«Коршун» — система выявления коротких замыканий в процессе электролиза

Заказчик
ПАО ГМК «Норильский Никель»
Руководитель проекта со стороны заказчика
ИТ-поставщик
Цифровая лаборатория ПАО «ГМК «Норильский никель»
Год завершения проекта
2018
Сроки выполнения проекта
Апрель, 2018 — Октябрь, 2018
Масштаб проекта
2970 человеко-часов
10 автоматизированных рабочих мест
Цели

Сократить потери на электролиз меди (затраты, время, содержание) посредством более раннего обнаружения коротких замыканий, возникающих в процессе электролиза.

Уникальность проекта

  • Короткий срок от идеи до практических результатов — 6 мес.,
  • Потенциальный экономический эффект от внедрения разработанных прототипов оценивается в повышения объема производства до 2 000 тонн катодной меди в год.
Проект решает задачи импортозамещения
Нет
Использованное ПО

Тепловизор, цифровое компьютерное зрение для анализа «картинки», передаваемой тепловизором и идентификации отклонений в техпроцессе, а также создано программное обеспечение (стационарный и мобильный клиент) для мониторинга информации и принятия корректирующих действий.

Описание проекта

Одним из главных показателей, влияющих на производительность электролизного передела, является производительность электролизной ванны, которая напрямую зависит от своевременного обнаружения и устранения коротких замыканий.

С помощью разработанной системы выявления коротких замыканий в процессе электролиза меди ПАК «Коршун» (программно-аппаратный комплекс) протестирована возможность определения наличия коротких замыканий с использованием тепловизора в режиме реального времени, что обеспечивает увеличение скорости выявления данного технологического отклонения на 15-25 %.

География проекта
Норильск
Коментарии: 7

Комментировать могут только авторизованные пользователи.
Предлагаем Вам в систему или зарегистрироваться.

  • Алексей Степанов
    Рейтинг: 252
    Нет
    Независимый эксперт
    10.12.2018 13:34

    Очень короткое описание проекта...
    Алексей Николаевич, в чем состояли сложности при реализации Вашего проекта?

    • Алексей Коршунов Алексей
      Рейтинг: 216
      Норникель
      Архитектор производственных систем
      19.12.2018 16:24

      Сложности состояли в том, что прямых аналогов решения на рынке не нашлось и нам пришлось создавать систему самим с нуля. Все, начиная с проработки общей архитектуры решения и заканчивая алгоритмами распознавания было выполнено с нуля. Т.о. проект представлял из себя полноценный НИОКР. Были испытаны несколько выриантов тепловизоров в разных условиях, несколько вариантов беспроводной связи (так как в цеху очень мощные электромагнитные наводки - часть оборудования связи просто отказывалась работать, часть не удалось «подружить» с тепловизором и заводскими сетями). Но самая главная техническая проблема была в создании алгоритмов автоматического распознавания и классификации перегревов отдельных частей электродов. Все что есть сейчас на рынке в части машинного зрения заточено на узкоспециализированные задачи и не подходило под наши условия. Путем нескольких попыток получился симбиоз из системы адаптивных цифровых фильтров и нейросети с системой машинного обучения. Таким образом, набирая новую статистику с помощью машинного обучения мы теперь периодически переобучаем систему. В результате такого подхода за 6 месяцев мы смогли добиться очень высокой точности распознавания – не более двух ошибок на 10000 снимков (точность для всего комплекса в целом).

  • 24.12.2018 16:51

    Добавлю, что уникальность проекта состоит ещё и в том, что, решая вполне конкретную локальную задачу, был применён оперативно и с хорошей результативностью целый ряд современных "трендовых" технологий. Наверняка прототип решения будет использован на предприятии и для решения других задач. Успехов!

  • Александр Балабанов
    Рейтинг: 858
    Независимый эксперт
    Директор по ИТ и Цифровой трансформации
    01.01.2019 23:38

    Алексей приветствую! Всеми руками за НИОКР в области ИТ с практическим применением в реальном Бизнесе! Только высокие оценки. Вопросы: 1. Сколько человек трудились над данным проектом? 2. 10 автоматизированных рабочих мест. Это кто / для кого? 3. А как было ранее - до реализации данного проекта - организован контроль/мониторинг? 4. Какие технологии (ИТ) были применены при разработке данного проекта? 5. Какими объемами информации сегодня оперирует система?

    • Алексей Коршунов Александр
      Рейтинг: 216
      Норникель
      Архитектор производственных систем
      09.01.2019 13:18

      Александр, день добрый!
      1. Трудилось на разных стадиях по разному. Из постоянных разработчиков: 3 программиста + один специалист по БД, инженер-конструктор, сетевой администратор. И конечно же множество помощников-добровольцев, которые физически ставили-снимали оборудование, делали тесты и замеры, вносили предложения и сами же из опробовали, проводили работу с рабочими цеха, снимали агитационные материалы и проводили презентации решения.
      2. 10 человек - это начальник цеха, ГИ цеха, главный техолог, диспетчера цеха, начальник электролизного участка, ГИ завода, директор завода, крановая служба, начальники ПТО и ПО.
      3. Ранее мониторинг осуществлялся по термопасте, которая наносилась на электроды и при перегревах меняла цвет. Но паста во первых дорогая, во вторых у нее только два состояния (или уже все плохо и сильно все перегрелось или неизвестно) а тепловизор дает градацию по состояниям. И в третьих, с уменьшением количества ИТР несколько лет назад некому физически стало обходить ванны, что бы контролировать состояние и качество производства работ рабочими.

      4. Из технологий в первую очередь нейронные сети + машинное обучение
      5. По объемам - 27 Мбит/сек постоянный обрабатываемый в реальном времени поток, из него сохраняется около 9 тысяч термограмм в сутки для истории.

Год
Предметная область
Отрасль
Управление
Мы используем файлы cookie в аналитических целях и для того, чтобы обеспечить вам наилучшие впечатления от работы с нашим сайтом. Заходя на сайт, вы соглашаетесь с Политикой использования файлов cookie.