Главная страница
Новости
«Газпром нефть» повышает эффективность разработки новых автомобильных масел с помощью искусственного интеллекта

«Газпром нефть» повышает эффективность разработки новых автомобильных масел с помощью искусственного интеллекта

Покрытие огнезащитное для металлоконструкций КЕДР-S BM (краска)

КЕДР-S ВМ (ТУ 20.30.11-012-03877399-2021) — терморасширяющееся тонкослойное покрытие, которое в условиях пожара образует пенококсовые теплоизолирующие слои, повышающие пределы огнестойкости стальных конструкций от 15 мин. до 120 мин. в соответствии с ГОСТ Р 53295-2009 с изм

ООО "ПО ХИМЦЕНТР"

Аварийный светильник SL-30 PREMIUM

Светильник является автономным и предназначен для обеспечения эвакуационного и резервного освещения в случае прекращения подачи электроэнергии. При подключении к сети 220 В светодиоды не включаются

ООО "СТАР ЛАЙТ ТЕХНОЛОДЖИ"

Блок-контейнеры электрохимзащиты – ЭХЗ

Блок-контейнеры ЭХЗ предназначены для защиты стальных конструкций от почвенной коррозии, защиты оборудования от атмосферных осадков, инсоляции, а также для создания надлежащих условий труда обслуживающему персоналу (п. 3.4 СН 433-79)

ООО "ЗМПО "МОДУЛЬ-Ф"

26.05.2023

Лидеры отрасли

«Газпромнефть — смазочные материалы» — оператор бизнеса масел «Газпром нефти» — запустил первую в России цифровую систему для создания многокомпонентных рецептур моторных масел.

Технологическое решение «Алхимик» на основе искусственного интеллекта позволяет сократить временной интервал от разработки до запуска нового продукта в промышленное производство с полугода до 1-2 месяцев. С помощью цифровой платформы специалисты «Газпром нефти» уже усовершенствовали более 200 рецептур моторных, трансмиссионных и гидравлических масел.

Для создания новой рецептуры моторного масла пользователь вносит в систему основные параметры будущего продукта — вязкость, плотность, щелочное число и пр. Также в системе указываются спецификации автомобильного оборудования, на котором будут использованы смазочные материалы.

Цифровая платформа «Газпром нефти» с помощью алгоритма машинного обучения сопоставляет набор требуемых эксплуатационных характеристик с накопленной за 15 лет исследовательской базой лабораторных тестов и опытно-промышленных испытаний. По итогам анализа система в автоматическом режиме моделирует наиболее оптимальные комбинации основы смазочных материалов и пакета присадок.

Предложенные новые составы тестируются специалистами на высокотехнологичном оборудовании Научно-исследовательского центра смазочных материалов во Фрязине Московской области. Такой подход позволяет ученым брать в работу рецептуры только с высоким потенциалом и сосредоточиться на детальном улучшении технических свойств и характеристик. После лабораторных исследований рецептура автомобильного масла тестируется в реальных условиях эксплуатации.

Анатолий Скоромец, генеральный директор «Газпромнефть — смазочные материалы»:

«С запуском уникального цифрового сервиса «Алхимик» мы завершили формирование единого технологического комплекса, охватывающего весь жизненный цикл смазочных материалов – от создания рецептур в собственном Научно-исследовательском центре до сопровождения работы масел в технике и оборудовании сервисом G-Lab. Инновационные решения позволяют «Газпромнефть — СМ» оперативно реагировать на любые запросы рынка и формировать новые отраслевые решения для широкого спектра автомобильной и специализированной техники».

Справка

Научно-исследовательский центр смазочных материалов — единственная площадка полного цикла в России для изучения высокотехнологичных смазочных материалов. На базе НИЦ проводятся разработка рецептур, трибологические исследования, создание собственных компонентов и готовой продукции. Оборудование НИЦ помогает воссоздавать полный технологический цикл для изучения и производства высокотехнологичных смазочных материалов.

G-Lab — единственный в России цифровой сервис на основе технологии искусственного интеллекта, предоставляющий услуги предиктивной диагностики смазочных материалов и оборудования. Он был представлен «Газпромнефть — СМ» в июне 2022 года. G-Lab позволяет оценить состояние смазочного материала и узла, в котором он применяется. Работа математической модели строится на базе накопленного опыта предыдущих исследований, что позволяет G-Lab прогнозировать срок службы смазочного материала и ресурс работы оборудования. Сервис дает возможность на ранних стадиях выявить неисправность, чтобы избежать аварийного выхода техники из строя.

Источник: ПАО «Газпром нефть»