Архив Металлургия и горная добыча · Чёрная металлургия и трубы

НЛМК: ML-сервис на электростанции сократит расход газа почти на 5 млн м³

По оценке НЛМК, ML-сервис для собственной теплоэлектростанции Новолипецкого комбината позволит сократить потребление природного газа почти на 5 млн м³ в год; экономия на закупке газа оценивается в десятки миллионов рублей ежегодно.

Стадия
Промышленная эксплуатация
География
Россия
Год
2023
Источники
1
CB-000098
проверено 08.10.2026

/01 · ключевые результаты

  • прогноз компании

    почти 5 млн м³

    ожидаемое сокращение потребления природного газа в год

    НЛМК, пресс-релиз, 13.06.2023

    в год, оценка компании · собственная теплоэлектростанция Новолипецкого металлургического комбината

    данные компании

оценка strategai

Оценку не приводим: компания ожидает сокращения расхода газа и называет экономию только порядком величины — десятки миллионов рублей в год.

По оценке НЛМК, ML-сервис для собственной теплоэлектростанции Новолипецкого комбината позволит сократить потребление природного газа почти на 5 млн м³ в год; экономия на закупке газа оценивается в десятки миллионов рублей ежегодно.

Стадия
Промышленная эксплуатация
География
Россия
Год
2023
Источники
1
CB-000098
проверено 08.10.2026

/02 · паспорт кейса

/ паспорт кейса · CB-000098НЛМК

Бизнес

Компания
НЛМК
Отрасль
Металлургия и горная добыча · Чёрная металлургия и трубы
Функция
Производство и основные операции
Задача
Энергоэффективность

Технология

Класс AI
Предиктивная аналитика (классический ML)
Тип решения
Не раскрыт

Внедрение

Стадия
Промышленная эксплуатация, на 13.06.2023
География
Россия

/03 · описание кейса

Бизнес-задача

Новолипецкий металлургический комбинат — крупнейший в России производитель стали и основная производственная площадка Группы НЛМК: на Липецкую площадку приходится около 18% всего производства стали в России и около 80% стальной продукции группы. Побочные продукты получения чугуна и кокса — доменный и коксовый газ — на комбинате улавливают, очищают и используют для выработки собственной электроэнергии. Чтобы калорийность смеси была стабильной и давала достаточно тепла для производства пара, в неё добавляют природный газ. Раньше объёмы и пропорции разных видов газа определяли по показаниям приборов. Эти показания не учитывали дополнительные факторы, например изменение экономичности работы котлов и потенциала потребления доменного газа в зависимости от производственных режимов.

Решение

Комбинат внедрил цифровой сервис, который помогает оптимально распределять энергоресурсы для эффективной работы собственной теплоэлектростанции. Его основа — модель машинного обучения. Она анализирует исторические данные за несколько лет, рассчитывает соотношение энергоресурсов и выдаёт рекомендации по его оптимизации. Сервис позволяет точнее определять пропорции для смешивания разных видов топлива: доменного и коксового газа, получаемых на самом комбинате, и закупаемого природного газа. Разработчик решения компания не называет.

Внедрение

О внедрении сервиса НЛМК сообщил 13 июня 2023 года. По оценке компании, решение позволит сократить потребление природного газа почти на 5 млн м³ в год — этого объёма хватило бы для отопления 2 000 квартир в течение года. Экономию на закупке природного газа компания оценивает в десятки миллионов рублей ежегодно. НЛМК системно работает над повышением энергоэффективности производства: по данным на июнь 2023 года, на Липецкой площадке строилась ещё одна электростанция на попутных газах металлургического производства. Она должна сократить эмиссию CO2 на 650 тыс. т в год и довести самообеспеченность комбината электроэнергией до 96%.

/04 · источники и проверка

Что подтверждено

  • НЛМК внедрил сервис на основе машинного обучения, который выдаёт рекомендации по соотношению энергоресурсов для собственной теплоэлектростанции комбината.
  • По оценке компании, решение позволит сократить потребление природного газа почти на 5 млн м³ в год, а экономия на закупке газа составит десятки миллионов рублей ежегодно.
  • Модель анализирует исторические данные за несколько лет и помогает точнее определять пропорции доменного, коксового и природного газа в топливной смеси.

Ограничения

  • Почти 5 млн м³ в год — ожидаемое сокращение: компания пишет, что решение «позволит» его достичь. Фактический результат за период работы сервиса не приводится.
  • Экономия на закупке газа названа порядком величины — десятки миллионов рублей в год; точная сумма и метод оценки не раскрыты.
  • Сокращение эмиссии CO2 на 650 тыс. т в год и самообеспеченность электроэнергией 96% относятся к строящейся электростанции на попутных газах. Это не результат ML-сервиса.
  1. [1] НЛМК

    НЛМК повышает эффективность потребления газа с помощью машинного обучения

    компания · 13.06.2023

    Открыть источник

Архив Сообщить о неточности

АрхИИВ /strategai · CB-000098 · Версия 1 · 08.10.2026 · /c/CB-000098/