ЕвроХим совместно с партнерами по консорциуму, объединяющему четыре крупные промышленные компании, создает отечественную платформу технологического моделирования.
Разработка получила статус особо значимого проекта Минпромторга и реализуется в рамках индустриального центра компетенций «Химия и фармацевтика», который возглавляет ЕвроХим.
Результаты очередного этапа проекта были представлены Председателю Правительства РФ Михаилу Мишустину на ЦИПР-2026 на стенде ЕвроХима. Основной темой обсуждения стала не столько сама разработка, сколько ее практическое применение – то, как отечественная платформа будет использоваться для решения реальных производственных задач.
Одним из первых таких примеров стала программа мониторинга и прогнозирования состояния каталитических систем (МКС). Пилотный проект реализуется на предприятии «ЕвроХим-Северо-Запад». После успешного завершения этапа тестирования разрабатываемого продукта на локальном технологическом агрегате, во второй половине 2026 года команда проекта приступает к созданию решения для всего цеха «Аммиак». Для каждого из семи катализаторов будут разработаны прогнозные модели, позволяющие оценивать остаточный срок эксплуатации. В результате предприятие сможет не только точнее прогнозировать сроки замены катализаторов, но и выбирать оптимальные режимы работы оборудования с учетом производственного плана или даты планового останова. Первое полностью рабочее решение в ЕвроХиме планируется представить уже в октябре 2026 года. А в 2027 году ЕвроХим планирует начать перевод МКС на разрабатываемую отечественную платформу для технологического моделирования.
Однако МКС – лишь один из сценариев применения новой платформы.
Параллельно с развитием прикладных сервисов команда продолжает создавать полноценную отечественную систему технологического моделирования. За последние девять месяцев платформа заметно расширила инженерные возможности и сегодня позволяет моделировать значительно более широкий круг химико-технологических процессов.
В системе появились четыре новых термодинамических пакета, реализованы гидравлические расчеты колонного оборудования и трубопроводов, детальное моделирование теплообменников, трехфазных сепараторов, абсорберов, экстракторов и детандеров. Существенно расширены возможности моделирования колонных процессов, появились оптимизатор технологических схем, инструменты анализа фазового равновесия, обратных расчетов оборудования, библиотека инженерных утилит и другие специализированные модули. По сути, платформа постепенно превращается в полнофункциональное инженерное решение, способное закрывать широкий спектр задач химического производства.
Одновременно развивалась и цифровая среда вокруг продукта. В платформе появились централизованное администрирование, управление лицензиями, механизмы аутентификации пользователей, конструктор отчетов, интерпретатор скриптов, инструменты мониторинга работоспособности и другие сервисы, необходимые для эксплуатации решения в промышленном контуре предприятия.
Следующий этап проекта – передача платформы в опытно-промышленную эксплуатацию после завершения приемочных испытаний. Для отрасли это означает появление конкурентноспособного отечественного инженерного программного продукта высокого класса, созданного с учетом современных требований к архитектуре, производительности и масштабируемости.
При этом разработчики рассматривают опытно-промышленную эксплуатацию не как завершение проекта, а как начало нового этапа. В планах на 2027 и 2028 годы – развитие специализированных отраслевых модулей, расширение библиотек оборудования и термодинамических пакетов, а также создание прикладных инструментов для решения конкретных производственных задач предприятий.
По мнению участников проекта, именно такой подход позволит сформировать вокруг платформы профессиональную экосистему и вывести на рынок не просто отечественную замену зарубежному программному обеспечению, а самостоятельный конкурентоспособный продукт, который сможет развиваться вместе с потребностями российской химической промышленности и в перспективе будет востребован на рынке стран СНГ. Цифровые двойники в промышленности. Как виртуальные модели создают конкурентное преимущество ИИ сделал ненужными 12 тыс. программ в вузах КНР Кредитка для дипфейка
Источник: www.it-world.ru