EVRAZ تعتمد شبكة عصبية لتسخين الفولاذ وخفض استهلاك الغاز في مصنع الدpetrol الدرفلة

كشفت EVRAZ كيف استبدلت في مصنع الدرفلة الساخنة التابع لـ NTMK الضبط اليدوي للأفران بنظام توصيات يقوم على نموذج رياضي وشبكة عصبية. ولم يكن الهدف الأتمتة من أجل التقارير، بل خفض الإفراط في استهلاك الغاز أثناء تسخين البليت دون المساس بجودة المنتج المدرفل.

لماذا كان الغاز يُهدر

في الدرفلة الساخنة، تمر البليت عبر أفران التسخين قبل دخولها المجرى (الحامل) الدرفلي، وتبدو هذه المرحلة قياسية على الورق. أما عملياً، فلكل فرن سلوكه الخاص: يختلف التصميم وحالة الشعلات وتآكل البطانة الحرارية، وحتى مسار البليت حتى القفص الأول. كما تؤثر في النتيجة درجة الفولاذ والمقطع العرضي ودرجة الحرارة قبل التحميل وعمليات تغيير الأسطوانات المخططة والتوقفات غير المخططة. وبالنسبة إلى مصنع ذي تشكيلة واسعة من المنتجات، يعني ذلك أن نمط التشغيل نفسه لا يناسب تقريباً كل الدفعات المتتالية.

في السابق، كان المشغّلون يضبطون درجة الحرارة وزمن التسخين واستهلاك الغاز يدوياً، مستندين إلى التعليمات والخبرة والحالة الراهنة للمعدات. ورسمياً كانت القواعد موحدة للجميع، لكن المشغّلين اضطروا في الوردية الفعلية إلى تكييفها باستمرار مع الوضع. ولهذا سجّلت الفرق المختلفة معدلات متفاوتة في استهلاك الوقود، وكاد الإفراط في الاستهلاك يصبح القاعدة عند الانتقال بين المقاطع والأصناف. وتصف EVRAZ المشكلة صراحة بأنها فجوة بين الوثيقة والمصنع الفعلي.

«اتباع التعليمات التكنولوجية».

مما بُني النموذج

أدرك الفريق سريعاً أن نموذج تعلم آلي (ML) خالصاً لن يحل المشكلة هنا. فدرجة حرارة البليت تُقاس عند مدخل الفرن ومخرجه فقط، وبيانات تسخّن المعدن داخل دورة التسخين شبه معدومة. لذلك جعلوا أساس الحل فيزيائياً: نموذج عددي للتسخين وفق قانون التوصيل الحراري، يراعي حرارة الشعلات والحمل الحراري والتبادل الحراري الإشعاعي والتلامسي، وكذلك خصائص المعدن عند درجات الحرارة المختلفة. وأخذ النموذج في الحسبان بصورة مستقلة تكوّن القشور (الأكسيد)، التي تشكّل عملياً طبقة عازلة للحرارة على سطح البليت.

ولكي يعمل النظام في مصنع حقيقي، كان لا بد من معايرة النموذج على أفران بعينها وأنماط إنتاج فعلية. وظهرت في مرحلة الضبط تفاصيل نادراً ما تبدو في المخططات المجردة: تسرّب الهواء من المصنع إلى الفرن، وتأثير خطوة توزيع البليت، والتوقفات المعروفة مسبقاً عند تغيير الأسطوانات، وحتى صعوبات تفسير بيانات البيرومتر بعد قفص الكبس. ولهذا يراعي النظام لا النظرية وحدها، بل مجموعة من العوامل التي تضيع عادة في التعليمات النمطية:

• اختلافات هندسة الأفران وتوزيع الشعلات
• تسرّب الهواء من المصنع إلى جو الفرن
• خطوة توزيع البليت والفجوات بينها
• التوقفات المعروفة مسبقاً عند تغيير أسطوانات المجرى الدرفلي
• خصائص عشرات درجات الفولاذ وأشكال المقاطع المختلفة

بعد ذلك، حُوّلت نتائج المحاكاة العددية إلى شبكة عصبية. وقد دُرّبت على بيانات حساب عشرات الآلاف من سيناريوهات التسخين، استُخرجت من الأرشيف التاريخي لعدة سنوات. وقدّم هذا النهج الهجين للنظام أمرين معاً: المعنى الفيزيائي والسرعة الكافية للعمل بما يُعرف بالزمن الحقيقي المرن. والنتيجة توأم رقمي لعملية التسخين لا يكتفي بالتنبؤ بدرجة الحرارة، بل يقترح على المشغّلين كيفية ضبط مناطق الفرن والشعلات لدفعة بليت محددة.

الاختبار في الإنتاج

قبل الإدخال في التشغيل، اختُبر النموذج وفق معيارين رئيسيين. أولاً، قورنت درجة حرارة البليت المحسوبة ببيانات البيرومتر عند مخرج الفرن مباشرة، وليس بعد قفص الكبس، حيث تكون الصورة قد تشوّهت بفعل التبريد اللاحق. وثانياً، استُخدمت اختبارات أرشيفية لبليت مزوّدة بمقاييس حرارة، مع حساسات داخل المعدن. ورغم أن الفرن خضع منذ تلك الاختبارات لإصلاح شامل، فقد ساعدت البيانات على التأكد من أن النموذج يعكس بشكل صحيح ملف التسخين الفعلي.

وقيّمت EVRAZ بصورة مستقلة مدى دقة حساب النظام للاستهلاك المطلوب من موارد الطاقة عبر الزمن. ولهذا قورنت القيم الفعلية بقيم النموذج، واستُخدم معامل التحديد R². وتفيد الشركة بأنها حققت قيمة 0,75، وكان ذلك كافياً لإقناع الإنتاج والإدارة بملاءمة النموذج.

وبعد الجزء التقني، أُنشئت واجهة عمل: يرى المشغّلون مخطط الفرن حسب المناطق وتوصيات ضبط الشعلات. وقد اعتُبرت المرحلة التجريبية في أحد المصانع ناجحة. ولا تكشف الشركة عن أرقام التوفير الدقيقة، لكنها تُعدّ النظام بالفعل للتعميم على أفران أخرى في المنشأة.

ماذا يعني ذلك

تُظهر هذه الحالة جيداً الاتجاه الذي يسير فيه الذكاء الاصطناعي الصناعي فعلياً. فالأثر الأكثر فائدة هنا لم يأتِ من روبوت دردشة شامل، بل من الجمع بين التوأم الرقمي والبيانات التاريخية وتوصيات مفهومة للمشغّل. وإذا بدأ تكرار هذه الأنظمة على نطاق واسع، فسيتمكن قطاع المعادن من توفير الطاقة لا عبر قيود صارمة، بل عبر ضبط أدق للعملية لكل دفعة بعينها.