«Норникель» стал лауреатом престижного конкурса «Проект года» по версии Global CIO

Высокая награда вручена цифровой лаборатории «Норникеля» за проект системы выявления коротких замыканий в процессе электролиза.

Новое для компании и отрасли решение под названием «Коршун» в формате пилотного проекта в октябре 2018 года было реализовано на Медном заводе в Норильске, сообщает «Таймырский телеграф».

Инновационная система сокращает потери на электролиз меди, так как способна на раннем этапе обнаружить короткие замыкания, неизбежно возникающие в процессе электролиза.

«В цехе электролиза меди на кран-балках нами был установлен тепловизор и лазерный дальномер, определяющий текущее положение крана в цеху, – рассказал о принципах работы «Коршуна» руководитель направления цифровых проектов и развития ИТ-департамента Левон Киракосян. – Во время движения крана тепловизор замеряет температуру электродов в ваннах и по Wi-Fi передает данные на сервер приложений.

Полученная информация с дальномера и тепловизора обрабатывается, и на ее основе выстраивается тепловая картина электродов в ваннах. Пользователь подключается к серверу приложений удаленно (например, с планшета) и просматривает тепловую карту ванн в виде картинки или таблицы, в которых видны короткие замыкания в ваннах, их количество и динамика устранения».

По словам разработчиков системы, аналогов решения, реализованного компанией, на рынке на данный момент не существует, специалисты Цифровой лаборатории создавали проект с нуля.

«Все, начиная с проработки общей архитектуры решения и заканчивая алгоритмами распознавания, мы делали самостоятельно. Были испытаны несколько вариантов тепловизоров в разных условиях, несколько вариантов беспроводной связи. Самая главная техническая проблема была в создании алгоритмов автоматического распознавания и классификации перегревов отдельных частей электродов. Все, что есть сейчас на рынке в части машинного зрения, заточено на узкоспециализированные задачи и не подходило под наши условия. Путем нескольких попыток получился симбиоз из системы адаптивных цифровых фильтров и системы машинного обучения. Таким образом, набирая новую статистику с помощью машинного обучения, мы научились переобучать систему. В результате такого подхода за шесть месяцев мы смогли добиться очень высокой точности распознавания – не более двух ошибок на 10 000 снимков», – поделился подробностями работы над проектом руководитель направления цифровой лаборатории Сергей Радьков.

Потенциальный экономический эффект для компании, по словам директора Медного завода Александра Леонова, также очевиден.

«По результатам испытаний можно говорить о наличии потенциального эффекта от тиражирования проекта до 0,5% выхода по току или на сегодняшние объемы и условия электролиза до 1500 тонн электролитной меди в год», – уточнил Леонов.

В данный момент систему, сокращающую потери на электролиз меди, планируют запустить в Кольской ГМК.

 

Архив новостей

Новости наших партнёров

X