Для компании ЕвроХим мы разработали систему цифровизации флотационных процессов в сфере добычи калия, которая позволяет в реальном времени вытягивать ключевые признаки для создания рекомендательных систем и помогает технологам оперативно контролировать процесс.
В докладе я расскажу о реализации проектов для трех типов флотации: сильвиновой, шламовой и колонной.
Особое внимание будет уделено архитектуре системы: от сбора видеопотока с камер до хранения данных в базах, масштабирования на большое количество флотационных машин и формирования удобных дашбордов для технологов.
Я подробно опишу, как мы вычисляем информативные признаки для каждого типа флотации, включая скорость движения пены, размер и количество пузырей, интенсивность пеносъема, долю качественной пены, зоны пробулькивания, цветность пены (фронт флотации) и турбулентность потока. Также я объясню, почему именно эти параметры являются наиболее важными для анализа и контроля процессов.
В рамках доклада я затрону вопросы интеграции с технологической платформой, которая передает данные в реальном времени ML-разработчикам для построения моделей и рекомендаций. Эти проекты стали возможны благодаря тесному взаимодействию команд CV и ML, и я поделюсь своим опытом совместной работы над такими задачами.
Результаты внедрения уже показывают значительные улучшения: снижение влияния человеческого фактора, повышение точности контроля процессов и помощь технологам в принятии решений.