В этой статье мы расскажем о том, как на “Азоте” продолжается создание цифровых двойников основных технологических цехов. На «Азоте» продолжается создание цифровых двойников основных технологических цехов: аммиачной селитры, азотной кислоты, карбамида и аммиака-1. О том, как продвигается работа в этом направлении, мы поговорили с руководителем группы моделирования технологических процессов Евгением Соколовым. — Евгений Владимирович, расскажите, на каком этапе сейчас ваша группа? — Сейчас мы находимся на стадии проверки. И уже есть определённые результаты. Цифровая модель аммиачной селитры на завершающей стадии. Параллельно продолжается работа в цехах карбамида, азотной кислоты и аммиака-1. Модели основного оборудования уже созданы, и сейчас начался этап отработки оптимизационных сценариев и синхронизации моделей с реальными данными. До конца года работы будут завершены.
Процесс достаточно долгий, как можно заметить на примере пилотного двойника — цеха аммиака-2. Там ещё год назад была создана цифровая модель и система мониторинга, но детали дорабатываются до сих пор. Тут, безусловно, надо учитывать, что за это время прошёл остановочный капитальный ремонт, во время которого заменили часть оборудования, кое-где изменили свойства. И мы модернизировали модель, потому что требовалась перенастройка всей системы. И так будет в дальнейшем — цифровой двойник должен быть под постоянным точечным управлением.
— С чем приходится сталкиваться при создании двойника? Это творческий процесс или монотонная скрупулёзная работа?
— При моделировании возникает необходимость решать необычные и сложные задачи. Это довольно деликатный и сложный процесс. Масштаб производства таков, что в общей картине детали и нюансы скрадываются. А при создании модели точность настолько высокая, что любой, даже незначительный элемент виден, как под увеличительным стеклом. Например, если в третьем знаке после запятой будет обнаружен какой-то дисбаланс, система покажет, что результат не сходится. В этом определённые сложности. Математическая модель—это идеальная система. Поэтому приходится искать разные способы, чтобы математику срастить с реальным производством, учитывая его особенности.
— А на данном этапе какое-то применение моделей уже возможно?
— Мы видим, что «Азот» активно развивает бизнес-систему. И очень скоро офису трансформации понадобится проверять в реальной жизни технические решения, нацеленные на сокращения разрывов и потерь. На производстве что-то им смогут посчитать, но не всё можно примерить на действующие объекты. И именно детальная модель — это тот инструмент, который позволит эти сценарии оценивать. В цехах аммиака, где она есть, мы уже больше года многие решения проверяем в модели и смотрим, как она отработает, например, на увеличенной нагрузке или с новым оборудованием. Но я сразу бы хотел предостеречь от упрощённого взгляда на этот инструмент. Нет такого, что мы нажимаем на кнопку, и система решает все наши проблемы. Система не решает проблемы. Система говорит: у вас вот здесь проблемы. Какое решение будет наиболее адекватным — это зона работы технолога и специалиста по моделированию. А далее модель поможет определить, какие будут показатели после внедрения этого решения.
Цифровые модели будут легко применимы в качестве элемента общей экономической модели предприятия. Мы можем просчитать параметры максимально допустимой производительности и конкретно показать, куда должны быть направлены усилия по улучшению.
— А в части локального применения цифрового двойника можете привести какой-нибудь пример?
— Допустим, мы хотим заменить один из ключевых теплообменников, предполагая, что после этого система станет работать лучше. Понятие «лучше» на языке моделирования должно быть облечено в какие-то цифры. Плюс сам теплообменник со всеми его новыми параметрами нужно просчитать, смоделировать и заново поместить в общую технологическую цепочку. Можно посмотреть, как система отрабатывает и есть ли смысл в этой замене. К тому же есть возможность поиграть с режимом работы установки, поменять температуру, давление, расход, не затрачивая средств и ничем не рискуя. Сама по себе система требует осознанного управления. Она не сделает дешевле замену оборудования, если его нужно менять. Но она может сказать, что его нужно менять и даст возможность определить параметры для запроса оборудования у поставщиков. В этом её ценность.
— Каждый из цифровых двойников в цехах это отдельный проект. Сколько людей над этим работают?
— К сожалению, меньше, чем должно быть. Сейчас нас пятеро, и не хватает как минимум ещё 5 человек. Но опытных сотрудников надо где-то брать. А привлечь их можно или очень хорошей оплатой на какой-то период времени, или удалённым режимом работы, который нужно организовать. Это сложно. Как показывает практика — само моделирование занимает 30–40% времени. Всё остальное — это сбор исходных данных, уточнение и проверка. У нас очень мало оцифрованных документов, а получение необходимой исходной информации — процесс небыстрый и трудозатратный.
— Но ведь вы сами обучаете специалистов?
— Мы сейчас обучаем основам моделирования троих сотрудников с производства, назначенных от цехов аммиака и азотной кислоты. Планируем обучить ещё несколько человек из других цехов, где создаются математические модели. В идеале в каждом цехе должен быть человек с выделенным функционалом, умеющий моделировать и погружённый в работу с двойником своего цеха, с которым можно было максимально быстро и плодотворно контактировать. У него бы концентрировалась вся необходимая информация, и люди, работающие удалённо, могли бы к нему обращаться. Активно продвигаю эту идею.
Но первоначальный фактор — его внутренняя мотивация, в том числе и в плане развития дополнительных компетенций, так как это довольно перспективная история саморазвития. Также кадровой службой ведётся работа по созданию отдельной кафедры или курса в КузГТУ, которые бы готовили для «Азота» специалистов по моделированию.
— Что дальше? Кто будет осуществлять техподдержку цифрового двойника после окончания работ?
— Думал над этим. Должен быть создан механизм поддержки математических систем в работоспособном состоянии. Текущие задачи по техподдержке и работа с двойниками — это разные задачи. Ведь совсем не каждый раз нужно задействовать большую общую модель, зачастую есть менее трудоёмкая возможность решить локальные вопросы. Вот пример. Появилась задача определить причины неэффективной работы теплообменника в новом цехе водорода. Его модели у нас нет, но есть материально-тепловой баланс работы оборудования. Мы посчитали и определили основные причины.
— Что вы сами ждёте от реализации этого проекта?
— Я жду от этого нормализации процесса инвестиционной деятельности. Помимо крупнобюджетных инвестиционных проектов, которые направлены на создание новых установок, есть и другие, менее затратные. Технологии математического моделирования смогут повысить точность прогноза при решении вопроса о целесообразности выделения средств на их реализацию. Лично для меня это будет значимым результатом. Кроме того, хотелось бы передать уже изготовленные модели в нормальную эксплуатацию, чтобы использование этого инструмента перестало быть чем-то волшебным и приносило ежедневную практическую пользу. Успешные практики использования в нашей стране говорят, что управление установками может целиком осуществляться с помощью двойников, а результаты моделирования могут становиться основой для получения финансирования на значимые затратные проекты.
Если говорить об окупаемости и экономическом эффекте, то даже один последний внедрённый проект, над которым работали с помощью инструментов технологического моделирования, дал плановый эффект около 200 миллионов рублей — то есть сразу окупил затраты на создание всех моделей.
Автор: Антон Ганеев
Источник: https://up-pro.ru/
Понравилась статья? Тогда поддержите нас, поделитесь с друзьями и заглядывайте по рекламным ссылкам!
