Alümina Üretiminde Yapay Zeka Dönemi
Dünyanın en büyük alüminyum üreticilerinden RUSAL, alüminyum hidroksit partikül fraksiyonlarını kontrol etmek amacıyla nöral ağ tabanlı yeni bir teknolojiyi hayata geçirdi. Yeni sistem, alüminanın kalitesini yükseltirken elektroliz sırasında enerji tüketimini azaltmayı da hedefliyor.
Alümina üretim süreci, boksit cevherinden başlayan çok aşamalı bir işlem içeriyor. Ayrışma ara maddesinin kalitesi, nihai alüminanın ve eritilen alüminyumun kalitesini doğrudan etkiliyor. RUSAL’ın geliştirdiği teknoloji, bu kritik ayrışma aşamasını optimize ediyor ve süreç mühendislerinin kontrolünü %5’in altında hata oranıyla sağlıyor.
Nöral Ağ ve Dijital İkiz Teknolojisi
RUSAL Mühendislik Departmanı tarafından geliştirilen sistem, Kamensk-Uralsky alümina rafinerisinde endüstriyel ölçekte uygulanıyor. Sistem, 15 yıllık geçmiş verilerle eğitilmiş bir nöral ağ dijital ikizi ve çok parametreli süreç optimizasyonu algoritmasını içeriyor.
Nöral ağ, son 120 güne ait alüminyum hidroksit fraksiyonel bileşimini ve ayrışmanın fiziksel parametrelerini sürekli analiz ederek önümüzdeki 90 günlük bileşim tahminini oluşturuyor. Bu tahmine dayalı optimizasyon algoritması, ayrışma sürecinde parametre ayarlamaları önererek ürün kalitesini artırıyor. Sistemin uygulanmasıyla üründeki ince fraksiyon oranı %4,4 oranında azaldı.
Enerji Verimliliği ve Sürdürülebilirlik
Kaba taneli alümina, alüminyum tesislerinde kuru gaz temizleme performansını artırıyor ve ton metal başına enerji tüketimini düşürerek elektroliz performansını iyileştiriyor. RUSAL, enerji verimliliği ve çevresel sürdürülebilirliği öncelikli hedefler olarak konumlandırıyor.
Şirket, dijital ikizleri ve nöral ağ teknolojilerini daha önce de küresel alümina rafinerilerinde başarıyla uygulayarak üretim süreçlerini optimize etmişti. Kamensk-Uralsky rafinerisindeki yeni uygulama, yapay zekânın endüstriyel ölçekte kullanımında önemli bir ilerleme olarak değerlendiriliyor.
RUSAL Türkiye Temsilcisi Açıklaması
RUSAL Türkiye Temsilcisi Yiğit Kasapoğlu, konuyla ilgili yaptığı açıklamada şunları söyledi:
“Üretim süreçlerinde yapay zekâ uygulamalarının operasyonel karar mekanizmasına entegre edilmesi, yalnızca verimlilik değil, kalite standardizasyonu açısından da kritik bir eşik. Dijital ikiz ve öngörüye dayalı kontrol mekanizmalarının aktif kullanımı, enerji verimliliği ve kaynak optimizasyonu açısından sektörde yeni bir referans oluşturuyor. RUSAL, makine öğrenmesi ve ileri veri analitiği çözümlerini üretim süreçlerine entegre ederek, sadece bir üretici değil aynı zamanda teknoloji geliştiren bir oyuncu olduğunu kanıtlıyor.”
