Попали в отчет Иннополиса "Применение искусственного интеллекта в приоритетных отраслях экономики" (стр. 75), хотя ничего для этого не делали специально (только реальные дела).
Это и есть узнаваемость бренда? Спасибо за упоминание.
Что касается самого отчета - не со всем согласны!
Как минимум, раздел "Лидеры применения ИИ на своих предприятиях" требует расследования.
На картинке не понятно что за рейтинг изображён, но "оптимизация производства" на первом месте, а мы именно этим и занимаемся.
Это и есть узнаваемость бренда? Спасибо за упоминание.
Что касается самого отчета - не со всем согласны!
На картинке не понятно что за рейтинг изображён, но "оптимизация производства" на первом месте, а мы именно этим и занимаемся.
Закончили работу на Smart Oil and Gas от СomNews. Самые острые дискуссии разыгрались по темам: buy vs build в разрезе импортозамещения, возможности коммерциализации для продуктов собственной разработки промышленных компаний. Мнения звучали разные. Но нам запомнилось высказывание Алексея Поперлюкова, ГД "Газпромнефть-ЦР" (за точность цифр не поручусь):
Выручка на одного сотрудника основного бизнеса нефтяной компании 40 млн в год. А выручка на айтишника в ней же 3-5 млн. Вы представляете, какое давление оказывается на нас от руководства? Поэтому мы не можем участвовать во внешних проектах. Если мы хотим что-то коммерциализировать, то надо находить качественных партнеров.
Тут есть над чем подумать многим, а мы уже какое-то время думаем. Возможно, скоро будут новости...
Сейчас задачи и проблемы у разных отраслей одинаковы. Поэтому, на нефтегазовой IT-конференции под патронажем ГПН присутствует и Еврохим, и Уралхим, и Северсталь. Много кулуарных обсуждений, обмена опытом, переговоров.
Для фото позируем с Александром Петровым, Северсталь-Инфоком.
Выручка на одного сотрудника основного бизнеса нефтяной компании 40 млн в год. А выручка на айтишника в ней же 3-5 млн. Вы представляете, какое давление оказывается на нас от руководства? Поэтому мы не можем участвовать во внешних проектах. Если мы хотим что-то коммерциализировать, то надо находить качественных партнеров.
Тут есть над чем подумать многим, а мы уже какое-то время думаем. Возможно, скоро будут новости...
Сейчас задачи и проблемы у разных отраслей одинаковы. Поэтому, на нефтегазовой IT-конференции под патронажем ГПН присутствует и Еврохим, и Уралхим, и Северсталь. Много кулуарных обсуждений, обмена опытом, переговоров.
Для фото позируем с Александром Петровым, Северсталь-Инфоком.
Заглядывает как-то повар в печь, а там дичь!
Ну ладно, не повар, а инженер. И не в печь, а в рабочее пространство над ней. И печь не простая, а металлургическая. Но дичь и правда там была!
(возможно, всё ещё есть…)
Обнаружили сегодня двух поджаренных голубей в рабочем пространстве над печью, когда монтировали оборудование.
Один раз это случайность, а два это вдвойне вкуснее🍗 🍗
Ну ладно, не повар, а инженер. И не в печь, а в рабочее пространство над ней. И печь не простая, а металлургическая. Но дичь и правда там была!
(возможно, всё ещё есть…)
Один раз это случайность, а два это вдвойне вкуснее
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
ComNews выпустил любопытную аналитическую карту кэптивных ИТ-компаний. Согласно ей, в 2022 году цифровые дочки заработали больше, чем весь IT-рынок на услугах (567 млрд. руб.). Что тут сказать...
Лучше процитируем Александра Смоленского из ЦИП:
- Получается, что компании-разработчики вместо того, чтобы занять российский рынок и конкурировать друг с другом, вынуждены конкурировать с внутренними отделами разработки промышленных компаний. Очевидный минус этого — цифровое отставание. Не так много примеров, когда IT-блоки промышленных корпораций в одиночку создали бы успешный рыночный продукт. В подавляющем большинстве случаев такой продукт так и остается внутри предприятия.
(Коммерсант)
Лучше процитируем Александра Смоленского из ЦИП:
- Получается, что компании-разработчики вместо того, чтобы занять российский рынок и конкурировать друг с другом, вынуждены конкурировать с внутренними отделами разработки промышленных компаний. Очевидный минус этого — цифровое отставание. Не так много примеров, когда IT-блоки промышленных корпораций в одиночку создали бы успешный рыночный продукт. В подавляющем большинстве случаев такой продукт так и остается внутри предприятия.
(Коммерсант)
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
Вы в курсе, что на обогатительную фабрику руда подается по длинному конвейеру, а длина его ленты достигает нескольких километров?
Лента из толстой резины, усилена, но суровые условия работы все равно сказываются. Появляются прорывы, порезы, через которые руда вываливается и может повредить сам конвейер. В общем, свои проблемы.
Для одного заказчика мы делаем пилот системы контроля на основе CV. Несколько высокочастотных камер с разных углов определяют грансостав (классы крупности) руды и повреждения ленты, оценивают динамику. Это решение помогает оптимизировать и технологический процесс через управление режимами обогащения, и ремонты.
А еще мы учимся химсостав руды на лету определять.
Но пока не научились.
Лента из толстой резины, усилена, но суровые условия работы все равно сказываются. Появляются прорывы, порезы, через которые руда вываливается и может повредить сам конвейер. В общем, свои проблемы.
Для одного заказчика мы делаем пилот системы контроля на основе CV. Несколько высокочастотных камер с разных углов определяют грансостав (классы крупности) руды и повреждения ленты, оценивают динамику. Это решение помогает оптимизировать и технологический процесс через управление режимами обогащения, и ремонты.
А еще мы учимся химсостав руды на лету определять.
Наверняка, многие из вас слышали или даже сами предлагали заменить очный формат работы на дистанционный.
Ответ на вопрос "а может, проведем встречу онлайн?" получил один из наших друзей.
И звучал ответ так:
"Мы, как представители управляющей компании, настаиваем на очном формате мероприятия, потому что посещение Вами нашего института – это возможность не только для Вас увидеть изнутри один ведущий отраслевых НИИ, выполняющих широкий спектр задач в области ядерной физики и пр., но и возможность для института получить Вашу экспертизу по направлению деятельности ИТ и цифровизации, важность развития которой в современных условиях невозможно переоценить."
Грамотно.
Ответ на вопрос "а может, проведем встречу онлайн?" получил один из наших друзей.
И звучал ответ так:
"Мы, как представители управляющей компании, настаиваем на очном формате мероприятия, потому что посещение Вами нашего института – это возможность не только для Вас увидеть изнутри один ведущий отраслевых НИИ, выполняющих широкий спектр задач в области ядерной физики и пр., но и возможность для института получить Вашу экспертизу по направлению деятельности ИТ и цифровизации, важность развития которой в современных условиях невозможно переоценить."
Грамотно.
Media is too big
VIEW IN TELEGRAM
В субботу в Челябинске участвовали в Русском Экономическом Форуме. Секция "Металлургия будущего".
Печально, что некоторые участники говорили не про будущее, а докладывали о выполненных проектах. В зале, в основном, сидели студенты - те, кто скоро будут определять развитие экономики и промышленности.
В общении с ребятами надо заниматься футуризмом, тем более, фундамент для него уже закладывается Индустрией 4.0.
Хотя доклад Павла Гамова из ЮУрГУ - хочется отметить. Очень интересно.
На видео (60 мб, извините) ГД и основатель Datana Владимир Захаров 🥸отвечает на вопрос из зала о том, что же ждет в недалеком будущем простых работяг, и кто кому что должен.
Полная запись секции по ссылке >>
Печально, что некоторые участники говорили не про будущее, а докладывали о выполненных проектах. В зале, в основном, сидели студенты - те, кто скоро будут определять развитие экономики и промышленности.
В общении с ребятами надо заниматься футуризмом, тем более, фундамент для него уже закладывается Индустрией 4.0.
Хотя доклад Павла Гамова из ЮУрГУ - хочется отметить. Очень интересно.
На видео (60 мб, извините) ГД и основатель Datana Владимир Захаров 🥸отвечает на вопрос из зала о том, что же ждет в недалеком будущем простых работяг, и кто кому что должен.
Полная запись секции по ссылке >>
Разрабатываем свою СУУТП, рассказывали (думаю, продукт назовём Datana APC), и сейчас в проработке ее применение для ректификационных колонн - эти установки широко применяются в химии, нефтегазохимии и даже пивоварении.
Где же взять установку для тестирования экспериментальной модели многопараметрического контроллера (MPC) нашей APC? Нам же нужна адекватная обратная связь на поданные сигналы, а так же реакция на управляющие команды, которые расчитывает MPC.
Самым логичным для нас оказалось - воспользоваться динамическими строгими моделями установок в Aspen Hysys. Вы наверняка слышали об этой платформе моделирования технологических процессов (CAE). Сейчас ее активно импортозамещают в ИЦК Нефтегаз и Нефтехимия.
Так вот, мы реализовали драйвер или шлюз Hysys, который отправляет в динамическую строгую модель ректификационной колонны данные и команды, а потом получает результаты моделирования.
С другой стороны шлюза реализован OPC UA протокол, через который результаты расчетов могут передаваться в системы класса APC, RTO или CAE.
Полезная штука, будем применять.
Где же взять установку для тестирования экспериментальной модели многопараметрического контроллера (MPC) нашей APC? Нам же нужна адекватная обратная связь на поданные сигналы, а так же реакция на управляющие команды, которые расчитывает MPC.
Самым логичным для нас оказалось - воспользоваться динамическими строгими моделями установок в Aspen Hysys. Вы наверняка слышали об этой платформе моделирования технологических процессов (CAE). Сейчас ее активно импортозамещают в ИЦК Нефтегаз и Нефтехимия.
Так вот, мы реализовали драйвер или шлюз Hysys, который отправляет в динамическую строгую модель ректификационной колонны данные и команды, а потом получает результаты моделирования.
С другой стороны шлюза реализован OPC UA протокол, через который результаты расчетов могут передаваться в системы класса APC, RTO или CAE.
Полезная штука, будем применять.
Сегодня на Seymartec Digital представили классный проект - Мониторинг горной техники.
Заказчик -тот, кого нельзя называть (пока)
Мы на многих ГОК уже побывали - насмотрелись всякого. Видим и дисциплину, и ответственность на местах. Как и везде - есть передовики, есть отстающие.
Представьте, в шахте на большой глубине под землей тяжелые буровые машины. Встречаются операторы ленивые, которые работать не хотят (признаем, что работа адская, но ее делать все равно надо). А под землей бояться некого, по крайней мере, начальства там нет.
Итак, нужен контроль - работа должна выполняться.
Мы поставляем ПАК, который содержит много датчиков и камер, а также бортовой edge-вычислитель. Все это намертво сцепляется с буровой и собирает данные, фиксирует различные метрики.
В общем, отличное решение. Надо его вандалоустойчивым сделать, чтобы от луддитов защитить.
На картинках - кадры с нашей камеры и слайд из презентации.
Заказчик -
Мы на многих ГОК уже побывали - насмотрелись всякого. Видим и дисциплину, и ответственность на местах. Как и везде - есть передовики, есть отстающие.
Представьте, в шахте на большой глубине под землей тяжелые буровые машины. Встречаются операторы ленивые, которые работать не хотят (признаем, что работа адская, но ее делать все равно надо). А под землей бояться некого, по крайней мере, начальства там нет.
Итак, нужен контроль - работа должна выполняться.
Мы поставляем ПАК, который содержит много датчиков и камер, а также бортовой edge-вычислитель. Все это намертво сцепляется с буровой и собирает данные, фиксирует различные метрики.
В общем, отличное решение. Надо его вандалоустойчивым сделать, чтобы от луддитов защитить.
На картинках - кадры с нашей камеры и слайд из презентации.
Вчера было интересное мероприятие в Сколково - "Горный клуб Майнекс", где завязалась острая и показательная дискуссия. Эмоции вызвало импортозамещение продукта Micromine - горно-геологическая система (ГГИС), которая была бесспорным лидером в отрасли. После ухода из РФ пострадали многие, но особенно те, кто были на подписке. Продления не будет.
Ясно, что все озаботились. Экс-ГД Микромайн в РФ и рад бы помочь разработать новый продукт, но исходников не осталось, а разработчики разбежались. Интересно, куда.
Рынок ГГИС в России в 10 раз меньше, чем нужно, чтобы разработать продукт такого уровня. Тем не менее, несколько горнодобывающих компаний пишут своими силами, кто за счет ИЦК, кто за счет грантов, кто за свой. А еще есть инди-разработчики.
Эксперты обозначают еще и внешнюю угрозу - Китай привез свой новый продукт, и там и диспетчеризация, и вентиляция, и дроны, все работает в браузере, не зависит от ОС. Осталось малость - перевести на русский и открыть офис.
Грустно. Аналогичные дебаты ведутся по многим проектам, лично читал в ТГ-канале ИЦК "Нефтегаз и нефтехимия".
Будет тесно, рынок ограничен. Где же тут эффективность, где ИЦК?
Реализация должна быть такая - об этом на прошлой неделе наш ГД говорил с Шадаевым и Решетниковым - открытая платформа, унифицированные стандарты и модульная архитектура. В этом случае, создается много ниш для специализированной разработки, новый рынок.
Хорошо, что мы хотя бы ГГИС не занимаемся. Плохо, что разработчиков на всех не хватит. Рыночек порешает? Наверное, решать будет уже плановая экономика.
Ясно, что все озаботились. Экс-ГД Микромайн в РФ и рад бы помочь разработать новый продукт, но исходников не осталось, а разработчики разбежались. Интересно, куда.
Рынок ГГИС в России в 10 раз меньше, чем нужно, чтобы разработать продукт такого уровня. Тем не менее, несколько горнодобывающих компаний пишут своими силами, кто за счет ИЦК, кто за счет грантов, кто за свой. А еще есть инди-разработчики.
Эксперты обозначают еще и внешнюю угрозу - Китай привез свой новый продукт, и там и диспетчеризация, и вентиляция, и дроны, все работает в браузере, не зависит от ОС. Осталось малость - перевести на русский и открыть офис.
Грустно. Аналогичные дебаты ведутся по многим проектам, лично читал в ТГ-канале ИЦК "Нефтегаз и нефтехимия".
Будет тесно, рынок ограничен. Где же тут эффективность, где ИЦК?
Реализация должна быть такая - об этом на прошлой неделе наш ГД говорил с Шадаевым и Решетниковым - открытая платформа, унифицированные стандарты и модульная архитектура. В этом случае, создается много ниш для специализированной разработки, новый рынок.
Хорошо, что мы хотя бы ГГИС не занимаемся. Плохо, что разработчиков на всех не хватит. Рыночек порешает? Наверное, решать будет уже плановая экономика.
Вчера на конференции "Нефтегаз и полимеры PRO", помимо прочего, обсудили важный вопрос - должен ли проводиться аудит площадки перед проектом цифровизации и кем
По первому пункту возник спор на ровном месте. Нас убеждали - Ну, конечно, вы должны продавать лицензии, и не важно, все ли вентили на установке работают, и сможет ли вообще заказчик внедрить ваше ПО. Очень хочется согласиться, однако, у компаний нашего размера, часто, план А - сделать проект под ключ и добиться гарантийных показателей. Таковы требования заказчиков. Поэтому, если нет на входе уверенности, что весь проект может быть сделан, то и не беремся за него. Соответственно, и лицензии не будут проданы.
Самое страшное, что заказчик не готов платить за приведение площадки в порядок.
Пара анонимных примеров:
1️⃣ Предприятие хочет автоматизировать отдачи из бункеров, а погрешность задвижки - 60 кг! Бюджет - цифровой, поэтому модернизировать бункерное хозяйство никто не хочет. А риски - проектные.
2️⃣ Запускается проект оптимизации установки с гарантированными показателями по ее разгону на X%. Подрядчик выцарапывает этот проект с демпингом. В ходе работ выясняется, что она уже работает на 106% от базового проекта. Заказчик жалуется - вот какой нехороший подрядчик, не выяснил все на берегу, взялся за дело, а выполнить не может.
Технологический аудит должен: а - делаться регулярно, б - оплачиваться.
По первому пункту возник спор на ровном месте. Нас убеждали - Ну, конечно, вы должны продавать лицензии, и не важно, все ли вентили на установке работают, и сможет ли вообще заказчик внедрить ваше ПО. Очень хочется согласиться, однако, у компаний нашего размера, часто, план А - сделать проект под ключ и добиться гарантийных показателей. Таковы требования заказчиков. Поэтому, если нет на входе уверенности, что весь проект может быть сделан, то и не беремся за него. Соответственно, и лицензии не будут проданы.
Самое страшное, что заказчик не готов платить за приведение площадки в порядок.
Пара анонимных примеров:
1️⃣ Предприятие хочет автоматизировать отдачи из бункеров, а погрешность задвижки - 60 кг! Бюджет - цифровой, поэтому модернизировать бункерное хозяйство никто не хочет. А риски - проектные.
2️⃣ Запускается проект оптимизации установки с гарантированными показателями по ее разгону на X%. Подрядчик выцарапывает этот проект с демпингом. В ходе работ выясняется, что она уже работает на 106% от базового проекта. Заказчик жалуется - вот какой нехороший подрядчик, не выяснил все на берегу, взялся за дело, а выполнить не может.
Технологический аудит должен: а - делаться регулярно, б - оплачиваться.
Вышел подкаст Infowatch про применение ИИ в различных сферах с интересными рассказчиками, в том числе нашим директором по продукту Андреем Захаровым.
Послушайте, понравится.
Запись была год назад, поэтому Андрей говорит исключительно про металлургию. В те времена в непрерывку только начинали погружаться.
Послушайте, понравится.
Запись была год назад, поэтому Андрей говорит исключительно про металлургию. В те времена в непрерывку только начинали погружаться.
Telegram
InfoWatchOut
🔥 Встречайте второй выпуск подкаста InfoWatch, посвященный задачам, проблемам внедрения и использования машинного обучения в разных сферах.
Обсудили с гостями:
✅ С какими сложностями приходится сталкиваться при обучении систем ИИ?
✅ Как машинное обучение…
Обсудили с гостями:
✅ С какими сложностями приходится сталкиваться при обучении систем ИИ?
✅ Как машинное обучение…
Срочно в номер
Только что стало известно, что мы выиграли грант на доработку нашего Datana APC!
Поздравляем нас. Поздравляем будущих заказчиков, у вас будет классный продукт.
https://fasie.ru/press/fund/komm-ai-7-results/
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
Сейчас идёт приёмка этапа крайне сложного проекта на металлургическом заводе. Цель - помочь качественно сделать работу машиниста крана при скачивании шлака из ковша. Сделаем несколько постов об интересных деталях. Начнем с рассказа о площадке, но так, чтобы никто не понял, про какую идет речь (ну а что, вы и сами не даете рассказывать).
Всего три крана управляют ковшами, перемещая их между тремя печами до шести постов скачивания шлака (по две у каждой печи), а потом распределяют их между несколькими участками разливки. Жонглирование ковшами усложняется тем, что печи работают не синхронно, разумеется. Шлаковые чаши, куда скачивается шлак, могут быть заполнены. В итоге, машинист может везти ковш с любой печи на любую позицию для начала скачивания, а заканчивать уже на другой позиции. Непростая логистическая задача, которая решается вручную.
Базово, в проекте необходимо решить задачу диспетчеризации ковшей, а именно должна выполняться идентификация ковшей, а все перемещения ковшей, факты скачивания должны фиксироваться автоматически. Далее, для помощи со скачиванием нужно внедрить Datana Sense. Ну а как иначе.
Итак, мы реализуем решение:
1️⃣ каждая печь должна быть оборудована камерой видимого спектра и двумя тепловизорами, направленными на посты скачивания
2️⃣ нужно оснастить АРМ-ами каждый кран и научить их оценивать качество проведенного скачивания
3️⃣ нужно обеспечить передачу видеопотока с обработкой "на лету" на АРМ-ы крановщиков. Для этого поднимаем промышленный WiFi и внедряем свою платформу Datana IDF (Industrial Data Factory) - даже продали лицензию
4️⃣ нужно реализовать АРМ технолога с видео-архивом для пост-анализа
Про обработку "на лету" мы расскажем в следующих постах.
Всего три крана управляют ковшами, перемещая их между тремя печами до шести постов скачивания шлака (по две у каждой печи), а потом распределяют их между несколькими участками разливки. Жонглирование ковшами усложняется тем, что печи работают не синхронно, разумеется. Шлаковые чаши, куда скачивается шлак, могут быть заполнены. В итоге, машинист может везти ковш с любой печи на любую позицию для начала скачивания, а заканчивать уже на другой позиции. Непростая логистическая задача, которая решается вручную.
Базово, в проекте необходимо решить задачу диспетчеризации ковшей, а именно должна выполняться идентификация ковшей, а все перемещения ковшей, факты скачивания должны фиксироваться автоматически. Далее, для помощи со скачиванием нужно внедрить Datana Sense. Ну а как иначе.
Итак, мы реализуем решение:
1️⃣ каждая печь должна быть оборудована камерой видимого спектра и двумя тепловизорами, направленными на посты скачивания
2️⃣ нужно оснастить АРМ-ами каждый кран и научить их оценивать качество проведенного скачивания
3️⃣ нужно обеспечить передачу видеопотока с обработкой "на лету" на АРМ-ы крановщиков. Для этого поднимаем промышленный WiFi и внедряем свою платформу Datana IDF (Industrial Data Factory) - даже продали лицензию
4️⃣ нужно реализовать АРМ технолога с видео-архивом для пост-анализа
Про обработку "на лету" мы расскажем в следующих постах.
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
Продолжение серии постов про крайне сложный проект на металлургическом заводе. На этот раз про прикладную часть.
Целых шесть разных моделей работают поверх видеопотока с камеры и тепловизора.
Кратко расскажем о каждой:
1️⃣ Модель "статуса". На площадке, естественно, нет никаких датчиков, собирающих информацию о работе машиниста в привязке к плавке. И в АСУТП нет информации о перемещениях ковша внутри цеха, к которой мы могли бы привязаться в качестве триггера. Поэтому нужна модель, которая определяет, что ковш прибыл и готов. Это становится событием, по которому включается тепловизор, направленный на струю, а с ним и остальные модели.
2️⃣ Модель "номера ковша" - наша система автоматически визуально определяет идентификатор ковша, это нужно для диспетчеризации плавки. Ковш может прийти из любой печи на любой пост скачивания шлака.
3️⃣ Модель "борта/обработки" - определяем высоту свободного борта - какой уровень расплава в ковше (инфа нужна только в тех случаях, когда недоливают в ковш из печи, в очень редких случаях можно зафиксировать перелив). Обработка ковша - оценка площади пробитой шлаковой корки. Машинист должен пробить корку до скачивания, чтобы струя по шлаковому носику текла, а не во все стороны плескалась.
4️⃣ Модель "шлака/металла" - наша классическая - определяет процентаж и тоннаж шлака и металла в струе при выпуске в моменте и накопительно. Тут возникает много вопросов, часть в следующих постах обсудим.
5️⃣ Модель "угла наклона ковша" - ну это понятно, хотя математически не просто решается.
6️⃣ Модель "вязкости шлака" - мы не просто анализируем кадры по отдельности, но и все вместе. Это нужно для определения кинетики процесса. Например, как быстро кусочки шлака перемещаются по струе - это и есть показатель вязкости. При вязком шлаке и потери металла больше будут.
На видео вы видите реальную работу системы, но пришлось наложить звуки вулканической активности, чтобы вы лучше прочувствовали атмосферу. 🔉
Целых шесть разных моделей работают поверх видеопотока с камеры и тепловизора.
Кратко расскажем о каждой:
1️⃣ Модель "статуса". На площадке, естественно, нет никаких датчиков, собирающих информацию о работе машиниста в привязке к плавке. И в АСУТП нет информации о перемещениях ковша внутри цеха, к которой мы могли бы привязаться в качестве триггера. Поэтому нужна модель, которая определяет, что ковш прибыл и готов. Это становится событием, по которому включается тепловизор, направленный на струю, а с ним и остальные модели.
2️⃣ Модель "номера ковша" - наша система автоматически визуально определяет идентификатор ковша, это нужно для диспетчеризации плавки. Ковш может прийти из любой печи на любой пост скачивания шлака.
3️⃣ Модель "борта/обработки" - определяем высоту свободного борта - какой уровень расплава в ковше (инфа нужна только в тех случаях, когда недоливают в ковш из печи, в очень редких случаях можно зафиксировать перелив). Обработка ковша - оценка площади пробитой шлаковой корки. Машинист должен пробить корку до скачивания, чтобы струя по шлаковому носику текла, а не во все стороны плескалась.
4️⃣ Модель "шлака/металла" - наша классическая - определяет процентаж и тоннаж шлака и металла в струе при выпуске в моменте и накопительно. Тут возникает много вопросов, часть в следующих постах обсудим.
5️⃣ Модель "угла наклона ковша" - ну это понятно, хотя математически не просто решается.
6️⃣ Модель "вязкости шлака" - мы не просто анализируем кадры по отдельности, но и все вместе. Это нужно для определения кинетики процесса. Например, как быстро кусочки шлака перемещаются по струе - это и есть показатель вязкости. При вязком шлаке и потери металла больше будут.
На видео вы видите реальную работу системы, но пришлось наложить звуки вулканической активности, чтобы вы лучше прочувствовали атмосферу. 🔉