На пяти заводах РУСАЛ, одного из крупнейших в мире производителей алюминия, будет внедрена технология мониторинга электролизных цехов с помощью машинного зрения. Инвестиции в проект составят около 1,6 миллиарда рублей.
Специалисты компании разработали данную технологию и намерены активно использовать ее в алюминиевом производстве РУСАЛа.
В прошлом году технология была удостоена национальной премии «Лидеры искусственного интеллекта».
Как сообщил технический директор компании Виктор Манн, технология станет первым примером применения искусственного интеллекта в промышленных масштабах на предприятиях РУСАЛа.
Она доказала свою эффективность в ходе опытной эксплуатации в двух цехах электролиза Красноярского алюминиевого завода (КрАЗ). Благодаря ей вдвое снизилось время разгерметизации электролизеров по сравнению с мониторингом персоналом во время плановых обходов, — отметил Виктор Манн.
К 2027 году технологию мониторинга с помощью машинного зрения внедрят в цехах электролиза Красноярского, Братского, Новокузнецкого, Иркутского и Волгоградского алюминиевых заводов. Отметим, электролизеры этих пяти предприятий работают по созданной РУСАЛом технологии ЭкоСодерберг, которая позволяет существенно снизить негативное воздействие на окружающую среду.
Одним из основных технических преимуществ ЭкоСодерберга является высокая герметичность электролизеров, поэтому мониторинг машинным зрением позволяет дополнительно повысить экологичность электролиза.
Напомним, построенные соответственно в 2006 и 2019 годах новейшие алюминиевые заводы РУСАЛа — Хакасский и Богучанский — используют еще более современную технологию обожженных анодов, при которой нет необходимости применять мониторинг электролиза.
По словам директора по автоматизации производства «РУСАЛ ИТЦ» Михаила Гринишина, внедрение новой технологии в цехах КрАЗа завершится в ближайшее время, параллельно начинается проектирование для БрАЗа и других заводов.
Суть технологии в том, что модели машинного зрения через специализированные видеокамеры круглосуточно обнаруживают нарушения герметичности электролизеров и вызывают оператора. Пилотный проект разрабатывался в 2018—2020 годах. За эти годы мы на сотнях часов видео обучали нейросеть распознавать случаи разгерметизации, например, дым. Это необходимо, чтобы искусственный интеллект умел отличать их от проблесковых маячков технологического транспорта, солнечных зайчиков, отражений, ковшей с раскаленным металлом. В то же время наши специалисты начали развивать системы на основе искусственного интеллекта в других производственных процессах, — рассказал Михаил Гринишин.
