Российские ученые научились определять параметры стали до ее проката

Ученые Южно-Уральского государственного университета (ЮУрГУ) разработали аналитическую цифровую модель комплекса оборудования непрерывной прокатки стали, известного как станы металлургических производств. С помощью этой модели теперь можно заранее узнать, какие параметры продукции будет производить данный стан. Александр Выдрин, заведующий кафедрой процессов и машин обработки металлов давлением ЮУрГУ, сообщил ТАСС, что ранее не существовало математических моделей, которые бы точно рассчитывали режим работы оборудования и предсказывали параметры продукции. Однако, благодаря разработанной модели, теперь это стало возможным.

Выдрин отметил, что в мире до сих пор применяются эмпирические модели для прокатного оборудования, в то время как ЮУрГУ впервые применил аналитическую модель. Она позволяет прогнозировать параметры металлического листа еще до запуска стана. В будущем это может значительно повлиять на качество продукции, разнообразие ассортимента и исключить человеческий фактор в 90% работ производства, так как основной объем работы будет выполнять искусственный интеллект.

В данный момент ученые заняты цифровой визуализацией новой модели и работой над ее адаптацией под запросы конкретных предприятий. Челябинский металлургический комбинат уже проявил интерес к этой модели, и ее внедрение позволит значительно улучшить качество продукции, расширить ассортимент и минимизировать влияние человеческого фактора на производство.

Отмечается, что создание такой модели стало возможным благодаря программе стратегического развития вузов «Приоритет-2030», которая входит в нацпроект «Наука и университеты». Южно-Уральский государственный университет является университетом трансформаций, ориентированным на развитие проектов в цифровой индустрии, материаловедении и экологии. В 2021 году ЮУрГУ стал победителем конкурса по программе «Приоритет 2030» и выполняет функции регионального проектного офиса Уральского межрегионального научно-образовательного центра, объединяющего потенциал образовательных и научных организаций Свердловской, Челябинской и Курганской областей в рамках нацпроекта «Наука и университеты».