09.01.2024

Российские ученые создали уникальную систему мониторинга для предотвращения аварий на металлургических предприятиях
Группа инженеров из Южно-Уральского государственного университета разработала инновационное решение, которое может значительно снизить риск поломок дорогостоящего технологического оборудования в металлургии. Эта система включает в себя специальный датчик и искусственную нейронную сеть.


Датчик непрерывно отслеживает тепловые потоки от подшипниковых узлов, которые работают в условиях высоких нагрузок на металлургических комбинатах. Полученные данные в режиме реального времени по беспроводному каналу передаются на анализ искусственному интеллекту.
Нейросеть, обученная распознавать опасные отклонения параметров, мгновенно обрабатывает информацию. Как только система замечает малейшие признаки возможной поломки, она тут же оповещает оператора. Это позволяет своевременно остановить оборудование и заменить неисправный подшипник до того, как произойдет серьезная авария.


По словам руководителя проекта Владимира Синицина, традиционные способы контроля низкоскоростных подшипниковых узлов на металлургических заводах зачастую неэффективны. Их поломка нередко становится полной неожиданностью для техперсонала и влечет за собой остановку производства на долгий срок. Новая же система раннего предупреждения позволяет полностью избежать подобных инцидентов.


Уникальность разработки заключается в том, что аналогов такого решения для диагностики низкоскоростных высоконагруженных подшипников в мировой практике пока не существует. Уже сейчас инновационной системой заинтересовались крупнейшие металлургические холдинги России. В частности, внедрить ее планируют на предприятиях Башкирии, Удмуртии и Челябинской области.


Синицин отметил, что часть исследований проводилась при поддержке государства в рамках программы «Приоритет 2030». Эта программа призвана стимулировать разработку перспективных отечественных технологий для нужд промышленности с использованием достижений в области искусственного интеллекта.
Как подчеркнул ученый, внедрение подобных инновационных решений крайне важно для повышения надежности и эффективности работы предприятий реального сектора экономики. Автоматизация контроля на основе нейросетей позволяет не только предотвратить дорогостоящие поломки, но и оптимизировать расходы на обслуживание оборудования.
В перспективе технологию планируется адаптировать и для других отраслей, где применяются мощные механизмы. Уже сейчас специалисты ЮУрГУ ведут работу по созданию аналогичных систем мониторинга для предприятий нефтегазовой и горнодобывающей промышленности.