16+
Четверг, 13 июня 2024
  • BRENT $ 82.26 / ₽ 7323
  • RTS1132.72
14 мая 2024, 14:10 Компании

«Русал» внедряет искусственный интеллект на своих алюминиевых заводах

Лента новостей

Инвестиции в проект составят 1,6 млрд рублей

«Русал» внедрит на пяти своих алюминиевых заводах технологию мониторинга электролизных цехов с помощью машинного зрения. Инвестиции в проект составят около 1,6 млрд рублей. Об этом сообщила пресс-служба «Русала».

Внедрение технологии завершается в цехах электролиза Красноярского алюминиевого завода (КрАЗ), до 2027 года она также будет запущена на Братском, Новокузнецком, Иркутском и Волгоградском алюминиевых заводах «Русала», рассказали в компании.

«Технология была разработана специалистами Инженерно-технологического центра «Русал», она станет первым примером применения искусственного интеллекта в промышленных масштабах в алюминиевом производстве. Она доказала свою эффективность в ходе опытной эксплуатации на КрАЗе, благодаря ей вдвое снизилось время разгерметизации электролизеров по сравнению с мониторингом персоналом во время плановых обходов», — рассказал технический директор «Русала» Виктор Манн.

Как пояснили в компании, электролизеры этих пяти алюминиевых заводов работают по созданной ранее «Русалом» технологии «ЭкоСодерберг».

«Одно из главных технических преимуществ «ЭкоСодерберга» — высокая герметичность электролизеров, поэтому мониторинг машинным зрением позволяет дополнительно повысить экологичность электролиза», — отмечается в сообщении.

Два новейших алюминиевых завода «Русала» — Хакасский и Богучанский (построены соответственно в 2006 и 2019 годах) — используют еще более современную технологию обожженных анодов, при которой нет необходимости применять мониторинг электролиза, пояснили в пресс-службе.

Суть технологии, основанной на ИИ, в том, что модели машинного зрения через специализированные видеокамеры круглосуточно обнаруживают нарушения герметичности электролизеров и в случае необходимости вызывают оператора, рассказал директор по автоматизации производства «Русал ИТЦ» Михаил Гринишин.

«Пилотный проект разрабатывался в 2018-2020 годах, в течение этого времени мы на сотнях часов видео обучали нейросеть распознавать случаи разгерметизации, например дым, и отличать их от проблесковых маячков технологического транспорта, солнечных зайчиков, отражений, ковшей с раскаленным металлом», — подытожил Михаил Гринишин.

Рекомендуем:

Фотоистории

Рекомендуем:

Фотоистории
BFM.ru на вашем мобильном
Посмотреть инструкцию