Рекомендательная система оптимизации режимов производства аммиака на основе моделей машинного обучения (ML-моделей)
- Заказчик:
- АО "МХК "ЕвроХим"
- Руководитель проекта со стороны заказчика
-
- Поставщик
- ООО "Цифровые технологии и платформы"
- Год завершения проекта
- 2023
- Сроки выполнения проекта
- февраль, 2023 — декабрь, 2023
- Масштаб проекта
- 6000 человеко-часов
- Цели
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.
- Результаты
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
Уникальность проекта
Рекомендательная система для производства аммиака на НАК «Азот» стала первым цифровым инструментом для определения оптимальных режимов производства аммиака в химической отрасли. ML-модели выполняют обработку полученных данных и расчет в режиме реального времени с учетом технологических ограничений и состояния всей производственной цепочки. Глобальный оптимизатор осуществляет итоговую обработку, проверку и выдачу оптимальных значений на интерфейс оператора. Благодаря гибким и универсальным инструментам, которые были использованы при разработке рекомендательной системы для производства аммиака, применимость данного решения не ограничивается спецификой выпускаемого продукта или используемого оборудования. Это позволяет адаптировать инструмент под широкий профиль производственных цепочек, которые оснащены КИП и имеют базу исторических данных. Например, химическое производство, нефтегазовый сектор, металлургия, горнорудная промышленность, целлюлозно-бумажная промышленность.
- Проект решает задачи импортозамещения
- Да
- Использованное ПО
Стек технологий: mlflow, influxdb, grafana, airflow, nifi, kafka, MinIO, PostgreSQL, ClickHouse, Vault, Keycloak, flux, Spark, Ansible, Terraform Modules, K3S.
- Сложность реализации
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.
- Описание проекта
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.
- География проекта
Рекомендательная система применима на всех предприятиях ЕвроХима и других компаний производящих аммиак.
