Компьютерное моделирование

Цифровые двойники

Для описания оборудования и происходящих физико-химических процессов металлургического производства ученые Центра исследований и разработок НЛМК используют технологии цифровых двойников. Они позволяют рассматривать различные сценарии для внедрения новых технологических режимов путем подбора оптимальных параметров и проведения экспериментов в виртуальном мире. Это вызволяет безопасно и быстро оценить эффекты от внедрения перспективных технологических решений или от усовершенствования существующих технологических процессов.

Цифровые двойники используются и для решения реальных текущих задач в производстве — оптимизация процессов с целью уменьшения затрат на энергопотребление, увеличение производительности, контроль и уменьшение вредных выбросов, логистика и многое-многое другое.

С точки зрения программной реализации, цифровые двойники объединяют различные технологии, включая физически обоснованные математические модели, искусственный интеллект, машинное обучение, предиктивную аналитику и «большие данные».

Цифровые двойники способны увеличить стабильность эксплуатации или функционирования реального объекта — оборудования, изделия, компонента производственного цикла.

В процессе разработки двойник поможет определить вероятные допуски и точности характеристик объекта для повышения безотказной работы в течение всего планируемого срока использования. На этапе эксплуатации с помощью цифрового двойника можно, например, увеличить точность прогнозирования сбоев и диагностики.

Подобные решения позволяют оптимизировать производственные процессы и логистику.

Компьютерное моделирование

Для разработки продуктового портфеля, специалистами Центра исследований и разработок НЛМК создаются высокоточные физически обоснованные компьютерные модели, которые повышают эффективность на разных уровнях: от оптимизации процессов и свойств материалов до разработки новых марок стали.

Специалисты центра развивают несколько типов моделей:

• Пространственные 3D модели. Позволяют описывать стационарные и нестационарные процессы химических и фазовых преобразований, например, переход из жидкого металла в твердое состояние. Используются для определения внутреннего (теплового, напряженного, деформационного) состояния материалов в металлургических процессах и при термомеханической обработке.
• Термодинамические и термокинетические модели. Используются для моделирования твердофазных превращений и эволюции микроструктуры при различной термомеханической обработке сталей.
• Эмпирические модели. Строятся на экспериментально наблюдаемых зависимостях. Такие модели позволяют быстро оценить конечные свойства материала, например, механическую прочность стали по характерной микроструктуре.
• Модели машинного обучения. Позволяют находить скрытые корреляции между параметрами производственного процесса и качеством конечного продукта. Как правило, основаны на законах статистики и используют большое количество реальных производственных данных. Такая модель способна создать систему принятия решений для выбора химического состава слябов и параметров производства для гарантированного попадания в требуемые механические свойства проката.

При создании соответствующих моделей используется широкий спектр современных программных продуктов, таких как системы конечно-элементного анализа, ANSYS и Abaqus, программы для термодинамических расчетов ThermoCalc, FactSage и многие другие.