Команда «Атлас Инжиниринг» завершила первый этап тестирования разработанного алгоритма машинного обучения [ML] на установках по получению азота адсорбционным способом.
Январь 2020
В исследовательских целях уже давно стоит проблема получения строгих параметров азота на выходе из установки: концентрация, расход, давление. Эти параметры по мере необходимости можно было бы поменять и задать совершенно новые вводные.
Однако, в последние годы участились запросы на решение данной проблемы и на производствах. При использовании азота с разными характеристиками появляется возможность получения конечного продукта, обладающего различными свойствами.
В чем же заключается проблема? Дело в том, что при уменьшении расхода азота его концентрация возрастает. Приведем пример: расходуя 50 м3/ч азота с чистотой 99,5% уменьшив расход азота до 25 м3/ч получим концентрацию азота 99,99%.
На практике эту проблему удавалось решить с рядом ограничений. Первый метод применим для случая, когда необходимо поддерживать постоянную чистоту азота. Для этого поддерживается постоянный расход сбросом излишков в атмосферу. Второй способ более универсален. К первому способу добавляется следом в линию смеситель газов и уже к азоту определенной чистоты подмешивается определенное количество сжатого воздуха. Таким образом получается достигнуть необходимых параметров газа. На сегодняшний день это основной способ, который реализуется компанией «Атлас Инжиниринг». Минусом данного способа является дороговизна дополнительных элементов и сброс продукционного газа в атмосферу, что снижает энергоэффективность станции. Инженерами компании «Атлас Инжиниринг» был разработан совершенно новый способ регулирования характеристик азота. Разработана методика изменений параметров станции, приводящих к получению азота с нужными качествами. Создано абсолютно уникальное программное обеспечение с функциями машинного обучения [ML]. Таким образом станция сама подстраивается под нужные характеристики, запоминает параметры станции и в будущем автоматически задает необходимые параметры для получения азота нужного качества, либо использует как отправную точку для следующего поиска. Постепенно запоминая параметры станции для получения азота с необходимыми характеристиками, установка всё быстрее и точнее перестраивается на новый заданный режим.