Ученые создали самообучающуюся программу для управления заводами

Учёные Пермского национального исследовательского политехнического университета разработали самообучающуюся программу для управления промышленными предприятиями.

Как рассказали ТАСС в пресс-службе вуза, система может подстраиваться под изменения без остановки производства, дорогостоящих тестов и участия технолога.

Современные заводы управляются интеллектуальными системами, которые прогнозируют последствия изменения температуры или расхода сырья и выбирают наиболее выгодный режим. Однако заводские настройки со временем устаревают: в реальном производстве меняется сырьё, катализаторы теряют активность, механизмы изнашиваются — предсказать это заранее невозможно. Классические системы не умеют подстраиваться, и технологу приходится вручную корректировать настройки. Разработка пермских учёных решает эту проблему: программа непрерывно анализирует архивные данные работы производства и самостоятельно обновляет алгоритмы, подстраиваясь под текущее состояние оборудования и сырья в реальном времени без остановки процесса.

Ключевой элемент системы — блок текущей идентификации, который постоянно сравнивает прогноз модели с фактическими параметрами работы. Как только накопленная ошибка превышает допустимый порог, программа автоматически запускает переобучение: загружает свежие данные, пересчитывает параметры и обновляет настройки.

Разработка прошла три этапа испытаний. Сначала компьютерное моделирование: исследователи создали цифровую копию завода, запустили алгоритм 1200 раз и подтвердили его работоспособность. Затем проверили на реальных данных завода по производству масляных альдегидов — точность прогнозов выросла примерно вдвое. И наконец, протестировали на действующем производстве одного из крупнейших нефтехимических комплексов страны.

Старший преподаватель кафедры оборудования и автоматизации химических производств ПНИПУ Михаил Работников рассказал, что после внедрения системы точность прогнозирования качества продукта увеличилась в два раза. Расход пара на нагрев снизился с 524 до 290 килограммов в час — сокращение в 1,8 раза. А главный показатель качества вырос на 30 процентов. Продукт стал стабильным: раньше он то соответствовал стандарту, то был хуже, а теперь держится в узком коридоре нормы.

Разработка применима на любом непрерывном производстве — от переработки сырья до пищевой промышленности, от энергетики до металлургии. Везде, где оборудование изнашивается и меняются условия, требуется самонастройка. Программа позволяет экономить ресурсы, снижать выбросы и отходы.