Калийные удобрения критически важны для урожайности и продовольственной безопасности. Даже небольшие сбои в их производстве приводят к тому, что ценное сырьё уходит в отвалы, а предприятие теряет миллиарды рублей. Учёные Пермского Политеха обучили нейросеть отслеживать ключевые параметры очистки руды и повысили точность контроля до 96%. Об этом сообщили в пресс-службе ПНИПУ.
Население Земли растёт с каждым годом, что обостряет проблему стабильного обеспечения продовольствием. Для её решения необходимо повышать урожайность, которая напрямую зависит от минеральных удобрений, в частности калийных. Эти удобрения укрепляют растения, делая их более устойчивыми к засухе и заболеваниям.
Однако добыча калийной руды сопряжена с трудностями. Полученная из недр порода представляет собой хаотичную смесь, в которой содержатся как ценные калийные соли, так и бесполезные примеси, такие как глинистые шламы и поваренная соль. Это похоже на то, как из ведра песка нужно выбрать золотые крупицы, отбросив всё остальное.
В промышленных масштабах, где перерабатываются тысячи тонн руды в сутки, ручной труд невозможен. Требуется инженерное решение – процесс, известный как «обогащение». Это очистка сырья от ненужных компонентов.
Один из наиболее эффективных методов обогащения – флотация. Этот процесс использует воздух и «мыльные пузыри» для разделения полезного и бесполезного. Хотя это может показаться простым, на самом деле флотация – это сложный процесс, позволяющий извлекать ценные крупицы из тонн беспорядочной смеси.
Для флотации пересыщенный раствор руды помещают в ёмкость и добавляют реагенты. Затем снизу подают воздух, создавая пузырьки, которые начинают подниматься по всей толще жидкости, напоминая кипение. Реагенты подобраны так, что на первом этапе пузырьки выталкивают на поверхность мелкие ненужные примеси, которые затем удаляют. На втором этапе пузырьки поднимают частицы хлорида калия, ради которых и проводится обогащение. Эти частицы собирают и перерабатывают в удобрения.
Поверхность раствора на обеих стадиях покрывается пышной пеной, которую собирают вращающиеся механизмы – пеногоны. Они похожи на вентиляторы, сгребающие пену в лоток для дальнейшей переработки в удобрения. Такие флотационные машины используются на всех крупных горно-обогатительных комбинатах России.
Качество пены служит главным индикатором правильности процесса. Любые отклонения указывают на сбой. Если проблему не заметить вовремя, часть ценного калия может оказаться в отвалах вместо удобрений. Для крупного предприятия это приводит к значительным убыткам, которые могут достигать миллиардов рублей в год.
Ранее за процессом следили операторы, но они не могли одновременно наблюдать за десятками машин. Поэтому учёные Пермского Политеха разработали первую в России систему на основе компьютерного зрения, анализирующую блики от пены. Точность этой модели составила около 90%.
Сейчас систему дополнили нейросетевым модулем, который лучше учитывает положение рабочих элементов флотомашины, иногда закрывающих обзор. Это повысило эффективность контроля до 96%, сократив количество пропущенных циклов на 5,1% по сравнению с предыдущей версией. Это позволяет дополнительно извлекать сотни тысяч тонн продукта и приносить миллиарды рублей дополнительной выручки.
«Большой проблемой было распознавание положения пеногона в кадре, ведь система анализирует видео только в те моменты, когда лопасти не перекрывают обзор. Пеногон по-разному устроен на разных заводах, и наши старые алгоритмы не всегда справлялись с распознаванием новых для нас конструкций. Поэтому мы решили использовать искусственный интеллект. Вручную разметили несколько сотен кадров, определив на них положение пеногона, и на этой выборке обучили нейросеть», – рассказал Андрей Затонский.
Андрей Затонский – профессор, заведующий кафедрой «Автоматизация технологических процессов» Березниковского филиала ПНИПУ, доктор технических наук. Чтобы проверить, насколько хорошо модель усвоила задачу, учёные использовали кадры, которые нейросеть раньше не видела. Результаты показали, что она определяет положение пеногона правильно в 96% случаев. Количество ошибок на новых кадрах снизилось на 36%. Точный мониторинг помогает вовремя замечать отклонения и корректировать параметры процесса, не дожидаясь брака. Статья опубликована в журнале «Горный информационно-аналитический бюллетень».
Удобрения важны для урожая, но не менее важны и биологические решения для почвы. Как рассказывала интернет-газета «ЖУК», биологи из УрФУ утверждают, что бактерии, обитающие в засоленных почвах, способны значительно повысить урожайность сельскохозяйственных культур. Исследователи изучили почву вокруг корней торичника морского и выяснили, что на основе этих бактерий можно создать биопрепарат, который повысит устойчивость культур к солевому стрессу.