Dünyanın en büyük alüminyum üreticilerinden RUSAL, elektroliz kontrolünde endüstriyel yapay zeka testlerini başarıyla tamamladı. Özel olarak eğitilmiş bir sinir ağı modeli, elektrolizördeki elektrolitlerin kimyasal bileşimini hesaplıyor ve bu doğrultuda teknolojik süreci optimize ediyor. Proje, alüminyum eritme işleminde verimliliği artırmayı amaçlıyor.
04.10.2024
11:19
GÜNCELLEME : 04.10.2024
11:19
Alüminyum üretimine yönelik yeni sinir ağı teknolojisi, RUSAL'ın mühendislik departmanının tescilli bir çalışması olarak ön plana çıkıyor. RUSAL'ın alüminyum bölümünden elde edilen geçmişi derin ve geniş bir veri kümesi üzerinde eğitilen bir sinir ağı modeline dayanıyor. Model, tahmini parametre hesaplamaları gerçekleştiriyor ve bu sonuçlara dayanarak elektroliz sürecini yönetiyor.
Şu anda, elektrolizördeki elektrolitin kimyasal bileşimi, elektrolizör başına yalnızca iki ila üç günde bir ölçüm yapılabilen örnekleme ve laboratuvar analizi yoluyla belirleniyor. Bu teknik, sürecin izlenmesine ve verimliliği artırmak için ilave alümina veya florür tuzlarına olan ihtiyacın belirlenmesine yardımcı oluyor. Yeni teknoloji ile bir sinir ağı, laboratuvar ölçümlerini öngörülen değerlerle destekleyerek daha sık hesaplamalara ve elektroliz sürecinde daha hızlı ayarlamalara olanak tanıyacak.
Sinir ağı, elektrolit sıcaklığı, akım, voltaj, ilk kimyasal bileşim vb. gibi mevcut birkaç teknolojik parametreye dayanarak elektrolizördeki kimyasal bileşimi hesaplıyor. Ağın etkinliği Sayanogorsk Alüminyum İzabe Tesisinde yapılan testler ve pilot operasyonlarla doğrulandı. Başlangıçta model yalnızca elektrolitin kimyasal bileşimini tahmin ediyordu ve teknoloji uzmanları bu bileşimi karar verme sürecinde kullanıyordu. Modelin doğruluğu onaylandıktan sonra, süreci otonom olarak yönetmek için kontrol döngüsüne entegre edildi. Gelecekte bu modelin tüm RUSAL alüminyum izabe tesislerinde elektroliz yönetimi için uygulanması planlanıyor.
RA-550, RUSAL'ın en yeni ve en gelişmiş yüksek akımlı elektrolizör modeli. Temel avantajları arasında alüminyum ergitme sırasında daha az enerji tüketimi ve gelişmiş çevre dostu olması yer alıyor.
Otomatik RA-550 elektrolizörleri, mühendisler için analizi zorlaştıran devasa operasyonel veriler üretiyordu. Bir sinir ağının kullanılması, minimum insan girdisiyle daha verimli elektroliz yönetimi için bu verileri dijital modellere dönüştürebiliyor. RUSAL, bu sinir ağını eğitmek için proses mühendislerinin uzmanlığından yararlandı ve bu uzmanların üretimdeki yıllara dayanan deneyimlerini kullandı.
