Рекомендательная система оптимизации режимов производства аммиака на основе моделей машинного обучения (ML-моделей)

Вести процесс производства аммиака на разных этапах в оптимальных значениях с точки зрения себестоимости (эффективного использования сырья) и увеличения выработки целевого продукта. Более оперативно анализировать данные и принимать решения по оптимизации производства.

2023

Рекомендательная система для производства аммиака позволяет эффективно использовать сырье и увеличивать выработку аммиака.

Увеличение выработки аммиака составляет +1,53% или +25 тонн/сут,

Снижение себестоимости за счет сокращения удельного потребления природного газа, который составляет 90% переменных затрат в производстве аммиака: -2% или -20 м3 на тонну продукции.

Экономический эффект составляет более 100 млн. рублей в год, что подтверждается результатами балансовых испытаний.

Повышение надежности:

- долговечность реакционных труб печи риформинга, за счет стабилизации температурного профиля и исключения локальных перегревов

- снижение нарушений норм технологического режима

- повышение безопасности производственного процесса

- своевременное реагирование на изменение режима и условий технологического процесса

Экология:

- снижение выбросов CO2 за счет снижения расхода природного газа на горение

Да

Стек технологий: mlflow, influxdb, grafana, airflow, nifi, kafka, MinIO, PostgreSQL, ClickHouse, Vault, Keycloak, flux, Spark, Ansible, Terraform Modules, K3S.

В проекте не используются решения из каталога Global CIO

При создании рекомендательной системы учитывались специфика цеха, допустимые нормы технологического режима и другие технологические ограничения. Сначала специалисты изучили исторические данные работы цеха, затем по результатам аналитического контроля разработали и протестировали глобальный оптимизатор на математических моделях. Именно он лег в основу рекомендательной системы. Для того, чтобы оперативно улучшать решение и вносить изменения, команда проекта на каждом этапе реализации сверялась с требованиями производства и впечатлениями производственного персонала.

Рекомендательная система использует набор данных от производственных КИП, поточных хроматографов и разработанных ML-моделей виртуальных анализаторов в режиме реального времени с учетом изменения условий внешней среды (погоды).

На основе данных, которые ежеминутно приходят более чем с 250 приборов, контролирующих технологический процесс, осуществляется расчет комплексом ML-моделей и определение оптимальных значений для текущего состояния цеха. Полученные результаты обрабатываются глобальным оптимизатором. Система способна прогнозировать основные процессы производственной цепи, основываясь на исторических данных.

Благодаря интеграции решения в единую информационную среду предприятия можно в режиме реального времени удаленно контролировать работу системы и мониторить производственные процессы, а также своевременно реагировать на изменения.

Рекомендательная система применима на всех предприятиях ЕвроХима и других компаний производящих аммиак.