Comments 8
А почему не прямое измерение давления и калорийности на выходе из домны, а у котла уже использовать эти значения для регуляции?
Если ориентироваться на выход из доменной печи (ДП), можно получить хороший прогноз на 15-20 сек. У нас же сервис дает прогноз на 2 мин, т.к. использует дополнительно такие измерения, как объем дутья, содержание кислорода в дутье, т.е. то, что на входе в ДП. И опять же, дополнительную сложность придает тот факт, что надо оценивать влияние этих параметров в совокупности (т.к. несколько ДП) в зависимости от баланса ДГ, складывающегося на площадке в данный момент.
Подход интересный, но было бы интереснее, если бы описание моделей было чуть более раскрыто. Что за модель, как получилась добиться высокой точности? Про оптимизатор и его модель тоже было бы интересно узнать в развернутом виде.
скажите лучше, когда вы коксовые батареи оптимизируете так, чтобы с них угольная пыль в город не летела? а то снег чорный зимой
Основной источник загрязнения снега в городе – это автомобильный транспорт (сажа из выхлопа, частицы покрышек и тормозных колодок), а также пыль с участков открытого грунта. Поэтому основными мероприятиями для снижения содержания пыли в городе являются уменьшение автомобильного трафика и переход на экологически чистые виды транспорта, применение специализированной техники для уборки автомобильных дорог, а также озеленение участков с открытым грунтом для исключения вторичного пыления.
Однако и НЛМК реализует мероприятия по снижению эмиссии веществ. В Доменном цехе №1 на доменных печах №3 и №4 проводятся пусконаладочные работы новых аспирационных систем, которые оснащены рукавными фильтрами, которые позволяют улавливать 99% образующейся пыли. Кроме того, с целью снижения остаточной концентрации пыли на источниках эмиссии Коксохимического производства (КХП) до 5 мг/нм3 (показатель наилучших доступных технологий), НЛМК реализует проекты по реконструкции существующих газоочистных систем на установках сухого тушения кокса №1 и №2.
В тоже время, Росгидромет и Лаборатория производственно-экологического контроля НЛМК ежедневно проводят мониторинг содержания пыли в атмосфере на санитарно-защитной зоне (СЗЗ) предприятия и в прилегающих районах города. И по результатам мониторинга за 2021-2022 год превышения предельно допустимых концентраций пыли в атмосфере не зафиксированы.
Основной источник загрязнения снега в городе – это автомобильный
транспорт (сажа из выхлопа, частицы покрышек и тормозных колодок), а
также пыль с участков открытого грунта. Поэтому основными мероприятиями
для снижения содержания пыли в городе являются уменьшение автомобильного
трафика и переход на экологически чистые виды транспорта, применение
специализированной техники для уборки автомобильных дорог, а также
озеленение участков с открытым грунтом для исключения вторичного
пыления.
Вы это когда писали, Вам СБ НЛМК пистолет приставили к голове?
Я живу в Липецке всю жизнь и прекрасно вижу каждый год, в каких районах города снег чёрный, а в каких нет, хотя транспорт один и тот же ездит по всем районам города поскольку тех же рабочих на завод возит через весь город
В тоже время, Росгидромет и Лаборатория производственно-экологического
контроля НЛМК ежедневно проводят мониторинг содержания пыли в атмосфере
на санитарно-защитной зоне (СЗЗ) предприятия и в прилегающих районах
города. И по результатам мониторинга за 2021-2022 год превышения
предельно допустимых концентраций пыли в атмосфере не зафиксированы.
Не смешите меня, пожалуйста. Даже когда воняет на весь город тухлыми яйцами и небо над НЛМК желтое, как на Титане, ваши Росгидромет и Лаборатория говорят, что ничего не было и всё в порядке, а 500 тысяч человек в городе просто бараны и хотят святой НЛМК очернить.
Липецк 4-й по загрязненности город в России, к счастью до Норильска нам далеко, к несчастью - есть намного более чистые города. И это официальная статистика!
Однако и НЛМК реализует мероприятия по снижению эмиссии веществ.
Очень хочется в это верить
Не увидел в статье итоговых цифр, с ними было бы интереснее, скажем себестоимость упала на 5%
Про этап создания моделей вы написали "поиск аномалий (в случаях, например, некорректной работы датчиков)". Т.е. часть данных вы выкинули? А предусмотрели, что при реальной работе часть датчиков может забарахлить (выдавать всегда -1, или завышать показания на 1000, или вообще хаотически меняться)? Что будет с результатами модели, если один из ключевых датчиков начнет себя неадекватно вести?
Предсказания на производстве: смотрим на пять минут вперед и экономим миллионы кубометров газа