Металлургийн салбарт мэдээллийн технологийн хэрэглээ
Мэдээллийн технологийн (МТ) хөгжил нь металлурги зэрэг төрөл бүрийн салбарын үйл ажиллагааны арга барилыг өөрчилсөн. Өмнө нь металлургийн үйл явц нь операторын туршлага, гарын авлагын туршилт, цаг хугацаа их шаардсан дүн шинжилгээнд ихээхэн тулгуурладаг байсан бол одоо олон үе шатыг тооцоолол, мэдрэгч, програм хангамж, нэгдсэн өгөгдлийн системийн тусламжтайгаар хурдасгаж, оновчтой болгох боломжтой болсон. Металл олборлох, цэвэршүүлэх, хэлбэржүүлэх, дулааны боловсруулалт, материалын шинж чанарыг тодорхойлох зэрэг олон хувьсагчийг хамарсан металлурги нь температур, хөргөлтийн хурд, химийн найрлага, урсгалын хурд, даралт, гадаргуугийн нөхцөл зэрэг олон хувьсагчийг хамарсан нарийн төвөгтэй үйл явц юм. Эдгээр хувьсагчдыг илүү нарийвчлалтай хянах, хянах, загварчлах, оновчтой болгоход туслах зорилгоор МТ оршин тогтнодог.
1. Үйл явцыг дижиталчлах болон үйлдвэрийн автоматжуулалт
Металлургийн салбарт мэдээллийн технологийн хамгийн тодорхой хэрэглээний нэг бол хайлуулах үйлдвэр, хүдэр боловсруулах үйлдвэр эсвэл гангийн үйлдвэрт үйлдвэрлэлийн процессыг автоматжуулах явдал юм. PLC (Програмчлагдах логик хянагч), DCS (Тархсан хяналтын систем), SCADA (Хяналтын хяналт ба өгөгдөл цуглуулах) зэрэг хяналтын системүүд нь процессын параметрүүдийг бодит цагийн хяналт хийх боломжийг олгодог. Операторууд зөвхөн гараар уншихаас гадна зуухны температур, хүчилтөрөгчийн түвшин, утааны хийн найрлага, түлш шахах хурд, эрчим хүчний хэрэглээний чиг хандлагыг нэг нэгдсэн дэлгэцээс харах боломжтой болсон.
Автоматжуулалт нь процессын тогтвортой байдлыг сайжруулдаг. Жишээлбэл, цахилгаан нуман зууханд (EAF) гангийн тогтвортой найрлагыг бий болгохын тулд өгөгдөл дээр үндэслэн хүч, хайлах хугацаа, хүчилтөрөгчийн тарилгыг хянаж болно. Өнхрөх процесст эцсийн бүтээгдэхүүний зузаан, гадаргуугийн чанарыг хадгалахын тулд өнхрөх хурд болон хавтан/бэлдмэлийн температурыг холбож болно. Автомат хяналтыг хэрэгжүүлэх нь операторууд халуун эсвэл аюултай бүсэд ойрхон байх шаардлагагүй болсноор ажлын байрны аюулгүй байдлыг сайжруулахад тусалдаг.
2. Өгөгдөл цуглуулах, мэдрэгч болон Аж үйлдвэрийн IoT
Аж үйлдвэрийн мэдрэгч болон Аж үйлдвэрийн эд зүйлсийн интернет (IIoT)-ийн дэвшил нь металлургийн процесст өгөгдөл цуглуулах боломжийг өргөжүүлж байна. Хэт улаан туяаны температурын мэдрэгч, урсгал хэмжигч, хийн анализатор, ачааллын мэдрэгч, чичиргээний мэдрэгч, тэр ч байтугай дулааны камерыг тоног төхөөрөмж болон материалын нөхцөл байдлыг хянах зорилгоор суурилуулж болно. Эдгээр мэдрэгчээс авсан өгөгдлийг орон нутгийн сервер (захын тооцоолол) эсвэл үүлэн технологи руу дүн шинжилгээ хийхээр илгээдэг.
IIoT-г ашиглах нь үйл явцын гажигийг эрт илрүүлэхэд үнэлж баршгүй юм. Жишээлбэл, гулсмал машины холхивчийн чичиргээний хэв маягийн өөрчлөлт нь эвдрэл гарах гэж байгааг илтгэж болно. Ашигт малтмалын боловсруулалтын хөвүүлэлтийн нэгжүүдэд мэдрэгч нь рН, зутангийн нягтрал, агаарын урсгалыг хянаж, операторуудад урвалжийн тунг хурдан тохируулах боломжийг олгодог. Ийм тасралтгүй өгөгдөл нь үйл явцыг оновчлох, илүү ухаалаг засвар үйлчилгээний стратегийн үндэс суурийг бүрдүүлдэг.
3. Материалын загварчлал, симуляци болон тооцоолол
Мэдээллийн технологи нь металлургийг туршилт ба алдааны аргаас загварт суурилсан арга руу шилжүүлэх боломжийг олгодог. Жишээлбэл, Thermo-Calc (фазын диаграммын тооцоолол болон хур тунадасны урьдчилсан таамаглалд зориулсан) эсвэл FactSage (хайлах болон шаарны процесст зориулсан) зэрэг програм хангамжаар дамжуулан термодинамик болон урвалын кинетикийг загварчлах нь инженерүүдэд өндөр температурт хайлш болон урвалын зан төлөвийг урьдчилан таамаглахад тусалдаг.
Цаашилбал, төгсгөлөг элементийн арга (FEM) зэрэг тоон симуляци нь дарах, шахах, өнхрүүлэх процесст хуванцар деформацийг шинжлэхэд чухал үүрэг гүйцэтгэдэг. Симуляци нь компаниудад халуун хагарал, нугалаа, эсвэл бичил бүтцийн жигд бус байдал зэрэг согогийг багасгахын тулд анхны температур, деформацийн хурд, хэвний хэлбэр зэрэг процессын параметрүүдийг боловсруулах боломжийг олгодог. Тооцооллын шингэний динамик (CFD)-ийг шингэн металлын урсгал, хайлшийн холилт, ороомгийг өдөөж болох турбулент үүсэхийг судлахад ашигладаг.
Материалын судалгаанд тооцооллын материалын шинжлэх ухааны аргууд нь шинэ хайлшийг нээхийг хурдасгадаг. Тооцооллын аргууд нь үнэтэй туршилт хийхээс өмнө механик шинж чанар, зэврэлтэд тэсвэртэй байдал эсвэл фазын тогтвортой байдлыг урьдчилан таамаглах боломжтой. Энэ нь материалын дизайны мөчлөгийг богиносгоход тусалдаг.
4. Хиймэл оюун ухаан ба машин сургалт
Хиймэл оюун ухаан (AI) болон машин сургалт (ML) нь металлурги, ялангуяа процессыг оновчлох, чанарыг урьдчилан таамаглахад улам бүр ашиглагдаж байна. Жишээлбэл, гангийн үйлдвэрлэлд ML загваруудыг химийн найрлага, температур, барих хугацаа, суналтын туршилтын үр дүн зэрэг түүхэн өгөгдлийг ашиглан урсацын бат бэх, хатуулаг эсвэл согогийн магадлалыг урьдчилан таамаглахад сургаж болно.
Хиймэл оюун ухааныг мөн эрчим хүчний хэрэглээг оновчтой болгох, өндөр динамик үйл явцыг тогтворжуулахад ашигладаг. Зуух эсвэл зууханд алгоритмууд нь хамгийн бага ялгаруулалттай зорилтот температурт хүрэхийн тулд түлш болон агаарын хурдны хослолыг санал болгож чадна. Шинжлэх ухаанд компьютерын хараа нь микро бүтцийн зургийг (жишээлбэл, металлографийн үр дүн) шинжилж, үр тарианы хэмжээ, фазын фракц эсвэл нүх сүвний тархалтыг автоматаар тооцоолж, цаг хугацаа их шаардсан, субъектив гар аргаар хийсэн тооцооллыг орлож чаддаг.
Гэсэн хэдий ч хиймэл оюун ухааныг хэрэгжүүлэхэд өндөр чанартай өгөгдөл шаардлагатай. Нийтлэг бэрхшээлүүдэд дутуу өгөгдөл, үйлдвэрүүдийн хэмжилтийн стандартын зөрүү, мэдрэгчийн чимээ шуугиан орно. Тиймээс хиймэл оюун ухааны амжилтад өгөгдлийн засаглал, металлургичид болон өгөгдлийн эрдэмтдийн хамтын ажиллагаа ихээхэн нөлөөлдөг.
5. Металлургийн систем дэх дижитал ихэр
Дижитал ихэр буюу физик хөрөнгийн дижитал хуулбар гэсэн ойлголтыг металлургийн салбарт нэвтрүүлж эхэлж байна. Дижитал ихэр нь системийн эрүүл мэндийг хянаж, "хэрэв" гэсэн хувилбаруудыг ажиллуулахын тулд процессын загварууд, бодит цагийн мэдрэгчийн өгөгдөл, аналитикийг хослуулдаг. Жишээлбэл, тэсэлгээний зуух эсвэл EAF-ийн дижитал ихэр нь шингэний найрлага, түүхий эдийн шаардлага, үйл ажиллагааны параметрүүдийн өөрчлөлт нь чанар, эрчим хүчний хэрэглээнд үзүүлэх нөлөөллийг урьдчилан таамаглахад тусалдаг.
Дижитал ихрүүд нь операторын сургалтад ашиг тустай. Онцгой байдлын нөхцөл байдал эсвэл хэвийн бус үйл явцын нөхцөл байдлыг бодит үйлдвэрлэлд саад учруулахгүйгээр дуурайж болно. Энэ нь операторын ур чадварыг сайжруулж, мэдлэг дамжуулахыг хурдасгаж, ослын эрсдэлийг бууруулдаг.
6. Чанарын удирдлага, мөрдөх чадвар болон мэдээллийн системүүд
Металлурги нь тогтвортой чанараас ихээхэн хамаардаг. Үйлдвэрлэлийн гүйцэтгэлийн систем (MES) болон Байгууллагын нөөцийн төлөвлөлт (ERP) зэрэг мэдээллийн системүүд нь түүхий эдээс эцсийн бүтээгдэхүүн хүртэлх үйл явцыг хянах боломжийг олгодог. Түүхий эдийн багц, хайлшийн найрлага, дулааны боловсруулалтын параметрүүд, механик туршилтын үр дүн, шалгалтын өгөгдлийг системтэйгээр хадгалж, холбож болно.
Энэхүү системийн тусламжтайгаар бүтээгдэхүүний согог гарсан үед - тухайлбал эд анги хагарах эсвэл ядрах туршилт амжилтгүй болох үед - компаниуд үндсэн шалтгааныг илүү хурдан хянах боломжтой: энэ нь найрлагын өөрчлөлт, буруу температурын зөрүү, эсвэл зохисгүй унтраах параметрүүд эсэхээс үл хамаарна. Мөн нарийн баримтжуулалт шаарддаг автомашин, сансар судлал, газрын тос, байгалийн хий зэрэг салбарын стандартыг хангахын тулд мөрдөх чадвар чухал юм.
7. Урьдчилан таамаглах засвар үйлчилгээ болон тоног төхөөрөмжийн найдвартай байдал
Металлургийн тоног төхөөрөмж нь өндөр температур, хүнд ачаалал, зэврэлт болон зүлгүүрийн орчин зэрэг эрс тэс нөхцөлд ажилладаг. Мэдээллийн технологи нь засвар үйлчилгээг реактиваас урьдчилан таамаглахад шилжүүлэхэд тусалдаг. Чичиргээ, температур, эрчим хүчний хэрэглээ эсвэл тосолгооны шинжилгээний өгөгдлийг ашигласнаар системүүд нь эд ангиуд хэзээ эвдэрч болохыг урьдчилан таамаглаж, томоохон зогсолт гарахаас өмнө засвар үйлчилгээг төлөвлөж чаддаг.
Энэ арга нь үйлдвэр бүрэн ашиглалтад ороогүй үед засвар хийх боломжтой тул зардлыг бууруулдаг бөгөөд ингэснээр бусад эд ангиудад гэмтэл тархахаас сэргийлдэг. Урьдчилан таамагласан засвар үйлчилгээ нь хүнд тоног төхөөрөмжийн гэнэтийн эвдрэл аюултай байж болзошгүй тул аюулгүй байдлыг сайжруулдаг.
8. Ирээдүйн сорилт ба боломжууд
Металлургийн салбарт мэдээллийн технологийн ашиг тус мэдэгдэхүйц боловч түүнийг хэрэгжүүлэхэд хэд хэдэн бэрхшээл тулгарч байна: хуучин системийг шинэ платформуудтай нэгтгэх, кибер аюулгүй байдлын шаардлага, өгөгдлийн дэд бүтцийн хөрөнгө оруулалт, металлурги болон өгөгдлийн шинжлэх ухааныг холбох чадвартай чадварлаг хүний нөөцийн хүртээмж. Нөгөөтэйгүүр, эрчим хүчний үр ашиг, нүүрстөрөгчийн ялгарлыг бууруулах, өндөр хүчин чадалтай материалын эрэлт хэрэгцээ нэмэгдэж байгаатай холбогдуулан ирээдүйн боломжууд асар их байна.
Цаашид металлурги нь өгөгдөлд улам бүр тулгуурлах болно. Хиймэл оюун ухаан, дижитал ихрүүд болон дэвшилтэт автоматжуулалтыг нэгтгэснээр хайлшийн инновацийг хурдасгаж, үйл явцын үр ашгийг дээшлүүлж, бүтээгдэхүүний чанарыг илүү тогтвортой байлгах боломжтой. Тиймээс мэдээллийн технологи нь зөвхөн хэрэгсэл биш, харин орчин үеийн металлургийн өөрчлөлтийн гол бүрэлдэхүүн хэсэг болсон.
Хаах
Металлургийн салбарт мэдээллийн технологийн хэрэглээнд процессын автоматжуулалт, мэдрэгч ба IIoT, симуляци ба загварчлал, хиймэл оюун ухаан/ML, дижитал ихрүүд, чанар ба мөрдөх чадварын систем, урьдчилан таамаглах засвар үйлчилгээ орно. Эдгээр нь бүгд үр ашиг, аюулгүй байдал, чанар, үйлдвэрлэлийн өрсөлдөх чадварыг нэмэгдүүлэхэд хувь нэмэр оруулдаг. Аж үйлдвэр 4.0 эрин үед мэдээллийн технологийн технологийг оновчтой ашигладаг металлурги нь ирээдүйн үйлдвэрлэлийн сорилт, тогтвортой байдлын эрэлт хэрэгцээ, материалын шинэчлэлийн хэрэгцээг даван туулахад илүү сайн бэлтгэлтэй байх болно.
