29.06.2021

Jak ustabilizować pracę pieca zawiesinowego – studenci AGH zaproponowali rozwiązanie


źródło https://media.kghm.com/pl

Start studentów z Wydziału Zarządzania w hackathonie CuValley Hack 2021 zakończył się zwycięstwem w jednej z trzech konkursowych kategorii: rozwiązania problemu stabilizacji pracy pieca zawiesinowego. Jury wysoko oceniło potencjał wdrożenia produkcyjnego przedstawionego projektu oraz innowacyjne podejście do rozwiązania.

Zespół z AGH najpierw przeanalizował problem.

Czym są i jak działają piece zawiesinowe – to dla nas, studentów informatyki, niecodzienny temat i główne wyzwanie w konkursie – mówią studenci – Jeśli chodzi o rozwiązania informatyczne, to sięgnęliśmy po sprawdzone i niezłożone metody uczenia maszynowego. Nasze rozwiązanie umożliwia przewidywanie energii emitowanej przez piec zawiesinowy, wyjaśnienie przyczyn tej emisji oraz jej stabilizację. Analizując historię pomiarów oraz parametrów pracy pieca, byliśmy w stanie uzyskać prognozy o fenomenalnej precyzji.

Projekt reprezentacji AGH składał się z trzech części: skryptów przetwarzających dane źródłowe, modelu strat łącznych pieca zawiesinowego i stabilizatora pracy pieca zawiesinowego oraz symulacji i wizualizacji pracy pieca. Jego zaletami był dość dokładny model produkujący straty oraz stosunkowo prosty w implementacji algorytm optymalizujący.

W skład zwycięskiego zespołu noszącego nazwę Data Drivers weszli studenci Wydziału Zarządzania (kierunek Informatyka i Ekonometria): Mateusz Jakubczak, Karol Oleszek i Krzysztof Olipra. Wspomagali ich Paweł Flis z Politechniki Warszawskiej oraz Szymon Pluta z Politechniki Śląskiej. Za zajęcie pierwszego zespół otrzymał nagrodę w wysokości 20 tys. zł.

Organizatorem hackathonu CuValley Hack 2021 była spółka KGHM Polska Miedź SA – jeden z czołowych producentów miedzi i srebra rafinowanego na świecie. Wydarzenie odbyło się w dniach 1113 czerwca w ramach programu Dolina Miedziowa oraz z okazji 60-lecia KGHM Polska Miedź SA.

We wszystkich konkursowych kategoriach uczestnicy hackathonu musieli dokonać właściwej analizy danych, zastosować metody sztucznej inteligencji, uczenia maszynowego czy Big Data w układach automatyki przemysłowej.