Операция выполнена!
Закрыть
info@vsetut.pro
Стать автором
Вернуться

Как мы научили нейросеть экономить газ в нашем сталепрокатном цехе

29.04.2026 02:25:23 | Хабр
Хабы: Блог компании ЕВРАЗ, Промышленное программирование, Инженерные системы, Машинное обучение, Искусственный интеллект

На станах горячего проката металлургического комбината ЕВРАЗ НТМК прокатывают заготовки разных марок стали. В начале цикла их разогревают в печах до температуры, позволяющей придать нужный профиль. Печей несколько, они различаются конструкцией, состоянием, горелками и износом футеровки — это теплоизолирующий материал. Путь заготовки до первой клети стана тоже разный. Ещё на процесс влияют особенности серий заготовок, сортамента сталей, температуры перед посадом, текущее состояние агрегатов, время перевалки, плановые и внеплановые остановы.

Раньше операторы регулировали температуру, время нагрева, расход газа вручную, полагаясь на общую инструкцию, свой опыт и состояние печи (износ футеровки, работу горелок). В разных сменах был разный расход газа: где-то тратили меньше, где-то больше. А при смене сортамента (у нас 80+ видов заготовок) перерасход был почти гарантирован из-за затянутых переходных режимов. Мы стали смотреть, есть ли тут потенциал для экономии топлива.

Меня зовут Андрей Зотов, я начальник департамента инноваций ЕВРАЗа. В этой статье расскажу, как решили эту задачу с помощью обученной на наших данных рекомендательной системы с сердцем в виде математической модели. Заходите почитать, как это устроено.

Читать далее
Подробнее
Читайте также
НОВОСТИ

ВСЕ НОВОСТИ
ПИШИТЕ

Техническая поддержка проекта ВсеТут

info@vsetut.pro

Copyright © 2026 - vsetut.pro