Вы в курсе, что на обогатительную фабрику руда подается по длинному конвейеру, а длина его ленты достигает нескольких километров?
Лента из толстой резины, усилена, но суровые условия работы все равно сказываются. Появляются прорывы, порезы, через которые руда вываливается и может повредить сам конвейер. В общем, свои проблемы.
Для одного заказчика мы делаем пилот системы контроля на основе CV. Несколько высокочастотных камер с разных углов определяют грансостав (классы крупности) руды и повреждения ленты, оценивают динамику. Это решение помогает оптимизировать и технологический процесс через управление режимами обогащения, и ремонты.
А еще мы учимся химсостав руды на лету определять.
Но пока не научились.

Наверняка, многие из вас слышали или даже сами предлагали заменить очный формат работы на дистанционный.
Ответ на вопрос "а может, проведем встречу онлайн?" получил один из наших друзей.
И звучал ответ так:
"Мы, как представители управляющей компании, настаиваем на очном формате мероприятия, потому что посещение Вами нашего института – это возможность не только для Вас увидеть изнутри один ведущий отраслевых НИИ, выполняющих широкий спектр задач в области ядерной физики и пр., но и возможность для института получить Вашу экспертизу по направлению деятельности ИТ и цифровизации, важность развития которой в современных условиях невозможно переоценить."
Грамотно.

Некоторым мы уже рассказывали про опыты со спектроскопией. Да и тут тоже было. Писали чуть ранее:

Дальше будут лабораторные исследования, доп. эксперименты. Цель - вывести Fe из файнштейна до оптимального уровня 🤌

В общем, работа продолжается - в недрах ЦНИИЧерМет собрали стенд и анализируем излучение различных металлов в ходе плавки. Результатами воспользуемся в боевом проекте на площадке всё ещё нельзя говорить.
ЖАЛЬ. На мой вкус, наоборот, надо рассказывать о своих экспериментах, это полезно для ВСЕЙ ОТРАСЛИ, без ущерба своим коммерческим интересам, а где-то даже в плюс.

В железной руде много шлаков, ослабляющих её свойства; плавкой, ковкой и закалкой железо превращают в сталь, и затем придают ей форму острого, как бритва, меча. Человеческие существа развиваются в той же последовательности. Морихэй Уэсиба (основатель айкидо).

Наткнулся на эту цитату, а в ней целых два совпадения:
1️⃣ Работаем с металлургией
2️⃣ Интересный факт, ведь название компании Datana частично произошло от слова "катана"

Если хотите видеть сторис в ТГ от нашего канала, вам придется нажать на кнопку. Не могу обещать частые публикации, но что-то будет иногда появляться (наверное).

https://news.1rj.ru/str/DatanaXP?boost

В субботу в Челябинске участвовали в Русском Экономическом Форуме. Секция "Металлургия будущего".
Печально, что некоторые участники говорили не про будущее, а докладывали о выполненных проектах. В зале, в основном, сидели студенты - те, кто скоро будут определять развитие экономики и промышленности.
В общении с ребятами надо заниматься футуризмом, тем более, фундамент для него уже закладывается Индустрией 4.0.
Хотя доклад Павла Гамова из ЮУрГУ - хочется отметить. Очень интересно.

На видео (60 мб, извините) ГД и основатель Datana Владимир Захаров 🥸отвечает на вопрос из зала о том, что же ждет в недалеком будущем простых работяг, и кто кому что должен.
Полная запись секции по ссылке >>

Разрабатываем свою СУУТП, рассказывали (думаю, продукт назовём Datana APC), и сейчас в проработке ее применение для ректификационных колонн - эти установки широко применяются в химии, нефтегазохимии и даже пивоварении.
Где же взять установку для тестирования экспериментальной модели многопараметрического контроллера (MPC) нашей APC? Нам же нужна адекватная обратная связь на поданные сигналы, а так же реакция на управляющие команды, которые расчитывает MPC.
Самым логичным для нас оказалось - воспользоваться динамическими строгими моделями установок в Aspen Hysys. Вы наверняка слышали об этой платформе моделирования технологических процессов (CAE). Сейчас ее активно импортозамещают в ИЦК Нефтегаз и Нефтехимия.
Так вот, мы реализовали драйвер или шлюз Hysys, который отправляет в динамическую строгую модель ректификационной колонны данные и команды, а потом получает результаты моделирования.
С другой стороны шлюза реализован OPC UA протокол, через который результаты расчетов могут передаваться в системы класса APC, RTO или CAE.
Полезная штука, будем применять.

Вчера было интересное мероприятие в Сколково - "Горный клуб Майнекс", где завязалась острая и показательная дискуссия. Эмоции вызвало импортозамещение продукта Micromine - горно-геологическая система (ГГИС), которая была бесспорным лидером в отрасли. После ухода из РФ пострадали многие, но особенно те, кто были на подписке. Продления не будет.
Ясно, что все озаботились. Экс-ГД Микромайн в РФ и рад бы помочь разработать новый продукт, но исходников не осталось, а разработчики разбежались. Интересно, куда.

Рынок ГГИС в России в 10 раз меньше, чем нужно, чтобы разработать продукт такого уровня. Тем не менее, несколько горнодобывающих компаний пишут своими силами, кто за счет ИЦК, кто за счет грантов, кто за свой. А еще есть инди-разработчики.
Эксперты обозначают еще и внешнюю угрозу - Китай привез свой новый продукт, и там и диспетчеризация, и вентиляция, и дроны, все работает в браузере, не зависит от ОС. Осталось малость - перевести на русский и открыть офис.

Грустно. Аналогичные дебаты ведутся по многим проектам, лично читал в ТГ-канале ИЦК "Нефтегаз и нефтехимия".
Будет тесно, рынок ограничен. Где же тут эффективность, где ИЦК?
Реализация должна быть такая - об этом на прошлой неделе наш ГД говорил с Шадаевым и Решетниковым - открытая платформа, унифицированные стандарты и модульная архитектура. В этом случае, создается много ниш для специализированной разработки, новый рынок.

Хорошо, что мы хотя бы ГГИС не занимаемся. Плохо, что разработчиков на всех не хватит. Рыночек порешает? Наверное, решать будет уже плановая экономика.

Вчера на конференции "Нефтегаз и полимеры PRO", помимо прочего, обсудили важный вопрос - должен ли проводиться аудит площадки перед проектом цифровизации и кем

По первому пункту возник спор на ровном месте. Нас убеждали - Ну, конечно, вы должны продавать лицензии, и не важно, все ли вентили на установке работают, и сможет ли вообще заказчик внедрить ваше ПО. Очень хочется согласиться, однако, у компаний нашего размера, часто, план А - сделать проект под ключ и добиться гарантийных показателей. Таковы требования заказчиков. Поэтому, если нет на входе уверенности, что весь проект может быть сделан, то и не беремся за него. Соответственно, и лицензии не будут проданы.
Самое страшное, что заказчик не готов платить за приведение площадки в порядок.

Пара анонимных примеров:

1️⃣ Предприятие хочет автоматизировать отдачи из бункеров, а погрешность задвижки - 60 кг! Бюджет - цифровой, поэтому модернизировать бункерное хозяйство никто не хочет. А риски - проектные.
2️⃣ Запускается проект оптимизации установки с гарантированными показателями по ее разгону на X%. Подрядчик выцарапывает этот проект с демпингом. В ходе работ выясняется, что она уже работает на 106% от базового проекта. Заказчик жалуется - вот какой нехороший подрядчик, не выяснил все на берегу, взялся за дело, а выполнить не может.

Технологический аудит должен: а - делаться регулярно, б - оплачиваться.

Вышел подкаст Infowatch про применение ИИ в различных сферах с интересными рассказчиками, в том числе нашим директором по продукту Андреем Захаровым.
Послушайте, понравится.

Запись была год назад, поэтому Андрей говорит исключительно про металлургию. В те времена в непрерывку только начинали погружаться.

Срочно в номер
Только что стало известно, что мы выиграли грант на доработку нашего Datana APC!
Поздравляем нас. Поздравляем будущих заказчиков, у вас будет классный продукт.

https://fasie.ru/press/fund/komm-ai-7-results/

Сейчас идёт приёмка этапа крайне сложного проекта на металлургическом заводе. Цель - помочь качественно сделать работу машиниста крана при скачивании шлака из ковша. Сделаем несколько постов об интересных деталях. Начнем с рассказа о площадке, но так, чтобы никто не понял, про какую идет речь (ну а что, вы и сами не даете рассказывать).

Всего три крана управляют ковшами, перемещая их между тремя печами до шести постов скачивания шлака (по две у каждой печи), а потом распределяют их между несколькими участками разливки. Жонглирование ковшами усложняется тем, что печи работают не синхронно, разумеется. Шлаковые чаши, куда скачивается шлак, могут быть заполнены. В итоге, машинист может везти ковш с любой печи на любую позицию для начала скачивания, а заканчивать уже на другой позиции. Непростая логистическая задача, которая решается вручную.

Базово, в проекте необходимо решить задачу диспетчеризации ковшей, а именно должна выполняться идентификация ковшей, а все перемещения ковшей, факты скачивания должны фиксироваться автоматически. Далее, для помощи со скачиванием нужно внедрить Datana Sense. Ну а как иначе.

Итак, мы реализуем решение:
1️⃣ каждая печь должна быть оборудована камерой видимого спектра и двумя тепловизорами, направленными на посты скачивания
2️⃣ нужно оснастить АРМ-ами каждый кран и научить их оценивать качество проведенного скачивания
3️⃣ нужно обеспечить передачу видеопотока с обработкой "на лету" на АРМ-ы крановщиков. Для этого поднимаем промышленный WiFi и внедряем свою платформу Datana IDF (Industrial Data Factory) - даже продали лицензию
4️⃣ нужно реализовать АРМ технолога с видео-архивом для пост-анализа

Про обработку "на лету" мы расскажем в следующих постах.

Продолжение серии постов про крайне сложный проект на металлургическом заводе. На этот раз про прикладную часть.

Целых шесть разных моделей работают поверх видеопотока с камеры и тепловизора.
Кратко расскажем о каждой:

1️⃣ Модель "статуса". На площадке, естественно, нет никаких датчиков, собирающих информацию о работе машиниста в привязке к плавке. И в АСУТП нет информации о перемещениях ковша внутри цеха, к которой мы могли бы привязаться в качестве триггера. Поэтому нужна модель, которая определяет, что ковш прибыл и готов. Это становится событием, по которому включается тепловизор, направленный на струю, а с ним и остальные модели.

2️⃣ Модель "номера ковша" - наша система автоматически визуально определяет идентификатор ковша, это нужно для диспетчеризации плавки. Ковш может прийти из любой печи на любой пост скачивания шлака.

3️⃣ Модель "борта/обработки" - определяем высоту свободного борта - какой уровень расплава в ковше (инфа нужна только в тех случаях, когда недоливают в ковш из печи, в очень редких случаях можно зафиксировать перелив). Обработка ковша - оценка площади пробитой шлаковой корки. Машинист должен пробить корку до скачивания, чтобы струя по шлаковому носику текла, а не во все стороны плескалась.

4️⃣ Модель "шлака/металла" - наша классическая - определяет процентаж и тоннаж шлака и металла в струе при выпуске в моменте и накопительно. Тут возникает много вопросов, часть в следующих постах обсудим.

5️⃣ Модель "угла наклона ковша" - ну это понятно, хотя математически не просто решается.

6️⃣ Модель "вязкости шлака" - мы не просто анализируем кадры по отдельности, но и все вместе. Это нужно для определения кинетики процесса. Например, как быстро кусочки шлака перемещаются по струе - это и есть показатель вязкости. При вязком шлаке и потери металла больше будут.

На видео вы видите реальную работу системы, но пришлось наложить звуки вулканической активности, чтобы вы лучше прочувствовали атмосферу. 🔉

Продолжение серии постов про крайне сложный проект на металлургическом заводе.

4️⃣ Модель "шлака/металла" - наша классическая - определяет процентаж и тоннаж шлака и металла в струе при выпуске в моменте и накопительно. Тут возникает много вопросов, часть в следующих постах обсудим.

Итак, почему же в данном случае простой тепловизор (или, ещё хуже, пирометр) не решит задачу, и требуется продвинутое компьютерное зрение поверх него. Внимание на картинку - на гистограммах столбики - количество пикселей шлака/металла/фона, а пунктиром - отнормированные распределения (то же самое, что и на гистограмме, только на сумму всех пикселей поделено).

Как видите, в диапазоне температур от 200 до 1000 градусов тепловизор с температурной матрицей не позволит однозначно определить, что у него перед носом. Одинаково светится и шлак, и металл, и фон. Каша. Да, применение исключительно температурной матрицы сильно дешевле, но в сложных условиях пользы от неё будет мало. А условия в сталеплавильном цеху очень сложные: сильная задымленность 🌫 и раскаленный фон 🌅, которые вносят шум, близкие температуры шлака и металла 👥 и т.д.
Наше решение работает в таких условиях с высокой точностью. Что мы для этого делаем - расскажем дальше.

Друзья, поздравляем с Наступающим Новым Годом!

Пусть все мечты сбываются, а с проектами вам поможет Datana.
Слышится заводской гудок 📢🏭🍾

Один уважаемый заказчик недавно сказал, что Datana может стать российским Primetals (мировой лидер по технологическим разработкам для металлургии).

Под конец 2023 получили благодарность от крупного металлургического холдинга.
Кажется, еще ни разу не рассказывали в канале про эту работу, а она для нас очень важна.
Благодарность получена как раз за импортозамещение решения Primetals, который прекратил поддержку после известных событий.
В проекте мы смогли решить нашу классическую задачу детектирования шлака на выпуске из конвертера (Datana Sense) и автоматически в закрытом контуре управлять остановом выпуска. Управляющая команда производится при достижении порогового содержания шлака в струе металла.