Проект

"Русал" разработал технологию управления электролизом при помощи искусственного интеллекта

Заказчики: Русал Объединённая компания (ОК Русал, Русский алюминий, United Company Rusal, UC Rusal)

Металлургическая промышленность

Продукт: Искусственный интеллект (ИИ, Artificial intelligence, AI)

Дата проекта: 2024/02 — 2024/08
Технология: Big Data
подрядчики - 224
проекты - 627
системы - 237
вендоры - 194
Технология: Data Mining
подрядчики - 251
проекты - 847
системы - 291
вендоры - 209
Технология: Data Quality - Качество данных
подрядчики - 195
проекты - 1053
системы - 60
вендоры - 42
Технология: Робототехника
подрядчики - 269
проекты - 530
системы - 537
вендоры - 394

2024: Испытания ИИ в управлении электролизом

РУСАЛ завершил промышленные испытания искусственного интеллекта в управлении электролизом. Специально обученная нейросетевая модель вычисляет химический состав электролита в электролизере и корректирует технологический процесс. Проект позволит повысить производительность при выплавке алюминия. Об этом компания сообщила 26 сентября 2024 года.

Технология применения нейросетей в производстве алюминия разработана «Инженерно-технологическим центром РУСАЛ» («РУСАЛ ИТЦ»), в ее основе лежит нейросетевая модель, обученная на большом массиве исторических данных алюминиевого дивизиона РУСАЛа. Модель выполняет прогнозный расчёт параметров и управляет на основе полученного результата ходом электролиза.

«
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. 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 позволит дополнить редкие лабораторные замеры прогнозными значениями, сможет делать расчеты сколь угодно часто и будет намного оперативнее корректировать технологический процесс электролиза, - рассказал Технический директор РУСАЛа Виктор Манн.
»

Нейросеть вычисляет химический состав в электролизере исходя из десятков доступных технологических параметров: температуры электролита, силы тока, напряжения, исходного химического состава и др.

«
Обучалась нейросеть на десятках тысяч технологических параметров и лабораторных замеров. Испытания и опытно-промышленная эксплуатация технологии, проходившие около года на Саяногорском алюминиевом заводе на электролизерах новейшего поколения РА-550, подтвердили ее эффективность. 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. В дальнейшем, мы планируем интегрировать модель для управления электролизом на всех алюминиевых заводах РУСАЛа, - рассказал Директор по автоматизации производства «РУСАЛ ИТЦ» Михаил Гринишин.
»

РА-550 является моделью высокоамперных электролизеров из разработанных РУСАЛом. Среди его важнейших плюсов – сниженный расход электроэнергии при выплавке алюминия и экологичность.

«
Благодаря высокому уровню автоматизации электролизеров РА-550, у нас накопилось огромное количество данных об их работе, анализ такого массива инженерами затруднен. Нейросеть позволяет преобразовать эти данные в цифровые модели и использовать их для более эффективного управления электролизом, минимизируя при этом участие человека. Основной особенностью примененного нами подхода по обучению нейросети являлось привлечение знаний и навыков инженеров-технологов, которые они приобрели за годы работы на производстве, - рассказал Директор проекта «Совершенствование высокоамперных технологий» «РУСАЛ ИТЦ» Илья Пузанов.
»