Применение искусственного интеллекта в цифровой экономике

На криволинейном участке пульпопровода в результате наличия вторичного поперечного течения (парных вихрей), которое, накладываясь на поступательное движение пульпы, приводит к изменению траектории движения частиц твердой фазы подвижного слоя. Вид траекторий движения частиц твердой фазы по внутренней стенке трубы криволинейного участка пульпопровода зависит от их плотности: чем меньше плотность частицы, тем выше ее траектория движения относительно нижней стенки трубы. Указанные частицы твердой фазы полезного компонента плотности через щель в боковой внутренней стенке криволинейного участка пульпопровода поступают в приемную емкость.

Предлагаемый способ реализован в запатентованном турбулентно-вихревом концентраторе (ТВК), содержащем соединенную с нагнетателем пульпы подводящую трубу, из которой пульпа поступает в криволинейный участок трубы, сообщающийся с приемником отделяемых из пульпы частиц твердой фазы с заданной плотностью полезного компонента [17].

Устройство отличается тем, что пульпа поступает в криволинейный участок трубы, на котором в результате наличия вторичного поперечного течения происходит изменение движения подвижного слоя частиц с заданной плотностью полезного компонента.

В настоящее время на устройстве турбулентно-вихревого концентратора может применяться автоматизированная система управления технологическими процессами, что полностью исключает участие человека. Проведенные полевые испытания показали, что данное устройство позволяет достичь высокой эффективности за счет его непрерывной работы, малой металлоемкости, минимальных временных и трудовых затрат на монтаж и демонтаж, а также снизить до минимума временные и трудовые затраты на подготовку и оборудование места, что позволит получить экономический эффект функционирования устройства и улучшить экологическую обстановку территорий.

В настоящем времени авторами патента продолжается работа над разработкой программного обеспечения и программных комплексов осуществления мониторинга получаемого потока данных на территории Свердловской области, что позволит в дальнейшем использовать возможности нейронных сетей глубокого обучения в целях оптимизации, управления и оценки всего рассматриваемого технологического процесса, а также редукции полученных с различных техногенных отвалов данных. Это, по нашему мнению, позволит повысить точность и оперативность оценивания состояния окружающей среды, а следовательно, и эффективность приминаемых управленческих и экологических решений.

Анализ мирового опыта показывает, что проблема повышения эффективности экономики любой страны или отдельно взятой отрасли становится в последнее время еще более актуальной в контексте истощения природных ископаемых, возникновения парникового эффекта, а также всевозрастающие потребности человечества в энергоресурсах. Интеграция цифровой экономики и информационных технологий в рамках реализации концепции Smart City, включающей в себя такой элемент, как smart-экология, признается экспертным сообществом одним из наиболее актуальных и в Российской Федерации.

Проблема переработки и утилизации техногенных отходов российской промышленности связана не только с реализацией экологических инновационных проектов и с охраной окружающей среды [23]. Образование указанных отходов является также показателем нерационального использования природных ресурсов, запасы которых находятся на грани истощения. В этой связи проблема утилизации техногенных компонентов является актуальной эколого-экономической задачей [59].

Следует отметить, что в процессе эксплуатации напорного гидротранспорта при транспортировке золошлаков, которые относятся к материалам высокой абразивности, происходит износ центробежного насоса и трубопроводов, оказывает влияние с течением времени и коррозия пульпопроводов, что приводит к изменению параметров, характеризующих поток пульпы, основными из которых являются следующие:

–

скорость течения пульпы в трубопроводе;

–

количество перемещаемой по трубопроводу твердой фазы;

–

высота подвижного слоя твердой фазы на нижней стенке трубопровода;

–

параметры траекторий движения частиц твердой фазы на криволинейном участке трубопровода.

Все указанные изменения могут оказать негативное влияние на эффективность и качество работы устройства по отделению частиц твердой фазы по заданной плотности. Исходя из вышеуказанного, ИИ способен, используя разработанные алгоритмы, учесть и спрогнозировать возможные изменения условий протекания пульпы по времени и устранить их влияние на эффективность работы устройства и качество разделения частиц твердой фазы полезного компонента по плотности путем изменения параметров щели. В зависимости от необходимости ИИ может корректировать работу по извлечению полезных компонентов заданной плотности на двух и более устройствах, расположенных на одном пульпопроводе с учетом меняющихся с течением времени параметров протекания пульпы.