На КАО «Азот» внедряют цифровой двойник для оптимизации производства

Эксперты компании «Моделирование и цифровые двойники» (АО «МЦД») создали цифровую модель для цеха по производству аммиачной селитры КАО «Азот». Математическое моделирование (CAE, Computer-Aided Engineering) является хорошо известной технологией, позволяющей эффективно разрабатывать новую продукцию. Возможность провести всесторонние виртуальные испытания до физического создания прототипа сокращает продолжительность разработки и повышает качество изделия.

КАО «Азот» — одно из крупнейших российских предприятий по производству минеральных удобрений. Завод предприятия находится в г. Кемерово и располагает мощностями для выпуска более 1,2 млн т аммиака, 1,3 млн т аммиачной селитры, 1 млн тонн азотной кислоты, 600 тыс. т карбамида, 300 тыс. т сульфата аммония, 135 тыс. т капролактама и 146 тыс. т карбамидно-аммиачной смеси в год.

Специалисты КАО «Азот» проделали сложную работу в рамках подготовки к созданию цифровой модели. Они собрали большой массив исходных данных, касающийся функционирования всех элементов технологического комплекса по производству аммиачной селитры. Среди них ретроспективные данные по аналитическому контролю, исходные данные о конструктивных характеристиках, технологические регламенты цеха и технологические схемы цеха.

Работа экспертов АО «МЦД» началась с технического обследования — проверки фактической конфигурации производства на соответствие собранным сведениям и документации.

Технологические данные о работе цеха производства селитры включали несколько сотен ключевых параметров комплексного процесса. Готовая цифровая модель состояла в общей сложности более чем из 1500 индивидуальных элементов — теплообменников, трубопроводов, арматуры, массообменного и динамического оборудования. В реальных условиях эксплуатации режимы работы меняются, оборудование действует по-разному. Со временем происходит постепенное изменение его характеристик из-за износа, коррозии, внешних факторов. Гарантировать корректность и непротиворечивость всего массива данных было невозможно без работы на площадке и технического обследования.

Поездка специалистов АО «МЦД» на объект совпала с технологическим остановом — одна из систем цеха была остановлена на плановый ремонт. Им удалось не только проверить размеры трубопроводов на соответствие технической документации, осмотреть работающие узлы и агрегаты, снять температуру и другие технологические показатели на месте, но и изучить внутреннее устройство остановленных агрегатов — грануляционной башни и скрубберов. Это предоставило полезную информацию для правильного построения математической модели.

Тем не менее в процессе построения и верификации модели эксперты АО «МЦД» обнаружили ряд расхождений в технологических данных, что неизбежно возникает в большинстве проектов по созданию цифровых двойников: определенные несоответствия в технологических данных могут не препятствовать работе цеха, но мешают точному моделированию процессов. Поэтому наибольшее время в проекте заняла работа с данными, включавшая выявление явных расхождений и их урегулирование с учетом производственного опыта, соблюдения материального баланса, законов физики и термодинамики. На этом этапе специалисты КАО «Азот» предложили ряд упрощений, который позволял гарантировать соответствие материально-тепловым балансам без ущерба для главной цели. Среди них меньшая детализация, расширение диапазона допустимых отклонений для тех участков, данные по которым были неоднозначны, а влияние для основных показателей производства незначительно. Таким образом, экспертам АО «МЦД» удалось обеспечить общую сходимость материально-теплового баланса, результатов модели и показаний измерительных приборов реального производства.

После того как цифровая модель была готова и верифицирована, проект перешел в новую фазу аналитики результатов и отработки на модели производственных задач.

В первую очередь нужно было определить с помощью модели, какие части технологической схемы могут ограничивать выработку продукта. Эти части, так называемые узкие места, были заложены в первоначальном проекте и не ограничивали производительность цеха при обычной работе. Но если увеличивать подачу сырья и повышать выработку продукта, то они не справятся с возрастающей нагрузкой: трубопроводы и арматура дадут повышенное гидравлическое сопротивление, теплообменные аппараты не обеспечат нужную теплопередачу, вентиляторы и насосы не смогут дать нужную подачу потоков. Нагрузка на узлы отличается при разных технологических режимах, а поиск узких мест требует провести серию расчетов и сравнить их результаты.

Когда узкие места определены, нужно реконструировать оборудование таким образом, чтобы надежно снять ограничение. Если, например, просто увеличить диаметр трубопровода или заменить теплообменник, это, скорее всего, не решит проблему, а перенесет узкое место в другой элемент схемы. Модель помогла экспертам АО «МЦД» подобрать комплекс нужных изменений, снимая ограничения во всем диапазоне режимов работы агрегатов.

Далее специалистам было необходимо определить, как с минимальными затратами модернизировать производство, чтобы выйти на значительно большую производительность при снижении себестоимости продукции.

Технологическая модель не способна сама по себе ответить на этот вопрос, поэтому эксперты АО «МЦД» дополнительно разработали экономическую модель производства. Она позволила рассчитать срок окупаемости изменений и расставить все мероприятия в порядке его увеличения. Поскольку КАО «Азот» рассматривает проекты модернизации со сроком окупаемости не более трех лет, то связанные технологическая и экономическая модель, а также опыт экспертов позволили исключить неэффективные или слишком дорогие технические перевооружения, и составить шорт-лист.

Главный результат совместной работы КАО «Азот» и АО «МЦД» — внедрение цифрового двойника в производственные процессы предприятия.

Руководство КАО «Азот» активно вовлекает производственный персонал в процесс генерации новых идей, стимулирует повышение технологических компетенций. Предложения от персонала производства аммиачной селитры должны оперативно анализироваться на цифровом двойнике цеха. Эксперты КАО «Азот», благодаря цифровому двойнику, могут проанализировать десятки предложений в год, проверяя эффекты, находя оптимальные решения, выявляя потенциальные риски. Таким образом, цифровой двойник работает на повышение качества продукции, сокращения издержек, совершенствования рабочих процессов.

Благодаря развитию программ математического моделирования сегодня их используют значительно шире — например, для оптимизации работы действующих предприятий.

Основная особенность таких задач в том, что модель должна точно соответствовать работающему производству. Если соответствия не будет, ее расчетам нельзя доверять.

Это требование создает определенные сложности для разработчика — нужно учитывать большое многообразие процессов, при этом точных данных о том, как они протекают в оборудовании, часто бывает недостаточно. Поэтому создать качественную модель нельзя без участия самого производства, а также людей, которые за него отвечают на предприятии.

Важно и то, что конечное решение должно быть отчуждаемым от разработчика. То есть, работая в контуре КАО «Азот», модель должна помогать специалистам предприятия оперативно решать текущие производственные задачи, надолго сохраняя актуальность и работоспособность.

Экспертам АО «МЦД» было необходимо создать модель цеха крупнотоннажного производства селитры, введенного в эксплуатацию в 80-е годы прошлого века и прошедшего множество изменений. Цех работает на максимальной проектной мощности, перевыполняя план производства. Но производственная повестка требует дальнейшего планомерного роста выработки. При этом очевидно, что большое количество устаревшего оборудования может сдерживать рост производительности и ограничивать производство. Учитывая долгую историю работы цеха и его многочисленные изменения, нелегко предсказать, как модернизация оборудования повлияет на выработку, сохранится ли устойчивость функционирования технологических агрегатов. Важно и то, насколько быстро окупятся затраты на модернизацию, хотя она не является единственной задачей цифрового двойника. Он дает долгосрочный эффект, помогая решать проблемы и выбирать эффективные рационализаторские предложения персонала.