В Череповце придумали, как проверять качество удобрений в 10 раз быстрее

Важность точного и оперативного выявления дефектов при производстве удобрений трудно переоценить, поскольку от этого напрямую зависит эффективность конечного продукта и его влияние на урожайность. В этой связи ученые Череповецкого государственного университета (ЧГУ) совместно с НИУИФ им. профессора Я.В. Самойлова разработали инновационный автоматизированный метод, позволяющий обнаруживать брак в удобрениях в режиме реального времени.

Новый подход значительно ускоряет процесс контроля качества — он выполняется в 10–12 раз быстрее по сравнению с традиционными методами, что было подтверждено в пресс-службе вуза. Основой оценки качества минеральных удобрений служит гранулометрический состав, то есть распределение гранул по форме и размеру. Эти параметры играют ключевую роль, поскольку они влияют не только на эффективность внесения удобрений в почву, но и на их поведение при хранении, включая устойчивость к слеживанию и равномерность распределения.

Внедрение автоматизированной системы контроля позволяет значительно повысить точность и оперативность выявления несоответствий, что способствует улучшению качества продукции и снижению производственных потерь. Такой технологический прорыв открывает новые возможности для агропромышленного комплекса, обеспечивая более стабильное качество удобрений и, как следствие, повышение урожайности и устойчивость сельскохозяйственных культур. Таким образом, разработка Череповецкого государственного университета и НИУИФ им. профессора Я.В. Самойлова представляет собой важный шаг вперед в области контроля качества и автоматизации производства удобрений.

В современных условиях эффективность контроля качества минеральных удобрений напрямую влияет на стабильность и продуктивность всего производственного процесса. Однако традиционные методы проверки размера гранул требуют значительных временных затрат и ручного труда. Лаборантам приходится самостоятельно отбирать пробы, просеивать их через различные сита или использовать специальные приборы, что зачастую занимает столько времени, сколько длится полный цикл производства удобрений. Это приводит к существенным задержкам в передаче данных оператору, который отвечает за управление технологическим процессом, что, в свою очередь, может негативно сказаться на оперативности принятия решений и качестве конечного продукта, – отметил руководитель проекта, профессор кафедры киберфизических систем ЧГУ Виктор Шабалов.

В ответ на эти вызовы ученые Челябинского государственного университета совместно с НИУИФ имени профессора Я.В. Самойлова и рядом коммерческих партнеров разработали инновационную автоматическую систему анализа гранулометрического состава (АГС). Эта система позволяет непрерывно и оперативно контролировать качество гранул удобрений, значительно сокращая время анализа с прежних 60 минут до 5–6 минут. Благодаря автоматизации процесса, уменьшается вероятность человеческой ошибки, повышается точность измерений и обеспечивается своевременная передача информации оператору, что способствует более эффективному управлению производством.

Внедрение автоматической системы анализа гранулометрического состава открывает новые перспективы для отрасли минеральных удобрений, позволяя повысить качество продукции и оптимизировать производственные процессы. Такой технологический прорыв не только снижает затраты времени и ресурсов, но и способствует устойчивому развитию сельскохозяйственного сектора, обеспечивая фермеров качественными удобрениями и поддерживая продовольственную безопасность.

Современные технологии автоматизации значительно повышают точность и оперативность контроля качества сырья на производстве. В частности, автоматический пробоотборник осуществляет забор пробы массой от 50 до 70 граммов, что обеспечивает репрезентативность и стабильность анализа. После этого отобранные гранулы аккуратно распределяются в один слой, что создаёт оптимальные условия для дальнейшей цифровой съемки. Затем полученное изображение обрабатывается с помощью специализированного алгоритма компьютерного зрения, разработанного с учётом особенностей промышленной среды.

Как отметил Шабалов, результаты анализа поступают в информационную систему предприятия в режиме реального времени, что позволяет оперативно принимать управленческие решения и контролировать качество продукции на каждом этапе производства. Особенностью данного алгоритма является его высокая устойчивость к различным факторам, характерным для производственной среды: запылённости платформы, теням, возникающим между гранулами, неоднородности поверхностей и взаимному соприкосновению частиц. Такая надёжность обеспечивает стабильность и точность анализа даже в сложных условиях.

Таким образом, внедрение автоматизированных систем пробоотбора и анализа значительно повышает эффективность контроля качества, снижая влияние человеческого фактора и минимизируя вероятность ошибок. Это способствует улучшению общей производственной дисциплины и повышению конкурентоспособности продукции на рынке.

Для обеспечения надежного функционирования системы и своевременного выявления возможных проблем была создана комплексная интегрированная система мониторинга. Эта система непрерывно контролирует состояние ключевых узлов, оперативно фиксирует любые сбои и отклонения, а также сопоставляет данные автоматизированной газовой станции (АГС) с результатами лабораторных исследований для повышения достоверности информации. Такой подход позволяет значительно повысить качество управления и минимизировать риски аварийных ситуаций.

В настоящее время исследовательская группа активно работает над усовершенствованием алгоритмов анализа данных, что позволит повысить точность измерений и стабильность работы АГС. В будущем планируется внедрение новых технологий и методов обработки информации, что сделает систему еще более эффективной и адаптивной к изменяющимся условиям эксплуатации.

Таким образом, развитие интегрированной системы мониторинга и совершенствование автоматизированных газовых станций являются ключевыми направлениями для обеспечения безопасности и надежности работы всей системы в долгосрочной перспективе. Это позволит не только повысить оперативность реагирования на возможные неполадки, но и значительно улучшить качество контроля и управления процессами.

Источник и фото - ria.ru