Аспирант Института прикладной математики и компьютерных наук ТГУ Дамир Мурзагулов разрабатывает методы и алгоритмы, которые позволят в автоматическом режиме выявлять аномалии в технологических сигналах. Это поможет снизить количество поломок оборудования и нештатных ситуаций на предприятиях, для которых безопасность производства особенно важна – производства по нефтепереработке, предприятия ТЭК и т.д. Проект поддержан грантом РФФИ.

– Задача, поставленная в рамках проекта, заключается в разработке алгоритмов, которые позволят в режиме онлайн обрабатывать большие данные, поступающие с измерительных устройств, установленных на промышленном оборудовании – задвижки, компрессоры, насосы и т.д., – говорит молодой ученый ИПМКН ТГУ Дамир Мурзагулов. – Аномалии в технологических сигналах могут носить как позитивный, так и негативный характер, но, как правило, они являются свидетельством сбоев в работе оборудования либо предвестником отказа техники.

Сейчас технологические сигналы в большинстве случаев анализируется человеком-оператором, но, во-первых, не у каждого сотрудника хватит квалификации для того, чтобы выявить аномалии, во-вторых, объем поступающих данных настолько высок, что для их обработки тысяч сигналов потребуются десятки специалистов. Гораздо быстрее и качественнее эту задачу выполнят компьютерные модели. Для того, чтобы фиксировать тревожные изменения в сигналах, будут использованы разные подходы: от статистических методов до машинного обучения.

– Сейчас идет работа по созданию компьютерных моделей и специальных наборов данных, в которые вносят как нормальные, так и синтезированные сигналы с многочисленными типами аномалий с разного оборудования, – рассказывает Дамир Мурзагулов. – Модель тренируется распознавать моменты, когда оборудование работает в штатном режиме, затем учится выявлять аномальные фрагменты в сигнале и анализировать риски. На основе полученной информации можно будет разработать предупреждающие меры, например, провести плановый ремонт, который всегда менее затратен по времени и финансам, нежели экстренный.

Конечной целью исследования является создание отдельного продукта – системы предиктивного анализа технологических сигналов, которую можно будет легко интегрировать в ИТ-инфраструктуру промышленного предприятие и эксплуатировать без специалистов по анализу данных.

По словам аспиранта ТГУ, технологические данные, необходимые для создания наборов и обучения моделей, поступают от партнеров ТГУ – нефтедобывающих компаний и заводов по производству стройматериалов. Работу над созданием нового инструмента для Индустрии 4.0 ученый ТГУ планирует завершить в конце 2021 года.

Стоит отметить, что универсальных алгоритмов, позволяющих промышленникам автоматизировать диагностику технических сигналов, в России практически нет. Есть продукты, которые позволяют решать эти вопросы локально на отдельно взятом предприятии. Работу над созданием систем предиктивной аналитики ведут такие известные компании как Siemens, Yokogawa, Schneider Electric.

Добавим, что ИПМКН совместно с промышленными партнерами ведет активные исследования, нацеленные на создание новых продуктов и технологий, необходимых для цифровизации производства. Самым крупным проектом является совместная разработка с компанией ЭлеСи – программно-инструментальный комплекс Integrity SCADA, работающий под импортонезависимыми операционными системами. Он создан при поддержке Правительства РФ для отраслей с критической инфраструктурой – атомной и химической промышленности и т.д. В мае на базе Министерства экономического развития РФ состоялась презентация этого продукта для компаний и корпораций, которые являются его потенциальными потребителями.

Похожие новости

  • 13/04/2018

    Математика поможет защитить космический корабль

    ​Ученые Томского научного центра СО РАН в кооперации с коллегами из Томского госуниверситета, Института физики металлов УрО РАН и Харбинского инженерного университета ведут работы по созданию методов защиты поверхности космических аппаратов от повреждений, моделированию условий возникновения подобных чрезвычайных ситуаций на орбите и формированию нового перспективного класса слоистых материалов для авиа- и ракетостроения.
    893
  • 21/06/2017

    Математики Сибири и Индии выявят сбои в промышленных системах

    ​Совместный проект ученых ММФ ТГУ и индийского колледжа гуманитарных и естественных наук в Коимбатуре (PSG College of Arts&Science, Coimbatore) получил грантовую поддержку фонда РФФИ. Проект направлен на изучение особенностей конвективного теплопереноса и генерации энтропии, что позволит рассчитывать срок службы любой, в том числе промышленной системы, и выявлять причины уменьшения этого срока.
    927
  • 13/11/2019

    Томские ученые научили компьютерную модель выявлять рак простаты

    ​Ученые лаборатории биофотоники ТГУ совместно с онкологами ТНИМЦ разработали новый подход к диагностике аденокарциномы — злокачественной опухоли предстательной железы. Для выявления онкопатологии и определения стадии заболевания в данном подходе используется искусственный интеллект.
    89
  • 01/06/2016

    Keysight Technologies и ТУСУР подписали договор

    ​​Компания Keysight Technologies и Томский государственный университет систем управления и радиоэлектроники (ТУСУР) в рамках XXI Международной научно-технической конференции студентов, аспирантов и молодых ученых "Научная сессия ТУСУР" подписали договор о передаче ТУСУРу лицензий на программное обеспечение компании Keysight Technologies для использования в учебном процессе при подготовке инженеров в области СВЧ-технологий и информационно-коммуникационных систем.
    2303
  • 25/12/2018

    Магистранты ТПУ разработали проекты по стратегии продвижения крупных IT-компаний Томска

    ​Первокурсники новых магистерских профилей Школы инженерного предпринимательства Томского политехнического университета «Цифровой маркетинг» и «Технологическое брокерство» с начала учебного года работали над созданием проектов по заказу реальных предприятий города.
    1141
  • 23/08/2019

    Ученые ИВМ СО РАН и АлтГУ создали математическую основу для упрощения работы в области жидкостных технологий

    Ученые Алтайского государственного университета и Института вычислительного моделирования ФИЦ «Красноярский научный центр СО РАН» завершили первый этап работы над проектом по исследованию процессов тепломассообмена и динамики явлений в многофазных системах.
    414
  • 14/03/2019

    Российско-финская школа «Проектирование умных городов – применение блокчейн-технологий для устойчивых энергосистем»

    ​В Иркутске завершила работу российско-финская школа «Проектирование умных городов – применение блокчейн-технологий для устойчивых энергосистем».  Ее участниками стали студенты и преподаватели трех вузов: Томского политехнического университета, Иркутского национального исследовательского технического университета и Университета прикладных наук города Вааса (Финляндия).
    682
  • 27/11/2018

    Развитие новых технологий обсудят на конференции в ТУСУРе

    ​28 – 30 ноября Томский государственный университет систем управления и радиоэлектроники проведёт международную научно-практическую конференцию «Электронные средства и системы управления».
    1690
  • 26/09/2019

    Международная группа с участием ученых НГУ опубликовала статью о новом методе управления лазером

    В НГУ проведены исследования волоконного лазера с оригинальным управляющим элементом, использующим композитный наноматериал нового поколения на основе углеродных нанотрубок и ионной жидкости. Результаты работы опубликованы в престижном журнале Nano Letters.
    289
  • 20/02/2018

    ТПУ получил грант РФФИ и Японского общества продвижения науки

    ​На конкурс, который Российский фонд фундаментальных исследований (РФФИ) проводит совместно с Японским обществом продвижения науки (JSPS), было подано 106 заявок. По результатам экспертизы, проведенной независимо российской и японской сторонами, было поддержано 15 проектов.
    1071