韓哲哲
（寶鋼湛江鋼鐵有限公司，廣東 湛江 524072）
摘 要：近年來，鋼鐵行業正面臨智能化轉型，特別是傳統高爐煉鐵冶金工藝涉及大量密集型數據信息，在一定程度上加大了化驗數據、計量檢測的難度。而人工智能、大數據等關鍵技術不但能高效化處理高爐生產中的海量數據信息，還能科學分析潛在規律，并對傳統高爐煉鐵冶金流程進行優化與完善，充分發揮數據分析、數據挖掘等功能。文章針對高爐煉鐵冶金技術應用中存在的問題，基于人工智能構建數據煉鐵平臺，提出科學預測高爐鐵水硅含量及高爐鐵水溫度和爐溫等優化策略，以此為高爐煉鐵產業的綠色化、環保化轉型奠定良好基礎。
關鍵詞：人工智能；高爐煉鐵冶金技術；智慧煉鐵平臺
工業大數據時代的到來為高爐煉鐵冶金產業變革提供了新機遇，其中人工智能主要用于分析高爐生產中形成的海量數據、搭建預測模型、模擬運算結果，而大數據技術則可以為人工智能提供相應的存儲和計算支持。在高爐煉鐵過程中利用大數據技術挖掘具有價值的數據信息，加強數據規劃、采集、預處理、存儲等過程的優化，能夠有效縮短傳統高爐煉鐵冶金工業的生產工期，最大限度地提高資源利用效率。
1 高爐煉鐵冶金現狀
隨著工業大數據時代的到來，高爐煉鐵冶金技術愈發完善和成熟，為推動相關專業技術的發展和創新，有關專家學者應積極開發動力學、熱力學相關的新型學科，全面推動高爐煉鐵冶金技術革新。現代高爐生產行業離不開高爐煉鐵冶金技術，但中國鋼鐵資源的分配率和利用率逐年遞增，無形中加重了高爐煉鐵冶金工藝實施的復雜程度［1］。高爐煉鐵冶金技術應用存在的問題主要體現在以下三方面：
1.1 技術落后
高爐煉鐵冶金工藝的技術水平低下，由此導致能源損耗過多，違背了低碳可持續發展原則，并且低水平的高爐煉鐵冶金工藝也無法保證技術生產效率，因此在工藝創新方面應以高效率為出發點，對傳統落后的高爐煉鐵冶金工藝技術進行創新。
1.2 環境污染
環境污染問題已成為現代社會各界廣泛關注的熱門話題，尤其在高爐煉鐵冶金產業發展中大范圍應用的煤粉，很可能引起嚴重的煙氣污染，這也使環境污染成為高爐煉鐵冶金工藝技術創新亟待解決的重點問題。
1.3 安全問題
在高爐燃燒技術實際應用過程中，極易發生煤氣爆炸等安全問題，特別是高爐噴煤粉技術應用過程中，受外界因素影響使得技術無法發揮應有的作用，由此導致高爐冶煉生產伴隨著各種安全事故。
2 基于人工智能的高爐煉鐵冶金技術
2.1 構建智慧煉鐵平臺
高爐煉鐵冶金工業流程極為復雜，并且各道工藝主體的工作環境也具有一定的特殊性，很難及時了解各道工藝流程中涉及的數據和反應狀態，一旦出現數據錯誤或丟失的情況，很可能導致整個工藝流程的生產效率低下、污染嚴重、能耗增多，使得鋼鐵企業面臨嚴重的經濟損失。基于此，鋼鐵企業應緊抓工業大數據時代改革的浪潮，借助物聯網 +、大數據、云平臺、人工智能等技術構建智慧煉鐵平臺，不斷優化高爐煉鐵冶金工藝流程，這也是促進高爐煉鐵冶金系統智能化發展的重要舉措，有助于鋼鐵企業各部門加強信息溝通交流的效率［2］。在高爐煉鐵冶金生產環節，還需要加強數據采集、存儲、預處理等功能，基于高爐煉鐵冶金工藝的機理，借助人工智能開發相應的數據模型，從而保證高爐煉鐵冶金工藝技術操作的信息化和智能化，有效彌補傳統高爐煉鐵冶金工藝生產中的存在的問題，并保證高爐生產水平。
在工業化大數據時代背景下，為突破傳統鋼鐵行業發展面臨的瓶頸，有關專家學者提出將人工智能、互聯網+、大數據技術等融入鋼鐵行業，促進傳統鋼鐵行業升級轉型。在智慧煉鐵平臺建設中，可以從總結構、網絡架構、數據輸入輸出、組件 4 個模塊入手，其他企業的系統平臺主要圍繞著生產線發展，而智慧煉鐵平臺則由高校、研究所、鋼鐵設計院等主體構成了一個煉鐵生態圈，而大數據、人工智能、互聯網等現代技術的興起則為數據共享和交流提供了新渠道。例如，某研究院建設的智慧煉鐵平臺主要包括呈現層、數據采集層、模型層、業務邏輯層 4 個組成，如圖 1 所示。呈現層作為用戶操作的基礎界面，為各崗位工作人員提供了信息查詢的平臺，相關工作人員可以通過登錄局域網上傳、查詢、存儲相關數據信息，且各崗位工作人員可獲得的訪問權限也并不相同，這在一定程度上保證了系統平臺的信息使用安全［3］。數據采集層指相關工作人員可以查詢煉鐵系統儀表數據、人工輸入數據等，將其導入模型后，可按照模型特有的算法及建模方式，綜合分析、處理數據采集層中傳輸的數據信息。業務邏輯層可以反映這些數據信息處理的結果，借助大數據技術具有的分析功能，可以針對模型中呈現的原料、設備狀態、高爐狀況等基礎信息進行預警和監測，幫助相關操作人員遠程操控高爐內外部情況，根據數據分析結果 確定具有針對性的優化方案。
2.2 高爐鐵水硅含量預測
在高爐煉鐵冶金工藝技術實際應用過程中，通常需要科學預測鐵水硅含量，從而客觀評估鐵水質量、加強高爐控制。但高爐生產環境較為惡劣，在一定程度上加大了數據采集的難度，導致最終數據普遍存在異常、缺失等問題，從而影響高爐鐵水硅含量預測的準確性。而人工智能技術可以有效解決數據處理相關的問題，利用多元化的數據算法保證高爐鐵水硅含量預測的準確性。
模型算法作為預測建模的重要環節，相關研究者正在不斷嘗試對模型算法的工具和手段進行優化與改進［4］。此外，基于神經網絡的數據預測方法也逐漸在高爐鐵水硅含量預測中得到廣泛應用，該方法可以根據訓練數據自行挖掘輸入輸出之間的隱藏關系，客觀預測所需的數據信息。由于高爐煉鐵普遍具有作業強度大、作業環境復雜的弊端，相關工作人員很難完全采集多樣且復雜的數據信息，利用神經網絡模型的特殊學習機理，即可保證數據信息采集的精確度。例如，粗糙集理論為高爐鐵水硅含量預測提供了科學的理論指導，通過簡化神經網絡訓練樣本，可以及時篩選不重要的數據信息，整體提高融合系統的工作效率。在神經網絡模型中融合粗糙集理論，還能科學預測高爐鐵水硅含量，同時提高整個高爐生產效率。相較于傳統神經網絡的數字預測法，LSTM 可以有效解決預測時間序列中出現的延遲、間隔等問題，其中門控循環單元神經網絡具有誤差小、訓練時間短、預測準確度高等優點。基于計算機編程語言融合數據挖掘、數學建模等現代技術，既可以保證數據信息處理的效率和精度，還能為高爐鐵水硅含量預測提供多元化的數據算法，真正為高爐生產作業創造良好的服務條件。
2.3 高爐鐵水溫度及爐溫預測
由于高爐煉鐵冶金作業環境持續高溫，因此相關工作人員必須保證高爐運行的穩定性，從而保證各項生產技術經濟指標的穩定，同時取得可觀的經濟效益。鐵水溫度作為衡量爐溫的重要指標，需要相關作業人員使用先進的測量技術，完成鐵水溫度的測量數據采集和存儲。相關工作人員應實時監測鐵水溫度變化，保證鐵水生產質量，對鐵水溫度實現精準預測，同時靈活運用高爐生產中形成的數據信息。在高爐鐵水溫度及爐溫預測過程中，可以借助人工智能技術構建回歸預測模型、神經網絡模型等［5］。例如，基于多變量的高爐鐵水溫度回歸預測模型，相關工作人員可以根據高爐鐵水溫度模型的特點和規律，以多變量的時滯分析為前提，掌握高爐鐵水溫度時間序列的變化規律，并根據智能算法構建一個完整的高爐鐵水溫度預測模型。
在預測模型建設過程中離不開數據驅動功能，例如，專家系統模型可以根據數據驅動輸入人為編寫計算機程序，通過模擬人類專家解決問題時常用的知識和技術原理，來制定相應的方案和策略。因此，相關工作人員將某個特定領域的理論知識和技術原理上傳到計算機程序，即可借助數據驅動解決實際問題。
3 高爐煉鐵冶金技術的未來發展
3.1 研發新型節能工藝技術
在高爐煉鐵冶金工藝技術實際應用過程中，必須重視焦化、燒結兩個環節產生的高能耗，并將這兩個環節作為新型節能工藝技術研發的重點。在焦化環節改造中，可以積極引入爐型結構、計算機控制爐溫技術等，從而實現焦爐大型化技術的優化與改造。在高爐煉鐵冶金工藝技術實施過程中，可以站在環保角度引入裝煤除塵環保技術，同時建立煙塵控制和廢水零排放機制，降低焦化工序中產生的大量能源損耗，切實提高高爐煉鐵冶金作業的環保水平。在燒結工序中，需要實施“厚料層-燃料分加-小球燒結”工藝，并對料層厚度、煤粉外加比例等參數進行調整，從而有效預防固體燃料大量損耗。為提高高爐生產效率和水平，人工智能還可以促進高爐煉鐵冶金作業的大型化，通過擴容改造等操作，增加現有高爐的平均容積，提高高爐的利用系數，必要時可以構建大型制氧裝置，通過建立多氧管路并聯機制實現節能環保的目標。
3.2 優化高爐焦比與燃料比
在高爐煉鐵冶金作業中通常會產生大量的燃料消耗，而人工智能等現代化技術為鋼鐵企業轉型提供了助力，企業可以通過控制高爐焦比和燃料比，減少高爐煉鐵冶金工藝中產生的燃料損耗和風耗，從而保護周邊自然生態環境。調控高爐焦比和燃料比時，應注重高爐煉鐵冶金作業中實施的燃料分加、厚料層等操作，同時利用大型化燒結機改造原有的系統技術，以此保證高爐煉鐵冶金工藝的資源利用率［6］。此外，在過篩技術實際應用中，其不但能減少粉塵顆粒的生成量，還能提升焦炭和燒結礦的過篩效果，從而取得理想的高爐煉鐵冶金作業成效，進一步提高煤氣質量。在高爐焦比和燃料比調控過程中，還應加強風溫控制，通過大噴煤量來提高鼓風機高爐熱量的循環利用率。
3.3 降低動力資源損耗
在高爐煉鐵冶金技術應用過程中必須處理動力源損耗，避免其增大系統運行中產生的能耗。在實踐過程中相關工作人員可以對高爐鼓風機進行優化和改造，確保鼓風機在高爐系統運行過程中保持良好的適應性。在鼓風機的排風處理過程中，同樣可以借助人工智能等技術控制鼓風機運行產生的能耗。此外，控制動力源損耗時，可以在高爐生產作業周邊建立制冷站，在減少冷卻水損耗的同時，提高冷卻水循環的利用率，在封閉狀態下提高冷卻水運行效率，通過降低滲水廢氣排放量來保護自然生態環境，確保冷卻水循環利用率符合零排放的標準。
3.4 保證生產工序的規范性
在高爐煉鐵冶金工藝實施過程中通常需要涉及多道復雜的生產工序和機組設備，其在運行及銜接過程中很可能產生龐大的功效損失，導致高爐煉鐵冶金系統產生大量能源損耗，加大鋼鐵企業承擔的生產成本。在高爐煉鐵冶金生產作業中，不僅需要規范高爐煉鐵冶金工藝的操作流程和工序技術，還需要將節能環保理念貫徹到高爐煉鐵冶金工藝和系統。在實踐過程中鋼鐵企業可以組織相關生產作業人員參加專業的技能培訓活動，并在培訓結束后設立技能測評和績效考核環節，要求相關生產專業人員達到技能測評的合格標準，才能正式參加生產活動，從而有效預防相關生產作業人員出現違規操作的行為。與此同時，鋼鐵企業還需要控制高爐放風作業的操作頻率，避免系統內部產生大量熱損耗。
3.5 提高系統熱能的回收利用率
由于系統機組運行缺少回收系統，導致高爐煉鐵冶金系統內部的熱損失和能耗損失不斷增大，嚴重弱化了系統機組整體的能源利用效率，并且高爐煉鐵冶金系統產生的能源損耗也隨之不斷增大，使得鋼鐵企業不得不承擔龐大的生產成本［7］。因此，在高爐煉鐵冶金系統運行中，應重點關注系統熱能的回收利用率，借助高爐煉鐵冶金系統及相關節能環保技術，針對高爐煉鐵冶金作業制定科學的節能環保策略，利用熱源回收系統高效回收煙氣熱源、蒸汽熱源、系統余熱等，在確保冶煉效率和質量的基礎上，實現節能環保的生產目標，促進高爐煉鐵冶金向著“雙碳”目標前進。
4 結 語
推動高爐煉鐵冶金行業的智能化轉型，已成為順應新時代發展趨勢的必然選擇，尤其在工業大數據時代背景下，高爐煉鐵冶金行業正式邁入智能化發展進程，其中大數據、人工智能、云計算等技術，不但能幫助鋼鐵企業實現智能化、綠色化、低能耗、高效益等目標，還能打破高爐鋼鐵冶金行業面臨的信息孤島問題。在人工智能支持下可以積極構建高爐煉鐵大數據平臺，保證高爐生產水平。在低碳環保理念下高爐煉鐵冶金行業還需要緊抓工業轉型的新機遇，推動高爐煉鐵冶金行業流程綠色化，在提高煉鐵資源利用率的同時，打造協同化、智能化的高爐煉鐵冶金工藝。
參考文獻
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