Умный детектор. Как на заводе «Амурсталь» автоматизировали контроль плавки металла

Металлургический завод «Амурсталь» — предприятие полного цикла на Дальнем Востоке, специализирующееся на производстве стали. Завод, работающий в Комсомольске-на-Амуре с 1942 года, обеспечивает потребностей промышленных и строительных компаний Сибири и Дальнего Востока, а также поставляет продукцию на экспорт. Объём годового выпуска составляет около 970 000 тонн стали и 430 000 тонн стального проката. 

Рассказываем, для чего в сталеплавильном цехе завода внедрили автоматическую систему обнаружения шлака и к каким результатам это привело. 

Проблема

Ранее управление процессом выпуска металла производилось на основе визуальной оценки сталевара. Специалист отслеживал состояние струи металла, ориентируясь на её цвет, шум и искры. Качество стали в этом случае напрямую зависело от опыта сотрудника. Дело в том, что при плавке металла образуется шлак — побочный продукт, который негативно влияет на качество стали. Однако в условиях высокой задымлённости, характерной для процесса выплавки, точно определить момент начала поступления шлака в ковш было затруднительно даже для опытных сталеваров. Попадание шлака в сталеразливочный ковш приводило к повышенному расходу (угару) ферросплавов и раскислителей и увеличивало время дальнейшей обработки металла.

Решение

Руководство завода приняло решение установить автоматизированную систему детектирования шлака в зоне выпуска металла, чтобы минимизировать влияние человеческого фактора на процесс производства и улучшить качество выпускаемой продукции. 

Система осуществляет контроль в автоматическом режиме и даёт сталеварам светозвуковой сигнал на остановку выпуска стали при достижении требуемого уровня наполнения ковша или превышении нормы объёма шлака. Программа «умное зрение» в режиме реального времени проводит многофакторный анализ: определяет наличие шлака в потоке, прогнозирует его появление, рассчитывает тоннаж выпущенного металла и шлака.

Технологии

• Тепловизионный прибор: фиксирует тепловое излучение и преобразует его в видимое изображение.
• Компьютерное зрение: алгоритмы искусственного интеллекта с высокой точностью анализируют состояние расплава, определяют уровень наполнения ковша и быстро реагируют на потенциальные проблемы.
• Видеофиксация: архив с записью каждого выпуска стали позволяет технологам проводить анализ в разрезе различных параметров и осуществлять контроль исполнения технологии.

Сложности

При внедрении системы детектирования шлака завод столкнулся с техническими ограничениями. Первоначальная настройка тепловизионного оборудования нуждалась в корректировке: важно было точно откалибровать сенсоры и донастроить режимы съёмки с учётом высокой температуры и экстремальных условий цеха.

Кроме того, потребовалось выделить время для адаптации специалистов: обучить персонал совместной работе с системами машинного зрения.

Этапы работы

• Октябрь — декабрь 2023 года. Определение целевых показателей для оценки эффективности будущей системы. Выбор поставщика решения, заключение договора. 
• Январь — март 2024 года. Сбор и подготовка данных для модуля искусственного интеллекта, обучение модели.
• Апрель — сентябрь 2024 года. Пилотное внедрение: установка тепловизионного оборудования, пусконаладочные работы. Обучение сталеваров и технологов работе с системой и интерфейсом аналитики. 
• Октябрь 2024 года — март 2025 года. Запуск системы в опытно-промышленную эксплуатацию.

Результат

Благодаря внедрению автоматизированный системы контроля выпуска стали предприятию удалось повысить эффективность производства и качество продукции: чем меньше шлака в ковше во время раскисления, тем выше качество жидкой стали и заготовки.

Преимущества автоматизированной системы контроля:

• точность определения шлака в потоке металла достигает 99,9%;
• минимизирована вероятность появления дефектных изделий: точный контроль уровня металла в сталековше обеспечивает сокращение колебаний веса плавки;
• расход ферросплавов и раскислителей уменьшился в среднем на 2,5 килограмма на тонну стали. При годовом объёме производства это даёт значительную экономию затрат на дорогостоящие легирующие материалы.

Следующие шаги

Компания намерена и далее продолжать внедрение цифровых технологий для улучшения рабочих процессов. Следующим шагом станет анализ внедрения решения «Цифровой советник сталевара».

• Чтобы быть в курсе важных трендов и мнений ведущих экспертов, следите за нами в телеграм-канале. О развитии навыков управления, личностном росте пишем в «Дзене». Про технологии и развитие в IT — в блоге на VC.