Com o constante avanço da tecnologia, as técnicas de aprendizado de máquina têm sido amplamente utilizadas em diversas áreas. Na indústria petroquímica, o forjamento petroquímico como um dos principais equipamentos, seu controle de qualidade é importante para a operação segura e estável de toda a linha de produção. Os métodos tradicionais de controle de qualidade de forjamento petroquímico dependem principalmente da inspeção manual e julgamento empírico, com problemas de ineficiência e alta taxa de erro. Para resolver esses problemas, métodos baseados em aprendizado de máquina para controle de qualidade de forjamentos petroquímicos têm sido propostos e amplamente utilizados. Este trabalho abordará os princípios, aplicações e vantagens do método de controle de qualidade de forjamentos petroquímicos baseado em aprendizado de máquina.
O método de controle de qualidade de forjamento petroquímico baseado em aprendizado de máquina utiliza principalmente algoritmos de aprendizado de máquina para aprender e modelar o processo de fabricação e os dados de qualidade de forjamento petroquímico, para realizar a inspeção automática e controle da qualidade do forjamento. O processo específico consiste nas seguintes etapas:
Coleta de dados: coleta de dados de processo de fabricação e dados de qualidade de peças forjadas petroquímicas, incluindo a composição do material, parâmetros do processo de fabricação, dados de medição dimensional, etc.
Pré-processamento de dados: os dados coletados são submetidos a operações de pré-processamento como limpeza, normalização e extração de características para posterior processamento por algoritmos de machine learning.
Treinamento de modelo: seleção de algoritmos adequados de aprendizado de máquina, como máquinas de vetores de suporte (SVM), redes neurais, etc., treinamento de modelo usando dados pré-processados para obter um modelo capaz de prever a qualidade da peça forjada.
Inspeção e controle da qualidade: os dados novos do processo de fabricação são introduzidos no modelo bem treinado para obter o resultado correspondente da previsão da qualidade do forjamento. De acordo com a comparação entre o resultado previsto e o padrão de qualidade real, a inspeção automática e o controle da qualidade das peças forjadas são realizados.
Métodos de controle de qualidade de forjamentos petroquímicos baseados em aprendizado de máquina têm apresentado bons resultados em aplicações práticas. Aqui estão alguns casos de aplicação específicos:
Detecção de defeitos: modelos de treinamento para identificar defeitos na superfície do forjamento, como rachaduras, poros, etc. Através da detecção automática de defeitos, os problemas de qualidade podem ser encontrados e tratados a tempo, melhorando a qualidade do produto e a eficiência da produção.
Controle dimensional: o uso de algoritmos de aprendizado de máquina para prever e controlar o tamanho das peças forjadas para garantir que o tamanho do produto atenda aos requisitos de design. Ao monitorar dados dimensionais em tempo real e fazer ajustes, você pode reduzir a taxa de rejeição e melhorar a taxa de aprovação do produto.
Otimização do processo: ao aprender e otimizar os parâmetros do processo durante o processo de fabricação, você pode encontrar a melhor combinação de processos para melhorar a qualidade do produto e a eficiência da produção. Ao monitorar os parâmetros do processo em tempo real e ajustá-los, o processo de produção pode ser automatizado e inteligente.
Previsão e alerta de qualidade: ao aprender e modelar dados históricos de qualidade, as tendências futuras de qualidade podem ser antecipadas e alertadas. Os acidentes de qualidade podem ser evitados e a segurança da produção melhorada através da identificação atempada de potenciais problemas de qualidade e da tomada de medidas correspondentes.
O método de controle de qualidade de forjamento petroquímico baseado em aprendizado de máquina oferece as seguintes vantagens em comparação com os métodos tradicionais:
Automação e inteligência: com a introdução de algoritmos de aprendizado de máquina, a inspeção automática e o controle da qualidade das peças forjadas podem ser realizados, reduzindo a intervenção manual e aumentando a eficiência da produção.
Precisão e confiabilidade: ao aprender e modelar grandes quantidades de dados de processo e qualidade de fabricação, resultados de previsão mais precisos e confiáveis podem ser obtidos, taxas de erro de cálculo reduzidas e qualidade de produto melhorada.
Escalabilidade e flexibilidade: ao selecionar o algoritmo de aprendizado de máquina adequado e a estrutura do modelo, você pode adaptar-se a diferentes ambientes de produção e mudanças de demanda para alcançar a escalabilidade e flexibilidade dos métodos de controle de qualidade.
No entanto, os métodos de controle de qualidade de forjamentos petroquímicos baseados em aprendizado de máquina também enfrentam alguns desafios e problemas:
Dificuldade de aquisição e processamento de dados: o processo de fabricação e os dados de qualidade das peças forjadas petroquímicas geralmente têm características como complexidade, alta dimensão e desequilíbrio, o que traz alguma dificuldade para a aquisição e processamento de dados.
Seleção de modelos e ajuste de parâmetros: a seleção de algoritmos de aprendizado de máquina adequados e a estrutura do modelo, bem como o ajuste dos parâmetros do modelo, são um dos principais fatores que afetam os resultados da previsão, exigindo muita experimentação e validação.
Requisitos de tempo real e robustez: o processo de fabricação de forjamentos petroquímicos geralmente requer monitoramento e controle em tempo real, o que coloca altos requisitos de tempo real e robustez dos métodos de controle de qualidade.
Métodos baseados em aprendizado de máquina para o controle de qualidade de forjamentos petroquímicos oferecem novas soluções para o controle de qualidade na indústria petroquímica. Com a introdução de algoritmos e modelos de aprendizado de máquina, a inspeção automática e o controle da qualidade das peças forjadas podem ser realizados, melhorando a qualidade do produto e a eficiência da produção. No entanto, o método ainda enfrenta alguns desafios e problemas em sua aplicação prática, necessitando de mais estudos e aprimoramentos. No futuro, com o desenvolvimento contínuo e a melhoria da tecnologia de aprendizado de máquina e o surgimento de métodos de controle de qualidade mais avançados, acredita-se que o controle de qualidade das peças forjadas petroquímicas será mais inteligente, altamente eficiente e confiável.
