高炉冶炼智能化的发展与探讨

现阶段，国内炼铁流程仍以“高炉-转炉”流程为主，且面临着高能耗、高污染及自动化程度不强等问题。随着双碳目标和“十四五”规划等政策的推出，高炉冶炼智能化升级转型得到更加广泛的关注。由于高炉生产涉及的调控参数众多且数据体量庞大，加上数据具有非线性、非高斯和滞后性等特点，使得大数据和人工智能技术在高炉智能化转型过程中拥有较大的发展空间和应用前景。首先从高炉智能预测、智能监测、智能评价和大数据平台4个方面详细阐述了高炉智能化的发展现状，并就各方面作了详细的探讨。其次，针对高炉智能化发展中存在的数据孤岛问题、数据噪声问题、模型鲁棒性问题和黑箱问题，提出了初步的解决办法。最后，结合新一代人工智能技术和钢铁生产技术，从高炉炼铁流程的数据共享、信息物理系统、一体化经营管理系统和移动工厂几个角度进一步展望了智能化转型升级的未来发展。     

高炉炼铁智能化发展的研究现状与展望

长期以来,传统的高炉炼铁工艺存在着能源消耗高、污染严重等问题。随着“双碳”目标政策的提出,如何利用智能制造技术实现高炉冶炼高效、环保的可持续发展已经成为高炉工作者的研究重点。从高炉炼铁智能化发展现状作为切入点,详细地从智能预测、模拟仿真、专家系统以及互联网平台几个方面进行了阐述。即以高炉炼铁现场数据为基础,分别探讨高炉运行状态预测和模拟仿真在高炉中的应用,为高炉炼铁智能化控制提供决策支持;建立高炉炼铁工业可视化平台,实现高炉炼铁生产过程的全面监控和管理;最后,综合当前研究现状,结合大数据技术和炼铁工艺,从高炉炼铁数据治理、专家知识库的建立、智能化平台的建立等几个角度进一步展望了高炉炼铁智能化的发展。     

钢铁行业绿色化智能化发展及河钢集团创新实践

碳达峰、碳中和事关人类生存，智能制造已上升为国家战略，绿色低碳智能化发展道路是我国钢铁工业高质量发展的必然选择。本文系统介绍了国内外钢铁行业低碳绿色发展现状、智能制造发展现状，剖析了主要钢铁企业的减碳目标和减碳路径及智能制造的执行理念和解决方案，重点介绍了业内引领示范单位——河钢集团在绿色化智能化发展方面的典范技术路线及重点技术。在此基础上，展望了钢铁工业绿色化智能化发展趋势，指出了一些具有推广应用和研究价值的前沿技术。热压铁焦、熔剂性球团制备及高炉高比例球团冶炼、氢冶金、连铸坯热送热装等技术降碳效果显著，具有很好的推广应用空间；智能制造技术有效促进了现代钢铁工业进步，世界主要钢铁企业均制定了自己的智能制造发展规划；大数据技术、专家操作系统、过程智能控制、智能调度等智能技术可有效提升生产过程控制水平，提高生产效率，提升产品质量。     

基于大数据技术的炉缸侵蚀模型

 针对高炉炉缸侵蚀的问题,介绍了高炉炉缸智能技术研究进展,分析了实现炉缸内衬可视化的技术。基于炉缸侵蚀模型的比较及大数据预测模型的发展,提出了融合大数据技术的炉缸侵蚀模型技术思想。模型基于决策树和遗传算法优化的BP神经网络,将铁水成分及温度、冷却参数、操作参数作为输入参数,采用融合大数据技术的方法,构建了炉缸侵蚀预测模型。大数据技术为钢铁行业的发展提供了新思路,进一步推动了高炉智能化炼铁。     

宁钢2号高炉智能制造技术及应用效果

钢铁行业智能制造转型升级已成为行业发展趋势,为了提高智能化水平,宁钢2号高炉采用了大量智能制造技术。通过采用智能装备与无人化技术帮助减员增效、安全生产,通过智能感知与智能决策助力高炉稳定顺行,通过建立集中管控平台提高炼铁生产管理水平,取得了良好的应用效果,为炼铁向数字化、智能化方向发展奠定了基础。2022年1—9月,2号高炉利用系数由2.04 t/(m³·d)提高到2.51t/(m³·d),燃料比由532.8 kg/t降低到502kg/t。     

烧结系统智能制造与大数据技术应用探讨

 为了提升烧结工序的智能制造水平,系统总结了近几十年来烧结系统模型的研究进展。针对当前烧结终点预报、烧结矿成分和质量预报以及烧结配料优化模型存在的问题,开展了基于大数据、集成学习和深度学习等技术的烧结系统参数预报与优化研究,并着重介绍了模型在预报精度及泛化能力提升方面取得的成效。基于上述烧结系统参数预报模型,提出了现场应用烧结过程参数预报与优化系统系统的硬件结构设计和软件结构设计方法。最后从钢铁行业需求出发,剖析了先进信息化技术与工业自动化装备深度融合是提升烧结系统智能制造水平的重要途径,并探讨了大数据及人工智能技术在铁前烧结领域的研究方向和应用前景。     

高炉智能化生产管理系统的开发与应用

高炉炼铁在当前钢铁生产流程中占据着主导地位,利用计算机系统和自动化技术来对高炉日常生产进行有效判断和管理,一直是高炉炼铁领域的追求目标和发展方向。文章针对高炉日常生产的管理智能化进行研究,系统介绍了高炉智能化生产管理系统的研发特点和应用情况。研究和应用的结果表明,高炉智能化生产管理系统能够对高炉的日常操作和管理提供实时建议和有效的管理指导,为高炉操作和管理人员提供科学的决策依据。     

钢铁行业碳排放管理与服务平台的设计与开发

通过对国内外钢铁行业低碳发展形势、CO₂排放数据基础、CO₂排放因子、“双碳”工作存在的问题等方面进行分析，指出构建具有公益属性的钢铁行业碳排放管理与服务平台对提高钢铁行业“双碳”服务能力具有重要意义，且符合国家“双碳”战略导向。以钢研碳云平台的建设为例，介绍了钢铁行业碳排放管理与服务平台的系统架构及其在碳排放核算管控与产品碳足迹计算方面的应用，并验证了平台应用的可靠性；针对钢铁行业碳排放数据存在的痛点，提出了基于区块链技术建设钢铁行业可信碳排放数据存证管理与服务平台以及3类应用场景开发的设想。     

高炉炼铁工业互联网平台的应用

 随着工业互联网平台技术的不断提升,高炉炼铁领域的数字化和智能化升级势在必行。为了解决高炉炼铁信息自动化体系在数据采集、存储、分析及应用等方面存在的问题,迫切需要构建高炉炼铁工业互联网平台。论述了工业互联网平台的发展现状,针对高炉炼铁领域的数据分析挖掘需求,搭建高炉炼铁工业互联网平台。阐述了平台整体架构中边缘层、基础设施层、平台层和应用层的结构逻辑,通过工业互联网技术实现数据传输、存储、处理、调度、业务建模、数据交互分析、智能应用等多项功能。探讨了基于平台以解决生产实际痛点为出发点的智能应用的建立过程。高炉炼铁工业互联网平台的建立对炼铁工业的转型升级具有重要的现实意义。     

智能布料控制管理系统在高炉槽上料仓中的应用

随着钢铁行业自动化程度的提高,高炉槽上料已经从原来的手动、人工操作转换为自动化、智能化操作,很好地将智能布料控制管理系统应用于生产中。鉴于此,对智能布料控制管理系统的结构、功能等进行具体阐述,并从生产设计的实际出发,简要介绍高炉槽上料仓实施智能布料的应用实例。     

氢冶金工艺技术发展现状及应用

钢铁行业为中国重要的经济支撑行业,也是主要的碳排放行业。氢能在冶金领域的应用是一种环保、高效的钢铁生产技术,是实现低碳发展的重要途经之一。在全面介绍富氢高炉、氢基直接还原、氢基熔融还原工艺的基础上,分析各种工艺在冶金工业的应用情况,并且系统探讨了各工艺的探索及实践。综合各种工艺的优缺点,分析了中国低碳背景下氢冶金的发展趋势。目前中国钢铁行业的生产还是以长流程为主,要实现2035年减排30%的目标,富氢高炉工艺可作为现阶段工艺技术改进的首选方向。但是富氢高炉工艺实现碳减排的能力比较有限,碳减排幅度为10%～20%,无法满足未来碳中和的目标。相比于富氢高炉工艺,氢基直接还原铁工艺的碳减排可达到50%以上,因此,氢基直接还原工艺可作为未来发展的主要路线。氢基熔融还原也有较好的碳减排效果,且生产出的高纯铸造生铁可用于高端铸件领域,但是目前对其研究不够充分,还处于基础研究阶段,与大规模的工业化生产还有较大的差距。氢冶金作为钢铁行业低碳绿色发展的重要途径,中国起步较晚且还面临基础研究薄弱、短期成本高等问题,随着绿氢产业的发展,绿色氢冶金将是未来钢铁行业绿色发展的重要方向。     

宽幅带钢冷轧智能化工艺诊断系统

随着大数据技术在全球范围内的广泛应用,各行各业都发生了深刻而重大的变革,钢铁行业也逐渐融入新的智能化发展理念,获得了新的动能。将机理模型与大数据分析方法相结合,可以解决很多以往难以解决的现场问题,开启新的研究路径。围绕宽幅带钢冷轧生产过程中常见的断带、跑偏、打滑等工艺与质量问题,基于鞍钢冷轧2130产线的酸轧、连退机组,设计并开发了一套宽幅带钢冷轧智能化工艺诊断系统。该系统基于专家知识以及高效的大数据分析方法,通过深入分析生产过程数据,挖掘原料、设备、生产和工艺对生产稳定性与产品质量的影响规律,进一步分析了潜在的生产效率与工艺质量相关问题,为生产线提质、增效、降本创造了有力的技术支撑,为冷轧产线实现“智能工厂”提供必要条件。系统实施与应用后,成功并大幅度提高了产线的生产效率与产品质量,为企业带来了显著的经济效益。研究成果在推动钢铁行业智能化发展、实现生产过程优化和提高产品质量等方面具有实际价值。     

高炉炼铁智能化的研究现状与展望

在环保与去产能化的双重影响下，中国钢铁开始向高质、智能、绿色的生产模式转变，传统的高能耗、高污染的高炉冶炼理念已不再适用于“十四五”规划的发展方向。随着大数据与人工智能技术的兴起，新一代钢铁工业在智能制造的推动下向着绿色制造迈进，通过分析钢铁企业多年积累的数据而建立各种预测模型已成为一种大趋势。本文首先以高炉智能化转型作为研究背景，通过由简入繁的方式介绍了当前高炉冶炼指标预测模型及冶炼过程监测系统。然后，分析了数据处理与专家决策优化策略的重要性，并简要阐述了当前各企业高炉大数据云平台的搭建情况。最后，对高炉智能化转型作出了相应的结论与展望。     

钢铁行业智能制造现状及发展途径

智能制造既是钢铁行业转型升级的需要,又是钢铁行业高质量发展的保障。本文结合钢铁行业智能制造现状,提出钢铁行业智能制造发展过程中存在的问题,并指出建立完善的钢铁行业智能制造标准体系,加强智能制造基础建设推进工业互联网发展应用,建设融入钢铁全流程的智能制造平台,建设钢铁行业智能制造公共服务平台、推进产业协同应用是助力钢铁行业智能化、数字化、绿色化水平提升,推动钢铁行业实现智能转型与升级的重要途径。     

基于大数据的智能化烧结技术研究进展

烧结是高炉炼铁过程的主要工序之一，利用大数据智能化技术有望解决烧结配矿原料条件复杂、配矿约束失真、配矿模型寻优困难、烧结过程参数预测模型精度低、产线适应性不强、烧结状态质量表征困难等传统难题。目前部分钢铁企业已经建立了包括烧结过程数据的炼铁数据平台，实现了烧结过程数据的采集存储与初步处理；现有配矿模型的约束设置与现场条件吻合度有所提升，通过数据分析与智能算法加快了配矿模型的寻优速度与精度；通过不同方法构建的烧结状态质量关键参数智能预测模型，在测试集上的预测效果良好；烧结过程综合评价与优化也进行了探索并取得了一定成效。基于现有研究进展，对烧结全链条数据治理、机理与数据融合的烧结智能配矿、烧结全产线关键参数自更新预测、数据与经验协同的烧结过程自适应综合评价体系构建与优化等智能化烧结技术的研究与应用方向进行了展望。需要针对烧结数据存在的问题开展模块化治理，消除参数间时滞性并构建参数动态关联规则库；进一步开发机理数据深度融合且适应产线条件的烧结智能配矿模型，并结合高炉使用效果对烧结智能配矿进行深度优化；结合产线自身数据特点与现场操作人员需求，全面选择烧结过程预测目标参数，并根据目标参数的数据频...     

炼铁厂高炉碳平衡计算结果分析

针对1750高炉的高燃料消耗现状,通过高炉高温区热平衡和碳氧平衡结合的方法,细化高炉内碳分配情况,找出操作改进的方向。分析表明:1 750高炉煤粉燃烧不充分,高炉操作有较大潜力。     

酒钢研制成功高炉冶炼自动化测温系统

该系统已于近日通过有关技术鉴定。此项技术研制成功在国内钢铁行业尚属首次。以往 ,酒钢炼铁高炉内部冶炼温度的测量 ,一直采用人工观察和间接数据计算的原始落后手段。因而 ,存在着测温精度不高、速度缓慢等制约冶炼质量的棘手问题。现在 ,这种新型测温系统采用红外技术和计算机数据处理 ,可以实现高炉内部各主要部位的温度自动测量。据悉 ,这种测温系统可排除高炉现场环境对测温的干扰 ,能准确、及时提供高炉内部温度的科学数据 ,对高炉冶炼实现自动化具有十分重要的意义。他们同时开发的新技术产品还有“炼钢过程温度自动测量系统”。目…     

板带轧制过程中的智能化关键技术

通过智能化关键技术实现多工序、全流程板带产品质量提升和生产过程优化,解决由于工序界面和工况复杂性导致的产品质量和生产效率问题,是板带轧制智能化的未来发展方向。在智能化系统构建中要开发以下智能化关键技术,首先要基于CPS架构建立多工序协调优化系统,实现轧制过程多工序协调优化与质量精准控制;其次,面向定制化生产的智能优化决策与动态排程技术,提高生产效率;第三,基于产品全流程质量在线监控、诊断与优化技术,打通制备全流程质量信息流,实现产品质量异常追溯和关键质量参数在制备全流程的优化;最后,开发轧制过程性能一体化智能控制技术,通过轧制过程温控-变形耦合-性能匹配控制,形成智能化组织性能预测、动态快速设计及钢种归并技术。     

板带轧制过程中的智能化关键技术

通过智能化关键技术实现多工序、全流程板带产品质量提升和生产过程优化，解决由于工序界面和工况复杂性导致的产品质量和生产效率问题，是板带轧制智能化的未来发展方向。在智能化系统构建中要开发以下智能化关键技术，首先要基于CPS架构建立多工序协调优化系统，实现轧制过程多工序协调优化与质量精准控制；其次，面向定制化生产的智能优化决策与动态排程技术，提高生产效率；第三，基于产品全流程质量在线监控、诊断与优化技术，打通制备全流程质量信息流，实现产品质量异常追溯和关键质量参数在制备全流程的优化；最后，开发轧制过程性能一体化智能控制技术，通过轧制过程温控- 变形耦合- 性能匹配控制，形成智能化组织性能预测、动态快速设计及钢种归并技术。     

大数据赋能高炉炼铁智能应用

大数据是具有获取、存储、整理、分析数据等功能的合集,大数据分析挖掘数据规律能够帮助企业制定科学的发展战略,推动产业发展创新驱动模式。本文探讨了大数据对于企业发展信息化、数字化的推动作用,指出了发展大数据分析技术融入高炉炼铁生产应用的时代需求,简要概述了大数据分析技术的重心和应用于高炉炼铁的分析挖掘流程,剖析了大数据分析在高炉炼铁中的应用价值。在炼铁智能平台构建、高炉炉温预测、高炉铁水质量预测、高炉炉缸侵蚀判断方面,阐述了大数据在高炉炼铁中的多项应用。展望了大数据赋能后高炉炼铁在炼铁大数据分析模式、炼铁数据仓库融合架构、算法与炼铁智能控制结合、炼铁数据资源平台化、炼铁工业互联网的发展趋势。通过先进的大数据信息技术与高炉炼铁产业深度融合,高炉炼铁行业将朝着智能化、绿色化、数字化、一体化的发展方向实现新突破。