ChemTech: Искусственный интеллект дает миллионную экономию
Нефтегазовая и химическая промышленность России входят в число лидеров рынка по темпам внедрения современных технологий. Ключевые цели – снижение затрат на несколько миллионов долларов, повышение производительности и оптимизация расхода энергоресурсов. Для этого важно уметь прогнозировать модели химических процессов, для чего предприятия используют нейронные сети и цифровых двойников.
Доверяйте российским технологиям
Отечественные разработки стали играть важную роль в развитии нефтеперерабатывающей и химической промышленности. Они доступнее западных вариантов, не уступают им в качестве и при этом адаптированы под российские условия. Основой для таких технологий становятся высоконадежные и легко масштабируемые платформы, что понятно: нефтехим сталкивается с огромными потоками данных, которые нуждаются в оперативной и интеллектуальной обработке.
Узнайте все о том, как работает ваш бизнес
Одно из таких решений создали в российской компании ChemTech. Платформа OptimEase на базе Microsoft Azure используется для управления нефтехимическими установками. Она состоит из двух ключевых компонентов: термодинамической модели химического процесса и предсказательной статистической модели на основе нейросетей. Первый модуль настраивается под конкретную установку, что дает понимание параметров режимов работы и продуктовых характеристик. Он собирает данные о входных параметрах, ограничениях и внешних факторов. Далее они используются для машинного обучения.
Евгений Бунин, директор ChemTech:
«По мнению аналитиков IDC, экономическая ценность цифровой трансформации составляет 20 трлн долларов, а это более 20% мирового ВВП. Мы уверены, что сотрудничество с таким ключевым глобальным партнером, как Microsoft, необходимо для успешной реализации цифровой трансформации современного бизнеса и внедрения инновационных решений с обеспечением высокого качества и надежности предлагаемого продукта».
Усиливайте слабые стороны с помощью искусственного интеллекта
Статистический модуль на основе обработанных данных определяет параметры и качество готовой продукции нефтеперерабатывающей установки. На основе знаний о качестве сырья и моделях его поведения, можно сделать выводы о характеристиках продукции, которую можно получать из конкретных установок. Завязанная на облаке нейронная сеть анализирует и выявляет сложные зависимости между тысячами параметров в режиме реального времени. Покомпонентный состав сырья прогнозируется с горизонтом в 0 мин, +15 мин, +30 мин, +60 мин.
Основой нейронных сетей (как рекуррентных, так и прямого распространения) стали специализированные виртуальные машины GPU в облаке Microsoft Azure. Алгоритмы машинного обучения в OptimEase применяют библиотеки градиентного бустинга XGBoost, LightGBM. Используется и ряд других методов регрессионного анализа. Также использованы платформа Java и фреймворк Spring, языки программирования Python и С++.
Цифровые двойники снизят риски и принесут миллионы
Решение OptimEase уже прошло пилотное пилотное внедрение на нефтеперерабатывающем заводе «Танеко» («Татнефть»). Там был создан «цифровой двойник» установки ЭЛОУ-АВТ-7, что позволило оптимизировать процесс фракционирования нефти. Теперь решение будет масштабировано на обычную установку, с мощностью 7 млн тонн в год. Среди ожидаемых результатов – повышение объемов производства дизельного топлива на 0,83% и снижение расхода энергоресурсов на 5,3%. Суммарный экономический эффект от внедрения составит $3,94 млн в год.
Выходите на мировые рынки
В настоящее время ChemTech и Microsoft работают над созданием решения для крупнейшей нефтехимической компании на Ближнем Востоке – SABIC из Саудовской Аравии. Еще один проект выполняется по заказу бразильского нефтяного гиганта Petrobras.
«Недавнее исследование Microsoft показало, что 94% руководителей в России связывают успех своего бизнеса с внедрением искусственного интеллекта, и это доверие подкрепляется реальными фактами сокращения расходов и оптимизации ресурсов, – говорит Арсений Тарасов, директор направления цифровой трансформации бизнеса Microsoft в России. – Решение ChemTech – отличный пример того, как с помощью искусственного интеллекта предприятия нефтегазовой отрасли могут значительно повысить собственную операционную эффективность и модернизировать бизнес-стратегию в процессе реализации цифровой трансформации».