Разработка студента ЛЭТИ поможет предотвратить аварийные ситуации на АЗС

Разработка студента ЛЭТИ поможет предотвратить аварийные ситуации на АЗС

Проект, направленный на разработку алгоритмов обработки данных аппаратуры мониторинга технического состояния топливораздаточного оборудования, признан лучшим на конкурсе «УМНИК» в рамках национальной программы «Цифровая экономика РФ» Фонда содействия инновациям.

09.12.2020 572

По всей России расположено около 70 тысяч автозаправочных станций, использующих топливораздаточное оборудование. В связи с повышающимися требованиями к безопасности функционирования и эффективности необходимо непрерывно осуществлять его мониторинг, контролируя различные параметры: напряжение, ток, фаза и переходные процессы. Помочь избежать аварийных ситуаций и убытков на автозаправочных станциях призвана разработка студента 4 курса факультета компьютерных технологий и информатики Санкт-Петербургского государственного электротехнического университета «ЛЭТИ» Ивана Спицына.

Проект «Разработка алгоритмов обработки данных аппаратуры мониторинга технического состояния топливораздаточного оборудования» был признан лучшим на конкурсе «УМНИК» в рамках национальной программы «Цифровая экономика РФ» Фонда содействия инновациям и будет реализован на средства гранта под руководством инженера кафедры АПУ Вячеслава Викторовича Гульванского.

«В рамках проекта будет разработано инновационное, эффективное и дешевое решение для реализации аппаратуры мониторинга технического состояния двигателей. Из-за возможного эмбарго, связанного с экономическими санкциями, все комплектующие аппаратного обеспечения будут российского производства. Программное обеспечение будет включать алгоритмы, позволяющие определять существующие неисправности и снижать аппаратные затраты при реализации алгоритмов».

Студент 4 курса ФКТИ СПбГЭТУ «ЛЭТИ» Иван Спицын

Готовое статичное устройство будет состоять из взрывозащищенного корпуса, контроллера и микроэлектроники. Его основной задачей станет возможность предоставлять оператору необходимую информацию о состоянии обследуемого оборудования и поможет предсказать возможные неисправности системы. Обслуживание устройства будет производиться обученным персоналом в соответствии с заготовленной технической документацией.

Как утверждает Иван, использование этой разработки позволит сократить убытки на 75%. При неожиданной поломке двигателя одной из колонок автомобильная заправочная станция будет терять 25% дневного заработка. На ее восстановление может уйти около 5 дней, что приведет к потере суточного дохода. Благодаря проекту молодого ученого, поломку этого двигателя можно предсказать и сократить срок восстановления колонки до одного дня.

«В России существует несколько компаний, разрабатывающих оборудование, схожее по функционалу с нашим конечным продуктом. Большинство из них представляет собой очень дорогие установки, больше подходящие для крупного производства. Основные качества, к которым мы будем стремиться при разработке — это эффективность и дешевизна».

Студент 4 курса ФКТИ СПбГЭТУ «ЛЭТИ» Иван Спицын

На первом этапе будет разработана математическая модель асинхронного двигателя и топливораздаточной нагрузки на него, алгоритмы анализа состояния оборудования, смоделированы алгоритмы анализа двигателя для разработанной модели и подобрано оборудование. Второй этап будет включать в себя сборку прототипа, разработку программного обеспечения для прототипа, проектирование программного обеспечения для операторской станции и проверку работоспособности системы.

«Работать над этим проектом мне предложил преподаватель кафедры АПУ Вячеслав Викторович Гульванский. Он помогал мне в работе над проектом, за что ему большое спасибо», – комментирует автор проекта.

Проект реализуется в русле национального проекта «Цифровая экономика», одной из целей которого является повышение эффективности основных отраслей экономики за счет внедрения новых технологий и соответствует приоритету научно-технологического развития России «Переход к передовым цифровым, интеллектуальным производственным технологиям, роботизированным системам, новым материалам и способам конструирования, создание систем обработки больших объемов данных, машинного обучения и искусственного интеллекта».