EN
Химиялық инженерлеу процестерінде AI-басқарған автоматтық процес
Операциялық қиындықтарды арттыру үшін предиктивтік техникалық қызмет
Елдегі химиялық инженерлік зауыттарда жасанды интеллект негізінде болжауыш техникалық қызмет көрсету күнделікті жұмыстың жүруін өзгертіп жатыр. Бұл ақылды жүйелер насостардан, клапандардан және реакторлардан түсетін нақты уақыттағы деректерді талдап, наразылық туғызатын жоспарланбаған тоқтатуларды болдырмау үшін мәселелерді уақытынан бұрын анықтайды. PwC-тің өнеркәсіп бөлімінен шыққан соңғы зерттеулерге сәйкес, техникалық қызмет көрсетуге ИИ енгізген компаниялар жөндеу шығындарын шамамен 30% қысқартып, қондырғылардың орташа ұзақтығын бірнеше жылға ұзартқан. Бұл болжауыш құралдардан ең үлкен пайда табу үшін датчиктерден шығатын деректерді тұрақты түрде қадағалау қажет. Кейбір инженерлер деректерді жинау жеткілікті тұрақты болмаған жағдайда нәтижелер әртүрлі болып келетінін хабарлауда, сондықтан зауыт жұмысын тегістеу мен ақауларды тез жөндеу үшін дұрыс орнату өте маңызды.
Машиналық оқыту арқылы интеллектуалды процестерді оптимизациялау
Машиндық оқыту химиялық инженерияда процесстерді тиімділеуде нақты ойынды өзгертіп жатыр. Бұл жүйелер операциялық параметрлер үшін сол «тәтті нүктелерді» табу үшін алып сандық деректерді қарастырады. Бұл технологиямен кейбір компаниялар не істегеніне назар салыңыз. Ірі химиялық өндірушілердің бірі өз операцияларында машиндық оқыту қолданып, тиімділікті 20% арттырды. Бұндай жақсарту тек қағазда ғана емес, нақты нәтиже береді. Алайда, машиндық оқытуды енгізуді ойластырып жатқан компаниялар бәлкім кішігірімнен бастағаны дұрыс. Бұл жаңа құралдарды қолданыстағы жүйелермен бірге жұмыс істеу үшін уақыт пен ұқыпты жоспарлау қажет. Негізгі мәселе жаңа және ескі технологиялар арасында деректер еркін ағып, бөгеттер мен шатастырулар тудырмайтынын қамтамасыз ету.
Автономды жүйелер қорқаныстық материалдарды өңдеуде
Автономды жүйелер қауіпті материалдармен жұмыс істеу тәсілдерін өзгертіп, қауіпсіздік пен әсер етушіліктің бұрын елестету қиын болған деңгейіне жеткізіп жатыр. Адамдарды тікелей қауіпті заттармен әрекеттесуден алыстарып, бұл технологиялар қолмен орындалатын операциялар кезінде жиі болып тұратын қателер мен апаттарды азайтады. Химиялық заттармен жұмыс істеу үшін роботтардың жобалануында соңғы кезде тамаша нәтижелерге жеттік. Кейбір модельдер заттың қасиеттерінде болатын ең кіші өзгерістерді анықтап, сәйкесінше өз жұмыс тәсілдерін бейімдей алады, бұны адамның тұрақты түрде орындауы мүмкін емес. Бұл технологияны енгізгісі келген кәсіпорындар үшін тек қана жабдық сатып алу ғана емес, басқа да көптеген жағдайларды ойластыру қажет. Нормативтік талаптарға сәйкес келу өте маңызды болып табылады, бірақ ақылды компаниялар ережелерге бағынышпен қатар автоматтандырудың максималды пайдасын алу жолдарын табады. Нәтижеде жұмысшыларды қорғау тиімдірек болып қана қоймай, күн сайын тұрақты түрде жұмыстың тегіс орындалуын қамтамасыз етеді.
Құралы және өсімдік Химия шығындары
Ақылдас catalysis арқылы Кеңес алушы әсерін кеміту
Ақылды катализаторлар химиялық реакциялардың жүруіне әсер етіп, қалдықтар мен энергия пайдалануды азайтуда. Олар неге соншалықты жақсы жұмыс істейді? Олар реакцияның селективтілігін арттырып қана қоймай, процесстердің тиімділігін арттырып, ескі катализаторлық жүйелердің артында қалдырып кететін қосалқы өнімдердің шығындарын азайтады. Мысалы, Nature Chemistry журналында жарияланған зерттеулерге қарасақ, олар ақылды катализаторларды қолдану өнеркәсіптік операциялардың қоршаған ортаға әсерін 30 пайызға дейін азайтуға болатынын көрсетті. Бұл технология тек қана шаруашылық шығындарды азайтуды ғана емес, сонымен қатар қоршаған ортаны қорғау мақсаттарына сәйкес келеді. Даму барысында катализаторлық технологиялардың тұрақты даму мақсаттарына қол жеткізуде үлкен перспектива бар. Бүкіл өнеркәсіп салаларының химиялық процесстер таза және тиімді болып қана емес, бірден-бір түнде жасылданып кетуі мүмкін екенін елестетіңіз.
AI-құралымен биоқайнарды қосынды ресурстарға інтеграциялау
Биологиялық материалдарды алып, пайдалы химиялық заттарға айналдыратын биоөңдеу процесіне жасанды интеллекттің ықпалы үлкен. Деректерді талдау құралдарының сапасы жақсарған сайын, жасанды интеллект ресурстардың бос кетуін азайтып, биоөңдеу зауыттарының тиімді жұмыс істеуіне көмектеседі. Нестені мысалға келтірейік, олар бірнеше жыл бойы өз цехтарында жасанды интеллектті пайдаланып келеді, соның арқасында тұрақты отындардың шығарылуы біраз көбейді. Бірақ шешілуі тиіс мәселелер де бар, әсіресе қажетті жаңарғыш материалдардың жеткілікті мөлшерде болуы. Бұл жерде технологияның өзі жаңа әдістер арқылы жасыл ресурстарды қолдану жолын іздеп табуы тиіс, бұл өнеркәсіптер бойынша маңызды химиялық заттардың өндірілу тәртібін өзгертетін болады.
Жабайту системасының дизайні бойынша отпетілерді кеміту
Тұйық циклді жүйелер химиялық өндіріс операцияларында қалдықтарды қысқартуда маңызды рөл атқарады. Олар қалдық өнімдерді алып, оларды полигонға жіберу орнына өндірістік процеске қайта оралатын жүйе арқылы жұмыс істейді. Бұл көзқарас нәтижесінде материалдар қоқысқа айналу орнына бірнеше рет қайта пайдаланылады. Өткен жылы «Chemical Engineering Journal» журналында жарияланған деректерге сәйкес, бұл жүйеге ауысқан кейбір компаниялардың қалдықтар шығарындысы шамамен жартыға дейін төмендеген. Бұл жүйелер қоршаған ортаның әсерін азайтуға көмектесетінін мойындау керек, бірақ химия өнеркәсібінде тұрақтылықты әрі қарай дамыту үшін өндірушілердің материалдарды тиімді түрде қайта переработка жасау мен қалпына келтіру жолдарын жақсартуы әлі де қажет.
Advanced Materials and Nanotechnology Applications
Наноматериалдар өзгеше химиялық синтез үшін
Наноматериалдардың нақты химиялық синтезде тиімділігі олардың ие болған қасиеттеріне байланысты. Оларды ерекшелендіретін нәрсе – өлшемдеріне қатысты аса үлкен бет ауданы, бұл реакциялар кезінде процессті тездетіп, сонымен қатар реакцияларды іріктейтін етіп жасайды. Кейбір жаңартылған зерттеулер бұл өте кішігірім материалдардың химиялық реакцияларды бастау үшін қажетті энергияны азайтатынын көрсетіп отыр, яғни нәтижелер жақсырақ, ал шығын аз болады. Болашақта дәрілік заттарды өндіру мен қайта қалпына келтірілетін энергия өндіру сияқты салаларда химияны дәл орындау маңызды болып табылатын салаларда наноматериалдар арқылы үлкен жетістіктерге қол жеткізуге болады.
Әдісі бойынша реакцияны басқаруға мүмкіндік беретін зерттеуші каталиторлар
Ақылды катализаторлар химиялық процесстер кезінде жағдайлар өзгерген кезде реакцияларды тиімді өткізуге мүмкіндік беретін материалдар болып табылады. Бұл ерекше материалдардың ерекшелігі – құрылымы мен қызметін нақты өзгерте алу қабілеті, бұл химиялық реакциялар нәтижесін жақсартуға көмектеседі. Біз бұл ақылды катализаторларды пайдалану нәтижесінде әсіресе мұнай-химиялық зауыттарда энергияны пайдалануды азайтып, өнім шығаруды арттырған кезде нақты өндірістік ортада жақсы нәтижелер көрдік. Өз өндірістерін экологиялық таза етуге тырысатын өндірушілер үшін бұл технология тек электр энергиясына шығынды азайту ғана емес, сонымен қатар химиялық өнеркәсіп саласындағы экологиялық әсерді азайту перспективасын ұсынады.
Компьютерлік моделдеу арқылы бейнеленген биомиметик материалдар
Химиялық инженерлер организмдер қалай тиімді жұмыс істейтінін көшіретін биомиметикалық материалдар жасаған кезде табиғаттан алынған үлгілерге назар аударуда. Бұл материалдар биологияда кездесетін құбылыстарды, мысалы, кейбір өсімдіктердің сумен қорғаныс механизмін немесе жәндіктердің қарапайым компоненттерден өте берік құрылымдар жасау тәсілін қайта жасауға тырысады. Бұл сала бұрын ғажап заттар шығарды. Мысалы, лотос жапырақтарын көшіретіндіктен ешқашан лас болмайтын өзін-өзі тазартатын беттер немесе қазір көліктер мен ұшақтарда қолданыла бастаған өте жеңіл композиттер. Барлық осындай инновациялардың артында зерттеушілер нақты үлгілерге шығын жұмсау алдында виртуалды түрде тексерістер жүргізуге мүмкіндік беретін есептеуіштік модельдеу жатыр. Бұл тұтастай әдістің қызықтылығы материалдардың мүмкіндіктерін жақсартумен ғана шектелмейді, сонымен қатар химиялық заттарды жасау туралы ойлау әдісін өзгертеді.
Диджиталдастыру және реальдық уақытта деректерді аналитикалау
Өнімдік IoT интеграциясы актыу өндіріс үшін
Химиялық өндірісте өнеркәсіптік IoT технологияларын енгізу өндіріс процесстерінің тиімділігі мен бақылау мүмкіндіктерін айтарлықтай арттырады. Зауыттар бойынша орналасқан барлық датчиктер мен жүйелер арқылы операторлар автоматтандыру мен өндірістің жүру барысы туралы үздіксіз ақпарат алады. Нәтижесінде жабдықтар шіріген кезде жоғалатын уақыт азаяды және материалдар мен энергияны басқару тиімділеу өтеді. IoT шешімдерін енгізген нақты зауыттарды қарастырыңыз – жұмысшылардың кішігірім мәселелерді үлкен проблемаға айналмай тұрып анықтай алатындығы салада өндіріс жолақтары тиімдірек жұмыс істей бастағанын байқауға болады. Кейбір өндірушілер тіпті осындай ақылды бақылау жүйелерін орнатқаннан кейін шикізат шығындарын шамамен 30% дейін қысқартқанын айтады, әрине нәтижелер технологияны қаншалықты терең ықшамдап енгізгеніне байланысты болады.
Химиялық зауыттарда IoT-ті дұрыс жұмыс істеу үшін нәрселерді бірден енгізбей, бір қадамнан бастап қарастыру керек. Алдымен кәсіпорында қандай технологиялар бар екенін анықтап, ақылды датчиктердің шын мәнінде жұмысты жақсартуы мүмкін жерлерді анықтаңыз. IoT жабдықтарын таңдағанда әртүрлі жүйелер арасындағы үйлесімділік өте маңызды, сондықтан өндірушілер ертеңгі күні бәрі қалай жұмыс істейтінін алдын ала ойластыруы тиіс. Сонымен қатар адамдарды ұмытпаңыз - қосылған құрылғылардан келіп түсетін барлық деректерді түсінуге үйрету персоналдың тек қана ыңғайлы ғана емес, сонымен қатар нақты нәтижеге қол жеткізу үшін қажетті фактор екенін есте сақтау керек. Бұл біртіндеп көшіп отыру тәсілін қолданған зауыттар IoT-ке салған инвестицияларынан уақыт өте көбірек пайда алуға бейімделеді, әсіресе қызметкерлер сандардың бәрімен не істеу керектігін білген жағдайда.
Төрт берілуын бойынша Машындық Оқыту Моделдері
Табысты болжау химиялық инженерияның пайдалы операциялар мен шығынды кәсіпкерлік арасындағы айырмашылықты анықтайтын негізгі бағыттардың бірі болып табылады. Қазіргі уақытта қызықты нәрсе болып жатыр – әртүрлі табыстарды болжау кезінде машиналық оқыту алгоритмдері келесі әдістерден асып түсуде. Олар адамдардың табуына ондаған жыл кететін ақпараттың он мыңдаған тонналарын өңдейді. Зауыт алаңында жұмыс істейтін химиялық инженерлер үшін бұл дәлірек шешім қабылдау мүмкіндігін білдіреді, өйткені олар процесстік параметрлерді дәл қандай әсер ететінін біле отырып, соңғы өнімнің санына әсер ететін өзгерістерді енгізе алады. Мысалы, кейбір химиялық зауыттар осындай ақылды жүйелерді пайдалануды бастаған кезде, табысты болжау көрсеткіштері іске асыруға дейінгі кезеңмен салыстырғанда 15%-дан 25%-ға дейін артты.
Өнімділікті болжау бойынша жол әлі де күрделі химиялық реакциялармен жұмыс істеуге қабілетті модельдерді жасауды қажет етеді. Бірақ көптеген қиыншылықтар әлі де орын алып тұр. Әртүрлі дерек көздерін біріктіру мен модельдердің бір орнатудан екіншісіне ауысқан кезде сенімді болып қала беру мәселесі зерттеушілер үшін қиындық тудырып отыр. Бұл мәселелерді шешу тек маңызды ғана емес, сонымен қатар осы салада нақты нәтижелерге қол жеткізу үшін өте қажетті шарт. Химиялық компаниялар бұл мәселелер шешілген кезде өнімділікті және соңғы нәтижені едәуір арттыруға мүмкіндік алады.
Құрылғылық тезімділікте Дидитальдік Туғандаулар
Цифрлық екілік технология химиялық зауыттардың виртуалды көшірмелері арқылы процесстерді тиімділеу тәсілдерін өзгертіп жатыр, бұл нақты уақытта алаңда болып жатқан жұмыстың дәл қазіргі заманғы көшірмесін береді. Енді инженерлер жобаларды жүргізіп, нақты ғимаратта ештеңе тимеуінен потенциалды нәтижелерді көре алады, бұл барлығы үшін ақаулардың азаюы мен қауіпсіздікті арттыруға әкеледі. Бұл цифрлық модельдерді пайдалану арқылы әртүрлі саладағы компаниялар нақты нәтижелерге қол жеткізді. Мысалы, мұнай мен газ секторында операторлар симуляциялар арқылы дұрысырақ шешімдер қабылдау нәтижесінде жылына миллиондарды үнемдеуді хабарлады. Жөндеу бригадалары да пайда көреді, себебі олар дәстүрлі әдістермен салыстырғанда болжау мүмкіндіктері жоғары болғандықтан, мәселелердің пайда болуынан бұрын оларды анықтай алады.
Цифрлық екілік технология химиялық зауыттар үшін көп нәрсе әкеледі, бірақ алдымен ойлау керісіз маңызды заттар бар. Негізгі мәселелер жүйеге сапалы деректерді енгізу және барлық осы деректер нүктелері шынымен де дұрыс жұмыс істейтіндігіне көз жеткізуде. Нақты симуляцияларды жүргізу үшін өте сапалы өңдеу ресурстары қажет болғандықтан есептеу қуаты да маңызды рөл атқарады. Бірақ күнделікті өмірде кездесетін орындарда болып жатқан жағдаймен цифрлық нұсқаны күйінде ұстап тұру өте маңызды. Сол синхрондау болмаған жағдайда модель тез уақыт ішінде пайдалануға болмайтын болып қалады. Компаниялар осы негізгі мәселелерді дұрыс шешкенде цифрлық екіліктерінен нақты пайда көре бастайды. Зауыттар тегіс жұмыс істейді, жөндеу жұмыстары дұрысырақ жоспарланады, жалпы операциялар әлдеқайда тиімді болып, қатар қалдықтар азаяды.