Машинное обучение в металлургии

У лаборатории машинного обучения в металлургии на Технолидере 2019 стояла однозначно непростая и трудоёмкая задача: научить алгоритм предсказывать потребление ресурсов медеплавильной печи лучше, чем это делает человек.

Помимо технических трудностей реализации, юным айтишникам предстояло разобраться в медеплавильной отрасли и терминах опытных металлургов. Для этого в самом начале работы краткий ликбез провели эксперты с предприятия УГМК ОАО «Уралэлектромедь»: Технолидеры подробно разобрались в этапах плавления меди и систематизировали полученные знания для дальнейшей разработки продукта.

Также предприятие «Уралэлектромедь» предоставило подробный дата-сет с данными по потреблению газа, мазута, кислорода и других ресурсов на этапах выплавки меди. Благодаря подробному анализу этих данных, лаборатория выделила узкий ресурсозатратный сегмент процесса, который возможно оптимизировать, и остановилась на проблеме нестабильного уровня потребления природного газа на этапе ро́злива.

Благодаря высокому командному духу и слаженной методике разработки продукта, ребятам удалось добиться высокого результата, несмотря на трудности: разработан алгоритм, предсказывающий потребление газа с 89%-й точностью.

Также Технолидеры подсчитали, что с использованием данной программы предприятие «Уралэлектромедь» сможет сэкономить минимум 3,5 млн рублей в год. По итогам стендовой защиты работу лаборатории оценил Андрей Анатольевич Козицын, который дал старт этапу внедрения продукта.

После окончания школы работа над проектом продолжается: совместно с УрФУ и предприятием «Уралэлектромедь» уточняются технические особенности внедрения продукта и продолжается обучение алгоритма на основе более чем двух тысяч выплавок меди. В дальнейшем, если программу удастся протестировать в цеху и результаты проверки алгоритма удовлетворят представителей УГМК, технолидеры смогут стать авторами ещё одной разработки, внедрённой на крупном предприятии.