ЕвроХим продолжает внедрение интеллектуальных систем управления технологическими процессами, способных в режиме реального времени поддерживать оптимальные параметры работы производственных установок. Очередной проект успешно реализован на Новомосковском Азоте. Рассказываем, как работают такие решения, какой эффект они обеспечивают и где планируется их дальнейшее развитие.
В основе систем усовершенствованного управления технологическими процессами (СУУТП), или APC (Advanced Process Control), лежат математические модели производства, учитывающие взаимосвязи между десятками технологических параметров. Система прогнозирует влияние изменения одного показателя на другие и заранее вносит необходимые корректировки для поддержания оптимального режима работы оборудования.
Фактически речь идёт о переходе от реактивного управления к предиктивному подходу: система не только реагирует на отклонения, но и предупреждает их возникновение. Это позволяет стабилизировать производственные процессы, снизить влияние человеческого фактора и повысить общую эффективность производства.
Важную роль здесь играют виртуальные анализаторы — алгоритмы, прогнозирующие показатели качества продукции на основе сопоставления данных лабораторных исследований и параметров технологического процесса. Благодаря этому контроль качества осуществляется практически в режиме реального времени, без ожидания результатов физического анализа.
Интеллектуальные системы управления активно применяются в химической промышленности. СУУТП уже внедрена в цехе минеральных удобрений и кислот Новомосковского Азота и обеспечивает управление ключевыми технологическими параметрами, поддерживая стабильность процесса и заданные характеристики выпускаемой продукции.
Первые результаты внедрения уже подтверждают эффективность подхода: выработка увеличилась почти на 1,5%, а расход сырья снизился на 1,44%.
«Пока система установлена на одном агрегате из девяти, однако в ближайшее время её планируют масштабировать на весь цех с учётом технологических особенностей каждого узла», – рассказывает Сергей Кыскин, начальник цеха минеральных удобрений и кислот.
Внедрение СУУТП меняет и подход к организации работы персонала. Рутинные задачи по поддержанию параметров процесса переходят к интеллектуальным системам, а сотрудники сосредотачиваются на контроле, анализе данных и принятии более сложных решений. Это способствует не только повышению уровня автоматизации, но и росту производительности труда.
Реализация проектов по внедрению СУУТП требует глубокого понимания особенностей конкретных производств. В рамках подготовки систем специалисты проводят дополнительные исследования, совершенствуют алгоритмы виртуальных анализаторов и рассматривают возможности расширения инструментальной базы для получения дополнительных данных о ходе технологических процессов. Такой подход позволяет повышать точность управления и добиваться дополнительного экономического эффекта.
«Внедрение СУУТП требует учета множества особенностей конкретного производства. Например, на одном производстве необходимо было провести дополнительные лабораторные испытания. Они позволили создать более точные виртуальные анализаторы качества готового продукта. Кроме того, проектная команда проработала вопрос дооснащения установки поточными анализаторами. Эти приборы станут дополнительным источником данных для СУУТП. Их монтаж возможен уже в этом году – установка повысит степень автоматизации производства и обеспечит дополнительный экономический эффект благодаря высокой точности измерений», – делится Алексей Макаров, руководитель проекта по внедрению СУУТП.
Сегодня СУУТП уже используются на ключевых производственных площадках ЕвроХима, включая производства аммиака, карбамида и других химических продуктов. В планах компании — дальнейшее масштабирование технологии на новые производственные участки.
Развитие APC-систем становится одним из ключевых направлений цифровой трансформации химической отрасли. Для ЕвроХима это означает переход к более точной, предсказуемой и экономически эффективной модели управления производством, основанной на современных технологиях анализа данных и интеллектуальной автоматизации.
Источник: Цифровые Технологии и Платформы
