работе РА-550 в цифровые модели и использовать их для регулирования выплавки алюминия.
«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 2024 году «Русал» создал департамент промышленного искусственного интеллекта, целью которого стала разработка технологий ИИ для производственных процессов.
Один из проектов департамента — по мониторингу электролизного производства с помощью машинного зрения — был отмечен Национальной премией в области ИИ.
Технология позволяет минимизировать участие человека в наблюдении за электролизерами.
Как рассказывал Виктор Манн, сейчас департамент промышленного искусственного интеллекта работает примерно над 20 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.
