Внедрение информационной системы "Цифровой помощник оператора цементной мельницы"

Заказчик

АО ЦЕМРОС

Руководитель проекта со стороны заказчика

Алексей Чубенко

Директор по информационным технологиям

ИТ-поставщик

ООО «ГлоуБайт Аналитические Решения»

Год завершения проекта

2023

Сроки выполнения проекта

Февраль, 2023 - Октябрь, 2023

Масштаб проекта

10500 человеко-часов

Цели

Создание цифрового помощника оператора цементной мельницы который позволяет: C применением рекомендаций цифрового помощника вырабатывать оптимальный режим работы оборудования, с целью минимизировать энергозатраты (удельную норму расхода э/э) при повышении производительности цементной мельницы и поддержании заданного уровня тонкости помола цемента (качество продукции). «Производство цемента сухим способом – это современный и высоко оснащенный автоматикой производственный процесс. В этих условиях становится возможным использовать собираемые данные, чтобы найти оптимальный режим помола клинкера в шаровой мельнице, снабжая операторов новыми возможностями управления.

Результаты

По результатам проведения промышленных испытаний процент принятых рекомендаций операторами составляет 78%, увеличение средней подачи (производительности мельниц) составило до 5,48%, снижение удельной нормы э/э до 7,04%.

Продолжительность проведения промышленных испытаний – 4 недели.

При подведении итогов промышленных испытаний учитывалась статистика применения рекомендаций Системы на цементных мельницах Завода.

Принятой рекомендацией считается случай, когда рекомендуемые системой настройки вводятся Оператором на панели управления в течение 5 минут после его выдачи Системой.

Отклоненной рекомендацией считается случай, когда рекомендуемые настройки не введены на панели управления и Оператор вводит комментарий с причиной отказа от рекомендации.

Доля принятых рекомендаций = Количество принятых рекомендаций / (Количество принятых рекомендаций + Количество отклоненных рекомендаций).

Расчет эффекта от применения Системы в разрезе изменения производительности мельниц и изменения удельного расхода электроэнергии производился на основании принятых рекомендаций по увеличению или снижению подачи свежего питания.

Разница между значениями производительности до и после применения рекомендаций агрегировалось для всего периода проведения испытаний и учитывалось как эффект от применения Системы.

Уникальность проекта

Хотя на современном заводе основные технологические процессы выполняются высоко автоматизированным оборудованием, оператор обеспечивает важную функцию - адаптировать процесс под актуальное состояние.

Цифровой помощник (ЦП) – это один из подходов в рамках Индустрии 4.0, совмещающий использование ИИ, предиктивных моделей и инженерно-технологических правил управления оборудованием на данных АСУТП.

В результате Система оценивает ожидаемое влияние возможных вариантов действий оператора на техпроцесс и определяет наилучший режим управления.

На текущий момент, в индустрии нет аналогичных Систем, находящихся в промышленной эксплуатации.

(Индустрия 4.0) - переход на автоматизированное цифровое производство, управляемое интеллектуальными системами в режиме реального времени в постоянном взаимодействии с внешней средой, выходящее за границы одного предприятия, с перспективой объединения в глобальную промышленную сеть Вещей и услуг.

Помол цемента – технологический процесс с обратной связью, в котором недообработанный материал выделяется сепаратором и постоянно возвращается в начало. Поэтому ключевой задачей системы является прогнозирование возможных параметров процесса в зависимости от доступных операторам управляющих воздействий. Рекомендации по подаче сырья и управлению сепарацией вычисляются на базе математической оптимизации, технологических ограничений и эвристических правил из практики операторов мельниц. Оператор может как принять, так и отклонить рекомендацию, указав основание. Подобные комментарии ценны для дальнейшего развития системы и обобщения опыта специалистов.

Проект решает задачи импортозамещения: Нет
Использованное ПО: Источники данных: OPC DA, PI SYSTEM OSISOFT
Цифровой помощник построен на микросервисной архитектуре. Весь функционал поделен на сервисы, которые запускаются как Docker-контейнеры с помощью утилиты docker-compose: Python, InfluxDB, Jupiter, MongoDB, Keycloak, NGINX.
Сложность реализации: Типичный проект внедрения цифрового продукта проходит через фазы проектирования, разработки или адаптации решения и собственно внедрения инструмента в рабочий процесс.
Цифровые помощники, являясь по своей сути надстройками над обычными средствами автоматизации, зависят от них в части данных и способов работы с ними операторов.

Поэтому ключевыми вопросами при внедрении становятся:
достаточность накопленной истории данных для статистического обобщения техпроцесса
согласованность между рекомендациями, формируемыми помощником, и способом управления техпроцессом, разъяснение зоны ответственности оператора, использующего помощник, надежность каналов передачи данных, формирование доверия операторов к выдаваемым рекомендациям и уникальность технологии, как таковой.
Описание проекта: ЦП представляет собой программное обеспечение, которое обрабатывает в режиме реального времени телеметрию, поступающую с технологического оборудования и данные лабораторных измерений и рассчитывает оптимальные управляющие воздействия с учетом текущего состояния технологического процесса, заданных целей и ограничений. Основная задача цифрового помощника подсказать оператору лучший из возможных вариантов регулировки параметров технологического процесса для эффективного результата. Цифровой помощник рассчитывает и дает оператору на следующие 30 минут 2 варианта прогноза – каких значений можно достичь если следовать рекомендации, и какие прогнозируются если оставить управляемые параметры как есть. ЦП предназначен для управления процессом измельчения портландцементного клинкера, гипсового камня и других добавок, используемых для производства цемента, и последующей сепарации получаемого продукта в системах измельчения построенных по замкнутому циклу.
Основой ЦП служит ансамбль физико-математических, статистических и оптимизационных моделей, описывающих работу мельницы, сепаратора и системы подачи сырья в процессе измельчения и сепарации. Для каждой марки цемента строятся отдельные предиктивные модели.

Система хранит настройки для нескольких марок и переключаться между ними. Рассчитанные Системой управляющие воздействия выводятся на экран оператора в виде рекомендаций с указанием предпосылок и прогнозов целевых показателей в случае следования и не следования данным рекомендациям.

Оператор сам принимает решение следовать ли данным рекомендациям и сам подает управляющие воздействия, автоматического управления процессом в данном режиме не происходит.

Данный модуль получает на вход набор параметров телеметрии и лаборатории, для которого прогнозирует значения параметров, выступающих в роли ограничений при последующей оптимизации. В качестве таких параметров могут быть использованы:
● Тонкость помола на выходе сепаратора:

● удельная поверхность по Блейну, м2/кг

● Ситовка с возможностью контроля нескольких фракций, %

Далее запускается решение оптимизационной задачи, для которой в качестве целевых параметров могут быть использованы:

● Производительность установки, т/час

● Энергоэффективность помола, кВт/т

В результате на выходе модуля оптимизации помола генерируется набор рекомендаций по корректировке управляемых параметров технологического процесса, выполнение которых приводит к максимизации производительности и энергоэффективности (минимизация энергозатрат на 1 тонну произведенной продукции) при поддержании заданного уровня тонкости помола.
География проекта: Москва, Республика Мордовия, Воронежская область, Ульяновская область, Ленинградская область
Дополнительные презентации:: q9dvg1wd8ujte9sl8c07600p7w3kf2w1.pdf