前言
隨著“碳達(dá)峰碳中和目標(biāo)”“十四五規(guī)劃”等政策的推出，我國(guó)鋼鐵行業(yè)正在經(jīng)歷由“高速發(fā)展”到“淘汰落后產(chǎn)能，實(shí)現(xiàn)綠色、智能、可持續(xù)的高質(zhì)量發(fā)展”的變化，同時(shí)還明確了鋼鐵行業(yè)在工藝裝備、鋼種質(zhì)量、綠色發(fā)展、智能制造等方面的發(fā)展目標(biāo)。此外，《關(guān)于促進(jìn)鋼鐵工業(yè)高質(zhì)量發(fā)展的指導(dǎo)意見(jiàn)》中也提到要把增強(qiáng)創(chuàng)新發(fā)展能力作為行業(yè)高質(zhì)量發(fā)展的首要任務(wù)，突出了技術(shù)創(chuàng)新與改革的重要性和核心地位。
為響應(yīng)國(guó)家政策并提高企業(yè)效益，近年來(lái)鋼鐵行業(yè)的兩化融合發(fā)展水平不斷提升，加大數(shù)字智能化的技術(shù)創(chuàng)新與集成力度已成為各鋼鐵企業(yè)轉(zhuǎn)型升級(jí)的主要手段，其中以高爐煉鐵的智能化與預(yù)測(cè)應(yīng)用最為主要。鑒于高爐生產(chǎn)所涉及的工序眾多，其相關(guān)的數(shù)據(jù)存儲(chǔ)量龐大，類(lèi)別繁雜，再加之高爐的動(dòng)態(tài)生產(chǎn)導(dǎo)致數(shù)據(jù)本身存在非線性、波動(dòng)性、滯后性、量綱差距大等特點(diǎn)，大數(shù)據(jù)技術(shù)在高爐煉鐵智能化領(lǐng)域中具有廣泛的發(fā)展前景與應(yīng)用空間。
大數(shù)據(jù)技術(shù)的價(jià)值主要體現(xiàn)在對(duì)數(shù)據(jù)的高吞吐量以及信息處理的迅捷能力等方面，通過(guò)將大數(shù)據(jù)技術(shù)應(yīng)用在高爐工藝產(chǎn)生的海量數(shù)據(jù)中，我們可以挖掘出隱藏在數(shù)據(jù)間的線性、非線性或者潛在規(guī)律，同時(shí)結(jié)合其它數(shù)字信息技術(shù)，例如機(jī)器學(xué)習(xí)、流式數(shù)據(jù)處理等，我們還可開(kāi)發(fā)出相應(yīng)的智能化系統(tǒng)以實(shí)現(xiàn)動(dòng)態(tài)預(yù)測(cè)、實(shí)時(shí)預(yù)警等功能，這些也是目前研究人員和鋼鐵企業(yè)熱切關(guān)注的話題。
因此，實(shí)現(xiàn)高爐智能化有利于高爐各工序之間協(xié)同生產(chǎn)，保證高爐長(zhǎng)期的穩(wěn)定順行，同時(shí)對(duì)產(chǎn)能提升和節(jié)能減排也具有積極的推動(dòng)作用。本文將重點(diǎn)探討大數(shù)據(jù)技術(shù)與高爐煉鐵工藝的深度融合條件及應(yīng)用現(xiàn)狀，并展望其在未來(lái)的發(fā)展前景。通過(guò)對(duì)這一領(lǐng)域的深入研究與探索，期待為高爐煉鐵領(lǐng)域的智能化、高質(zhì)量發(fā)展注入新的活力，推動(dòng)冶金工藝的創(chuàng)新與進(jìn)步，為實(shí)現(xiàn)工業(yè)的轉(zhuǎn)型升級(jí)與可持續(xù)發(fā)展貢獻(xiàn)力量。
一
大數(shù)據(jù)技術(shù)的工業(yè)發(fā)展與應(yīng)用趨勢(shì)
長(zhǎng)期的工程實(shí)踐證明：特定的數(shù)學(xué)模型可以利用足夠多的代表性樣本（數(shù)據(jù)）來(lái)擬合真實(shí)情況，從而求得近似解，以解決實(shí)際問(wèn)題。大數(shù)據(jù)技術(shù)正是基于上述理論，旨在運(yùn)用數(shù)據(jù)感知、數(shù)據(jù)采集、數(shù)據(jù)存儲(chǔ)、數(shù)據(jù)處理、數(shù)據(jù)挖掘、數(shù)據(jù)可視化以及智能評(píng)價(jià)等技術(shù)，從大體量和多類(lèi)型的數(shù)據(jù)中提取潛在的高價(jià)值信息。工業(yè)大數(shù)據(jù)被定義為以智能制造模式為宗旨，圍繞流程內(nèi)的多環(huán)節(jié)數(shù)據(jù)而采用的一系列技術(shù)總稱。
隨著大數(shù)據(jù)，云計(jì)算、物聯(lián)網(wǎng)等技術(shù)不斷發(fā)展，鋼鐵工業(yè)領(lǐng)域已催生出適用于各種功能模塊的人工智能模型。在冶金學(xué)者的共同努力下，工業(yè)大數(shù)據(jù)技術(shù)的應(yīng)用水平持續(xù)提升，其應(yīng)用場(chǎng)景也逐步向多元化的方向發(fā)展。目前，大數(shù)據(jù)技術(shù)在工業(yè)領(lǐng)域的發(fā)展和應(yīng)用主要呈現(xiàn)出如下趨勢(shì)：
1）智能制造驅(qū)動(dòng)：大數(shù)據(jù)技術(shù)在工業(yè)生產(chǎn)中的應(yīng)用將逐漸向智能制造方向演進(jìn)。通過(guò)數(shù)據(jù)采集、分析和智能決策，實(shí)現(xiàn)生產(chǎn)過(guò)程的智能化、自動(dòng)化和柔性化，提高生產(chǎn)效率和產(chǎn)品質(zhì)量。
2）工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)融合：通過(guò)工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)，將實(shí)現(xiàn)設(shè)備、產(chǎn)品和人員之間的信息共享和實(shí)時(shí)交互，推動(dòng)整個(gè)產(chǎn)業(yè)鏈的協(xié)同運(yùn)作和智能化升級(jí)。
3）數(shù)據(jù)安全與隱私保護(hù)：隨著數(shù)據(jù)規(guī)模的不斷增大，數(shù)據(jù)安全和隱私保護(hù)成為工業(yè)大數(shù)據(jù)發(fā)展過(guò)程中的重要挑戰(zhàn)，加強(qiáng)數(shù)據(jù)安全技術(shù)研發(fā)和隱私保護(hù)政策制定，是確保大數(shù)據(jù)技術(shù)健康發(fā)展的關(guān)鍵。
4）邊緣計(jì)算應(yīng)用：工業(yè)大數(shù)據(jù)的應(yīng)用場(chǎng)景將逐步從中心化向邊緣化轉(zhuǎn)變。通過(guò)在生產(chǎn)現(xiàn)場(chǎng)、設(shè)備端和終端節(jié)點(diǎn)上部署邊緣計(jì)算設(shè)備，實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)的實(shí)時(shí)處理和分析，能夠顯著提高數(shù)據(jù)傳輸?shù)捻憫?yīng)速度和決策效率。
5）生態(tài)合作與創(chuàng)新：大數(shù)據(jù)技術(shù)的發(fā)展離不開(kāi)產(chǎn)業(yè)生態(tài)合作和創(chuàng)新驅(qū)動(dòng)。鋼鐵行業(yè)上下游企業(yè)之間的合作將更加緊密，形成產(chǎn)業(yè)生態(tài)圈，共同推動(dòng)技術(shù)創(chuàng)新和應(yīng)用落地。同時(shí)，政府、企業(yè)和科研機(jī)構(gòu)之間的合作也將得到進(jìn)一步加強(qiáng)，共同推動(dòng)大數(shù)據(jù)技術(shù)的發(fā)展和應(yīng)用。
二
高爐煉鐵工藝應(yīng)用大數(shù)據(jù)技術(shù)的條件
目前，高爐系統(tǒng)的CO2排放量占整體工業(yè)排放量的11.8%，能耗占7%，其工藝流程長(zhǎng)，工序復(fù)雜，影響因素眾多，同時(shí)長(zhǎng)期處在高溫、高壓，液、氣、固三相相互作用的條件下。故而，高爐冶煉不僅涉及復(fù)雜的反應(yīng)過(guò)程，還是典型的“黑箱”模型，爐內(nèi)的物理、化學(xué)變化規(guī)律難以描述。據(jù)現(xiàn)有數(shù)據(jù)，傳統(tǒng)高爐的各項(xiàng)技術(shù)指標(biāo)幾乎已接近極限值。因此，從高爐本身的技術(shù)角度出發(fā)，我國(guó)高爐煉鐵的工藝技術(shù)水平提升已達(dá)瓶頸期，進(jìn)一步的節(jié)能降耗空間有限。此外，由于高爐快節(jié)奏的強(qiáng)化冶煉不斷推進(jìn)，高爐爐況的頻繁波動(dòng)已成為常態(tài)，很難在保持上述技術(shù)指標(biāo)的條件下達(dá)到長(zhǎng)期的穩(wěn)定生產(chǎn)。
面臨上述問(wèn)題，大多數(shù)鋼鐵企業(yè)為了維持高爐的順行只能被迫降低各項(xiàng)技術(shù)與經(jīng)濟(jì)指標(biāo)。此刻，傳統(tǒng)技術(shù)已難以滿足鋼鐵工業(yè)的發(fā)展需求，而大數(shù)據(jù)技術(shù)卻為解決上述問(wèn)題帶來(lái)了新的曙光，隨著工業(yè)大數(shù)據(jù)技術(shù)的快速發(fā)展，將大數(shù)據(jù)技術(shù)與冶金工業(yè)相結(jié)合，推動(dòng)傳統(tǒng)高爐煉鐵工藝向智能化、數(shù)字化的方向發(fā)展已經(jīng)成為目前鋼鐵企業(yè)轉(zhuǎn)型升級(jí)、節(jié)能減排的重要手段。
鋼鐵企業(yè)的歷史生產(chǎn)數(shù)據(jù)浩瀚如煙，實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)的體量巨大，且具有動(dòng)態(tài)性、時(shí)變性、不確定性等特點(diǎn)，難于利用。雖然目前還沒(méi)有一種切實(shí)的方法來(lái)擬合高爐內(nèi)部具體的反應(yīng)過(guò)程，但其擁有的海量數(shù)據(jù)資源也為大數(shù)據(jù)技術(shù)的高效應(yīng)用提供了基礎(chǔ)。對(duì)高爐煉鐵系統(tǒng)積累的數(shù)據(jù)集深度解析，挖掘原料成分、高爐運(yùn)行參數(shù)、操作制度、生鐵質(zhì)量之間的邏輯關(guān)系，結(jié)合大數(shù)據(jù)技術(shù)、機(jī)器學(xué)習(xí)算法和煉鐵理論來(lái)建立適用不同場(chǎng)景下的高爐煉鐵控制與調(diào)控模型有助于高度擬合高爐各設(shè)備參數(shù)之間的關(guān)聯(lián)性，為高爐的長(zhǎng)久順行和產(chǎn)能調(diào)控提供技術(shù)保障。
但是，將大數(shù)據(jù)技術(shù)應(yīng)用于高爐煉鐵領(lǐng)域中仍存在一些問(wèn)題亟待解決：
1）數(shù)據(jù)采集信息的孤島問(wèn)題嚴(yán)重：高爐工藝組成龐大，各工序往往建有單獨(dú)的數(shù)據(jù)收集系統(tǒng)，缺乏有效的相互溝通及數(shù)據(jù)共享，造成上下游數(shù)據(jù)孤島問(wèn)題嚴(yán)重。
2）數(shù)據(jù)質(zhì)量和存儲(chǔ)技術(shù)面臨巨大挑戰(zhàn)：由于數(shù)采、設(shè)備、人為等的影響，數(shù)據(jù)質(zhì)量存在錯(cuò)誤、缺失等許多問(wèn)題。傳統(tǒng)數(shù)據(jù)庫(kù)和文件管理方式已難以對(duì)海量的生產(chǎn)數(shù)據(jù)進(jìn)行有效保存、查詢與計(jì)算。
3）功能全面、準(zhǔn)確的數(shù)學(xué)模型有待開(kāi)發(fā)：高爐煉鐵的大數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)單一，針對(duì)特定需求的功能全面、計(jì)算準(zhǔn)確的數(shù)學(xué)模型有待開(kāi)發(fā)。
4）專家經(jīng)驗(yàn)的融入尚不深入：鑒于高爐生產(chǎn)的隨機(jī)性和動(dòng)態(tài)性等特點(diǎn)，使得任何智能程度的機(jī)器模型都無(wú)法完全取代人類(lèi)，目前高爐控制嚴(yán)重依賴現(xiàn)場(chǎng)專家的經(jīng)驗(yàn)。因此，將專家經(jīng)驗(yàn)量化，植入現(xiàn)有高爐大數(shù)據(jù)系統(tǒng)中是實(shí)現(xiàn)高爐閉環(huán)式生產(chǎn)的必要條件。
5）數(shù)據(jù)價(jià)值尚未得到充分挖掘：大部分鋼鐵企業(yè)并沒(méi)有對(duì)海量數(shù)據(jù)進(jìn)行深度挖掘，數(shù)據(jù)的重要價(jià)值未得到充分利用，造成巨大的經(jīng)濟(jì)效益流失。
在鋼鐵冶金、計(jì)算機(jī)、數(shù)理統(tǒng)計(jì)等多學(xué)科知識(shí)的交叉融合驅(qū)動(dòng)下，我們可以從多源數(shù)據(jù)的高效采集與傳輸、高價(jià)值衍生參數(shù)的狀態(tài)感知與多維分析、智能決策的精準(zhǔn)化推送和多序列數(shù)據(jù)的行為模式識(shí)別與智能推薦四個(gè)維度開(kāi)展研究，運(yùn)用知識(shí)圖譜、參數(shù)網(wǎng)絡(luò)、分布式存儲(chǔ)等新型信息管理與檢索技術(shù)實(shí)現(xiàn)大數(shù)據(jù)技術(shù)在高爐煉鐵領(lǐng)域中的縱深切入與橫向發(fā)展。另一方面，探索如何將語(yǔ)義化的專家經(jīng)驗(yàn)轉(zhuǎn)換為數(shù)值型的編碼矩陣，以確保高爐調(diào)控決策的智能化、精準(zhǔn)化推送，為現(xiàn)場(chǎng)生產(chǎn)提供指導(dǎo)。
綜上所述，基于現(xiàn)有的技術(shù)條件與功能需求，大數(shù)據(jù)技術(shù)與高爐煉鐵工藝的融合發(fā)展目標(biāo)應(yīng)該以構(gòu)建一套符合高爐煉鐵理論、融合專家經(jīng)驗(yàn)、基于數(shù)據(jù)雙向自流動(dòng)的高爐智能化閉環(huán)監(jiān)測(cè)與控制系統(tǒng)為主，重點(diǎn)解決生產(chǎn)服務(wù)過(guò)程中的復(fù)雜性和不確定性問(wèn)題，以提高生產(chǎn)效率，實(shí)現(xiàn)智能、高產(chǎn)、低成本的生產(chǎn)目標(biāo)。
三
大數(shù)據(jù)技術(shù)與高爐煉鐵工藝的深度融合
自2020年以來(lái)，鋼鐵行業(yè)的生產(chǎn)開(kāi)始進(jìn)入低迷狀態(tài)，各大鋼鐵企業(yè)最關(guān)心的事情變成維持爐況的穩(wěn)定順行和優(yōu)化技術(shù)經(jīng)濟(jì)指標(biāo)，最終達(dá)到降低成本的目的。近年來(lái)，華北理工大學(xué)與河鋼集團(tuán)承鋼公司緊密合作，以鐵前工序?yàn)橹饕獙?duì)象，針對(duì)前述提及的數(shù)據(jù)采集與存儲(chǔ)、專家經(jīng)驗(yàn)的融入以及數(shù)學(xué)模型開(kāi)發(fā)等問(wèn)題，圍繞 “大數(shù)據(jù)平臺(tái)的建設(shè)”、“數(shù)據(jù)的標(biāo)準(zhǔn)化處理方法”、“關(guān)鍵參數(shù)的監(jiān)測(cè)預(yù)警系統(tǒng)”、“鐵前工序運(yùn)行狀態(tài)的評(píng)價(jià)”和“爐況波動(dòng)預(yù)警與智能調(diào)控模型”五個(gè)方面積極開(kāi)展研究。
現(xiàn)已完成驗(yàn)收并上線運(yùn)行的項(xiàng)目包括：高爐煉鐵大數(shù)據(jù)平臺(tái)、燒結(jié)終點(diǎn)狀態(tài)預(yù)報(bào)系統(tǒng)、高爐綜合運(yùn)行狀態(tài)評(píng)估系統(tǒng)、鐵水釩含量預(yù)測(cè)與決策系統(tǒng)、釩鈦高爐爐缸工作評(píng)價(jià)系統(tǒng)、高爐爐墻粘結(jié)異常狀態(tài)智能診斷系統(tǒng)、高爐懸料異常狀態(tài)智能診斷系統(tǒng)、高爐爐溫智能預(yù)測(cè)系統(tǒng)和煤氣流分布狀態(tài)智能識(shí)別模型等，取得了顯著效果。其中，高爐煉鐵大數(shù)據(jù)平臺(tái)的搭建是大數(shù)據(jù)技術(shù)與高爐煉鐵工藝深度融合的前提條件。以數(shù)據(jù)傳輸、存儲(chǔ)、調(diào)度、建模、交互分析等多重服務(wù)為設(shè)計(jì)原則，所采用的平臺(tái)架構(gòu)見(jiàn)圖1。
在平臺(tái)搭建完成后，接入數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化的處理模塊以保證其結(jié)構(gòu)性與高質(zhì)量，包括數(shù)據(jù)標(biāo)簽的補(bǔ)全、缺失值填充、異常值處理、歸一化等環(huán)節(jié)。隨后，針對(duì)特定的功能需求，采用相關(guān)性分析、理論驗(yàn)證等方法研究工藝參數(shù)集與目標(biāo)變量的影響關(guān)系，構(gòu)造特征向量后輸入模型。當(dāng)模型訓(xùn)練完成后，在SaaS層實(shí)現(xiàn)功能移植與應(yīng)用部署。以下將圍繞三個(gè)典型的高爐大數(shù)據(jù)應(yīng)用展開(kāi)介紹：
1）高爐綜合運(yùn)行狀態(tài)評(píng)估系統(tǒng)。
高爐運(yùn)行狀態(tài)的評(píng)價(jià)與控制是實(shí)現(xiàn)高爐智能煉鐵的關(guān)鍵技術(shù)之一，目前涉足該領(lǐng)域的研究較少。本課題以集成數(shù)據(jù)挖掘與分析、智能優(yōu)化與控制為一體的大數(shù)據(jù)技術(shù)為手段進(jìn)行系統(tǒng)開(kāi)發(fā)。首先，應(yīng)用大數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)、工藝?yán)碚摵蛯＜疑a(chǎn)經(jīng)驗(yàn)，研究了高爐生產(chǎn)數(shù)據(jù)與鐵水產(chǎn)量、質(zhì)量以及燃料比之間的關(guān)系，并建立了高爐運(yùn)行情況的綜合評(píng)價(jià)和優(yōu)化體系。其次，開(kāi)發(fā)了高爐運(yùn)行情況的綜合打分評(píng)價(jià)系統(tǒng)，如圖2所示。該系統(tǒng)可以根據(jù)實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)的運(yùn)轉(zhuǎn)情況對(duì)當(dāng)前高爐的運(yùn)行狀態(tài)定量評(píng)分，同時(shí)給出當(dāng)前波動(dòng)參數(shù)的調(diào)整方向。最后，在經(jīng)過(guò)上線測(cè)試與調(diào)整優(yōu)化后，系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)了高爐運(yùn)行的智能優(yōu)化調(diào)整，為高爐智能化冶煉的應(yīng)用提供了寶貴的經(jīng)驗(yàn)和成功的應(yīng)用范例。
系統(tǒng)于2020年8月正式部署上線，迄今為止運(yùn)行情況良好，能夠準(zhǔn)確捕捉高爐運(yùn)行狀態(tài)的變化趨勢(shì)，評(píng)價(jià)結(jié)果與現(xiàn)場(chǎng)實(shí)際情況相符，滿足項(xiàng)目設(shè)計(jì)預(yù)期。
2）鐵水釩含量預(yù)測(cè)與決策系統(tǒng)。
提高釩收得率的同時(shí)保證高爐高產(chǎn)、順行是承鋼釩鈦高爐冶煉的目的和關(guān)鍵技術(shù)之一，利用傳統(tǒng)技術(shù)已很難實(shí)現(xiàn)突破和創(chuàng)新。以大數(shù)據(jù)和智能控制技術(shù)為基礎(chǔ)，課題組搭建了鐵水含釩量的預(yù)測(cè)與決策系統(tǒng)，實(shí)現(xiàn)了對(duì)鐵水含釩量的精準(zhǔn)預(yù)測(cè)，并以此為依據(jù)確定了最佳鐵水含釩量與釩收得率的冶煉條件，給出調(diào)控建議，更好指導(dǎo)現(xiàn)場(chǎng)生產(chǎn)，如圖3所示。
基于釩冶煉歷史數(shù)據(jù)，通過(guò)挖掘關(guān)鍵指標(biāo)與鐵水含釩量的相關(guān)性以確定顯著性變量。然后建立高爐鐵水含釩量監(jiān)測(cè)和鐵水最佳含釩量預(yù)測(cè)算法，調(diào)整超參數(shù)訓(xùn)練模型。最后，模型在±5%的誤差范圍內(nèi)達(dá)到95.3%的預(yù)測(cè)準(zhǔn)確率，突破了傳統(tǒng)鐵水含釩量預(yù)測(cè)的主觀性和不確定性。該系統(tǒng)于2022年7月完成優(yōu)化調(diào)整，并在現(xiàn)場(chǎng)正式應(yīng)用，迄今為止運(yùn)行情況良好。通過(guò)采用最佳含釩量的操作調(diào)整方案，有效地提高了鐵水的最終含釩量。系統(tǒng)的應(yīng)用對(duì)高爐提升并保持鐵水最佳含釩量的技術(shù)方面具有積極效果，為承鋼釩鈦公司實(shí)現(xiàn)效益最大化提供了強(qiáng)有力的技術(shù)支持。
3）釩鈦高爐的爐缸工作評(píng)價(jià)系統(tǒng)。
高爐爐內(nèi)，尤其是爐缸區(qū)域的物化反應(yīng)十分復(fù)雜，黑箱操作基本是高爐操作的唯一手段，嚴(yán)重制約了高爐的技術(shù)進(jìn)步和智能化發(fā)展。具有數(shù)據(jù)挖掘、預(yù)測(cè)分析、智能控制功能的大數(shù)據(jù)技術(shù)和專家經(jīng)驗(yàn)相融合為實(shí)現(xiàn)爐缸工作狀態(tài)可視化提供了關(guān)鍵技術(shù)手段。首先利用數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)技術(shù)，結(jié)合煉鐵工藝和專家經(jīng)驗(yàn)，建立了具有煉鐵專業(yè)特點(diǎn)的爐缸數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)。然后，通過(guò)相關(guān)性分析、因果分析技術(shù)和煉鐵經(jīng)驗(yàn)相融合，深度挖掘高爐生產(chǎn)參數(shù)與爐缸工作狀態(tài)的影響規(guī)律。最后，通過(guò)搭建人工智能模型，采用智能評(píng)估和監(jiān)測(cè)技術(shù)建立了爐缸工作評(píng)價(jià)系統(tǒng)，實(shí)現(xiàn)了高爐爐缸活躍度的智能預(yù)報(bào)，達(dá)到對(duì)爐缸工作狀態(tài)的可視化監(jiān)測(cè)。系統(tǒng)界面如圖4所示。
該系統(tǒng)2021年9月被成功部署上線，能夠?qū)崿F(xiàn)對(duì)爐缸部位的實(shí)時(shí)分析和預(yù)報(bào)，具體涵蓋四個(gè)模塊，分別為爐缸侵蝕分析、爐缸活躍度預(yù)測(cè)、爐墻可視化和爐缸溫度監(jiān)測(cè)，準(zhǔn)確捕捉高爐爐缸運(yùn)行狀態(tài)趨勢(shì)，滿足項(xiàng)目設(shè)計(jì)預(yù)期。自2022年開(kāi)爐并結(jié)合系統(tǒng)指導(dǎo)，目標(biāo)高爐的爐缸活躍性呈現(xiàn)穩(wěn)步上升的趨勢(shì)。此外，同年7月由于爐況變化導(dǎo)致的爐缸活躍度波動(dòng)事故，也在系統(tǒng)的指導(dǎo)下實(shí)現(xiàn)了高爐的快速恢復(fù)。
四
高爐煉鐵應(yīng)用大數(shù)據(jù)技術(shù)的未來(lái)發(fā)展
隨著大數(shù)據(jù)技術(shù)的崛起和智能制造理念的普及，高爐煉鐵應(yīng)用大數(shù)據(jù)技術(shù)的未來(lái)發(fā)展備受關(guān)注。大數(shù)據(jù)技術(shù)的引入為高爐煉鐵工藝帶來(lái)了全新的發(fā)展機(jī)遇，使其從傳統(tǒng)的經(jīng)驗(yàn)性生產(chǎn)模式向數(shù)字化、智能化轉(zhuǎn)型邁出了關(guān)鍵一步，在未來(lái)，大數(shù)據(jù)技術(shù)的發(fā)展將主要圍繞以下幾方面展開(kāi)：
1）數(shù)據(jù)應(yīng)用方面：高爐煉鐵工藝將更加依賴于數(shù)據(jù)技術(shù)的應(yīng)用，并逐步實(shí)現(xiàn)對(duì)生產(chǎn)過(guò)程的精細(xì)化監(jiān)控與優(yōu)化。同時(shí)也將進(jìn)一步覆蓋對(duì)原材料、能源和生產(chǎn)設(shè)備的智能管理面，以降低生產(chǎn)成本，提高企業(yè)的核心競(jìng)爭(zhēng)力。
2）智能化生產(chǎn)方面：通過(guò)在生產(chǎn)過(guò)程中引入智能感知、自動(dòng)控制和智能決策等技術(shù)，根據(jù)實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)和預(yù)測(cè)模型自動(dòng)調(diào)整生產(chǎn)參數(shù)，優(yōu)化生產(chǎn)流程，最終實(shí)現(xiàn)智能化式的閉環(huán)生產(chǎn)模式。
3）綠色低碳方面：隨著綠色技術(shù)的應(yīng)用和社會(huì)環(huán)保意識(shí)的提高，采用先進(jìn)的環(huán)保設(shè)備和清潔生產(chǎn)技術(shù)將成為主流，以實(shí)現(xiàn)高爐的長(zhǎng)期綠色可持續(xù)發(fā)展。
高爐煉鐵高質(zhì)量發(fā)展轉(zhuǎn)型的重點(diǎn)在于如何從經(jīng)驗(yàn)性煉鐵向數(shù)字化、模型化、網(wǎng)絡(luò)化、智能化、標(biāo)準(zhǔn)化轉(zhuǎn)變。因此，我們將在大數(shù)據(jù)與高爐煉鐵的深度融合領(lǐng)域繼續(xù)發(fā)力，全方面地?cái)U(kuò)展工作內(nèi)容，如圖5所示，以保證鐵前環(huán)節(jié)各工序的協(xié)同轉(zhuǎn)型與升級(jí)，進(jìn)一步推動(dòng)高爐煉鐵的智能化進(jìn)程。
五
結(jié)論
1）智能化轉(zhuǎn)型是高爐煉鐵工藝未來(lái)發(fā)展的主要方向，必須堅(jiān)持以智能化為主線，構(gòu)建完善的智能制造標(biāo)準(zhǔn)體系，實(shí)現(xiàn)冶煉質(zhì)量和體系的全面提升，促進(jìn)鋼鐵行業(yè)在新時(shí)代的健康可持續(xù)發(fā)展。
2）智能化生產(chǎn)是高爐轉(zhuǎn)型升級(jí)的現(xiàn)實(shí)需求，各鋼鐵企業(yè)應(yīng)將智能化技術(shù)轉(zhuǎn)化為驅(qū)動(dòng)高爐冶煉可持續(xù)發(fā)展的重要?jiǎng)恿?，通過(guò)建設(shè)智能化煉鐵平臺(tái)并利用數(shù)據(jù)模型驅(qū)動(dòng)生產(chǎn)，實(shí)現(xiàn)提質(zhì)增效的目標(biāo)。
3）課題組針對(duì)大數(shù)據(jù)技術(shù)在高爐煉鐵領(lǐng)域的應(yīng)用研究已經(jīng)取得了初步成效。未來(lái)將持續(xù)關(guān)注大數(shù)據(jù)技術(shù)與鐵前全工序的深度融合，推動(dòng)高爐煉鐵工藝向智慧化轉(zhuǎn)型，構(gòu)建符合新時(shí)代要求的高爐煉鐵工廠。
（劉小杰 靳亞濤 李宏揚(yáng) 李紅瑋 李欣 段一凡）
