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高炉智能优化系统综述与展望

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高炉智能优化系统综述与展望

刘然^1,2，高子扬¹，李宏扬¹，刘小杰¹，吕庆¹，陈树军³

(1. 华北理工大学冶金与能源学院，河北唐山 063210；2.华北理工大学钢铁碳中和学院，河北唐山 063210;3. 河钢集团承德钒钛有限公司，河北承德 067000)

摘要

钢铁行业是国民经济的重要基础产业，是推进中国式现代化的重要支撑，也是实现“碳达峰”“碳中和”目标的重要领域和责任主体。钢铁行业未来的发展方向是绿色化、低碳化、智能化、高质化，随着大数据时代的到来，钢铁行业生产的智能化转型迫在眉睫。高炉作为现代主流冶金工艺中的关键设备，其能否稳定运行和产生良好的生产效益关系到整个钢铁企业的经济效益。传统高炉冶炼存在能耗和污染高、自动化程度不高等问题，国内针对高炉智能优化系统已经有了越来越多的研究和应用，但是仍有改进的空间。首先，从配矿、布料、喷煤、铁水质量预测4个生产状态出发，分析了众多智能优化系统的应用及存在的问题；其次，指出了现阶段高炉智能优化系统整体在数据质量、算法选择、系统集成等方面存在的问题；最后，探讨了高炉智能优化系统的应用前景，并针对上述问题总结了高炉智能优化系统的改进与发展方向。

关键词

钢铁；高炉；智能化转型；系统优化；人工智能

引言

随着新信息技术的发展，大数据技术和人工智能加速了工业制造，二者已成为推动全球技术革命和工业转型的关键技术。如何以科技创新和发展方式转变推动钢铁产业低碳化、智能化发展，一直是业界关注的重要课题。国家有关部门发布的《关于促进钢铁工业高质量发展的指导意见》明确提出，钢铁工业应“大力发展智能制造，构建钢铁行业智能制造标准体系”。高炉是冶金行业中重要的冶炼设备，对生产效率和产品质量的提升具有重要意义。但由于高炉冶炼过程的复杂性和不确定性，传统的冶炼方法和管理模式已经无法满足高炉冶炼智能化转型升级的要求。大部分传统高炉冶炼过程常依赖于人工经验和判断，缺乏科学性和精确性。在高炉冶炼过程中，温度、燃料配比、炉渣成分等因素的优化决策对冶炼效果和产品质量具有重要影响，但冶炼过程中影响因素多变且相互耦合，传统决策方法往往难以准确预测和判断，这将导致冶炼效率低下和产品质量不稳定。为了解决高炉冶炼过程中产能受限、产品质量波动较大、人工操作风险高等问题，智能优化系统被引入到高炉冶炼过程中。智能优化系统是一种基于机器学习、数据挖掘、数学建模、模拟仿真等多种计算机技术和人工智能算法的决策支持系统，可以根据实时数据和历史数据进行分析和预测，并给出最佳的优化方案。通过自动收集、处理和分析数据，智能优化系统能够快速准确地判断高炉冶炼过程中的各种情况，并根据需要进行智能调整。智能优化系统的应用不仅解放了劳动力，还降低了异常炉况出现频率，保障了高炉顺行，从而使高炉达到“高产、优质、低耗、长寿”的目的。04

精选图表

结论与展望

1) 高炉智能优化系统在实际应用中已经取得了显著的环境效益和经济效益。通过优化高炉的操作和参数，系统能够有效地降低能耗和原材料消耗，减少废气和废水排放，降低生产成本，提高资源利用率。同时，系统还能够提高产品质量和产量，增加经济效益。高炉智能优化系统能够提供全面的数据分析和报告功能，可以对高炉运行数据进行实时监测、记录和分析，生成详细的报告和统计结果。这些数据和报告可以为高炉管理层提供决策支持和参考，帮助他们更好地了解高炉的运行情况和性能指标，从而制定合理的生产计划和优化策略。2) 高炉智能优化系统的应用还面临一些挑战和难题。首先，系统的开发和实施需要大量的数据采集和处理工作，同时也需要高炉操作人员的积极参与和配合；其次，系统的稳定性和可靠性需要不断改进和优化，以应对复杂多变的高炉运行环境；此外，系统的成本和投入也是一个考量因素，需要进行经济性评估和成本效益分析。3) 高炉智能优化系统的未来发展方向包括以下几个方面：首先，需要进一步提高系统的智能化水平，引入更先进的人工智能技术，如迁移学习和深度学习，以提高系统的预测能力和自主决策能力；其次，需要加强系统与其他工厂信息系统的集成，实现更高效的数据共享和交互，提高整个生产过程的协调性和效率；同时，尝试将高炉智能优化系统与其他相关领域(如供应链管理和物流管理)的智能化技术相结合，以实现更全面的生产优化和资源利用；另外，还可以考虑将高炉智能优化系统应用于其他行业和领域，如钢铁制造以外的冶金工艺、化工工艺等，以扩大系统的应用范围和影响力；最后，还需要加强对系统的安全性和隐私保护的研究，以确保系统的稳定运行和数据的安全性。来源：《中国冶金》2024年第3期