ومع التقدم التكنولوجي والتكنولوجي، طبقت تكنولوجيا التعلم الآلي على نطاق واسع في جميع المجالات. وفي صناعة صناعة الكيماويات البترولية، تعد المطاحن البتروكيميائية إحدى المعدات الرئيسية التي تتسم مراقبة الجودة بأهمية بالغة في التشغيل الآمن والمستقر لخط الإنتاج بأكمله. وتعتمد الأساليب التقليدية لمراقبة جودة المواد الحشرية الحجرية إلى حد كبير على الاختبار اليدوي والحكم التجريبي، مع أوجه عدم الكفاءة وارتفاع معدلات سوء التقدير. ولمعالجة هذه المشاكل، طُرحت منهجية لمراقبة الجودة على أساس التعلم الآلي للطويات الحجرية وطُبقت على نطاق واسع. ستبحث هذه الورقة مبادئ وتطبيق ومزايا طرائق مراقبة جودة المواد الحجرية القائمة على التعلم الآلي.
وتتمثل أساليب مراقبة الجودة في المواد البتروكيميائية القائمة على التعلم الآلي في التعلم ونمذجة عمليات صنع هذه المواد وبيانات جودتها باستخدام خوارزميات التعلم الآلي، وفي الكشف عن نوعية المواد المطاطية ومراقبتها. وتشمل إجراءات العملية الخطوات التالية:
جمع البيانات: جمع بيانات عن عملية التصنيع وعن نوعية المطاحن البتروكيميائية، بما في ذلك تكوين المادة، وبارامترات عملية التصنيع، وبيانات قياس الحجم، وما إلى ذلك.
المعالجة المسبقة للبيانات: عمليات المعالجة المسبقة مثل غسل البيانات المجمعة وتوحيدها واستخصائصها من أجل المعالجة بخوارزميات التعلم الآلي.
التدريب على النماذج: اختيار خوارزميات التعلم الآلي المناسبة، مثل دعم المتجهات (SVM)، والشبكات العصبية، وما إلى ذلك، والتدريب على النمذجة باستخدام بيانات سابقة التجهيز للحصول على نموذج قادر على التنبؤ بجودة الحداثة.
مراقبة الجودة ومراقبتها: إدخال بيانات عملية التصنيع الجديدة في نماذج مدربة للحصول على تنبؤات الجودة النوعية المقابلة. التحقق من جودة المواد المطورة والتحكم فيها آليا استنادا إلى مقارنة النتائج المتوقعة بمعايير الجودة الفعلية.
وحققت أساليب مراقبة جودة المطابقات الحجرية القائمة على التعلم الآلي نتائج جيدة في التطبيق العملي. وفيما يلي بعض الأمثلة المحددة:
الكشف عن العيوب: يتم التعرف على عيوب السطوح المطاطية من خلال نماذج التدريب، مثل الشقوق والممسام وما إلى ذلك. ومن خلال الكشف الآلي عن العيوب، يمكن الكشف عن مشاكل الجودة ومعالجتها في الوقت المناسب من أجل تحسين جودة المنتجات وكفاءة الإنتاج.
التحكم في الحجم: استخدام خوارزميات التعلم الآلي في التنبؤ بأحجام المواد المطورة والتحكم فيها لضمان أن تكون أحجام المنتجات مطابقة لمواصفات التصميم. ومن شأن رصد بيانات الحجم في الوقت الحقيقي وتعديلها أن يقللا من معدل النفايات وأن يعززا كفاءة المنتجات.
الاستخدام الأمثل للعمليات: من خلال التعلم والاستخدام الأمثل لبارامترات العملية في عملية التصنيع، يمكن تحديد أفضل مزيج من العمليات لتحسين نوعية المنتج وكفاءة الإنتاج. ويمكن أتمتة عمليات الإنتاج وحكمتها من خلال الرصد الآني لبارامترات العملية وتعديلها.
التنبؤ بالنوعية والإنذار المبكر: يمكن التنبؤ باتجاهات الجودة والإنذار المبكر في المستقبل من خلال التعلم ونمذجة بيانات الجودة التاريخية. ويمكن تفادي وقوع حوادث الجودة وتعزيز سلامة الإنتاج من خلال الكشف عن المشاكل النوعية المحتملة واتخاذ التدابير المناسبة في الوقت المناسب.
تتمتع أساليب مراقبة الجودة الحشرية الحجرية القائمة على التعلم الآلي بالمزايا التالية على الأساليب التقليدية:
الأتمتة والذكاء: من خلال إدخال خوارزميات التعلم الآلي، يمكن تحقيق الكشف والمراقبة الأوتوماتيكية لجودة الحداثة، والحد من التدخل اليدوي، وتحسين كفاءة الإنتاج.
الدقة والموثوقية: يمكن الحصول على توقعات أكثر دقة وموثوقية من خلال التعلم والنمذجة من عمليات التصنيع والبيانات النوعية، مما يقلل من سوء التقدير ويحسن نوعية المنتجات.
القابلية للتوسع والمرونة: من خلال اختيار خوارزميات ونماذج مناسبة للتعلم الآلي، يمكن تكييفها مع مختلف بيئات الإنتاج والاحتياجات المتغيرة، وتحقيق إمكانية التوسع والمرونة في طرائق مراقبة الجودة.
ومع ذلك، فإن النهج القائم على التعلم الآلي لمراقبة جودة المواد الحشرية الحجرية يواجه عدداً من التحديات والمشاكل:
صعوبة الحصول على البيانات ومعالجتها: عادة ما تتسم عمليات صنع المعادن الحجرية والبيانات النوعية بالتعقيد والبعد وعدم التوازن، مما يجعل من الصعب الحصول على البيانات ومعالجتها.
اختيار النماذج وتعديل البارامترات: إن اختيار خوارزميات ونماذج مناسبة للتعلم الآلي، وبارامترات نماذج التكيف، من العوامل الرئيسية التي تؤثر على النتائج المتوقعة، مما يتطلب قدرا كبيرا من التجارب والتحقق.
المتطلبات الوصلية والعضوية: تتطلب عملية تصنيع المواد الحشرية البترولية عادة الرصد والمراقبة الآنية، مع زيادة متطلبات التحكم في الجودة.
ويوفر نهج مراقبة الجودة الحجري القائم على التعلم الآلي حلاً جديداً لمراقبة الجودة في صناعة الكيماويات البترولية. ومن خلال إدخال خوارزميات ونماذج التعلم الآلي، يمكن التحقق من جودة المنتجات وكفاءتها. بيد أن المنهجية لا تزال تواجه عددا من التحديات والمشاكل في التطبيق العملي، مما يتطلب مزيدا من البحث والتحسينات. وفي المستقبل، ومع تطور تكنولوجيا التعلم الآلي وتحسينها، وظهور المزيد من الأساليب المتطورة لمراقبة الجودة، يعتقد أن مراقبة الجودة في المطابقات البترولية ستكون أكثر ذكاءً وفعالية وموثوقية.
