Оптимизация расхода газа в печах
МЕТАЛЛУРГИЯ
Цель: Оптимизация расхода газа в печах нагрева для экономии издержек
Задачи:
Решение
Оптимизационная модель на основе нейронной сети, учитывающая взаимосвязь между контурами регулирования для обеспечения снижения расхода газа
Результаты
Эффекты получены на исторических данных.
Экономия расхода газа:
≈ 10%
≈ 1,0 млн руб./мес.
Задачи:
- Оптимизация системы регулирования расхода газа
- Учитывать взаимосвязь параметров контуров регулирования
- Учитывать привязки к внешним параметрам системы
Решение
Оптимизационная модель на основе нейронной сети, учитывающая взаимосвязь между контурами регулирования для обеспечения снижения расхода газа
Результаты
- На выходе система выдаёт уставки на регуляторы для эффективного использования печи
- Снижение расхода газа в зонах за счет оптимального регулирования
Эффекты получены на исторических данных.
Экономия расхода газа:
≈ 10%
≈ 1,0 млн руб./мес.
Оптимизация режима выплавки стали и снижение износа огнеупорных материалов
МЕТАЛЛУРГИЯ
Цель: Разработка количественных рекомендаций по выбору пары шлак-футеровка для поиска наименьшего прироста углерода в металл в рамках лабораторного эксперимента
Задачи:
Решение
Задачи:
- Подготовка образцов моделируемых шлаков
- Подготовка цилиндрического образца огнеупора для проведения динамических исследований шлакоустойчивости
- Отработка методики определения растворимости углерода в промышленных шлаках
- Разработка регрессионной модели, предсказывающей науглероживание металла
- Разработка регрессионной модели, предсказывающей науглероживание шлака
- Разработка регрессионной модели, предсказывающей износ футеровки
- Экспериментальное подтверждение расчетной гипотезы
- Проведение двух экспериментов для шлаков, приводящих к наилучшему и наихудшему науглероживанию в металле
Решение
- Использование уникальной методики физических испытаний в сочетании с цифровым моделированием
- Платформенное решение в виде математической модели, рекомендующей оптимальный шлак для данного типа футеровки
- Уникальное оборудование собственной разработки для отработки и уточнения модели износа футеровки
- Прогноз ресурса огнеупорной продукции различных поставщиков на модельных/реальных шлаках
- Рекомендации к химическому составу шлака для повышения стойкости огнеупоров при сохранении технологических свойств шлака
- Увеличение стойкости футеровки за счет оптимально подобранного шлака на не менее чем 5% до 90 млн руб. в год
Оптимизация процесса перемешивания стали в вакууматоре (4.3 млн тонн стали в год)
МЕТАЛЛУРГИЯ
Цель: Оптимизация процесса циркуляционного перемешивания лигатуры
Задачи:
Решение
Задачи:
- Анализ исходных данных и постановка задачи моделирования. Создание карты режимов необходимых расчетов. Сбор и анализ исходных данных
- Разработка математической модели пространственного распределения легирующих добавок в заполненном металлом объеме ковша и вакууматора
- Создание расчетной модели
- Моделирование различных технологических режимов согласно разработанной карте режимов
- Обработка, анализ и обобщение результатов моделирования. Систематизирование расчетных данных
Решение
- Детализованная модель гидродинамики перемешиванияи интенсивности износа футеровки
- Создание подробной динамической модели производственных процессов
- Оптимальные параметры на основе сочетания цифровых моделей и реальных эксплуатационных данных
- Снижение износа футеровки до 10%. Средняя экономия 90 млн руб./год
- Увеличение скорости перемешивания стали с ферросплавами в 2 раза
- Повышение производительности на 0.5%
- Увеличение выпуска продукции на 40-50 млн руб. на 1 вакууматоре в год
Предиктивный анализ внеплановых простоев и оптимизация технологического процесса трубопрокатного агрегата
МЕТАЛЛУРГИЯ
Цель: Предиктивный анализ работы оборудования для обеспечения стабильности качества непрерывного производства и ускорения принятия решений.
Задачи:
Решение
Задачи:
- Выполнить анализ входных и выходных данных физико-математической модели прокатного стана, параметров технологического процесса и данных
- Создать архитектуру цифрового двойника производственной системы
- Выполнить адаптацию и внедрение интерфейса к системе
- Осуществить отладку и адаптацию физико-математической модели трубопрокатного стана
- Визуализация на платформе «CF» рекомендаций по корректировке технологического режима работы трубопрокатного стана
- Выполнить 3D визуализацию линии горячего передела
- Выполнить построение гибридных моделей и анализ результатов работы гибридных моделей, путем анализа сценариев работы гибридной модели
- Выполнить тестирование платформы на реальных данных
- Разработать описание руководства пользователя для работы на платформе
Решение
- Разработка диагностических моделей работы оборудования для снижения простоев прокатного стана
- Разработка оптимизационных моделей для минимизации доли дефектов в производимой продукции
- Выработка рекомендации на управляющие параметры
- Снижение внеплановых простоев работы оборудования на 10-20%
- Распознавание 54% всех внеплановых простоев
- Снижение доли дефектной продукции на 1-5%
- Повышение производительности стана на 0.5-2%
Разработка сайта SLOVNO.DIGITAL
Нажимая на кнопку, вы соглашаетесь c политикой конфиденциальности и даете согласие на обработку персональных данных
г. Москва, ул. Новодмитровская 2, корпус 2
промышленный ИИ для повышения
эффективности и безопасности производства
эффективности и безопасности производства