В ПНИПУ обучили нейросеть помогать в управлении промышленными газовыми горелками

Исследование опубликовано в журнале «Научно-технический вестник Поволжья». Как работают газовые горелки? Ученые ПНИПУ поясняют, что на вход устройства под давлением поступают топливный газ и первичный воздух (он нужен для поддержания факела горелки). Затем к получившемуся потоку дымовых газов примешивается вторичный воздух, он увеличивает его объемный расход и снижает температуру.

Для управления работой горелок используют алгоритмы усовершенствованного управления. Это специальные программно-алгоритмические средства, которые более точно контролируют работу промышленных аппаратов и повышают качество, производительность, энергоэффективность их функционирования. Для этого им требуется специальная модель, содержащая данные о состоянии устройства, например, значение коэффициента потерь тепла.

Как выяснили ученые Пермского Политеха, если подставлять в модель данные прошлых измерений и стандартизированные значения, она будет содержать серьезные ошибки. Так, исследователи использовали справочное значение коэффициента потерь тепла в топке, и модель выдала погрешность в 5,9 процентов (примерно 33 градуса по Цельсию). Это значит, что данные некорректны, не определены.

Чтобы модель была точной, ее нужно параметризировать, то есть найти адекватные значения неопределенных коэффициентов. Но все основные методы параметризации требуют проведения специальных экспериментов на объекте, в данном случае на аппарате с горелками. Это не всегда возможно в условиях непрерывного производства. Поэтому для расчета неопределенных параметров процесса ученые Пермского Политеха предложили использовать нейросеть.

«Для обучения нейросети требуется время и большое количество данных, однако после этого больше не нужно проводить эксперименты на объекте моделирования, а процесс расчета будет занимать доли секунд», – рассказывает аспирант кафедры оборудования и автоматизации химических производств ПНИПУ Дмитрий Корнилицин.

Политехники сгенерировали выборку тренировочных данных и на их основе обучили нейросеть, которая будет уточнять данные для модели и делать ее погрешность незначительной.
«Нейросеть повысила точность эмпирической (полученной способом измерений) модели: относительная ошибка снизилась с 5,9 до 0,35 процентов. Цикл работы нейросети составляет всего 0,03 миллисекунд. Это позволяет оперативно использовать ее в задачах управления и адаптировать модель в каждый момент измерения», – подводит итог доктор технических наук, профессор кафедры оборудования и автоматизации химических производств ПНИПУ Александр Шумихин.

Разработка ученых ПНИПУ уникальна. Она будет востребована во всех сферах, где используются газовые горелки: при сварке и резке материалов, в работе котлов и печей. Использование нейросети даст возможность оперативно определять изменение теплотворной способности топливного газа, зарастание, забивание стенок топочной камеры нагаром, изменение количества тепла, выделяющегося при сгорании газа. Это позволит оптимизировать работу аппарата горелки, чтобы она функционировала максимально эффективно и без перебоев, без остановки производственного процесса.

ПНИПУ

1453 статей

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.

Показать больше

Закладка

Скопировать ссылку

Email

Печать

Twitter

VK

Telegram