intelektuali chemijos inžinerijos sistema Pagrindinės technologijos ir taikymas intelektualioje chemijos inžinerijos sistemoje

Automatizacija, valdoma dirbtinio intelekto, protinguose chemijos inžinerijos sprendimuose

Mašininis mokymasis procesų optimizavimui ir valdymui

Chemijos inžinerijos srityje mašininis mokymasis tapo esmine pažanga daugeliui procesų. Šie algoritmai leidžia atlikti realaus laiko koregavimus, kurie gali ženkliai padidinti efektyvumą ir padidinti išeigą, kartais net pasiekiant apie 22 % pagerėjimą esamų procesų metu. Analizuojant jutiklių rodmenis, tokios sistemos neįtikėtinai tiksliai derina reaktorių temperatūras, slėgio lygius ir katalizatoriaus kiekį, naudojamą skirtingose gamybos stadijose. Jos užtikrina, kad viskas veiktų sklandžiai nuo vieno ciklo prie kito. Kitas didelis pranašumas – neuroninės tinklai, prognozuojantys, kada įranga gali sugesti dar iki tai įvykstant, su tikslumu, artėjančiu prie 94 %. Tai reiškia mažiau netikėtų sustojimų, taupo tiek laiką, tiek pinigus. Pramonės ataskaitos rodo, kad šioje srityje taip pat pastebimas rimtas augimas. Tikimasi, kad dirbtinio intelekto valdomos cheminės gamybos rinka greitai plėsis ateinančius dešimtmečius, kasmet augdama apie 28–29 procentais iki 2034 metų, nes vis daugiau įmonių ieško protingesnių būdų valdyti savo procesus.

Nepriklausomos sistemos kenksmingų medžiagų tvarkymui

Šiuolaikiniai robotai, įranga apmūgę LiDAR technologija ir cheminės detekcijos priemonėmis, atlieka pavojingus darbus, susijusius su degiomis medžiagomis ar nuodingais cheminiais junginiais, nepriekaištingai tiksliai – iki milimetro trupmenų. Ankstyvieji pramonės objektų bandymai parodė, kad šie įrenginiai gali sumažinti darbuotojų kontaktą su pavojingomis medžiagomis maždaug 80 %, liudija lauko ataskaitos. Robotai naudoja SLAM navigacijos metodus judėdami sudėtingose gamyklų planuotėse, tuo pačiu išlaikydami saugų atstumą nuo potencialiai pavojingų zonų. Tai, kas daro šias sistemas tikrai vertingomis, yra jų gebėjimas mokytis iš patirties naudojant stiprinimo algoritmus. Kai kyla netikėtos situacijos, tokios kaip staigūs skysčių nutekėjimai ar slėgio pokyčiai sistemoje, robotai nedelsiant koreguoja savo elgseną, todėl operacijų metu reikia mažiau skubių intervencijų.

Visiškos automatizacijos ir žmogaus priežiūros subalansavimas

Kai kalbama apie hibridines valdymo sistemas, jos iš esmės sujungia dirbtinio intelekto automatizaciją su žmonių žiniomis. Tokia sistema leidžia inžinieriams stebėti sudėtingus etinius klausimus ir įsikišti, kai atsiranda netikėtų situacijų. Tyrimai rodo, kad tokios mišrios sistemos gali padidinti proceso saugą apie 30 procentų lyginant su visiškai autonomiškai veikiančiomis sistemomis, ypač sprendžiant naujas chemines reakcijas ar nepatikrintas gamybos metodes. Iš esmės tikri žmonės peržiūri tai, ką siūlo dirbtinis intelektas, prieš priimant svarbius sprendimus. Jie taip pat ima vadovavimą į savo rankas, kai dalykai pradeda krypti ne ta linkme, kas padeda laikytis visų tų varganų aplinkos apsaugos taisyklių ir saugos protokolų. Įmonėms, dirbančioms griežtais reguliavimo rėmais, žmogaus ir dirbtinio intelekto partnerystė nėra tik papildomas patogumas – ji beveik būtina tam, kad išlaikant novatoriškumą būtų užtikrinamas sukryžminimas.

Hibridinis modeliavimas ir fizikos pagrįstas dirbtinis intelektas didesnei tikslumui

Pirmųjų principų modelių integravimas su mašininio mokymosi technologijomis

Sprendžiant problemą dėl nepakankamų duomenų sudėtingose cheminėse reakcijose, tyrėjai pradėjo derinti mašininio mokymosi metodus su pagrindiniais fizikos ir termodinamikos principais. Pagal praėjusiais metais paskelbtą tyrimą žurnale Nature Communications, šis derinys sumažina reikiamų mokymo duomenų kiekį apie 40 procentų ir vis tiek leidžia teisingai prognozuoti reakcijas apie 98 atvejais iš 100. Esminė idėja yra ta, kad pagrindiniai tvermės dėsniai tiesiogiai integruojami į pačias neuroninių tinklų struktūras. Tai veikia taip sėkmingai, nes viskas lieka pagrįsta realiosios fizikos dėsniais, kas ypač svarbu tuomet, kai tiksliai prognozuoti trūksta pakankamo operacinių duomenų kiekio.

Fizikos ir chemijos informuoti neuroniniai tinklai procesų projektavime

Pridedant domenų specifinį žinių turinį prie AI modelių, jie veikia geriau ir geba apibendrinti skirtingomis situacijomis. Paimkime fizikos informuotas neuronines tinklus kaip pavyzdį. Kai taikoma polimerų sintezei, šios sistemos pasiekia apie 85–90 procentų tikslumą, naudodamos vos apie trečdalį to, ko reikalauja tradicinės metodikos. Naujausi tyrimai, nagrinėjantys 3D spausdinimo medžiagas, parodė, kad tai praktikoje veikia labai sėkmingai. Įdomu tai, kad šie modeliai iš tiesų riboja savo prognozes realistinėmis cheminėmis ribomis. Tai neleidžia keistų, neįmanomų rezultatų, kuriuos dažnai mato modeliai, apmokyti grynai pagal duomenis. Be to, tai gerokai pagreitina naujų medžiagų kuriamą procesą tyrėjams.

Katalizės ir reakcijų inžinerijos taikymas

Kalbant apie daugiapakopės reakcinės įrangos optimizavimą, hibridinės dirbtinio intelekto sistemos tikrai pakeitė žaidimo taisykles, sujungdamos realaus laiko spektroskopinius matavimus su kompiuteriniais modeliais, kurie stebi medžiagų judėjimą. Pagal praėjusiais metais atliktus tyrimus, šios naujos metodikos gali sumažinti katalizatorių paieškos trukmę maždaug penkis kartus, lyginant su senomis simuliacijomis. Be to, taupoma apie 22 % energijos sąnaudų, kurios kitaip būtų prarandamos per nesėkmingus bandymus laboratorijoje. Tai veikia dėl duomenų analizės metodų ir faktinių fizikinių modeliavimo principų derinio. Mokslininkai dabar gauna greitesnius eksperimentų rezultatus, išlaikydami griežtus mokslinius standartus, kas yra įspūdinga, atsižvelgiant į cheminių reakcijų sudėtingumą.

Skaitmeniniai dvyniai visos gamyklos masto realaus laiko optimizavimui

Vis dažniau protingos cheminės inžinerijos sprendimai remiasi skaitmeniniais dvyniais – virtualiais visų gamybos įrenginių atvaizdais, kurie leidžia stebėti ir optimizuoti procesus realiuoju laiku. Sinchronizuoti su gyvais jutiklių duomenimis ir veikiami dirbtinio intelekto analitikos, šie modeliai leidžia operatoriams imituoti pokyčius, numatyti susitraukimus ir užtikrinti optimalų našumą tarpusavyje susijusiose sistemose.

Dinaminių cheminių procesų skaitmeninių dvynių kūrimas

Šiuolaikiniai skaitmeniniai dvyniai atnaujinami kas 15–30 sekundžių naudojant IIoT jutiklių tinklus ir skaitmeninės skysčių dinamikos simuliacijas. Ši beveik realaus laiko sinchronizacija suteikia inžinieriams galimybę:

• Tikrinti proceso pokyčius – pavyzdžiui, katalizatoriaus santykio ar temperatūros nustatymo taškų koregavimą – rizikos nekeliančioje virtualioje aplinkoje
• Nustatyti ankstyvus įrangos prastėjimo požymius naudojant mašininio mokymosi modelių atpažinimą
• Patvirtinti saugos procedūras pavojingiems darbo procesams naudojant 3D erdvines simuliacijas

Chemijos gamyklos, naudojančios dinaminius skaitmeninius dvynius, praneša apie 30 % greitesnį reagavimą į operacines sutrikimų situacijas lyginant su tomis, kurios remiasi tik tradicinėmis SCADA sistemomis.

Operacijų priėmimo sprendimų priėmimas, grindžiamas modeliavimu

Tradicinis metodas	Skaitmeninio dvynio strategija	IMPACT
Mėnesiniai veiklos vertinimai	Nuolatinis scenarijų testavimas	22 % greitesnis kamščių šalinimas
Reaktyvioji priežiūra	Prognozuojantis dėvėjimosi modeliavimas	40 % sumažėjęs prastovų laikas
Statiniai saugos protokolai	Dinaminiai rizikos modeliavimai	5 kartus daugiau apimtų saugos scenarijų

Gamyklos vadovai naudoja skaitmeninių dvynių modeliavimą, kad subalansuotų varžančius tikslus, tokius kaip maksimalus pralaidumas ir minimalus energijos suvartojimas – pasiekiant efektyvumą, kuris yra 2 % ribose nuo teorinių limitų, ir tuo pačiu laikantis JAV Aplinkos apsaugos agentūros (EPA) reikalavimų. Ši technologija leidžia realiuoju metu derinti distiliacijos kolonas ir reaktorių tiekimo greičius, užtikrinant lankstų, duomenimis paremtą sprendimų priėmimą.

Prognozuojamoji techninė priežiūra ir IIoT integracija protingose chemijos gamyklose

IIoT panaudojimas nuolatiniam procesų stebėjimui

Šiuolaikinės cheminės įmonės vis dažniau naudoja pramoninio dalykų interneto (IIoT) sistemas, kurios apima belaidžius virpėjimo jutiklius, šiluminio vaizdavimo technologijas ir įvairius spektroskopus, skirtus nuolatiniam įrangos stebėjimui. Patys jutikliai kas valandą renka apie 15 tūkstančių duomenų taškų iš svarbių mechanizmų, tokių kaip centrifuginiai siurbliai ir pramoniniai reaktoriai. Šis nuolatinis informacijos srautas iš tikrųjų padidina problemų aptikimo rodiklį maždaug 3 procentais, palyginti su tradiciniais rankiniais patikrinimais. Pagal prieš metus paskelbtus tyrimus, gamyklos, įdiegusios šias IIoT stebėjimo sistemas, patyrė žymų netikėtų kompresorių gedimų sumažėjimą – apie 41 % visoje linijoje. Tai įvyko todėl, kad operatoriai galėjo anksčiau pastebėti besivystančias problemas, susijusias su slėgio svyravimais ir mechaniniais apkrovomis.

Dirbtinio intelekto pagrįsta prognozuojamoji techninė priežiūra operaciniams efektyvumui

Kai mašininio mokymosi sistemos analizuoja senus techninės priežiūros įrašus kartu su gyvais pramoniniais IoT duomenimis, jos gali numatyti įrangos gedimus net tris dienas iki jų įvykimo, teigia neseniai 2024 metais paskelbtas „McKinsey“ ataskaita. Vienam etileno завodui įgyvendinus tokį dirbtinio intelekto techninės priežiūros požiūrį, pasiekta didžiulė taupymo nauda. Jų šilumokaičių techninės priežiūros sąskaitos sumažėjo beveik 2,8 milijono dolerių per metus tiesiog todėl, kad jie nutraukė reguliarius patikrinimus fiksuotais intervalais ir vietoj to laukė, kol jutikliai parodytų tikrus problemas. Prieš siųsdami technikus remontui, techninės priežiūros darbuotojai perspėjimus tikrina palygindami su virtualiomis savo įrangos kopijomis, veikiančiomis simuliacinėje programinėje įrangoje. Tai padeda chemijos завodams sklandžiai veikti, tuo pačiu vengiant brangių, bet beprasmio techninės priežiūros darbų, kurie nesprendžia tikrų problemų.

Paaiškinamas dirbtinis intelektas ir pasitikėjimas protingomis cheminės inžinerijos sprendimais

Kas dieną tobulėjant cheminėms inžinerijos sistemoms, žmonės turi matyti, ką iš tikrųjų „mąsto“ jų dirbtinis intelektas, jei nori, kad operatoriai jam pasitikėtų ir būtų laikomasi reglamentų. Pagal 2024 m. leidžiamą pramonės ataskaitą iš Springer apie du trečdalius technologinių procesų inžinierių verčiau dirba su modeliais, kuriuos gali suprasti, o ne renkasi pažangias „juodosios dėžės“ sistemas, kurios nors ir suteikia didesnį tikslumą, bet nesuteikia jokio paaiškinimo. Susiduriant su pavojingomis reakcijomis ar sudėtingais katalitiniais procesais, tai daro esminį skirtumą. XAI metodai, tokie kaip svarbiausių bruožų analizė ar sprendimų priėmimo proceso vaizdavimas, padeda gamyklų operatoriams suprasti, kodėl dirbtinis intelektas siūlo pakeisti slėgio nustatymus ar pakeisti katalizatorių. Toks matomumas nėra tik papildomas patogumas – beveik būtina sąlyga bet kuriai įmonei, siekiančiai atitikti ISO 9001 sertifikavimo standartus.

Dirbtinio intelekto sprendimų skaidrumas inžinieriams ir operatoriams

Šiuolaikinėse gamyklose vis dažniau pradedama naudoti dirbtinio intelekto modelius, kuriuos vadovauja fizikiniai principai. Šios sistemos parodo, kaip skirtingi veiksniai, tokie kaip temperatūros pokyčiai, iš tikrųjų veikia tolesnius modelio prognozuojamus įvykius. Naujausias 2024 metų pranešimas apie paaiškinamąjį dirbtinį intelektą gamyboje taip pat nustatė įdomų dalyką: kai darbuotojai galėjo matyti, kodėl DI priėmė tam tikrus sprendimus, problemos buvo išspręstos apie 42 procentais greičiau nei anksčiau. Kai kuriose gamyklose yra interaktyvios ekranų sistemos, kur vedantys asmenys gali stebėti, kaip algoritmas realiu laiku suderina saugos ribas su gamybos tikslais. Tai padeda užmegzti ryšį tarp technologijų ekspertų, kurie šiuos modelius kuria, ir inžinierių, valdančių faktines mašinas vietoje.

Abejonių įveikimas per modelio interpretuojamumą

Žmonės, kurie pirmieji išbandė šias naujas sistemas, pastebėjo, kad apie 57 % daugiau darbuotojų pasitiki AI siūlymais, kai yra įdiegtos priemonės suprasti, kaip jis veikia (pagal praėjusiais metais paskelbtą DevPro Journal). Kai sudėtingas neuronines tinklus ribojame paprastomis cheminėmis taisyklėmis ir nustatome saugos ribas, sistema automatiškai sukuria duomenų įrašus, padedančius atitikti reikalavimus, tokius kaip REACH ir kitus. Visa ši metodika apima realaus pasaulio žinias, integruotas į dirbtinį intelektą, taip pat aiškų paaiškinimą, kodėl atsiranda tam tikri rezultatai. Iš esmės tai keičia viską, nes vietoj paslaptingo juodojo dėžės principu veikiančio mechanizmo dirbtinis intelektas tampa tuo, kam galima pasitikėti kaip partneriu. Patyrę inžinieriai tada jaučiasi žymiai ramiau darydami sprendimus, nes tiksliai žino, iš kur atsiranda siūlymai, ir gali jiems pasitikėti tvirtesniu pagrindu.

Dažniausiai paskyrančių klausimų skyrius

Kokia dirbtinio intelekto vaidmuo cheminėje inžinerijoje?

Dirbtinis intelektas svarbiai prisideda prie chemijos inžinerijos procesų optimizavimo, įrangos gedimų prognozavimo ir saugos gerinimo naudojant protingas sistemas, tokias kaip mašininio mokymosi algoritmai ir autonominiai robotai.

Kaip skaitmeniniai dvyniai naudingi chemijos inžinerijai?

Skaitmeniniai dvyniai užtikrina realaus laiko stebėjimą ir optimizavimą, modeliuodami pokyčius ir prognozuodami kamštis virtualiose gamybos įrenginių kopijose, kas padeda išlaikyti optimalų veikimą.

Kokie yra numatyamosios techninės priežiūros privalumai cheminėse gamyklose?

Numatytoji techninė priežiūra naudoja dirbtinį intelektą, kad numatytų įrangos gedimus, sumažintų prastovų trukmę ir techninės priežiūros išlaidas, nustatydama problemas dar neįvykus jų faktiškam įvykiui.