Ақылды химиялық инженерия шешімдері өсімдіктерді басқару тиімділігін қалай арттырады

Заводтардың заманауи өндірісіндегі ақылды химиялық инженерия шешімдерін және олардың рөлін түсіну

Химиялық өндірісте ақылды химиялық инженерия шешімін анықтау

Ақылды химиялық инженериялық әдістер жасанды интеллект (AI), машиналық оқыту (ML) және Интернет заттары (IoT) датчиктерін біріктіріп, қазіргі химиялық өндірісте мүмкін болатын деңгейді айтарлықтай арттырады. Бұл жүйелер өткен және қазіргі деректер ағынын талдайды, сондықтан зауыттар тиімдірек жұмыс істейді, процесстерден дәлірек нәтижелер алады және шикізаттың шығынын азайтады. Дәстүрлі әдістерге тән емес, ақылды жүйелер өзгерістер болған кезде өздерін бейімдейді және тұрақты адамдық қадағалау қажет емес. Мысалы, McKinsey-дің 2023 жылғы соңғы зерттеуін алыңыз. Олар осындай ақылды технологияларды енгізген зауыттарды зерттеп, өте әсер қалдыратын нәтижені байқады: катализаторларды пайдалану тиімділігі мен реакциялық температураларды бақылаудың ескі әдістерге қарағанда шамамен 28 пайызға жақсарғаны анықталды. Мұндай айырмашылық өнеркәсіптегі табыстың төменгі деңгейіне үлкен әсер етеді.

Химиялық өндірістегі жасанды интеллекттің интеграциясы амплуа үшін операциялық бақылау

Жасанды интеллект зауыттардың өз операцияларын қадағалау әдістеріне нақты айырмашылық енгізуде, әсіресе жабдықтардың мүмкін болатын ақауларын уақытында анықтау және автоматты түрде қауіпсіздік шараларын іске қосу мәселесінде. Бұл ақылды жүйелер өндіріс орындарындағы күрделі басқару панельдерінен әрбір секундта келіп түсетін ақпараттың ауқымды көлемін өңдеуге қабілетті. Олар кәдімгі жағдайда ешкім назарынан тыс қалатын мәселелерді анықтауда жақсы: мысалы, материалдар дұрыс араласпай жатса немесе машиналар тым көп энергия жұмсаса. Жақында жүргізілген зерттеулер әртүрлі салаларда процесстерді басқаруда жасанды интеллект пайдаланатын кәсіпорындарда күтпеген тоқтаулар 15-20% төмендегенін көрсетті. Мұндай жақсартулар өндірістік кідірулердің азаюына және күн сайын күдікті бұзылуларды іздеп жүрмейтін өсіп келе жатқан зауыт басшыларына әкеліп соғады.

Дәстүрлі жүйелерден деректерге негізделген зауыттарды басқаруға ауысу

Әртүрлі салалардағы өндірушілер ескі жүйелерден ертерек ауыстырылып, зертханалық ақпараттарды басқару (LIMS) және кәсіпорын ресурстарын жоспарлау (ERP) шешімдерін біріктіретін қазіргі заманғы дерекқор платформаларына ауысуда. 2023 жылы ARC Advisory тарапынан жарияланған зерттеу нәтижелеріне сәйкес, осындай ауысу жасаған кәсіпорындар партиялар арасында шамамен 25% тұрақтылықты арттырса, реттеуші органдарға есеп беру жұмыстарын шамамен 14% тезірек орындады. Осындай біріктірілген жүйелерді құнды ететін нәрсе – олар ұсынатын жалпы көрініс. Инженерлер өндірістік алаңда болып жатқан жұмыстардың қоймадағы қорлармен және нарықтағы тұтынушылардың сұраныстарымен қаншалықты сәйкес келетінін нақты көре алады. Бұл түрдегі нақты уақытпен сәйкестендіру бұрынғы бөлек жүйелерде мүмкін болмайтын.

Жасанды интеллект және машиналық оқыту арқылы процесстерді нақты уақытта оптимизациялау

Химиялық зауыттарда оперативті шешім қабылдау үшін нақты уақытта деректерді интеграциялау

Ақылды химиялық инженерлік жүйелер енді өндірістік кәсіпорындар бойынша әр секунд сайын шамамен 15 мың дерек нүктесін өңдеу үшін IoT датчиктерін басқару жүйелерімен (DCS) үйлестіре пайдаланады. Бұл ақпарат ағынының әсерінен өзгерістерді жасау үшін реактор температураларын реттеу, қысым параметрлерін басқару және шикізат құрамын дәл баптау сияқты әрекеттер жасанды интеллект арқылы шамамен жарты миллисекунд ішінде орындалады. Бұл кез келген адам оператордың орындауы мүмкін болғаннан шамамен 35 есе тезірек. Нәтижесінде уақыттың маңыздылығы жоғары болатын күрделі өндірістік процестерді басқарудың тиімділігі артады. Бұндай технологияларды пайдаланатын зауыттар күрделі химиялық реакцияларды өңдеу кезінде қателер санының азаюы мен тиімділіктің артқанын байқаған.

Жасанды интеллект пен машиналық оқытудың динамикалық процесстерді басқару саласындағы қолданылуы

Машиндық оқыту алгоритмдері катализатордың ыдырауы мен экзотермиялық реакцияның шектері сияқты айнымалыларды тәуелсіз басқарады. 2023 жылғы сала бойынша зерттеу бұл жүйелер шикізат ауытқулары кезінде өнім сапасын сілтеме мәннің 0,3%-інде ұстап тұратынын, сонымен қатар олар тұрақтылық бойынша тексеру нәтижелерінде PID-басқарғыштардан 19:1 есе артық болатынын көрсетті.

Кірісті арттыру мен қалдықтарды азайту үшін жасанды интеллект пайдаланып процесстерді тиімділендіру

Жасанды интеллект негізінде жасалған процесстердің модельдері партиялық өндірістегі энергия сіңіргіш кезеңдерді анықтап, болжамды түзетулер ұсынады, нәтижесінде 12–18% дейінгі өнім шығымы артады. Полимер өндірушілердің бірі мономердің айналу жылдамдығын тиімділендіретін күшейтілген оқыту модельдерін енгізу арқылы этилен қалдығын 22% азайтты.

Зерттеу жағдайы: партиялық ауытқуларды 32% азайтатын жасанды интеллект негізінде жасалған реакторды тиімділендіру

Терең оқыту әдістерін 14 үздіксіз араластыру резервуарларында қолдану арқылы химиялық өнімдер зауыты партиялар арасындағы тұтқырлық ауытқуларын алты ай ішінде ±8% -ден ±2,7% дейін төмендетті. 2024 жылғы Процесс инженериясы туралы есепте айтылғандай, 2,7 млн долларлық күрделі қаржы салымдар сапаны басқару бойынша жылдық шығындарды 410 000 долларға қысқартты және 99,4% бірінші өткізу өнімдерінің сәйкестігіне қол жеткізді.

Химиялық өңдеу жабдықтарындағы болжамдық жөндеу және аномалияларды анықтау

Машиналық оқыту модельдерін қолданып химиялық зауыттардағы болжамдық жөндеу

Химиялық зауыттар реакторлар мен сорғылар сияқты маңызды жабдықтардан датчиктердің деректерін, тербеліс үлгілерін және жылу метрикаларын талдау үшін машиналық оқыту модельдерін қолданады. Қалыпты жұмыс істеу кезіндегі ауытқуларды анықтау арқылы бұл жүйелер компоненттердің тозуын 12–18 күн бұрын болжайды (Ponemon, 2023). Бұл кездейсоқ тоқтап қалуды болдырмауға көмектеседі, оның орташа шығындары әрбір оқиға бойынша 740 000 долларды құрайды.

Ерте ықтимал ақауларды анықтау және аномалиялар туралы хабарламалар арқылы тоқтап қалуды азайту

Жасанды интеллект негізіндегі аномалияны анықтау жүйелері жабдықтардың операциялар үшін маңыздылығына қарай қауіптерді бағалайды. Ерте сатыда ақауларды анықтау туралы айтқанда, тербеліс анализі агитаторлардағы подшипниктің тозуын уақытылы табуға көмектеседі. Жылулық бейнелеу әдісі айыру бағаналарының қаншалықты қызып кеткенін анықтауға мүмкіндік береді, ал майлау құрамындағы датчиктер компрессорлардағы майлау сапасын ұзақ уақыт бойы бақылап отырады. 2025 жылы жүргізілген қазба өндірісінен алынған мысал нақты көрсеткіштерді көрсетуге мүмкіндік береді. Жұмыс істеу кезінде олар жабдықтардың істен шығу көрсеткішін 40% төмендеткенін байқады. Осындай тәсілдерді қабылдаған химиялық зауыттарда техникалық қызмет көрсету уақыты дәстүрлі әдістермен салыстырғанда 25-30% аралығында қысқарады. Бұл өндірістің күнделікті жұмысындағы күтпеген ақаулар мен өнімнің шығын көлемін азайтады.

Болжамды жүйелердегі автоматтандыру мен адамдық сараптаманы теңестіру

Барлық датчиктік деректерді өңдеуді өзіне тиесілі AI жүзеге асырады, бірақ адамдар әлі де жүйеде не болып жатқанын тексеріп, барлығын орнына келтіруі керек. Машиндық оқыту ықтимал қателердің сандық көрсеткіштерін берген кезде, білікті инженерлер араласады. Жыл мезгілдері өзгергенде жүйенің параметрлерін реттейді, себебі қыстағы жағдайлар мен жаздағы жағдайлар бірдей емес. Ең бастысы, автоматты ұсыныстар қауіпсіздік ережелеріне қайшы келетін кезде, сарапшылар әрқашан араласып тұрады, бұл өнеркәсіптік есептерге сәйкес ондағы сегіз жағдайда кездеседі. Бұл тәсіл жалпы алғанда жақсы нәтиже береді, болжаулардың дәлдігін 92% дейін сақтап, ешкімге керек емес жалған хабарламалар санын азайтады.

Ақылды процесстерді басқару арқылы энергияны үнемдеу және шығындарды азайту

Ақылды химиялық инженерлік шешім арқылы энергияны басқару және тиімділікті арттыру

Тұтынушылар өз қажеттіліктерін дұрыс бағалау үшін өнімнің сапасы мен құрылымын, сонымен қатар қол жетімділігін және құнын ескеруі тиіс. Қосымша ретінде, өнімнің қоршаған ортаға әсері де маңызды болып табылады. Мысалы, тұтынушылар қоршаған ортаны қорғауға ықпал ететін өнімдерді таңдауы мүмкін. Сондай-ақ, тұтынушылар өз таңдауында өндірушілердің репутациясы мен брендіне де назар аударуы тиіс. Бұл өнімнің сапасы мен қызмет көрсету деңгейіне сенімділікті арттырады.

Тұтынушылардың таңдауына әсер ететін факторлар

AI модельдері жанар-жағармай үнемдеу мен өндіріс мақсаттарын болжамды құралдар кернеуін болжау және өнімділікті оңтайландыру үшін нақты уақыттағы датчиктердің деректерін және тарихи тенденцияларды үйлестіре отырып тепе-теңдікке келтіреді. Бір қолдануы пневматикалық құралдарды пайдалану кезінде ауаны қысу жүйелерін баптау болып табылады, ол тұрақты жұмысты және энергияның шығынын болдырмауға көмектеседі.

Дерек нүктесі: Еуропалық мұнай-химиялық кәсіпорындағы AI енгізу энергияны пайдалануды 18%-ға азайтты

Еуропалық мұнай-химиялық зауытта 2023 жылы жүзеге асырылған жобалау реакторлық суыту циклдары мен айдау бағаналарының қысымын оңтайландыру арқылы энергияны пайдалануды жылына орта есеппен 18%-ға азайтты. Бұл көміртегінің 11500 метрикалық тоннасын қысқартты - бұл жолдан 2500 көлікті алып тастауға эквивалентті - сонымен қатар өнімнің 99,7% тұрақтылығын сақтады.

Цифрлық егіз және кибер-физикалық жүйелер келесі кәсіпорын симуляциясын жетілдіру үшін

Виртуалды процесстерді көшірмелеу үшін өнеркәсіптік қолданбалардағы цифрлық егіз технологиясы

Сандық екілік технология химиялық зауыттардың жалған көшірмелерін жасайды, олар жабдықтардың жұмыс істеуін, ішінде жүріп жатқан химиялық реакцияларды бақылау мен бүкіл кәсіпорынның жағдайын нақты уақыт режимінде көрсетуі мүмкін. 2024 жылы ScienceDirect жүргізген жаңартылған зерттеу осы технологияның үш негізгі құрауышын анықтады: нақты уақыт ақпаратын қамтамасыз ететін интернетке қосылған датчиктер, физикалық заңдарға негізделген математикалық модельдер және әртүрлі жағдайларда жүйелер қалай әрекет етуі мүмкін екенін болжайтын ақылды алгоритмдер. Бұл әдістің құндылығы сол тұста, зауыт инженерлері жаңа процесстерді сынауға, авариялық жағдайлар кезінде не болатынын тексеруге, жұмыс сапасын арттыру үшін баптаулар жасауға мүмкіндік алады, ал нақты зауыт әдеттегідей жұмыс істеп тұрады. Енді сынақтарды өткізу үшін ешнәрсені тоқтату қажет емес.

Нақты уақыт режимінде зауытты симуляциялау және басқару үшін кибер-физикалық жүйелер

Киберфизикалық жүйелер цифрлық екілік деректерді ПЛК және таратылған басқару жүйелерімен біріктіргенде, нақты автономды операциялар үшін қажетті тұйықталған контурлы кері байланыс механизмдерін жасайды. Бұл орнатулар операторлардың күнделікті тапсырмаларды орындау үшін қажетті қолмен жұмыс істеу көлемін азайтады, сонымен қатар сапаны басқару бойынша ISO 9001 стандарттарына сәйкес келетін жеке жазбаларды сақтайды. Бірақ ең бастысы - бұл жылдамдық факторы, өйткені көпшілік қазіргі заманғы жүзеге асырулар 0,5 секундтық кешігу терезесінен шықпайтын болып келеді. Мұндай жауапкершілік өндіріс циклдары кезінде келіп түсетін материалдардағы ауытқулар немесе қуат ресурстарындағы өзгерістер болған кезде өндірушілердің ерікті өзгерістер енгізуіне мүмкіндік береді.

Өнеркәсіптік жабдықтарды ИИ-нің көмегімен модельдеу арқылы виртуалды іске қосу және тестілеу

Жасанды интеллектіге негізделген виртуалды пайдалану ынталандыру процесін жылдамдайды, себебі ол нақты әлемдік қауіпсіздіктерсіз басқару логикасы мен қауіпсіздік интерлоктарын тексеруге мүмкіндік береді. Сондай-ақ ол механикалық бөлшектер мен электр құрылғылары арасындағы қайшылықтарды автоматты түрде табады және жүйенің өнімділігін өткен деректермен салыстырады. Инженерлер үшін бұл жабдықтың мыңдаған циклдан кейін қалай тозып кететінін көрсететін модельдеулерді жүргізу мүмкіндігін білдіреді. Бұл сынақтар жөндеу жұмыстарын қашан жүргізу керектігін дәлдеуге көмектеседі, соның нәтижесінде күтпеген тоқтаулар азаяды. Кейбір зерттеулер бұл тәсіл күтпеген тоқтау уақытын шамамен 25-30% қысқартуы мүмкін екенін көрсетеді, ал ескі әдістер — қателіктер мен қымбатқа түсетін оқиғаларға әкелетін сынап көру әдістерінен әлдеқайда жақсы.

Зерттеу жағдайы: Дербес химиялық зауытта дамып келген уақытты 40% қысқартатын цифрлық егіз

Реактордың әртүрлі катализаторларды белсендіру үшін ең тиімді жолын анықтау үшін цифрлық егізек жасаған Еуропаның бір мамандандырылған химиялық заттар шығаратын компаниясы. Олар температура мен қысым параметрлерінің 1200-ден астам әртүрлі комбинацияларын виртуалды тестке салды. Нәтижесінде өндірістік процесстерге бұрынғы уақытқа қарағанда шамамен екі апта бұрын жеткізілді. Siemens компаниясының 2024 жылғы зерттеулеріне сәйкес, осы барлық процесстің арқасында өнім сапасына еш әсер етпей, пайдаланылмайтын энергия шығыны шамамен 31 пайызға дейін азайды және ол шамамен плюс немесе минус 0,8 пайыз ауытқумен салыстырмалы тұрақты болып қалды.

Ақылды химиялық инженерия шешімдері бойынша сұрақтар

Ақылды химиялық инженерия шешімі дегеніміз не?

Ақылды химиялық инженерия шешімі химиялық өндірісті жетілдіру, операцияларды жеңілдету және қалдықтарды азайту үшін ИЕ, МЕ және IoT датчиктерін біріктіреді.

Химиялық зауыттарда оперативті басқаруды ИЕ жүйелері қалай жақсартады?

AI жүйелері жедел уақыт аралығында үлкен деректер ағынын бақылайды, қондырғылардың мүмкін болатын ақауын анықтау және жою үшін, зауыттың қауіпсіздігін арттыру және күтпеген тоқтатуларды азайту үшін.

Ақылды химиялық инженерлік шешімдер энергия тұтынуды азайта алады ма?

Иә, AI-жүйелер процесстерді оптимизациялайды, энергияны үнемдеу үшін, химиялық өндіріс орындарында энергияның шығынын және жалпы тұтынуды маңызды түрде азайтады.