� TEKNOLOGI
ARROW-CI
Avanserte kamera samler data fra tapping , raffinering og støp . Maskinsyns-algoritmer utviklet I piloten prosesserer disse for den hybride estimeringsmodellen . ( Foto : Cybernetica )
Vi har en forventning om at prosjektet skal bidra til at variasjonen i smeltens endelige sammensetning vil vise mindre varians – det vil si at vi øker kvaliteten på det kjemiske produktet , sier senior forskningsingeniør Kjetil Hildal i Elkem ASA . Raffinerings- , legerings- og støpe-prosessene har mange variabler . Digitaliseringen skal gi bedre oversikt og kontroll .
– Modelleringen skal gi prediksjon , slik at Elkem får et bedre grunnlag til å ta beslutninger . Da kan de foreta justeringer og korrigeringer før de kjører i gang , sier forsker Sølve Eidnes i SINTEF Digital .
Magert datagrunnlag For å tilpasse seg komposisjonsvariasjoner av det tappede metallet fra ovnen , er det viktig å hele tiden vite status – det vil si sammensetning og temperatur på det flytende metallet . – Prosessene er ikke konstante , og det handler mye om optimalisering . Råvarene er mineraler og sammensetningen vil variere , da må vi prøve å tilpasse produksjonen slik at det som kommer ut er stabilt , sier Hildal . – Gjennom modellene vi lager skal operatørene få predikasjon i nær sanntid om metallets sammensetning , dermed kan de foreta justeringer i prosessen , sier senioringeniør Kasper Linnestad i Cybernetica .
26