車玉滿,郭天永,孫鵬,姜喆,姚碩,費靜,劉炳南
(鞍鋼集團鋼鐵研究院,遼寧 鞍山114009)
摘要:闡述了我國高爐智能技術(shù)發(fā)展歷程與存在問題,介紹了高爐大數(shù)據(jù)云平臺的基本構(gòu)成和高爐冶煉過程可視化技術(shù),并對高爐大數(shù)據(jù)平臺發(fā)展方向進行了探討。
關(guān)鍵詞:高爐;專家系統(tǒng);大數(shù)據(jù);可視化
自 1996 年以來,我國歷年鋼鐵產(chǎn)量都高居世界第一,目前產(chǎn)能達到 12 億 t/a。我國鋼鐵行業(yè)體量龐大,勢必造成整個行業(yè)產(chǎn)能過剩、企業(yè)之間競爭激烈、利潤率低等問題,迫使企業(yè)從過去簡單地擴張產(chǎn)能,轉(zhuǎn)向謀求轉(zhuǎn)型升級。因此,企業(yè)必須建立信息化、智能化生產(chǎn)與管理模式,極大化提高生產(chǎn)效率、精細化控制生產(chǎn)成本,提高企業(yè)競爭力[1]。
目前,我國高爐已經(jīng)完成大型化、現(xiàn)代化改造,大量信息技術(shù)已在高爐工序得到推廣與應(yīng)用,但是由于高爐工序復(fù)雜,除高爐本體外,還包括原燃料供應(yīng)工序、熱風爐工序、煤粉噴吹工序、渣鐵處理工序以及化檢驗系統(tǒng)等,大量附屬工序數(shù)據(jù)獨立在“信息孤島”,因為缺乏合適的處理技術(shù),很多數(shù)據(jù)沒有得到有效整合,沒有經(jīng)過分析和加工轉(zhuǎn)化為更有價值的信息,成為信息化、智能化技術(shù)在高爐上應(yīng)用的限制環(huán)節(jié)。應(yīng)用大數(shù)據(jù)技術(shù)和互聯(lián)網(wǎng)+技術(shù)可以有效整合高爐各工序數(shù)據(jù),結(jié)合冶煉工藝機理,對數(shù)據(jù)進行多維度深度挖掘,提高對高爐冶煉過程規(guī)律的認識和一些特殊現(xiàn)象的解析。利用物聯(lián)網(wǎng)+、大數(shù)據(jù)云平臺等技術(shù)對高爐工序全流程進行系統(tǒng)轉(zhuǎn)型升級,實現(xiàn)大數(shù)據(jù)融合,打破信息孤島,對生產(chǎn)過程PLC 系統(tǒng)、 檢化驗系統(tǒng) (Lims 系統(tǒng))及 MES 系統(tǒng)等進行統(tǒng)一采集、存儲及預(yù)處理,結(jié)合高爐冶煉機理開發(fā)高爐數(shù)學(xué)模型,提升高爐生產(chǎn)、管理整體信息化、智能化水平,高爐冶煉實現(xiàn)從“黑盒子”向“白盒子”的實質(zhì)性突破。
1 我國高爐智能技術(shù)發(fā)展歷程與存在問題
1.1 高爐智能技術(shù)發(fā)展歷程
高爐冶煉過程是在密閉容器(也被稱為“黑盒子”)內(nèi)進行的復(fù)雜過程,在“黑盒子”內(nèi)發(fā)生的物理反應(yīng)、化學(xué)反應(yīng)、傳熱過程、傳質(zhì)過程都無法直接測量和跟蹤,因此,高爐操作過分依賴操作人員經(jīng)驗知識[2]。為實際解析高爐冶煉過程中各種現(xiàn)象,從 20 世紀 70 年代開始,主要由日本、前蘇聯(lián)等國家對多座在線生產(chǎn)高爐和小型實驗高爐進行整體解剖[3],調(diào)查分析高爐內(nèi)溫度場分布、爐內(nèi)含鐵原料下降與還原過程行為、高爐內(nèi)焦炭行為、爐內(nèi)渣鐵形成過程與規(guī)律、高爐料柱結(jié)構(gòu)及形成機理、高爐侵蝕爐型和形成機理,開展系統(tǒng)物理模型模擬實驗,早期開發(fā)大量數(shù)組模型用于解析高爐內(nèi)一些特殊現(xiàn)象和規(guī)律,主要是機理模型和數(shù)理統(tǒng)計數(shù)學(xué)模型。隨著計算機技術(shù)在高爐工藝的應(yīng)用,陸續(xù)開發(fā)出針對高爐布料、回旋區(qū)固體運動、爐缸焦炭顆粒運動、爐內(nèi)多相流動等數(shù)學(xué)模型[4-5]。數(shù)學(xué)模型從一維逐漸發(fā)展到二維和三維,經(jīng)過不斷完善與發(fā)展, 一些數(shù)學(xué)模型已融合到高爐專家系統(tǒng)中。我國高爐專家系統(tǒng)幾種主要類型[6]如表1 所示。
1.2 國內(nèi)高爐專家系統(tǒng)存在問題
大部分企業(yè)的高爐專家系統(tǒng)在應(yīng)用一段時間后,均由于各種原因沒能達到預(yù)期目標,最終被放棄應(yīng)用。主要原因如下:
(1) 高爐附屬工序數(shù)據(jù)獨立在“信息孤島”,整個煉鐵工序數(shù)據(jù)得不到有效整合,無法深度挖掘數(shù)據(jù)內(nèi)涵,專家系統(tǒng)無法完整解析高爐內(nèi)一些特殊現(xiàn)象;
(2) 化檢驗數(shù)據(jù)失真或數(shù)據(jù)輸入滯后,專家系統(tǒng)得到數(shù)據(jù)不可靠或數(shù)據(jù)時效性差,造成推理機給出錯誤的反饋信息,高爐操作人員對專家系統(tǒng)失去信任;
(3) 高爐專家系統(tǒng)缺少有效維護,尤其是引進的高爐專家系統(tǒng),由于沒有培養(yǎng)自己的專業(yè)維護人員,專家系統(tǒng)得不到有效維護與完善,最終被迫放棄應(yīng)用。
如上所述,由于存在“瓶頸”問題,以往高爐專家系統(tǒng)在國內(nèi)并沒有得到進一步發(fā)展, 但隨著信息技術(shù)、智能技術(shù),尤其是大數(shù)據(jù)技術(shù)的發(fā)展與應(yīng)用,大數(shù)據(jù)云平臺技術(shù)開始在高爐工序得到應(yīng)用。
2 高爐大數(shù)據(jù)云平臺基本構(gòu)成
在新形勢下,我國經(jīng)濟已由高速增長階段轉(zhuǎn)向高質(zhì)量發(fā)展階段,《中國制造 2025 發(fā)展規(guī)劃》明確了制造強國戰(zhàn)略政策體系,加快傳統(tǒng)工業(yè)化和信息化深度融合,把數(shù)字化、網(wǎng)絡(luò)化、智能化、綠色化作為提升產(chǎn)業(yè)競爭力的技術(shù)基點。“鋼鐵行業(yè)轉(zhuǎn)型以智能制造為方向”,依靠信息化打造智能化鋼鐵企業(yè),《鋼鐵“十三五”規(guī)劃》和《鋼鐵行業(yè)投資指南》中明確提出培育形成一批鋼鐵智能制造工廠,尤其是支持鋼鐵生產(chǎn)關(guān)鍵工序的大數(shù)據(jù)中心平臺建設(shè),因此,結(jié)合信息化技術(shù)、物聯(lián)網(wǎng)技術(shù),鋼鐵聯(lián)合企業(yè)高爐生產(chǎn)智慧化和集約化將成為新的發(fā)展方向[7]。
2.1 建立以高爐為核心大數(shù)據(jù)處理中心
將先進信息技術(shù)、物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)結(jié)合應(yīng)用于高爐上,建立以高爐為核心覆蓋其它煉鐵工序數(shù)據(jù)源和大數(shù)據(jù)的處理中心,打破“信息孤島”,高爐主體工序與附屬工序數(shù)據(jù)同步采集與預(yù)處理,建立集團公司級煉鐵大數(shù)據(jù)云平臺,為高爐群實現(xiàn)集約化管理模式奠定基礎(chǔ)。高爐大數(shù)據(jù)網(wǎng)絡(luò)平臺拓撲如圖 1 所示。
大數(shù)據(jù)云平臺直接采集數(shù)據(jù)來自高爐本體及其附屬工序的基礎(chǔ)自動化,具體采集數(shù)量及采集周期根據(jù)數(shù)學(xué)模型、專家系統(tǒng)、可視化監(jiān)控系統(tǒng)要求而定,原燃料成分、渣鐵成分分析數(shù)據(jù)來源于Lims 系統(tǒng),原燃料價格、單耗數(shù)據(jù)來源 MES 系統(tǒng),系統(tǒng)自動將這些數(shù)據(jù)保存到數(shù)據(jù)中心數(shù)據(jù)庫中,然后對數(shù)據(jù)進行預(yù)處理、分析后,將數(shù)據(jù)重新分類,按時間數(shù)列存儲在不同數(shù)據(jù)表中。大數(shù)據(jù)云平臺充分利用互聯(lián)網(wǎng)、大數(shù)據(jù)等先進技術(shù),打破附屬工序“信息孤島”,使整個數(shù)據(jù)鏈得到充分融合[8]。
2.2 建立高爐機理模型與生產(chǎn)管理結(jié)合數(shù)學(xué)模型
在大數(shù)據(jù)平臺基礎(chǔ)上,深度解析高爐冶煉機理以及高爐多元、多相、多場強烈耦合的內(nèi)部現(xiàn)象,將高爐冶煉機理與數(shù)據(jù)分析融合,修正與重構(gòu)高爐數(shù)學(xué)模型。
煉鐵專業(yè)機理模型主要包括以下幾部分:
(1) 高爐物料和能源利用熱平衡計算模型遙根據(jù)要求實時進行物料計算和熱平衡計算、RIST 操作線計算、高爐配料計算及爐渣成分預(yù)測計算和高爐生產(chǎn)成本計算等[9]。 RIST 操作線計算案例如圖 2 所示。
圖 2 中操作線反映了 O 的傳輸過程。縱坐標代表 O 的來源,橫坐標代表 O 的去向,操作線 AE 斜率代表實際冶煉碳比(碳素消耗),直線 PW 代表 FeO+CO=Fe+CO2 反應(yīng)達到理想所產(chǎn)生的碳比,爐身工作效率代表上述反應(yīng)到達理想的程度,EB 代表高爐內(nèi) FeO 直接還原過程,BA 代表間接還原過程。理想狀態(tài)下 S 點與 W 點重合,S 點與 W 點越近,則爐身工作效率越高,反之,則爐身工作效率低。
(2) 高爐冶煉工藝計算模型。主要包括高爐數(shù)據(jù)報表自動生成、鼓風動能在線計算、風口理論燃燒溫度在線計算、爐缸安全容鐵量在線計算堯理論渣鐵量計算、爐缸死焦堆狀態(tài)及爐缸活躍指數(shù)計算等。
(3)高爐爐況綜合評價。匯集全方位數(shù)據(jù),對數(shù)據(jù)溯源分析,對特征數(shù)據(jù)提取、整合、結(jié)果推送,推送變更操作影響因素、 上一班次操作參數(shù)爐況評價和運行趨勢分析。
2.3 高爐大數(shù)據(jù)全流程挖掘與云計算
基于大數(shù)據(jù)云平臺構(gòu)建多目標優(yōu)化系統(tǒng),在云計算平臺基礎(chǔ)上進行大數(shù)據(jù)分析,形成包含各工藝階段的全面工藝分析、智能監(jiān)測、智能優(yōu)化。將大數(shù)據(jù)深度挖掘與自學(xué)習(xí)技術(shù)應(yīng)用于高爐冶煉過程,針對設(shè)定目標實現(xiàn)高爐大數(shù)據(jù)內(nèi)在規(guī)律的自學(xué)習(xí)與爐況預(yù)測及高爐操作自決策,有效突破傳統(tǒng)專家系統(tǒng)存在的“瓶頸”,大幅提升智能化水平。
將歷史數(shù)據(jù)與當前操作關(guān)聯(lián),實現(xiàn)高爐生產(chǎn)過程多種操作參數(shù)優(yōu)化,推算最佳高爐工藝路線。主要內(nèi)容如下:①高爐典型操作爐型大數(shù)據(jù)分析與分類,包括高爐高產(chǎn)、低耗操作爐型優(yōu)化后的工藝參數(shù),高爐高產(chǎn)操作爐型優(yōu)化后工藝參數(shù),高爐低耗操作爐型優(yōu)化后工藝參數(shù);于高爐穩(wěn)定順行狀態(tài)大數(shù)據(jù)分析; ②高爐上部煤氣流分布管控;③高爐中部煤氣流分布管控;⑤高爐下部煤氣流分布管控。
3 實現(xiàn)高爐冶煉過程可視化技術(shù)
傳統(tǒng)上高爐內(nèi)被業(yè)界稱為“黑盒子”,即在“黑盒子”內(nèi)所發(fā)生各種現(xiàn)象都無法直接測量,高爐操作只能依賴操作人員經(jīng)驗,但隨著檢測技術(shù)進步和智能技術(shù)應(yīng)用,通過構(gòu)建多源信息融合交互性的高爐冶煉環(huán)境,充分發(fā)揮大數(shù)據(jù)的價值,在高爐大數(shù)據(jù)云平臺交互基礎(chǔ)上,高爐冶煉全過程逐步實施可視化監(jiān)控,實現(xiàn)“黑盒子”向“白盒子”的突破性進步。
3.1 爐頂料面三維可視化監(jiān)控系統(tǒng)
高爐爐頂熱成像儀監(jiān)測爐內(nèi)氣流分布狀況,可以清晰顯示料面溫度和爐內(nèi)氣流分布的狀況,形成料面圓周方向圖像,通過圖像識別技術(shù)建立料面溫度分布參數(shù),經(jīng)過數(shù)學(xué)模型模擬計算,計算各環(huán)位爐料落點、各種布料制度料面形狀、爐喉徑 向 O/C 分布,指導(dǎo)高爐布料操作[10]。 爐頂料面熱成像如圖 3 所示,爐頂料面 O/C 分布如圖 4 所示。
3.2 高爐操作爐型可視化監(jiān)控系統(tǒng)
建立高爐爐內(nèi)不同區(qū)域爐墻內(nèi)型變化和爐內(nèi)氣流分布判斷模型,實現(xiàn)對爐體的內(nèi)襯厚度、渣皮厚度、操作爐型的在線監(jiān)測和圖像重建,對爐墻結(jié)瘤、渣皮頻繁脫落、操作爐型不合理等異常情況進行診斷[11]。高爐操作爐型監(jiān)控示意圖如圖 5 所示。
3.3 高爐風口回旋區(qū)三維可視化監(jiān)控系統(tǒng)
應(yīng)用多視角的高爐風口 CCD 圖像,利用圖像識別技術(shù)建立高爐風口回旋區(qū)模型,提取圖像溫度數(shù)據(jù),可視化地反映回旋區(qū)分布情況,監(jiān)控風口區(qū)域焦炭運動、噴吹煤粉流股大小,及時發(fā)現(xiàn)風口區(qū)域“生降”等,判斷高爐爐缸工作狀態(tài)[12]。
3.4 三維數(shù)字化爐缸內(nèi)襯侵蝕可視化診斷系統(tǒng)[13]
有效實現(xiàn)復(fù)雜條件和不充分條件下的爐缸內(nèi)襯侵蝕三維可視化監(jiān)控,實現(xiàn)各個服役階段爐缸的三維圈方位侵蝕診斷和安全評估,科學(xué)確定爐缸內(nèi)襯的安全厚度和安全預(yù)警線,科學(xué)制定目標爐缸安全維護技術(shù),保證高爐安全受控。爐缸內(nèi)襯侵蝕三維監(jiān)控如圖 6 所示。
4 高爐大數(shù)據(jù)云平臺發(fā)展方向
目前,我國高爐已經(jīng)完成大型化、現(xiàn)代化改造,煉鐵工序裝備大量先進技術(shù),為大數(shù)據(jù)技術(shù)應(yīng)用和實現(xiàn)智能化管理提供了良好的基礎(chǔ)條件,例如檢測儀表齊全、基礎(chǔ)自動化裝備好的高爐,會積累一代爐役的各種數(shù)據(jù),如何把各種數(shù)據(jù)集中在數(shù)據(jù)中心、分類處理,建立以高爐為核心的數(shù)據(jù)平臺,尤其是配置多座高爐的企業(yè),更應(yīng)該建立大數(shù)據(jù)中心,在數(shù)據(jù)平臺基礎(chǔ)上,分析出有價值的數(shù)據(jù),建立高爐冶煉過程數(shù)學(xué)模型和專家系統(tǒng),對高爐冶煉過程發(fā)生的所有現(xiàn)象進行智能分析、預(yù)測、診斷和可視化管理,實現(xiàn)設(shè)備智能化點檢,最終實現(xiàn)企業(yè)高爐生產(chǎn)集約化管控模式,實現(xiàn)精細化、智能化煉鐵,對鋼鐵行業(yè)意義重大。
高爐群智能化、集約化管理模式如圖 7 所示,是以大數(shù)據(jù)技術(shù)及配套數(shù)學(xué)模型和人工智能技術(shù)為基礎(chǔ),主要包括下列內(nèi)容。
4.1 高爐大數(shù)據(jù)云平臺設(shè)計與研發(fā)
整合現(xiàn)有高爐信息系統(tǒng),包括高爐本體溫度、流場、操作參數(shù),高爐礦焦槽上料、消耗數(shù)據(jù)、熱風爐數(shù)據(jù)、煤粉噴吹數(shù)據(jù)、爐前操作數(shù)據(jù)、出鐵出渣數(shù)據(jù),此外,還應(yīng)該包括 ERP 系統(tǒng)、MES 系統(tǒng)、化檢驗 Lims 系統(tǒng)以及設(shè)備工作狀態(tài)參數(shù)等數(shù)據(jù)。以上述數(shù)據(jù)構(gòu)建企業(yè)內(nèi)大數(shù)據(jù)私有化云服務(wù)系統(tǒng),通過大數(shù)據(jù)云平臺交互功能設(shè)計與研發(fā),實現(xiàn)大數(shù)據(jù)采集、數(shù)據(jù)存儲和客戶端交互,進行大數(shù)據(jù)分析和預(yù)處理、數(shù)據(jù)分類和數(shù)據(jù)挖掘,按數(shù)學(xué)模型和專家系統(tǒng)需求,按時間順序分類儲存,從數(shù)學(xué)模型計算結(jié)果中生成高爐生產(chǎn)調(diào)度管理系統(tǒng)。
4.2 在大數(shù)據(jù)云平臺上開發(fā)與應(yīng)用生產(chǎn)過程數(shù)學(xué)模型
為加強對高爐生產(chǎn)過程管控和為高爐操作人員提供輔助,數(shù)學(xué)模型必須包括一些機理數(shù)模、工藝計算模型,以高爐工藝模型為核心,構(gòu)建多目標智能優(yōu)化體系,在云平臺的基礎(chǔ)上實現(xiàn)數(shù)學(xué)模型集成,形成一套包含各工藝階段、各種監(jiān)測預(yù)警的完整數(shù)學(xué)模型系統(tǒng)。
4.3 在大數(shù)據(jù)云平臺基礎(chǔ)上開發(fā)與應(yīng)用高爐專家系統(tǒng)
應(yīng)用大數(shù)據(jù)挖掘與機器自學(xué)習(xí)技術(shù),建立高爐爐況綜合評價系統(tǒng)、異常爐況預(yù)報與診斷系統(tǒng),應(yīng)用自學(xué)習(xí)優(yōu)化算法,隨著高爐爐役發(fā)展、原燃料條件變化,實時修改、完善高爐專家知識庫、規(guī)則庫,實現(xiàn)高爐大數(shù)據(jù)內(nèi)在規(guī)律的高爐操作自決策系統(tǒng),有效解決以往專家系統(tǒng)存在的“瓶頸”問題,大幅提升智能化水平。
4.4 在大數(shù)據(jù)云平臺基礎(chǔ)上開發(fā)與應(yīng)用高爐冶煉
全過程 3D 可視化監(jiān)控系統(tǒng)基于 3D 數(shù)值模擬仿真技術(shù),采用離散元、有限元和多相流體力學(xué)計算方法,對高爐全過程包括上部煤氣流分布、料面形狀,中部爐體操作爐型,下部煤氣流分布、回旋區(qū)形狀和軟融帶形狀實施三維可視化監(jiān)控,實現(xiàn)高爐生產(chǎn)由“黑盒子”向“白盒子”突破,幫助高爐操作者直觀了解高爐內(nèi)部冶煉狀況和現(xiàn)象。
4.5 在大數(shù)據(jù)云平臺基礎(chǔ)上開發(fā)與應(yīng)用高爐智能配料和上料系統(tǒng)
根據(jù)大數(shù)據(jù)平臺中各種爐料成分數(shù)據(jù)和設(shè)定的冶煉制度,結(jié)合物料平衡和熱平衡計算結(jié)果,計算出原料和燃料用量及其配比, 然后反饋給上料系統(tǒng),實現(xiàn)高爐智能化配料和上料,提高爐溫和爐況穩(wěn)定性。
4.6 在大數(shù)據(jù)云平臺基礎(chǔ)上開發(fā)與應(yīng)用設(shè)備智能化點檢
高爐工序所涉及各種設(shè)備的數(shù)量種類眾多堯分布區(qū)域廣,到目前為止,主要是設(shè)備點檢人員人工作業(yè)遙通過大數(shù)據(jù)平臺實時采集設(shè)備狀態(tài)數(shù)據(jù),經(jīng)過數(shù)據(jù)篩選、處理、特征分類,實現(xiàn)對設(shè)備狀態(tài)的遠程實時監(jiān)測、診斷和管理,在線遠程反映被監(jiān)測設(shè)備的真實運行狀態(tài),采取正確的維護措施,縮短維修時間,降低設(shè)備的維修費用,提高產(chǎn)品的競爭力。
5 結(jié)語
發(fā)展高爐大數(shù)據(jù)已成為必然趨勢,在高爐大數(shù)據(jù)云平臺交互平臺基礎(chǔ)上,發(fā)揮大數(shù)據(jù)挖掘與智能分析等核心功能,深度挖掘大數(shù)據(jù)中蘊藏內(nèi)在關(guān)聯(lián)規(guī)律,提出高爐冶煉過程數(shù)據(jù)特征,在大數(shù)據(jù)云平臺基礎(chǔ)上開發(fā)與應(yīng)用高爐冶煉過程數(shù)學(xué)模型、高爐冶煉全過程 3D 可視化監(jiān)控技術(shù)、高爐專家系統(tǒng),有效評價高爐爐況、預(yù)測與診斷異常爐況,并實施操作指導(dǎo),實現(xiàn)對煉鐵全過程的實時監(jiān)控。對裝配多座高爐的企業(yè),實現(xiàn)集約化集控管理,達到提高高爐生產(chǎn)效率、降低勞動強度的目標,同時實現(xiàn)綠色、高效、智能煉鐵。
參考文獻
[1] 楊天鈞, 張建良, 劉征建, 等. 野新常態(tài)冶下高爐煉鐵技術(shù)轉(zhuǎn)型升級和創(chuàng)新之路[C]// 第十屆中國鋼鐵年會暨第六屆寶鋼學(xué)術(shù)年會論文集. 上海: 中國金屬學(xué)會, 2015: 1-18.
[2] 陳建華, 徐紅陽. 野高爐專家系統(tǒng)冶 應(yīng)用現(xiàn)狀和發(fā)展趨勢[J]. 現(xiàn)代冶金, 2012, 40(3): 6-10.
[3] 周傳典. 高爐煉鐵生產(chǎn)技術(shù)手冊 [M]. 北京: 冶金工業(yè)出版, 2012: 163-170.
[4] 馬富濤, 張建良, 張磊, 等. 鐵前數(shù)模技術(shù)進展與大數(shù)據(jù)應(yīng)用探討[J]. 鋼鐵, 2018, 53(12): 1-9.
[5] 儲滿生, 郭憲臻, 沈峰滿, 等. 多流體高爐數(shù)學(xué)模型的開發(fā)和應(yīng)用[J]. 鋼鐵, 2007, 42(12): 11-15.
[6] 葉冬柏. 高爐數(shù)學(xué)模型和專家系統(tǒng)的研究[D]. 沈陽: 東北大學(xué), 2007.
[7] 孫小東. 高爐生產(chǎn)數(shù)據(jù)分析平臺的開發(fā)[J]. 工業(yè)加熱, 2017, 46 (5): 60-65.
[8] 牛海賓, 孫茂鋒, 楊進. 大數(shù)據(jù)在高爐煉鐵生產(chǎn)中的應(yīng)用與愿景[J]. 河北冶金, 2018(1): 51-59.
[9] 車玉滿, 郭天永, 孫鵬, 等. 高爐降低碳素消耗技術(shù)研究[J]. 鞍鋼技術(shù), 2018(5): 16-20.
[10] 高征鎧, 高泰. 高爐可視化與仿真技術(shù)的創(chuàng)新和實踐[J]. 中 國冶金, 2013, 23 (2): 8-11.
[11] 趙東明, 李建軍, 曾宇, 等. 鞍鋼 4 號高爐爐墻結(jié)厚原因及解決措施[J]. 鞍鋼技術(shù), 2019(1): 48-50.
[12] 陳克武. 高爐回旋區(qū)形狀的數(shù)值模擬與可視化研究[J]. 金屬材料與冶金工程, 2016(5): 23-28.
[13] 石琳, 程素森, 孫亮. 高爐爐缸三維侵蝕形狀的可視化技術(shù)[J]. 冶金自動化, 2005(1): 5-9.