знаи наших

Путеводитель по российскому импортозамещению
Специальный проект журнала

В РФ создали систему на основе нейросетей для предотвращения аварий на промпредприятиях

Предприятие
© Shutterstock/Fotodom

Ученые Пензенского государственного университета разработали интеллектуальную систему на основе нейросетей, которая способна выявлять отклонения в работе оборудования на промышленных предприятиях на самых ранних этапах, прогнозировать и предотвращать аварии. Комплекс можно использовать как дополнительный модуль для функционирования противоаварийных автоматических защит (ПАЗ) и SCADA-систем (программно-аппаратный комплекс диспетчерского управления и сбора данных).

Существующие системы защиты от аварий имеют несколько недостатков, считают разработчики. Во-первых, они не анализируют данные самой системы, ее состояние в динамике, передает ТАСС в четверг, 13 апреля.

«Главными недостатками существующих систем и методов допускового контроля являются ошибки первого («ложная тревога») и второго («пропуск цели») рода. Иными словами, стремясь повысить надежность срабатывания системы ПАЗ, понижая уровень установок системы контроля, мы провоцируем возникновение эффекта «ложных тревог», когда системы ПАЗ останавливают технологический процесс без серьезных на то причин», – сказал соавтор проекта, аспирант ПГУ Владислав Мыскин. Он подчеркнул, что при повышении уровня установок происходит обратный процесс – система может пропустить реальную угрозу.

В рамках проекта пензенских разработчиков используются показания с датчиков и устройств противоаварийной автоматической защиты, что позволяет обнаружить отклонения у оборудования на ранних стадиях. Комплекс также анализирует состояния, которые в прошлом привели к авариям. Ученые рассматривают возможность перехода системы к полностью автономному режиму работы.

В перспективе разработку можно будет использовать на промпредприятиях, где идет работа с высокой температурой и давлением, со взрывоопасными или токсичными веществами, например на ТЭЦ или химических заводах. Работы в рамках проекта проходят на средства гранта программы «Умник».