Информационное агентство «Таймырский Телеграф»
ИА «Таймырский Телеграф»
11 февраля 2019, 20:05

Компания стала лауреатом престижного конкурса "Проект года" по версии Global CIO

Компания стала лауреатом престижного конкурса "Проект года" по версии Global CIO

Высокая награда вручена цифровой лаборатории "Норникеля" за проект системы выявления коротких замыканий в процессе электролиза.

Компания стала лауреатом престижного конкурса "Проект года" по версии Global CIO

#НОРИЛЬСК "Таймырский Телеграф" – Новое для компании и отрасли решение под названием "Коршун" в формате пилотного проекта в октябре 2018 года было реализовано на Медном заводе в Норильске.
Инновационная система сокращает потери на электролиз меди, так как способна на раннем этапе обнаружить короткие замыкания, неизбежно возникающие в процессе электролиза.
"В цехе электролиза меди на кран-балках нами был установлен тепловизор и лазерный дальномер, определяющий текущее положение крана в цеху, – рассказал о принципах работы "Коршуна" руководитель направления цифровых проектов и развития ИТ-департамента Левон Киракосян. – Во время движения крана тепловизор замеряет температуру электродов в ваннах и по Wi-Fi передает данные на сервер приложений. Полученная информация с дальномера и тепловизора обрабатывается, и на ее основе выстраивается тепловая картина электродов в ваннах. Пользователь подключается к серверу приложений удаленно (например, с планшета) и просматривает тепловую карту ванн в виде картинки или таблицы, в которых видны короткие замыкания в ваннах, их количество и динамика устранения".
По словам разработчиков системы, аналогов решения, реализованного компанией, на рынке на данный момент не существует, специалисты Цифровой лаборатории создавали проект с нуля.
"Все, начиная с проработки общей архитектуры решения и заканчивая алгоритмами распознавания, мы делали самостоятельно. Были испытаны несколько вариантов тепловизоров в разных условиях, несколько вариантов беспроводной связи. Самая главная техническая проблема была в создании алгоритмов автоматического распознавания и классификации перегревов отдельных частей электродов. Все, что есть сейчас на рынке в части машинного зрения, заточено на узкоспециализированные задачи и не подходило под наши условия. Путем нескольких попыток получился симбиоз из системы адаптивных цифровых фильтров и системы машинного обучения. Таким образом, набирая новую статистику с помощью машинного обучения, мы научились переобучать систему. В результате такого подхода за шесть месяцев мы смогли добиться очень высокой точности распознавания – не более двух ошибок на 10 000 снимков", – поделился подробностями работы над проектом руководитель направления цифровой лаборатории Сергей Радьков.
Потенциальный экономический эффект для компании, по словам директора Медного завода Александра Леонова, также очевиден.
"По результатам испытаний можно говорить о наличии потенциального эффекта от тиражирования проекта до 0,5% выхода по току или на сегодняшние объемы и условия электролиза до 1500 тонн электролитной меди в год", – уточнил Леонов.
В данный момент систему, сокращающую потери на электролиз меди, планируют запустить в Кольской ГМК.


Читайте также

Фоторепортажи