Наиболее эффективный обжиг возможен тогда, когда в обжиговой машине преобладает доля окатышей класса 10-12,5 мм: так обеспечивается оптимальная пористость и газопроницаемость слоя при термообработке, что приводит к улучшению качества готовой продукции. Ранее у операторов не было индикатора, который мог бы точно определить эту долю: замеры проводились визуально, выборочно и в ручном режиме на основе лабораторных проб.
Теперь на основе анализа изображений с камер с высоким разрешением модель компьютерного зрения высчитывает гранулометрический состав сырых окатышей и предсказывает долю нужных классов. В зависимости от этого показателя регулируется скорость вращения окомкователя и дозировка бентонита и концентрата. Решение дает возможность не только контролировать процесс окомкования и управлять им, но и стандартизировать работу обжиговой машины. В результате использования модели производительность линии окомкования повысилась на 11% с сохранением качества продукции.
Как отмечает начальник управления цифровых технологий центра развития бизнес-системы железорудных активов «Северстали» Владимир Люшенко, в 2018 году на «Карельском окатыше» был реализован подобный проект, но без использования нейронной сети. Достигнутая сейчас достоверность определения грансостава на порядок выше, чем была ранее. Нейронная сеть более точно определяет контур и размеры окатышей, в том числе те, которые скрывает первый слой. Система позволяет вести непрерывный мониторинг в потоке, что обеспечивает автоматическое и оперативное принятие решения в системе управления линией окомкования.
По словам Светланы Потаповой, руководителя кластера «Искусственный интеллект» «Северстали», процесс окомкования очень сложный, необходимо учитывать много факторов для создания модели адаптивного управления. Решение стало уникальным для комбината симбиозом физического моделирования, алгоритмов машинного обучения и компьютерного зрения. При обучении модели использовались специальные регуляризаторы, которые помогли в шумных данных выявить правильные физические зависимости. Кроме того, она непрерывно уточняется и корректируется на основе данных, поступающих в режиме реального времени.
