Производство минеральных удобрений станет «интеллектуальнее»

❋ 4.3

Технологические процессы на промышленных предприятиях чаще всего автоматизированы и управляются с помощью специализированных систем и алгоритмов. Несмотря на это в химической отрасли распространены случаи, когда оператор в ручном или полуавтоматическом режиме регулирует работу производственного оборудования. Например, при сушке хлористого калия, который затем используют в качестве минерального удобрения для нормализации роста и развития сельскохозяйственных культур. Ученые Пермского Политеха провели исследование, результаты которого позволят интеллектуализировать процесс управления с применением моделей нечеткого вывода и искусственных нейросетевых моделей.

ПНИПУ

# минеральные удобрения

# нейросети

# растения

# удобрения

# хлористый калий

Ученые Пермского Политеха провели исследование, результаты которого позволят интеллектуализировать процесс производства минеральных удобрений / © Meric Tuna, Unsplash

Исследование опубликовано в сборнике конференций «Химия. Экология. Урбанистика». Исследование выполнено в рамках реализации программы академического стратегического лидерства «Приоритет 2030».

Процесс сушки хлористого калия в печи заключается в удалении из него влаги. Сейчас применяют типовые алгоритмы управления процессом, но они не обеспечивают требуемое качество. Оператор в ручном режиме поддерживает температуру отработанных дымовых газов, следит за параметрами технологического процесса и настраивает его, меняя положение клапана подачи газа на горелку.

Для разработки более совершенной интеллектуальной системы ученые Пермского Политеха провели интервьюирование операторов-технологов на предприятии, задавали вопросы на предмет решений по управлению тепловым режимом в различных ситуациях.

Политехники проанализировали результаты и выяснили, что решения по управлению тепловым режимом процесса сушки разнятся. Например, иногда оператор не ждет, когда технологический параметр выйдет за границы регламентного режима, прогнозирует дальнейшее поведение и заранее корректирует его. В некоторых случаях операторы просто не корректируют режим, потому что, например, в данный промежуток времени есть более важная задача по управлению в сушильном отделении, требующая оперативного решения.

«При отслеживании действий персонала мы установили, что зачастую сотрудники не строго следую общим принципам производственного регламента из-за отвлеченности, разного уровня опыта работы, психофизического состояния и особенностей темперамента. В теории, их стратегии управления должны быть согласованы, поскольку процесс один. Но в силу различных психофизиологических причин, стратегии разнятся. Этот факт нужно иметь в виду при создании интеллектуальных алгоритмов управления», — рассказывает один из разработчиков, аспирант кафедры «Оборудование и автоматизация химических производств» ПНИПУ Дмитрий Корнилицин.

«Интеллектуальная система управления позволит увеличить качество и объем выпуска продукции. Предполагается, что такая система способна непрерывно управлять процессом сушки хлорида калия, когда сотрудники могут сосредоточиться на более важных задачах по управлению производственными процессами. Технология применима в химической, фармацевтической и пищевой отраслях промышленности», — поясняет доктор технических наук, профессор кафедры «Оборудование и автоматизация химических производств» ПНИПУ Александр Шумихин.

Нашли опечатку? Выделите фрагмент и нажмите Ctrl (Cmd) + Enter.

Пермский национальный исследовательский политехнический университет (национальный исследовательский, прошлые названия: Пермский политехнический институт, Пермский государственный технический университет) — технический ВУЗ Российской Федерации. Основан в 1960 году как Пермский политехнический институт (ППИ), в результате объединения Пермского горного института (организованного в 1953 году) с Вечерним машиностроительным институтом. В 1992 году ППИ в числе первых политехнических вузов России получил статус технического университета.