隨著數(shù)字中國(guó)戰(zhàn)略的持續(xù)推進(jìn)，人工智能與實(shí)體經(jīng)濟(jì)深度融合正逐步成為產(chǎn)業(yè)發(fā)展的主旋律。鋼鐵行業(yè)作為高能耗、高排放的代表產(chǎn)業(yè)，正面臨從傳統(tǒng)制造向智能制造和綠色制造轉(zhuǎn)型的關(guān)鍵節(jié)點(diǎn)。煉鐵系統(tǒng)作為鋼鐵全流程中能耗最高、碳排最多的核心環(huán)節(jié)，占據(jù)總能耗與成本的70%以上，是推動(dòng)行業(yè)低碳轉(zhuǎn)型的關(guān)鍵突破口。

然而，傳統(tǒng)的降碳路徑多依賴于原料優(yōu)化和設(shè)備升級(jí)，雖然具備一定成效，但其投入成本高、邊際收益遞減。在原有工藝設(shè)備和原料體系難以發(fā)生根本性變革的現(xiàn)實(shí)背景下，智能化技術(shù)因其可在現(xiàn)有基礎(chǔ)上深度賦能、提升生產(chǎn)穩(wěn)定性、突破系統(tǒng)黑箱、促進(jìn)多工序協(xié)同優(yōu)化，成為煉鐵降碳的有效路徑。本項(xiàng)目正是在這一產(chǎn)業(yè)背景和技術(shù)趨勢(shì)下提出，致力于破解煉鐵過(guò)程中原料波動(dòng)性強(qiáng)、系統(tǒng)感知不清、工序耦合復(fù)雜、能源調(diào)度粗放等關(guān)鍵問(wèn)題，構(gòu)建以高爐為核心的多工序協(xié)同智能降碳體系。

當(dāng)前煉鐵過(guò)程仍以經(jīng)驗(yàn)控制為主，內(nèi)部狀態(tài)難以實(shí)時(shí)感知，跨工序間存在數(shù)據(jù)壁壘，系統(tǒng)運(yùn)行依賴人工干預(yù)，智能化水平偏低。盡管過(guò)去已嘗試構(gòu)建機(jī)理模型、專家系統(tǒng)及數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)模型等路徑進(jìn)行突破，但因方法割裂、模型適應(yīng)性差等問(wèn)題，難以支撐復(fù)雜煉鐵場(chǎng)景下的智能決策。

本項(xiàng)目聚焦于煉鐵過(guò)程中的系統(tǒng)性問(wèn)題，從根本上突“黑箱”運(yùn)行難題，提出融合數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)、機(jī)理模型與專家知識(shí)的混合智能方法，構(gòu)建智能感知、協(xié)同控制、優(yōu)化決策的鐵前-高爐一體化信息物理系統(tǒng)。通過(guò)建設(shè)“智能平臺(tái)+數(shù)字孿生+混合智能+協(xié)策執(zhí)行”技術(shù)體系，最終實(shí)現(xiàn)多工序耦合優(yōu)化、智能化穩(wěn)定生產(chǎn)碳排精準(zhǔn)削減的核心目標(biāo)。

項(xiàng)目圍繞“感—知—控—優(yōu)”的閉環(huán)邏輯展開(kāi)，構(gòu)建云邊端一體的5G+煉鐵智能平臺(tái)作為基礎(chǔ)支撐，打通煉鐵多工序、跨層級(jí)、全鏈條的數(shù)據(jù)體系。在此基礎(chǔ)上，分別針對(duì)鐵前系統(tǒng)、高爐主體和全流程決策建模開(kāi)展三項(xiàng)關(guān)鍵技術(shù)創(chuàng)新：

建立了面向多工序協(xié)同的“孿生+邊控”一體化智能平臺(tái)實(shí)現(xiàn)煉鐵全流程數(shù)據(jù)采集、異構(gòu)信息融合與集中調(diào)度控制，打通“料場(chǎng)-燒結(jié)-球團(tuán)-高爐-能源”鏈條，提升了跨系統(tǒng)聯(lián)動(dòng)能力，突破了傳統(tǒng)工序分割與信息孤島問(wèn)題，支撐了全流程能效協(xié)同優(yōu)化與降碳目標(biāo)達(dá)成研發(fā)了面向鐵前復(fù)雜原料與裝備的智能感知與調(diào)控技術(shù)，構(gòu)建原料質(zhì)量跟蹤、燒結(jié)狀態(tài)綜合評(píng)價(jià)與球團(tuán)配礦控制等關(guān)鍵模型，建立了多維工藝參數(shù)的實(shí)時(shí)識(shí)別與反饋機(jī)制，顯著提升了原料配置的精準(zhǔn)性與裝備運(yùn)行的穩(wěn)定性，夯實(shí)了高爐順行與穩(wěn)定降碳基礎(chǔ)打造了融合數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)、機(jī)理模型與專家知識(shí)的高爐智能冶煉系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)爐況關(guān)鍵指標(biāo)的精準(zhǔn)預(yù)測(cè)與趨勢(shì)分析，集成專家規(guī)則實(shí)現(xiàn)狀態(tài)識(shí)別、異常預(yù)警與自適應(yīng)調(diào)節(jié)，構(gòu)建可解釋、可遷移的混合智能模型體系，推動(dòng)高爐運(yùn)行從經(jīng)驗(yàn)控制邁向智能決策

在總體架構(gòu)上，項(xiàng)目以“混合智能”為核心建模邏輯，確保模型既具備工藝可控性、預(yù)測(cè)準(zhǔn)確性，又具備強(qiáng)解釋性與工業(yè)可用性。通過(guò)構(gòu)建在線命中率超90%的核心模型，支撐整個(gè)系統(tǒng)在動(dòng)態(tài)復(fù)雜工況下的穩(wěn)定運(yùn)行與碳效協(xié)同最優(yōu)。

一體化智能平臺(tái)的構(gòu)建與突破

本項(xiàng)目建設(shè)了云邊端融合的智能平臺(tái)，集成一體化集控中心和超大規(guī)模煉鐵數(shù)據(jù)中心，實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)上云、模型下沉、平臺(tái)統(tǒng)籌的運(yùn)行格局。平臺(tái)重構(gòu)了102個(gè)控制中心的運(yùn)行方式，使管理方式更加高效集中，崗位數(shù)量減少37%。同時(shí)，平臺(tái)構(gòu)建了能源介質(zhì)間的耦合關(guān)系，實(shí)現(xiàn)熱風(fēng)爐煤氣消耗降低8%、低品質(zhì)余熱利用率提高至47%，有效提升了能源利用效率和調(diào)度智能化水平。

鐵前系統(tǒng)的全域感知與智能協(xié)同

鐵前智能化方面，項(xiàng)目突破了原料復(fù)雜性與裝備異構(gòu)性帶來(lái)的挑戰(zhàn)，實(shí)現(xiàn)堆取料裝備的無(wú)人化運(yùn)行，年節(jié)電超646萬(wàn)度，焦比降低公斤。通過(guò)自研的鐵礦石多維智能配礦模型，系統(tǒng)可根據(jù)經(jīng)濟(jì)性指標(biāo)進(jìn)行高效原料配置，使經(jīng)濟(jì)礦用量提升6%，噸鐵成本下降20元。燒結(jié)過(guò)程中，首創(chuàng)燒結(jié)狀態(tài)綜合指數(shù)與智能調(diào)控模型，實(shí)現(xiàn)無(wú)煙煤?jiǎn)魏慕档?/span>公斤、電耗下降度，燒結(jié)穩(wěn)定性提高5%。球團(tuán)系統(tǒng)也建立了在線配礦系統(tǒng)與因果調(diào)控模型，顯著提升了生產(chǎn)穩(wěn)定性與強(qiáng)度控制，噸鐵成本再降低元，系統(tǒng)波動(dòng)明顯減少。

高爐智能冶煉與狀態(tài)感知的深度融合

在高爐環(huán)節(jié)，項(xiàng)目實(shí)現(xiàn)了圖像識(shí)別與數(shù)據(jù)治理的深度應(yīng)用，突破性地實(shí)現(xiàn)對(duì)風(fēng)口、頂煤氣、爐缸等關(guān)鍵區(qū)域的全域感知，提升透視能力40%。通過(guò)治理全鏈條3000余項(xiàng)工藝與運(yùn)行數(shù)據(jù)，建立煉鐵上下游數(shù)據(jù)強(qiáng)耦合鏈條，實(shí)現(xiàn)透氣性和煤氣利用率等關(guān)鍵指標(biāo)的提前預(yù)測(cè)與優(yōu)化，焦比進(jìn)一步降低公斤。

此外，項(xiàng)目融合有限元數(shù)值模擬與機(jī)器學(xué)習(xí)方法，提出爐型爐況關(guān)聯(lián)的全新管理模式，實(shí)現(xiàn)爐缸渣皮動(dòng)態(tài)識(shí)別與冷卻調(diào)控，渣皮穩(wěn)定性提升7%。同時(shí)，構(gòu)建爐缸活躍性指數(shù)和多目標(biāo)智能協(xié)控系統(tǒng)，實(shí)現(xiàn)爐熱穩(wěn)定率提高30%、爐缸活躍性提升10%爐缸狀態(tài)合格率提升12%。項(xiàng)目最終打造了具備評(píng)價(jià)、預(yù)測(cè)、溯因、自愈能力的全工況多維高爐智能系統(tǒng)，整體爐況穩(wěn)定性提升10%，生產(chǎn)效率提升6%

項(xiàng)目在技術(shù)實(shí)現(xiàn)上，實(shí)現(xiàn)煉鐵全流程的智能閉環(huán)控制，開(kāi)發(fā)的以數(shù)字孿生為核心的混合智能信息物理系統(tǒng)，技術(shù)指標(biāo)全面領(lǐng)先：模型在線命中率超過(guò)90%，預(yù)測(cè)提前步長(zhǎng)適配全流程需求；構(gòu)建了全國(guó)領(lǐng)先的高爐智能感知與協(xié)同調(diào)控平臺(tái)；研發(fā)成果共授權(quán)發(fā)明專利60項(xiàng)、發(fā)表高水平論文32篇、出版專著部；三項(xiàng)核心技術(shù)成果均通過(guò)中國(guó)鋼鐵工業(yè)協(xié)會(huì)科技成果評(píng)價(jià)，達(dá)國(guó)際領(lǐng)先水平。

項(xiàng)目成果已在國(guó)內(nèi)十余條生產(chǎn)線落地，具備強(qiáng)示范性與行業(yè)引領(lǐng)價(jià)值。以撫順新鋼鐵為例，通過(guò)智能平臺(tái)全面接管原料、生產(chǎn)、能源、管理等環(huán)節(jié)，實(shí)現(xiàn)多工序協(xié)同優(yōu)化，噸鐵能耗降低46.4公斤標(biāo)煤，碳排放減少140公斤，單位碳減排率達(dá)12.3%，樹(shù)立了智能低碳煉鐵的新標(biāo)桿。

2022年至2024年，項(xiàng)目累計(jì)創(chuàng)效5.16億元，推動(dòng)煉鐵企業(yè)實(shí)現(xiàn)節(jié)能減碳、成本降低、效率提升三位一體的綜合收益，同時(shí)帶動(dòng)人才隊(duì)伍建設(shè)，推動(dòng)形成“煉鐵+大數(shù)據(jù)”的跨界融合人才體系，為中國(guó)冶金工業(yè)的綠色智能轉(zhuǎn)型注入新動(dòng)能。

本項(xiàng)目以高爐為核心，以數(shù)據(jù)為基礎(chǔ)，以智能為引擎，探索出一條數(shù)字孿生驅(qū)動(dòng)混合智能支撐多工序協(xié)同的煉鐵智能降碳新路徑，打破了傳統(tǒng)工藝優(yōu)化的瓶頸，為鋼鐵行業(yè)實(shí)現(xiàn)碳達(dá)峰、碳中和目標(biāo)提供了實(shí)踐范例。

項(xiàng)目團(tuán)隊(duì)將繼續(xù)圍繞智能系統(tǒng)的演進(jìn)升級(jí)、復(fù)雜場(chǎng)景的泛化適應(yīng)以及更多應(yīng)用場(chǎng)景的示范推廣，推動(dòng)高爐智能系統(tǒng)從“能用”邁向“好用”，從“輔助”走向“主導(dǎo)”，不斷加快我國(guó)鋼鐵工業(yè)由高耗向高效、由高碳向低碳的轉(zhuǎn)型進(jìn)程。

聲明：本文系轉(zhuǎn)載自互聯(lián)網(wǎng)，請(qǐng)讀者僅作參考，并自行核實(shí)相關(guān)內(nèi)容。若對(duì)該稿件內(nèi)容有任何疑問(wèn)或質(zhì)疑，請(qǐng)立即與鐵甲網(wǎng)聯(lián)系，本網(wǎng)將迅速給您回應(yīng)并做處理，再次感謝您的閱讀與關(guān)注。