Меню категорий
Григорьев Олег
20.01.2020 16:35
0
Российские металлурги внедряют средства машинного обучения

Листопрокатный цех производства трубного проката «Российской стали» в Колпино и «Северсталь Диджитал» внедрили программу, которая автоматически регулирует скорость прокатки слябов на стане 5000.

Ранее специалисты цеха контролировали скорость прокатки слябов вручную, регулируя её при помощи реостата. Оператору стана приходилось выполнять множество функций одновременно: управлять агрегатом, следить за проходом и качеством металла во избежание дефектов. При определении скорости прокатки не всегда учитывались сортамент продукции и цикличность проката, поэтому показатели могли быть занижены и стан работал не на полную мощность.

Для повышения производительности стана 5000 было разработано решение на основе алгоритмов машинного обучения. Управление скоростью осуществляется с учетом режима проката, формируемого в системе слежения за металлом, длины и ширины листа, межвалкового зазора, марки стали, температуры и прочих параметров. Модель комплексно оценивает эти показатели онлайн и задает оптимальную скорость проката в том или ином цикле. Состояние металла отслеживается регулярно, поэтому параметры в каждом проходе корректируются.

В результате участия машины показатель максимальной скорости прокатки увеличивается с 3,2 до 4,5 метра в секунду. В итоге возрастает и количество прокатанных слябов. Ожидаемое повышение производительности стана составит шесть-девять процентов в зависимости от сортамента. Кроме того, теперь оператор стана может сфокусироваться на визуальной оценке металла.

Данная разработка «Новые пути интенсификации процесса прокатки с использованием нейронных сетей» была признана победителем в номинации «Самое инновационное решение» в конкурсе на соискание премии имени академика Ивана Бардина в 2019 году. Авторы разработки: Александр Вылкост, Лев Абрамов, Олег Сычев, Михаил Чебыкин, Александр Белов.

ООО «Северсталь Диджитал» (входит в ПАО «Северсталь») совместно с дирекцией по техническому развитию и качеству дивизиона «Северсталь Российская сталь» разработало нейронную сеть EVE для классификации поверхностных дефектов металлопроката. EVE представляет собой нейронную сеть, которая умеет находить четыре типа дефектов – плена, трещина, механический дефект и раковина – на цифровых снимках поверхности металла. Сеть получает изображения с камер Parsytec, а затем на специальном сервере с высокопроизводительными графическими процессорами обнаруживает и классифицирует дефекты, определяет их параметры. Информация о найденных дефектах выводится на экран оператора.

Пилотный проект с данной системой запущен в цехе отделки металла №2 ЧерМК. Для ее обучения дефектоскописты ДТРК подготовили более 40 тысяч изображений поверхности листового металла с размеченными дефектами. По итогам тестирования проекта отмечено, EVE находит в три раза больше реальных дефектов, чем Parsytec, а также в 13 раз меньше ложных дефектов.

«Северсталь Диджитал» рассматривает компьютерное зрение как одно из самых перспективных и востребованных в производстве направлений автоматизации с помощью машинного обучения. В ближайшее время мы передадим нашим коллегам из производственных подразделений несколько решений, в которых алгоритмы компьютерного зрения будут использоваться для контроля качества продукции, обеспечения безопасности, а также исключения человека из рутинных операций», – комментирует директор по развитию цифровых технологий (CDO) компании «Северсталь» Игорь Бардинцев.

Войдите, чтобы оставлять комментарии.

Получить консультацию