Магистерская диссертация посвящена разработке программного обеспечения интеллектуальной системы анализа температуры холодильников системы охлаждения доменной печи. В ходе работы рассмотрены основные этапы реализации программного модуля: анализ предметной области, функциональное моделирование, проектирование и программная реализация web-приложения. Разработанная система предоставляет пользователю возможность отображения данных о температуре в графическом и табличном виде, а также проведение анализа и прогнозирования температуры тела холодильника в доменной печи. Она позволяет оперативно мониторить и контролировать температурные показатели, что является важным фактором для обеспечения эффективности и надежности работы печи. Научная новизна полученных в работе результатов заключается в разработке методов эффективной организации, ведения процесса разработки и сопровождения специализированного информационного, алгоритмического и программного обеспечения, включая базу данных доменного цеха и пользовательское приложение системы интеллектуального анализа температуры холодильников системы охлаждения доменной печи: использование гибкой методологии разработки (Agile, SCRUM) и таск-трекера Microsoft Azure DevOps для ведения проекта, взаимодействия с заказчиком во время разработки, отслеживания ошибок, визуального отображения задач и мониторинга процесса их выполнения; функциональное моделирование процессов и подсистем для реализации web-приложения подготовки технического отчета доменного цеха на основе методологии IDEF0 и средства реализации Ramus Educational; использование методики коллективного владения программным кодом на основе сервиса (удаленного репозитория) GitHub; применение методов машинного обучения для реализации алгоритма прогнозирования температуры холодильников системы охлаждения доменной печи. Практическая значимость результатов заключается в том, что разработанное программное обеспечение позволит: программное обеспечение позволит сэкономить время на получение, хранение, обработку данных, что положительно скажется на эффективности работы доменного производства, поможет снизить риск возникновения аварийных ситуаций и неплановых остановок доменных печей; специалистам отдела сопровождения информационных систем снизить трудозатраты на сопровождение, совершенствование и развитие системы с учетом пожеланий пользователей. Результаты работы могут быть использованы также в учебном процессе для обучения бакалавров и магистрантов по направлению «Информационные системы и технологии». Результаты работы представлены и обсуждены на международных и всероссийских конференциях: X, XI Всероссийских научно-практических конференциях студентов, аспирантов и молодых учёных «Теплотехника и информатика в образовании, науке и производстве» (ТИМ’2022, ТИМ’2023) с международным участием (г. Екатеринбург, УрФУ, 2022, 2023); Всероссийской научно-практической конференции (с международным участием) «Системы автоматизации (в образовании, науке и производстве)» AS’2022 (г. Новокузнецк, СибГИУ, 2022); международной научно-технической конференции «Состояние и перспективы развития электро и теплотехнологии» XXII Бенардосовские чтения (г. Иваново, ИГЭУ, 2023). / The master's thesis is devoted to the development of software for an intelligent system for analyzing the temperature of refrigerators in the blast furnace cooling system. In the course of the work, the main stages of the implementation of the software module were considered: domain analysis, functional modeling, design and software implementation of a web application. The developed system provides the user with the ability to display temperature data in graphical and tabular form, as well as to analyze and predict the body temperature of the refrigerator in the blast furnace. It allows you to quickly monitor and control temperature indicators, which is an important factor for ensuring the efficiency and reliability of the furnace. The scientific novelty of the results obtained in the work lies in the development of methods for the effective organization, management of the development process and maintenance of specialized information, algorithmic and software, including the database of the blast furnace shop and the user application of the system for intelligent temperature analysis of the refrigerators of the blast furnace cooling system: − use of flexible development methodology (Agile, SCRUM) and the Microsoft Azure DevOps task tracker for project management, interaction with the customer during development, tracking errors, visual display of tasks and monitoring the progress of their implementation; − functional modeling of processes and subsystems for the implementation of a web application for preparing a technical report for a blast furnace shop based on the IDEF0 methodology and the Ramus Educational implementation tool; − use of the methodology of collective ownership of program code based on the service (remote repository) GitHub; − application of machine learning methods to implement an algorithm for predicting the temperature of refrigerators in the blast furnace cooling system. The practical significance of the results lies in the fact that the developed software will allow: − the software will save time for receiving, storing, processing data, which will have a positive impact on the efficiency of blast-furnace production, help reduce the risk of emergencies and unscheduled shutdowns of blast furnaces; - specialists of the information systems maintenance department to reduce labor costs for maintenance, improvement and development of the system, taking into account the wishes of users. The results of the work can also be used in the educational process for training bachelors and masters in the direction of "Information Systems and Technologies". The results of the work are presented and discussed at international and all-Russian conferences: X, XI All-Russian scientific and practical conferences of students, graduate students and young scientists "Heat engineering and informatics in education, science and production" (TIM'2022, TIM'2023) with international participation (Ekaterinburg, UrFU, 2022, 2023); All-Russian scientific and practical conference (with international participation) "Automation systems (in education, science and production)" AS'2022 (Novokuznetsk, SibGIU, 2022); International Scientific and Technical Conference "Status and Prospects for the Development of Electrical and Thermal Technologies" XXII Benardos Readings (Ivanovo, ISPU, 2023).
| Identifer | oai:union.ndltd.org:urfu.ru/oai:elar.urfu.ru:10995/123129 |
| Date | January 2023 |
| Creators | Саидмуродов, Б. Р., Saidmurodov, B. R. |
| Contributors | Лавров, В. В., Lavrov, V. V., УрФУ. Институт новых материалов и технологий, Кафедра теплофизики и информатики в металлургии |
| Publisher | б. и. |
| Source Sets | Ural Federal University |
| Language | Russian |
| Detected Language | Russian |
| Type | Master's thesis, info:eu-repo/semantics/masterThesis, info:eu-repo/semantics/publishedVersion |
| Format | application/pdf |
| Rights | Предоставлено автором на условиях простой неисключительной лицензии, http://elar.urfu.ru/handle/10995/31613 |
Page generated in 0.0036 seconds