На Саяногорском алюминиевом заводе разработали технологию управления электролизом при помощи искусственного интеллекта

Проект позволит повысить производительность при выплавке алюминия.

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.

Новая 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 расчет параметров и управляет на основе полученного результата ходом электролиза.

Сейчас 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 новейшей и самой совершенной моделью высокоамперных электролизеров из разработанных РУСАЛом. Среди его важнейших преимуществ ─ 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.