Mechanica Sense — революционный продукт, который позволяет получать информацию о характеристиках технологического процесса в реальном времени за счет использования технологий машинного обучения. Применяется в случае, если прямые  измерения невозможны или слишком дороги.

Основной элемент виртуального сенсора – модель на основе технологий машинного обучения, созданная с использованием больших объемах исторических данных. Исходя из доступных параметров технологического процесса, модель определяет актуальные значения измеряемых виртуальным сенсором параметров.

Недостатки физических сенсоров

Физические сенсоры и средства анализа имеют ряд ограничений:

  • Многие процессы проходят в экстремальных условиях — например, при высоком давлении и температуре, что физически затрудняет измерения;
  • Иногда время, необходимое сенсору для измерения заданного параметра, слишком велико, чтобы оперативно реагировать на изменения, либо сенсор недостаточно точен и требует постоянной калибровки;
  • Некоторые сенсоры попросту слишком дороги в установке и обслуживании, особенно с учетом необходимости их включения во взрыво- и пожароопасные производственные линии;
  • Часть измерений выполняется в лаборатории, причем время на проведение анализов может быть достаточно велико.

Точные измерения многих важных параметров бывают возможны только эпизодически — во время лабораторных тестов, которые производятся с большими и принципиально неустранимыми задержками. В результате управление многими производственными процессами опирается на неточные или неактуальные данные, либо происходит по стандартной процедуре, не позволяя оптимальным образом подстраивать параметры в реальном времени. Это приводит к потерям эффективности.

Решение проблемы

Наличие точной и оперативной информации о параметрах процесса позволяет повысить качество управления процессом и, таким образом, сократить издержки или повысить производительность.

Наш продукт позволяет получать достоверную информацию о ходе технологического процесса и оперативно вносить необходимые коррективы в автоматическом режиме.

  • 100% информации о параметрах доступно в режиме онлайн, без задержек и неточностей;
  • Совокупная стоимость измерений существенно ниже, по сравнению с физическими сенсорами;
  • Точность измерений значительно выше, в сравнении с виртуальными сенсорами, построенными на других технологических решениях.

Настройка продукта

Каждый продукт адаптируется для конкретного заказчика на основе исторических данных о процессе, который выполняется на конкретном оборудовании. Этапы:

  • Определение предмета измерения (тип величины, необходимая частота измерений и пр.);
  • Оценка достаточности данных;
  • Передача исторических данных о выбранном процессе: протоколы работы оборудования, данные телеметрии, а также химические и иные измерения, в том числе данные промежуточных лабораторных анализов. Состав и объем данных определяется для конкретной задачи;
  • Обучение модели виртуального анализатора на стороне Mechanica AI. Сроки создания модели варьируются от 2 недель до 3 месяцев;
  • Тестирование модели на исторических данных;
  • Перенос модели на инфраструктуру заказчика;
  • Практическое использование. После обучения на исторических данных модель оценивает значения выбранных параметров в реальном времени, поставляя информацию, которая необходима для более точного управления процессом;
  • Мониторинг качества и дообучение модели на новых данных.

Интеграция

Решение может как интегрироваться напрямую с существующими системами управления производством. В общем случае в состав виртуального сенсора не входят средства визуализации данных. Производится интеграция решения с потоком актуальных данных о технологическом процессе и его параметрах. В качестве выходных данных решение выдает измерения параметров, на которые настроен и обучен виртуальный сенсор.

Результаты измерений визуализируются и используются в существующих системах управления производством.

Пример реализации

Измерение химического состава сырья для установки газофракционирования

Прямые измерения химического состава сырья для установки газофракционирования на момент начала проекта проводились путем отбора проб и последующих лабораторных анализов. Задержка с получением данных из лаборатории составляет более 4 часов, что делает невозможным оперативное управление технологическим процессом исходя из данных о составе сырья.

Альтернативой лаборатории является использование набора поточных хроматографов, каждый из которых измеряет ограниченный набор примесей. Для подключения поточных хроматографов требуется сооружение отдельного здания, подключение хроматографов к трубопроводам, регулярная поверка и юстировка хроматографов. Все это вызывает значительные затраты. Кроме того, поточный хроматограф дает задержку в измерениях около 40 минут.

Виртуальные сенсоры, созданные для решения этой задачи, позволили дать информацию о химическом составе сырья в реальном времени, точнее поточного хроматографа. Кроме информации о химическом составе сырья в реальном времени также выдается предсказание о химическом составе сырья на ближайшую (15 минут) перспективу.

Практическое использование виртуальных сенсоров позволит повысить эффективность управления процессом газофракционирования, снизит затраты и неопределенности.