Лазер и ИИ заменят долгие лаборатории
Искусственный интеллект056 минут назад
Манипальская академия высшего образования (Manipal Academy of Higher Education, MAHE) и производитель химической продукции GHCL Limited подписали меморандум о сотрудничестве для совместной разработки интеллектуальной системы контроля качества углеродного топлива.
Проект объединит технологию лазерно-искровой эмиссионной спектроскопии (Laser-Induced Breakdown Spectroscopy, LIBS) с алгоритмами искусственного интеллекта и машинного обучения. Создаваемый комплекс будет предназначен для оперативного измерения высшей теплоты сгорания (Gross Calorific Value, GCV — количество теплоты, выделяемого при полном сгорании единицы топлива с учётом конденсации водяного пара) непосредственно во время приёмки сырья на предприятии.
Традиционный контроль качества углеродного топлива на промышленных объектах основывается на лабораторных анализах, что приводит к задержкам в принятии оперативных решений при изменении характеристик поступающего сырья. В новой системе высокоэнергетический лазерный импульс фокусируется на поверхности образца топлива и создает плазму, спектральный анализ излучения которой позволяет мгновенно определить элементный состав. Затем обученные алгоритмы машинного обучения обрабатывают полученные оптические данные и вычисляют энергетическую ценность топлива без необходимости ожидания результатов из внешней лаборатории.
В реализации проекта со стороны академического сектора участвует Манипальский институт прикладной физики (Manipal Institute of Applied Physics). Меморандум был подписан вице-президентом GHCL по коммерческой деятельности Санжайем Гуптой (Sanjay Gupta) и регистратором MAHE доктором П. Гиридхаром Кини (P. Giridhar Kini). Руководитель операционной деятельности завода GHCL в Сутрападе Маюреш Хеде (Mayuresh Hede) отметил, что интеграция аналитики в реальном времени в управление качеством топлива позволит повысить эффективность технологических процессов нагрева и снизить неопределённость при сжигании сырья. Вице-канцлер MAHE доктор Шарат К. Рао (Sharath K. Rao) охарактеризовал сотрудничество как пример адаптации научных разработок к потребностям промышленности.
Для энергоёмких химических производств колебания теплоты сгорания прямо влияют на объем получаемой энергии и стабильность технологических циклов.
Внедрение технологии позволит перейти от запоздалых отчетов к управлению производством на основе данных в реальном времени, хотя для полноценной эксплуатации системы разработчикам необходимо решить задачи калибровки моделей и предотвращения дрейфа данных при работе с различными марками углеродного топлива.
Darth SaharaИсточники:letsdatascienceИскусственный интеллект0Искусственный интеллектЭнергетическая эффективностьПромышленный контроль56 минут назад
Источник