14:43 03.06.2022 |
3255 просмотров
Абинский электрометаллургический завод (АЭМЗ) совместно с компанией Datana завершил проект, целью которого являлось снижение расхода раскислителей, ферросплавов и шлакообразующих материалов за счет минимизации попадания печного шлака в сталь-ковш в ходе выпуска стали.
Управление процессом выпуска стали ранее производилось на основе визуальной оценки сталевара. Он следил за потоком стали через защитные очки и ориентировался на его цвет, шум, искры и свой опыт. Условия выплавки сопровождаются высокой степенью задымленности, что зачастую не позволяет точно определить момент проникновения шлака даже опытному специалисту. Это приводит к тому, что вместе с металлом в сталеразливочный ковш попадает печной переокисленный шлак.
Для снижения попадания шлака в ковш было внедрено комплексное решение «Datana Sense. Детектирование шлака на выпуске». Оно отслеживает выпуск стали, визуально подсвечивая шлак в потоке, а при превышении допустимого уровня выдает светозвуковой сигнал. Контроль выпуска производится с помощью инфракрасной камеры дальнего спектра, которая позволяет «видеть» сквозь задымленность, и модуля искусственного интеллекта, точно детектирующего наличие печного шлака в потоке.
По экспертной оценке специалистов АЭМЗ, в результате внедрения Datana Sense потенциальная экономия раскислителей, ферросплавов и шлакообразующих материалов может составить 10%, а снижение потребления электроэнергии до 5%.
Теги: Искусственный интеллект
Машинное обучение
Компьютерное зрение
На ту же тему:
ВТБ и РЖД анализируют объединенные данные в квантовом криптоанклаве
Банк ВТБ и РЖД применили квантовое распределение ключей шифрования данных для защиты ML-инфраструктуры. В ходе проекта создан квантовый криптоанклав – высокозащищенная платформа для конфиденциальной обработки данных и создания моделей машинного обучения в режиме полной анонимности.
«Пятерочка» внедряет контроль полок и ценников с помощью ИИ
Торговая сеть «Пятерочка» тестирует в 100 магазинах Москвы систему компьютерного зрения Shelf Sense, которая переводит физические процессы выкладки товаров и оформления ценников в цифровой формат. Технология обеспечивает непрерывный мониторинг стеллажей, фиксирует отклонения в реальном времени и автоматически формирует для сотрудников задачи на устранение выявленных несоответствий.
Яковлевский ГОК снизил простои с помощью компьютерного зрения
Модель компьютерного зрения контролирует состояние рудоспусков Яковлевского ГОКа (входит в «Северсталь») и помогает снижать простои при транспортировке руды из забоя. Решение разработано «Северсталь Диджитал» совместно с экспертами Яковлевского ГОКа и Центра развития металлургического производства «Северсталь-инфокома».
«Северсталь» повысила надежность работы стана 5000
Череповецкий металлургический комбинат внедрил на стане 5000 колпинской производственной площадки модель машинного обучения, которая помогает избегать аварийных простоев агрегата из-за поломок электродвигателей.