程文龍

（山西晉鋼控股集團(tuán)）

摘要：針對(duì)冶金行業(yè)生產(chǎn)過(guò)程中信息孤島、決策滯后等痛點(diǎn)，本文提出基于多變量協(xié)同計(jì)算的智能化數(shù)字管控系統(tǒng)解決方案。通過(guò)構(gòu)建 "數(shù)據(jù)采集 - 模型計(jì)算 - 動(dòng)態(tài)優(yōu)化" 的閉環(huán)控制體系，實(shí)現(xiàn)生產(chǎn)流程的精準(zhǔn)調(diào)度與資源優(yōu)化配置。系統(tǒng)在某燒結(jié)廠的應(yīng)用結(jié)果顯示，日產(chǎn)量提升 7.8%，能耗降低 4.2%，人工干預(yù)頻次減少 65%，為冶金行業(yè)智能化轉(zhuǎn)型提供可復(fù)制的技術(shù)路徑。

1  引言

全球鋼鐵產(chǎn)業(yè)正加速向智能化方向轉(zhuǎn)型，燒結(jié)工序作為鋼鐵生產(chǎn)的關(guān)鍵環(huán)節(jié)，其智能化水平直接影響產(chǎn)品質(zhì)量與能耗效率。

當(dāng)前我國(guó)燒結(jié)生產(chǎn)普遍存在三大痛點(diǎn)：

（1）數(shù)據(jù)采集碎片化導(dǎo)致工序協(xié)同效率低；

（2）（2）依賴人工經(jīng)驗(yàn)決策造成調(diào)控滯后；

（3）（3）缺乏動(dòng)態(tài)優(yōu)化模型引發(fā)資源浪費(fèi)。本文以某燒結(jié)廠數(shù)字化改造項(xiàng)目為依托，探索智能化管控系統(tǒng)的構(gòu)建方法與實(shí)施路徑。

2  理論框架與技術(shù)創(chuàng)新

2.1  多維度數(shù)據(jù)感知體系

物聯(lián)網(wǎng)傳感器矩陣

在原料倉(cāng)、皮帶秤、燒結(jié)機(jī)等關(guān)鍵節(jié)點(diǎn)部署 5 類 320 個(gè)傳感器，實(shí)現(xiàn)溫度、壓力、流量等 28 項(xiàng)參數(shù)的實(shí)時(shí)采集（精度 ±0.5%）。

數(shù)據(jù)質(zhì)量管控機(jī)制

采用基于專家知識(shí)庫(kù)進(jìn)行數(shù)據(jù)清洗，確保原始數(shù)據(jù)準(zhǔn)確率達(dá) 99.6%。

2.2  動(dòng)態(tài)協(xié)同優(yōu)化模型

多目標(biāo)優(yōu)化算法

構(gòu)建以產(chǎn)量（34500 噸 / 日）、堿度（1.95±0.03）、能耗（<45kgce/t）為目標(biāo)的混合整數(shù)規(guī)劃模型，運(yùn)用改進(jìn)粒子群算法求解最優(yōu)解。

模型驗(yàn)證與迭代

3  系統(tǒng)架構(gòu)與功能實(shí)現(xiàn)

3.1  三層架構(gòu)設(shè)計(jì)

感知層：包含 RFID 標(biāo)簽、工業(yè)相機(jī)等數(shù)據(jù)采集設(shè)備

傳輸層：基于 5G 專網(wǎng)實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)秒級(jí)傳輸

應(yīng)用層：集成生產(chǎn)調(diào)度、能耗監(jiān)控等 6 大模塊

3.2  核心功能模塊

智能排產(chǎn)系統(tǒng)

輸入日產(chǎn)量目標(biāo)（34500 噸）后，系統(tǒng)自動(dòng)生成：

原料供料序列（含 23 種物料配比）

設(shè)備運(yùn)行參數(shù)（臺(tái)車速度 1.6-2.2m/min）

能耗分配方案（煤氣流量 ±5% 動(dòng)態(tài)調(diào)節(jié)）

可視化決策支持

開發(fā)三維動(dòng)態(tài)沙盤，實(shí)時(shí)顯示：

倉(cāng)位使用狀態(tài)（7 個(gè)原料倉(cāng)容量可視化）

料線占用時(shí)間（精確至秒級(jí)）

關(guān)鍵參數(shù)偏離預(yù)警（設(shè)置 ±3% 閾值）

4  實(shí)踐應(yīng)用與效果驗(yàn)證

4.1  實(shí)施路徑

分階段部署策略

試點(diǎn)階段（2024Q1）：完成 3 號(hào)燒結(jié)機(jī)改造

推廣階段（2024Q3）：全廠 5 條產(chǎn)線系統(tǒng)上線

人機(jī)協(xié)同機(jī)制

建立 "系統(tǒng)建議 - 人工確認(rèn) - 自動(dòng)執(zhí)行" 的工作流，設(shè)置 12 項(xiàng)人工干預(yù)權(quán)限。

4.2  量化實(shí)施效果

指標(biāo)項(xiàng) 實(shí)施前 實(shí)施后 提升幅度

日產(chǎn)量（噸） 32000 34500 +7.8%

堿度穩(wěn)定性 0.12 0.06 -50%

人工干預(yù)頻次 12 次 / 班 4 次 / 班 -66.7%

能耗（kgce/t） 47.3 45.2 -4.4%

4.3  典型案例分析

在某次突發(fā)工況中，系統(tǒng)通過(guò) AI 異常檢測(cè)模塊提前 2 小時(shí)預(yù)警燒結(jié)礦 FeO 含量異常，自動(dòng)調(diào)整配碳量 0.15%，避免潛在質(zhì)量事故，挽回經(jīng)濟(jì)損失約 120 萬(wàn)元。

5  創(chuàng)新價(jià)值與行業(yè)啟示

5.1  技術(shù)創(chuàng)新點(diǎn)

多變量協(xié)同控制：突破傳統(tǒng)單參數(shù)調(diào)節(jié)模式，實(shí)現(xiàn) 17 個(gè)關(guān)鍵變量的聯(lián)動(dòng)優(yōu)化

動(dòng)態(tài)邊界適應(yīng)：開發(fā)基于實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)的模型參數(shù)自修正算法（修正周期 15 分鐘）

5.2  推廣應(yīng)用價(jià)值

標(biāo)準(zhǔn)化實(shí)施模板：形成包含 127 項(xiàng)技術(shù)標(biāo)準(zhǔn)的交付文檔

成本效益分析：系統(tǒng)投資回收期約 14 個(gè)月（按年節(jié)約成本 850 萬(wàn)元計(jì)算）

6  結(jié)論與展望

本研究構(gòu)建的智能化數(shù)字管控系統(tǒng)通過(guò)理論創(chuàng)新與工程實(shí)踐的深度融合，有效解決了燒結(jié)生產(chǎn)中的關(guān)鍵難題。未來(lái)需進(jìn)一步探索：（1）AI 大模型在復(fù)雜工況預(yù)測(cè)中的應(yīng)用；（2）與煉鐵工序的全流程協(xié)同優(yōu)化；（3）基于數(shù)字孿生的能耗預(yù)測(cè)模型開發(fā)。