丁成義 1，2 ， 常仁德 1 ， 郭勝蘭 3 ， 薛 生 1 ， 龍紅明 1，2 ， 余正偉 1，2
（1. 安徽工業(yè)大學(xué)冶金工程學(xué)院，安徽 馬鞍山 243032；
2. 安徽工業(yè)大學(xué)冶金工程與資源綜合利用安徽省 重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室，安徽 馬鞍山 243032；
3. 寶鋼湛江鋼鐵有限公司能源環(huán)保部，廣東 湛江 524000）
摘 要：隨著人工智能、物聯(lián)網(wǎng)等技術(shù)的發(fā)展，利用大數(shù)據(jù)、自動(dòng)化控制等手段來(lái)實(shí)現(xiàn)燒結(jié)過(guò)程智能控制及性能預(yù) 測(cè)已經(jīng)成為智慧煉鐵的發(fā)展趨勢(shì)。旨在綜述燒結(jié)過(guò)程智能控制和性能預(yù)測(cè)研究現(xiàn)狀，包括智能點(diǎn)火、料層狀態(tài)監(jiān)控、終點(diǎn)控制以及燒結(jié)礦性能檢測(cè)，并通過(guò)生產(chǎn)成本、質(zhì)量、效率、控制和預(yù)測(cè)的準(zhǔn)確率等多角度綜合分析不同技術(shù)的優(yōu)缺點(diǎn)。在智能點(diǎn)火方面，詳細(xì)分析點(diǎn)火工藝關(guān)鍵參數(shù)控制的重要性，指出機(jī)理分析法、數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)、PIDNN 控制算法和修正的 EID 技術(shù)等在智能點(diǎn)火方面的應(yīng)用現(xiàn)狀。在料層狀態(tài)監(jiān)控方面，從料層溫度和漏風(fēng)監(jiān)測(cè) 2 個(gè)方面展開(kāi)敘述，在料層溫度控制方面，重點(diǎn)分析溫度模擬系統(tǒng)、Matcom、VC++以及多線程技術(shù)應(yīng)用的準(zhǔn)確率，同時(shí)介紹氧氣平衡分析法、流體力學(xué)、紅外熱成像技術(shù)對(duì)燒結(jié)機(jī)漏風(fēng)監(jiān)測(cè)的影響。終點(diǎn)控制層面，系統(tǒng)討論了灰色理論、反向傳播神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、AdaBoost. RS 算法、減法聚類和粒子群優(yōu)化方法等技術(shù)特點(diǎn)和優(yōu)化建議。燒結(jié)礦性能檢測(cè)領(lǐng)域， 涵蓋了燒結(jié)礦成分在線檢測(cè)和燒結(jié)礦性能預(yù)測(cè)與控制研究，通過(guò) PGNAA、LIBS 以及基于 DNN 和 LSTM 的在線監(jiān)測(cè)等技術(shù)智能分析燒結(jié)礦成分，同時(shí)介紹機(jī)器學(xué)習(xí)算法和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等技術(shù)在燒結(jié)礦性能預(yù)測(cè)與控制方面的應(yīng)用現(xiàn)狀。綜合介紹了燒結(jié)過(guò)程在信息化、智能化以及雙碳背景下的發(fā)展情況及應(yīng)用效果，通過(guò)系統(tǒng)分析燒結(jié)過(guò)程控制發(fā)展現(xiàn)狀及特點(diǎn)，對(duì)未來(lái)燒結(jié)工藝在新形勢(shì)下的發(fā)展脈絡(luò)進(jìn)行預(yù)測(cè)總結(jié)，為鋼鐵企業(yè)在燒結(jié)智能化研究領(lǐng)域提供理論和應(yīng)用依據(jù)。
關(guān)鍵詞：燒結(jié)；智能控制；智能點(diǎn)火；終點(diǎn)控制；料層監(jiān)控；算法
智能化發(fā)展是燒結(jié)過(guò)程提效降本的關(guān)鍵。燒結(jié)是在高溫條件下將原料進(jìn)行焙燒，使其發(fā)生各種物理和化學(xué)變化，進(jìn)而使原料顆粒相互黏結(jié)形成一定強(qiáng)度的燒結(jié)礦，繼而作為高爐冶煉的含鐵原料。然而，燒結(jié)是一個(gè)多因素控制的黑箱模型，傳統(tǒng)的人工操作效率低、誤差大且缺乏穩(wěn)定性，這對(duì)燒結(jié)礦的冶金性能預(yù)測(cè)產(chǎn)生直接影響。隨著計(jì)算機(jī)技術(shù)和人工智能的快速發(fā)展，傳統(tǒng)的局部自動(dòng)化燒結(jié)已經(jīng)無(wú)法滿足現(xiàn)代化生產(chǎn)的需求［1］ 。因此，智能化控制和性能預(yù)測(cè)在燒結(jié)過(guò)程中得到了廣泛研究和應(yīng)用。例如，鞍鋼［2］ 利用人工智能和計(jì)算機(jī)技術(shù)創(chuàng)建了一個(gè)智能化的綜合控制系統(tǒng)，實(shí)現(xiàn)燒結(jié)過(guò)程的圖像分析、終點(diǎn)控制和原料動(dòng)態(tài)優(yōu)化，并獲得顯著的技術(shù)經(jīng)濟(jì)效益。河鋼集團(tuán)［3］ 應(yīng)用人工智能和大數(shù)據(jù)，實(shí)現(xiàn)了高爐冶煉過(guò)程預(yù)測(cè)、遠(yuǎn)程可視、綠色制造以及氫能技術(shù)等。在“雙碳”戰(zhàn)略背景下，燒結(jié)過(guò)程智能控制的目的在于實(shí)現(xiàn)低碳、高效、環(huán)保的生產(chǎn)方式，以減少碳排放和資源消耗，同時(shí)提高產(chǎn)品質(zhì)量和企業(yè)競(jìng)爭(zhēng)力。中國(guó)制造 2025 倡議促進(jìn)了冶金產(chǎn)業(yè)智能化、信息化和綠色化發(fā)展［4］ ，燒結(jié)工藝充分結(jié)合人工智能、大數(shù)據(jù)、傳感器、數(shù)據(jù)采集與處理及模型建立與優(yōu)化等技術(shù)，將有助于實(shí)現(xiàn)綠色化發(fā)展趨勢(shì)，并通過(guò)實(shí)施“智能+”的方式來(lái)實(shí)現(xiàn)燒結(jié)過(guò)程的智能控制和優(yōu)化。新興技術(shù)給鋼鐵制造企業(yè)帶來(lái)了巨大機(jī)遇和挑戰(zhàn)，目前，大多數(shù)鋼鐵企業(yè)在燒結(jié)過(guò)程智能化控制技術(shù)上面臨的難點(diǎn)有：首先考慮到燒結(jié)過(guò)程的復(fù)雜性，智能控制和性能預(yù)測(cè)技術(shù)難度較大，需要將眾多因素的相互影響和變化規(guī)律加以考慮；其次主要是對(duì)大量實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)的需求，不完善的數(shù)據(jù)采集設(shè)備、數(shù)據(jù)質(zhì)量的不穩(wěn)定性以及數(shù)據(jù)分析能力的不足，會(huì)對(duì)燒結(jié)過(guò)程智能控制的穩(wěn)定性和準(zhǔn)確性產(chǎn)生影響，從而限制了該技術(shù)的應(yīng)用和推廣［5］ 。本文展望了燒結(jié)過(guò)程智能控制及燒結(jié)礦冶金性能預(yù)測(cè)的發(fā)展趨勢(shì)，并針對(duì)未來(lái)的研究提出了重點(diǎn)關(guān)注的問(wèn)題和挑戰(zhàn)，同時(shí)提供了一些可能的解決方案。此類技術(shù)研究在提高燒結(jié)礦冶金性能、促進(jìn)燒結(jié)工藝可控性、降低生產(chǎn)成本、提高生產(chǎn)效率以及促進(jìn)工序一體化和綠色化發(fā)展等方面具有重要意義，通過(guò)不斷的創(chuàng)新和發(fā)展，有望實(shí)現(xiàn)更廣泛的應(yīng)用和推廣。智能化在鋼鐵領(lǐng)域的發(fā)展必然是一個(gè)漫長(zhǎng)的階段，這需要眾多科研工作者共同努力來(lái)創(chuàng)造一張屬于智能化鋼鐵領(lǐng)域的藍(lán)圖［6］ 。
1 燒結(jié)過(guò)程概述
1. 1 燒結(jié)工藝流程及其特點(diǎn)
鐵礦燒結(jié)是將鐵礦粉、燃料、熔劑及各種返礦等原料在一定條件下焙燒黏結(jié)為人造富礦，進(jìn)而為高爐煉鐵提供原料［7］ 。燒結(jié)杯試驗(yàn)流程包含配料、混料、制粒以及布料、燒結(jié)作業(yè)和冷卻處理等步驟。圖 1 所示為燒結(jié)工藝流程。
鐵礦粉需要確保其品位高和成分穩(wěn)定，熔劑的加入可以改善燒結(jié)礦的黏結(jié)相種類及數(shù)量［8］ 。無(wú)煙煤和焦粉是提供燒結(jié)熱量的典型燃料，而高返和內(nèi)返則是提高燒結(jié)制粒性能的母核成分［9］ 。配料和混料流程包括確定原料比例以促進(jìn)化學(xué)反應(yīng)、精確控制原料粒度以確保物料流動(dòng)性以改善燒結(jié)性能。混合使成分均勻分布，并且水分適宜造球，進(jìn)而獲得具有良好粒度組成的混合料。可選擇一次或二次混合，在中國(guó)多采用二次混合以確保制粒效果。作為燒結(jié)生產(chǎn)的關(guān)鍵環(huán)節(jié)，燒結(jié)作業(yè)涵蓋了布料、點(diǎn)火和燒結(jié)等步驟。在布料過(guò)程中，需要確保鋪底料和混合料均勻地分布在臺(tái)車(chē)上，點(diǎn)火過(guò)程要維持溫度為（1 250±50） ℃。
燒結(jié)過(guò)程的復(fù)雜性讓簡(jiǎn)單的數(shù)學(xué)方法和理論分析難以精準(zhǔn)地識(shí)別其特點(diǎn)。根據(jù)實(shí)際生產(chǎn)中的經(jīng)驗(yàn)總結(jié)表明，由于其過(guò)程長(zhǎng)、環(huán)節(jié)多和機(jī)理復(fù)雜等特點(diǎn)，燒結(jié)工藝難以精確調(diào)控［10］。因此，燒結(jié)過(guò)程智能控制技術(shù)是解決這類復(fù)雜大型系統(tǒng)控制問(wèn)題的有效途徑。
1. 2 燒結(jié)過(guò)程參數(shù)
燒結(jié)過(guò)程參數(shù)主要可分為以下5種，如圖2所示。
為優(yōu)化燒結(jié)過(guò)程及提升產(chǎn)品質(zhì)量，需關(guān)注原料參數(shù)（粒度分布、孔隙率、含水量等物理特性及全鐵、堿度、亞鐵等化學(xué)成分）［11］ 、設(shè)備參數(shù)（燒結(jié)機(jī)風(fēng)速、進(jìn)料速度、燒結(jié)機(jī)壁溫度等參數(shù)）、狀態(tài)參數(shù)（風(fēng)箱廢氣溫度和終點(diǎn)溫度等）和操作參數(shù)（點(diǎn)火溫度等），同時(shí)，性能參數(shù)（燒結(jié)礦強(qiáng)度、化學(xué)成分、冶金性能等）也是重要的考慮因素［12］ 。
1. 3 智能化控制概念及特點(diǎn)
智能化控制是一種新型的自動(dòng)化控制方式，其基于先進(jìn)的技術(shù)和算法，融合大數(shù)據(jù)、傳感器、自適應(yīng)控制以及人工智能等多種技術(shù)，能夠?qū)崿F(xiàn)對(duì)系統(tǒng)參數(shù) 、操作模式和決策過(guò)程的智能化管理和優(yōu)化［13］。智能化控制的特點(diǎn)包括自學(xué)習(xí)與自適應(yīng)、實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)和預(yù)警、最優(yōu)化能耗管理、數(shù)據(jù)多源化及智能決策控制，具體特點(diǎn)如圖 3 所示。這種控制方式通過(guò)集成和協(xié)同運(yùn)用各種技術(shù)手段，達(dá)到提高系統(tǒng)的穩(wěn)定性、效率和可靠性的目的，有助于實(shí)現(xiàn)更高效、可持續(xù)和安全綠色化的生產(chǎn)。智能化控制系統(tǒng)在燒結(jié)過(guò)程中可實(shí)現(xiàn)點(diǎn)火、料層狀態(tài)監(jiān)控、終點(diǎn)控制以及燒結(jié)礦性能檢測(cè)等方面的智能化，進(jìn)而提高燒結(jié)過(guò)程中的生產(chǎn)效率、產(chǎn)品質(zhì)量以及能耗利用率，使燒結(jié)過(guò)程更加智能、高效和穩(wěn)定［14］。不僅在燒結(jié)方面，智能化控制在工業(yè)生產(chǎn)和自動(dòng)化領(lǐng)域已成為一大新興發(fā)展趨勢(shì)，智能化冶金將推動(dòng)冶金產(chǎn)業(yè)向著更高效、安全和可持續(xù)的方向發(fā)展，這也提升了整個(gè)冶金生產(chǎn)鏈的智能化水平和競(jìng)爭(zhēng)力［15］ 。
2 燒結(jié)過(guò)程智能化控制應(yīng)用現(xiàn)狀
鐵礦石燒結(jié)質(zhì)量指標(biāo)實(shí)時(shí)估算的重要性不言而喻，但是由于其復(fù)雜性，對(duì)建模帶來(lái)了一定的挑戰(zhàn)。為了解決這個(gè)問(wèn)題，YANG C 等［16］ 提出了一種融合遞歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和偏最小二乘（GRU-PLS）的模型，用于預(yù)測(cè)成品燒結(jié)礦的氧化亞鐵（FeO）含量。
該模型在利用傳統(tǒng)潛變量方法的基礎(chǔ)上，結(jié)合每對(duì)潛變量之間的深層內(nèi)部結(jié)構(gòu)，進(jìn)而捕捉非線性和動(dòng)態(tài)信息。通過(guò)使用華南某大型鋼鐵集團(tuán)的實(shí)際數(shù)據(jù)進(jìn)行評(píng)估，結(jié)果顯示 GRU-PLS 模型相比其他模型具有更小的預(yù)測(cè)誤差。
此外，南開(kāi)大學(xué)的于晗等［17］ 研究了智能化控制系統(tǒng)如何在整個(gè)燒結(jié)過(guò)程中實(shí)現(xiàn)節(jié)能減排。該系統(tǒng)分為源頭、過(guò)程和末端3個(gè)部分。在源頭配料的智能控制方面，利用了“雙平衡”約束方法，降低了燃料消耗和污染。節(jié)能減排智能輔助診斷決策系統(tǒng)在多方面取得了明顯效果，包括減少固體燃料和電力能耗，降低 NOx、SO2及顆粒物的排放。這項(xiàng)研究在實(shí)現(xiàn)智能化的同時(shí)，又為中國(guó)的“雙碳”目標(biāo)貢獻(xiàn)了一份力量。呂慶研究團(tuán)隊(duì)［18］運(yùn)用大數(shù)據(jù)平臺(tái)輔助和機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)，設(shè)計(jì)出一種精準(zhǔn)預(yù)測(cè)燒結(jié)生產(chǎn)結(jié)果并實(shí)現(xiàn)最優(yōu)化運(yùn)作的模型，以保證燒結(jié)礦質(zhì)量的穩(wěn)定性。通過(guò)梯度提升樹(shù)算法構(gòu)建了燒結(jié)終點(diǎn)預(yù)測(cè)模型，預(yù)測(cè)命中率高達(dá) 99%。該研究對(duì)燒結(jié)行業(yè)未來(lái)的發(fā)展具有重要意義。
近年來(lái)，有多個(gè)研究團(tuán)隊(duì)提出了不同的智能控制系統(tǒng)和模型，以提高鐵礦石燒結(jié)質(zhì)量指標(biāo)和控制效果。例如，AN J 等［19］提出了一種基于工況識(shí)別的智能控制系統(tǒng)，用于精確控制點(diǎn)火參數(shù)和溫度。該控制系統(tǒng)由工況識(shí)別模塊和不同的模糊預(yù)測(cè)控制器構(gòu)成。針對(duì)每個(gè)特定工況，設(shè)計(jì)了相應(yīng)的模糊預(yù)測(cè)控制器，包括基于粒子群優(yōu)化的 Elman 預(yù)測(cè)模型和模糊控制器。試驗(yàn)數(shù)據(jù)表明，該系統(tǒng)能夠在復(fù)雜環(huán)境下準(zhǔn)確控制點(diǎn)火溫度，減小燒結(jié)廠的控制誤差，滿足實(shí)際控制需求。FAN X H 等［20］設(shè)計(jì)了一種基于風(fēng)機(jī)變頻的燒結(jié)過(guò)程智能控制模型，通過(guò)激活專家控制系統(tǒng)和模糊控制器，實(shí)現(xiàn)對(duì)燒結(jié)生產(chǎn)的穩(wěn)定控制。該模型在保證生產(chǎn)穩(wěn)定的同時(shí)，降低了燒結(jié)生產(chǎn)的能耗，實(shí)現(xiàn)了更加穩(wěn)定、高效和精確的燒結(jié)生產(chǎn)。另外，WANG C S 等［21］提出了一種分層智能控制系統(tǒng)，其中包括燒結(jié)終點(diǎn)（BTP）和卷影復(fù)制服務(wù)（VSS）軟感知模型，能夠?qū)崿F(xiàn)對(duì)鏈速度的穩(wěn)定追蹤控制以及交換過(guò)程信息數(shù)據(jù)等功能 。
通過(guò)這種方式，波動(dòng)問(wèn)題得到有效避免，并且顯著提高了燒結(jié)礦產(chǎn)質(zhì)量和燒結(jié)機(jī)的利用率。此外，LIU S 等［22］利用 Java 和 Python 語(yǔ)言構(gòu)建了4個(gè)模型，即燒結(jié)批次優(yōu)化模型、燒結(jié)層滲透率預(yù)測(cè)模型、燒結(jié)終點(diǎn)控制優(yōu)化模型和燒結(jié)礦質(zhì)量預(yù)測(cè)評(píng)價(jià)模型。這些模型在大數(shù)據(jù)的支持下，能夠?qū)崿F(xiàn)關(guān)鍵參數(shù)的實(shí)時(shí)分析、智能預(yù)警、決策優(yōu)化和故障追溯等功能。該系統(tǒng)為操作人員提供了最佳生產(chǎn)指標(biāo)，顯著地提高了燒結(jié)工藝智能化的生產(chǎn)效率 。
LAITINEN P J 等［23］ 基于前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)建立了數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的建模方法，研究操作參數(shù)對(duì)燒結(jié)礦質(zhì)量、生產(chǎn)率以及燃料消耗的影響。模型能夠很好地描述輸出變化，通過(guò)分析輸入變量，能夠預(yù)測(cè)輸出結(jié)果并總結(jié)輸入與輸出之間的相互作用關(guān)系。近些年有關(guān)燒結(jié)智能化模塊 使用算法及應(yīng)用效果總結(jié)見(jiàn)表1。
以上包含多個(gè)關(guān)于鐵礦石燒結(jié)過(guò)程智能控制和質(zhì)量指標(biāo)估算的研究。這些研究利用各種技術(shù)手段，如遞歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、偏最小二乘以及分層智能控制等解決燒結(jié)過(guò)程中的復(fù)雜性和挑戰(zhàn)性問(wèn)題，提高了燒結(jié)品質(zhì)預(yù)測(cè)的準(zhǔn)確性、生產(chǎn)效率以及節(jié)能減排。但仍有以下幾個(gè)方面需進(jìn)一步優(yōu)化，首先，不斷加強(qiáng)模型的準(zhǔn)確性和高效性；其次，需要綜合考慮環(huán)境因素，建立更綜合全能的控制系統(tǒng)；第三，在智能控制的基礎(chǔ)上，強(qiáng)化節(jié)能減排力度；最后，在追求高效的同時(shí)，注重?zé)Y(jié)行業(yè)的可持續(xù)發(fā)展［24］ 。總而言之，燒結(jié)過(guò)程智能控制技術(shù)在不斷的創(chuàng)新和研究下，將會(huì)為燒結(jié)行業(yè)帶來(lái)更高的效益和發(fā)展空間。
3 燒結(jié)過(guò)程智能控制工藝模塊分析
3. 1 智能點(diǎn)火
3. 1. 1 燒結(jié)點(diǎn)火工藝概述
燒結(jié)過(guò)程中的關(guān)鍵環(huán)節(jié)是燒結(jié)點(diǎn)火，為給混合料提供足夠的熱量使其可燃燒，并在爐內(nèi)的煙氣作用下逐漸干燥和脫碳，以實(shí)現(xiàn)理想的燒結(jié)效果。燒結(jié)點(diǎn)火的強(qiáng)度控制極為重要，若強(qiáng)度過(guò)低，則表層強(qiáng)度不足，無(wú)法形成完整的餅體；若強(qiáng)度過(guò)高，則表層過(guò)度熔化，降低產(chǎn)品質(zhì)量并造成浪費(fèi)。為保證燒結(jié)礦的質(zhì)量，在控制燒結(jié)點(diǎn)火的同時(shí)，需正確掌握影響點(diǎn)火的各種因素，包括使用氣體壓力、操作溫度、臺(tái)車(chē)速度和氣體噴嘴阻力等［25］ 。優(yōu)化控制關(guān)鍵參數(shù)是實(shí)現(xiàn)燒結(jié)點(diǎn)火最優(yōu)化控制的重要手段。手動(dòng)操作點(diǎn)火爐的機(jī)速、熱值和煤氣壓力等參數(shù)難以確保空氣燃料比最優(yōu)，且不正確的參數(shù)控制會(huì)導(dǎo)致煤氣不完全燃燒，從而無(wú)法有效控制點(diǎn)火溫度。因此，開(kāi)發(fā)先進(jìn)技術(shù)實(shí)現(xiàn)智能化控制，對(duì)于提高燒結(jié)點(diǎn)火爐效率及減少污染是至關(guān)重要的。
3. 1. 2 點(diǎn)火工藝關(guān)鍵參數(shù)控制
近年來(lái)，國(guó)內(nèi)的大多數(shù)燒結(jié)廠使用焦?fàn)t煤氣或高爐煤氣進(jìn)行燒結(jié)點(diǎn)火。燒結(jié)點(diǎn)火的操作參數(shù)包括強(qiáng)度、溫度、時(shí)間和空燃比，這些對(duì)燒結(jié)過(guò)程產(chǎn)生了重大影響。因此，合理設(shè)置和控制燒結(jié)點(diǎn)火參數(shù)至關(guān)重要。
點(diǎn)火強(qiáng)度是指混合料單位面積獲得的熱能，其取決于導(dǎo)熱系數(shù)、溫度分布以及加熱時(shí)間和方式等。高點(diǎn)火強(qiáng)度會(huì)引起原料表面焦化和氧化等問(wèn)題。因此，應(yīng)根據(jù)實(shí)際情況優(yōu)化和調(diào)整點(diǎn)火強(qiáng)度，以適應(yīng)不同工況［26］。燃料配給量對(duì)點(diǎn)火溫度具有重要影響，其直接關(guān)系到控制每個(gè)環(huán)節(jié)的溫度。因此，實(shí)際生產(chǎn)中更需要一種能夠動(dòng)態(tài)調(diào)節(jié)點(diǎn)火溫度的智能控制裝置，以適應(yīng)不同環(huán)境下的需求［27］ 。李萬(wàn)宏［25］ 提出了一種點(diǎn)火溫度模糊 PID（比例-積分-微分控制器）控制器，該控制器可以根據(jù)不同環(huán)境動(dòng)態(tài)調(diào)整點(diǎn)火溫度的設(shè)定值，從而實(shí)現(xiàn)點(diǎn)火過(guò)程的自適應(yīng)控制，其被應(yīng)用在燒結(jié)點(diǎn)火智能控制系統(tǒng)中，總體結(jié)構(gòu)如圖 4 所示。點(diǎn)火時(shí)間是指混合料在點(diǎn)火器段內(nèi)的停留時(shí)間，其取決于燒結(jié)設(shè)備的類型、燒結(jié)原料性質(zhì)和燒結(jié)工藝參數(shù)的選擇，此外，控制燃料氣體的空燃比（空氣和燃料比例）有助于避免煤氣不充分燃燒或浪費(fèi)資源［27］ 。
3. 1. 3 燒結(jié)點(diǎn)火智能化控制相關(guān)研究
張斌［28］設(shè)計(jì)了一個(gè)基于光纖環(huán)網(wǎng)（以太網(wǎng)）和PROFIBUS（過(guò)程場(chǎng)總線）控制網(wǎng)的燒結(jié)機(jī)自動(dòng)點(diǎn)火控制系統(tǒng)，其點(diǎn)火爐控制系統(tǒng)設(shè)備結(jié)構(gòu)如圖 5 所示［28］，實(shí)現(xiàn)了主操作畫(huà)面、報(bào)警打印和歷史趨勢(shì)顯示等功能，可以滿足生產(chǎn)工藝需求和減少人員勞動(dòng)強(qiáng)度。DU S 等［29］ 構(gòu)建了一種基于點(diǎn)火溫度預(yù)測(cè)的燒結(jié)點(diǎn)火過(guò)程智能控制模型，該模型融入了機(jī)理分析法和數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)法，進(jìn)而實(shí)現(xiàn)對(duì)點(diǎn)火溫度的智能控制以及氣體流量的監(jiān)測(cè)。經(jīng)過(guò)試驗(yàn)表明，此模型可以在氣體壓力不穩(wěn)定的情況下實(shí)現(xiàn)對(duì)點(diǎn)火溫度的有效控制，其預(yù)測(cè)結(jié)果如圖 6 所示（該圖源數(shù)據(jù)來(lái)自參考文獻(xiàn)［29］）。ZHANG C F 等［30］設(shè)計(jì)出一種遵循控制方法的模型，最終實(shí)現(xiàn)通過(guò)總線設(shè)備來(lái)智能控制點(diǎn)火溫度和氣體流量等。此設(shè)計(jì)滿足工業(yè)需求，對(duì)提高燒結(jié)礦產(chǎn)質(zhì)量有一定的幫助。YING YQ 等［31］ 設(shè)計(jì)出一種基于 PIDNN（比例-積分-微分神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)）的點(diǎn)火智能控制系統(tǒng)，將 PIDNN 控制算法與專家系統(tǒng)相結(jié)合來(lái)實(shí)現(xiàn)最終的點(diǎn)火智能控制 。
該系統(tǒng)在某鋼鐵廠投入運(yùn)行后，其點(diǎn)火溫度可以實(shí)現(xiàn)穩(wěn)定控制，進(jìn)而節(jié)約了人工成本和提高了資源利用率。CHEN X 等［32］ 提出一種基于修正的 EID（電子識(shí)別技術(shù)）燒結(jié)點(diǎn)火控制模型，同時(shí)還開(kāi)發(fā)了一種迭代子空間建模方法來(lái)預(yù)測(cè)時(shí)間延遲和估計(jì)模型參數(shù)，通過(guò)一個(gè)額外的延遲元件，使得 EID 預(yù)測(cè)和實(shí)際擾動(dòng)的相位差趨近于零。通過(guò)模擬驗(yàn)證了該方法的可行性，為點(diǎn)火智能控制的研究提供了新的研究方法。智能點(diǎn)火使用方法及應(yīng)用效果總結(jié)見(jiàn)表 2。
當(dāng)前的智能點(diǎn)火控制技術(shù)在一定程度上達(dá)到工藝需求，并實(shí)現(xiàn)了節(jié)能降本和自動(dòng)化控制，同時(shí)還保證了出色的點(diǎn)火效果。但是，機(jī)理分析法需要大量的先驗(yàn)知識(shí)以及依賴于準(zhǔn)確的模型；數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)法對(duì)數(shù)據(jù)質(zhì)量要求高還可能出現(xiàn)過(guò)擬合 ；EID 技術(shù)的使用存在一定的風(fēng)險(xiǎn)性以及技術(shù)會(huì)受到限制 ；PIDNN技術(shù)的計(jì)算量很大、控制器參數(shù)難以調(diào)整以及神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型不夠精確。針對(duì)以上難點(diǎn)，建議從以下方面入手：1）為了更好地應(yīng)用機(jī)理分析法，可通過(guò)查閱文獻(xiàn)和數(shù)據(jù)，并進(jìn)行整合；2）對(duì)于數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)法，要確保數(shù)據(jù)的質(zhì)量，同時(shí)要有針對(duì)性地去選擇最相關(guān)和具有代表性的特征 ；3）可以通過(guò)優(yōu)化算法、改進(jìn)傳感器設(shè)計(jì)和增加冗余度等措施來(lái)提高 EID 技術(shù)的穩(wěn)定性和可靠性；4）對(duì)于 PIDNN 技術(shù)的困難，可以采用模型簡(jiǎn)化和參數(shù)優(yōu)化的方法［33］。此外，新型的燒結(jié)智能化設(shè)備將具有優(yōu)異的可靠性、快速反應(yīng)、高準(zhǔn)度、低功耗、安全性以及可擴(kuò)展性特征，以便有效地應(yīng)對(duì)市場(chǎng)上不斷增長(zhǎng)的需要。
3. 2 智能料層狀態(tài)監(jiān)控
3. 2. 1 料層溫度
燒結(jié)料層溫度在燒結(jié)過(guò)程中扮演著重要的角色，直接影響料層性能和結(jié)構(gòu)。一般而言，燒結(jié)時(shí)間延長(zhǎng)以及燒結(jié)溫度和壓力升高會(huì)導(dǎo)致料層溫度上升。然而，過(guò)高的溫度會(huì)破壞料層結(jié)構(gòu)，過(guò)低的溫度則會(huì)造成料層不穩(wěn)定，進(jìn)而導(dǎo)致料層失去原有的形狀和穩(wěn)定性。而在考慮料層溫度變化的同時(shí)，還需考慮燒結(jié)溫度、壓力和時(shí)間等因素的影響，以便更好地控制料層溫度。
中南大學(xué)的范曉慧等［34］運(yùn)用眾多物理化學(xué)過(guò)程，通過(guò)對(duì)料層與抽風(fēng)之間的傳質(zhì)傳熱流動(dòng)進(jìn)行詳細(xì)的描述，建立了一套料層溫度模擬的系統(tǒng)。該系統(tǒng)經(jīng)過(guò)試驗(yàn)驗(yàn)證，可實(shí)現(xiàn)對(duì)任意高度料層氣體溫度的實(shí)時(shí)計(jì)算，且其預(yù)測(cè)準(zhǔn)確率高達(dá) 90%。彭坤乾［35］ 運(yùn)用 Matcom、VC++以及多線程技術(shù)，建立了一個(gè)能夠解決雙曲型偏微分方程收斂問(wèn)題的燒結(jié)料層溫度廠模擬系統(tǒng)，能夠提供料層溫度分布情況。
當(dāng)燃料配比為 5. 3% 時(shí)，其仿真結(jié)果在準(zhǔn)確度方面可達(dá) 90% 左右，如圖 7 所示（該圖源數(shù)據(jù)來(lái)自于參考文獻(xiàn)［35］）［35］ 。此研究對(duì)提高燒結(jié)礦產(chǎn)質(zhì)量和減少能耗具有重要的指導(dǎo)作用。有關(guān)料層溫度監(jiān)控使用方法及應(yīng)用效果總結(jié)見(jiàn)表 3。
根據(jù)以上研究可知，燒結(jié)料層溫度檢測(cè)技術(shù)的預(yù)測(cè)準(zhǔn)確率已達(dá)到 90%，而且對(duì)料層溫度的計(jì)算也更加精準(zhǔn)，在料層溫度監(jiān)測(cè)系統(tǒng)的作用下，可以有效提高燒結(jié)礦產(chǎn)質(zhì)量、成品率以及燒結(jié)機(jī)利用率。因此，可以說(shuō)這一技術(shù)取得了不錯(cuò)的成效。但是，由于料層溫度控制系統(tǒng)的復(fù)雜性，實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)料層溫度的準(zhǔn)確性仍有待進(jìn)一步提高。此外，料層溫度的變化對(duì)整個(gè)燒結(jié)過(guò)程有很大影響，需要對(duì)料層溫度進(jìn)行動(dòng)態(tài)調(diào)整的技術(shù)尚不成熟。同時(shí)，實(shí)現(xiàn)料層溫度監(jiān)測(cè)所需要大量數(shù)據(jù)的獲取與處理也存在一定困難。隨著未來(lái)人工智能、大數(shù)據(jù)、物聯(lián)網(wǎng)、5G 通信技術(shù)的發(fā)展，將為料層溫度監(jiān)測(cè)帶來(lái)新的機(jī)遇［36］，該類技術(shù)的應(yīng)用主要體現(xiàn)在以下幾個(gè)方面：1）實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)料層溫度，通過(guò)大數(shù)據(jù)可以準(zhǔn)確識(shí)別各處料層的實(shí)時(shí)溫度情況；2）溫度分布的精確控制和實(shí)時(shí)調(diào)整，通過(guò)物聯(lián)網(wǎng)實(shí)時(shí)調(diào)整并控制溫度分布情況；3）數(shù)據(jù)的實(shí)時(shí)傳輸和處理，通過(guò) 5G 通信傳輸數(shù)據(jù)并提供遠(yuǎn)端監(jiān)測(cè)服務(wù)。
3. 2. 2 漏風(fēng)監(jiān)測(cè)
燒結(jié)機(jī)漏風(fēng)是指因溫度變化而產(chǎn)生氣流運(yùn)動(dòng)的現(xiàn)象，對(duì)燒結(jié)礦產(chǎn)質(zhì)量會(huì)產(chǎn)生負(fù)面影響，并增加能耗。因此，燒結(jié)機(jī)漏風(fēng)監(jiān)測(cè)對(duì)于提高鋼鐵生產(chǎn)效率至關(guān)重要。本節(jié)主要探討當(dāng)前燒結(jié)機(jī)漏風(fēng)監(jiān)測(cè)的研究成果、不足以及發(fā)展趨勢(shì)。
青島大學(xué)的張安煜［37］ 針對(duì)燒結(jié)機(jī)漏風(fēng)問(wèn)題，研發(fā)了一款在線監(jiān)測(cè)系統(tǒng)，通過(guò)氧氣平衡分析技術(shù)，實(shí)現(xiàn)對(duì)主要漏風(fēng)部位的實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)。該系統(tǒng)將燒結(jié)機(jī)風(fēng)箱段的平均漏風(fēng)率降至 15%，并提出了一套針對(duì)臺(tái)車(chē)段漏風(fēng)的控制方案，使得年平均臺(tái)時(shí)產(chǎn)量提高 10 t/（臺(tái)•h）。CAI J 等［38］ 基于流體力學(xué)的知識(shí)提出了一種數(shù)學(xué)模型，用于預(yù)測(cè)燒結(jié)機(jī)在穩(wěn)定狀態(tài)下通過(guò)孔洞漏氣的流速及對(duì)關(guān)鍵部位的影響。同時(shí)，研究者們也提出了一種新型通用孔床模型，以提高其精度。最終，通過(guò)該研究得到了快速估算模型，可為燒結(jié)機(jī)漏風(fēng)監(jiān)測(cè)更加精確和強(qiáng)大計(jì)算工具的開(kāi)發(fā)提供重要的指導(dǎo)，該技術(shù)具有巨大的應(yīng)用前景，而且為將來(lái)改進(jìn)新技術(shù)提供了一定的借鑒價(jià)值。
此外，東北大學(xué)的張余謙團(tuán)隊(duì)［39］ 通過(guò)數(shù)值模擬研究燒結(jié)機(jī)風(fēng)箱及支管的溫度場(chǎng)分布規(guī)律，比較漏風(fēng)和不漏風(fēng)情況下的差異，并改變漏風(fēng)口參數(shù)來(lái)探究其對(duì)溫度場(chǎng)的影響。在此基礎(chǔ)上，提出了紅外熱成像漏風(fēng)檢測(cè)法并用高精度紅外熱成像儀進(jìn)行試驗(yàn)證實(shí)，其工作原理如圖 8 所示。試驗(yàn)結(jié)果表明，仿真數(shù)據(jù)與實(shí)際數(shù)據(jù)基本一致，這證明了該方法的可行性。 有關(guān)漏風(fēng)監(jiān)測(cè)使用方法及應(yīng)用效果總結(jié)見(jiàn)表 4。
目前，采用的方法在顯著降低燒結(jié)機(jī)的漏風(fēng)、提高燒結(jié)礦產(chǎn)質(zhì)量、達(dá)成節(jié)能減排和可持續(xù)發(fā)展的同時(shí)，也帶來(lái)巨大的經(jīng)濟(jì)效益。但漏風(fēng)監(jiān)測(cè)的不足在于檢測(cè)方法和設(shè)備較為簡(jiǎn)單，檢測(cè)精度和效率較低，也容易受外界環(huán)境因素影響。因此，燒結(jié)漏風(fēng)檢測(cè)技術(shù)未來(lái)會(huì)發(fā)展為更精確的檢測(cè)方法、更高效的檢測(cè)設(shè)備以及更完善的檢測(cè)體系，進(jìn)而提供更可靠的檢測(cè)結(jié)果。從技術(shù)和實(shí)施方面來(lái)說(shuō)，采用空氣動(dòng)力學(xué)和煙霧檢測(cè)技術(shù)進(jìn)行精確檢測(cè)，開(kāi)發(fā)新型漏風(fēng)檢測(cè)軟件、引入新的檢測(cè)技術(shù)以及利用機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)的智能化檢測(cè)系統(tǒng)等方法，可以提高檢測(cè)效率和可靠性［40］ 。
3. 3 智能終點(diǎn)控制
3. 3. 1 燒結(jié)終點(diǎn)控制概述
燒結(jié)終點(diǎn)（BTP）是混合料在燒結(jié)機(jī)上垂直燃燒速度的反映，其指的是煙氣溫度開(kāi)始下降的位置。為充分發(fā)揮燒結(jié)機(jī)的性能并保障物料質(zhì)量，BTP 控制在倒數(shù)第 2 個(gè)或第 3 個(gè)風(fēng)箱位置較為理想。由于多種影響因子和大滯后特性，實(shí)現(xiàn)生產(chǎn)過(guò)程中 BTP 的精確控制是一項(xiàng)具有挑戰(zhàn)性的任務(wù)。包括混合料的水分、料層厚度、點(diǎn)火溫度以及臺(tái)車(chē)速度等這些影響因子，都需要充分考慮并做出相應(yīng)調(diào)整，才能確保 BTP 的準(zhǔn)確控制［41］ 。
由于受到臺(tái)車(chē)速度的影響，燒結(jié)終點(diǎn)位置的準(zhǔn)確控制是一項(xiàng)極具挑戰(zhàn)性的任務(wù)。目前，國(guó)內(nèi)外研究對(duì)燒結(jié)終點(diǎn)位置判斷有以下幾種方法：1）風(fēng)箱廢氣溫度判斷法，采集尾部風(fēng)箱廢氣溫度值，通過(guò)最小二乘法或三點(diǎn)法曲線擬合來(lái)間接得出燒結(jié)終點(diǎn)位置，這種方法成本低、精度高［41］ ；2）風(fēng)箱廢氣成分判斷法，該方法采集廢氣中 φ（CO2）/φ（CO）的比值達(dá)到最高值來(lái)判斷 BTP 位置［42］ ；3）負(fù)壓發(fā)，就是根據(jù)抽風(fēng)負(fù)壓的檢測(cè)來(lái)判斷 BTP，當(dāng)燒結(jié)結(jié)束后，如果風(fēng)箱的負(fù)壓基本保持不變，則此時(shí)的風(fēng)箱位置就是 BTP［43］ ；4）機(jī)尾 CCD 圖像判斷法，通過(guò)安裝在機(jī)尾部的 CCD 攝像機(jī)對(duì)斷面及其圖像進(jìn)行分析得出燒結(jié)終點(diǎn)位置，但其準(zhǔn)確性不太高［44］ 。
3. 3. 2 燒結(jié)終點(diǎn)預(yù)測(cè)模型研究
由于以上 BTP 判斷方法都會(huì)有很大的滯后性，因此要想提高燒結(jié)穩(wěn)定性和燒結(jié)礦產(chǎn)質(zhì)量就需要對(duì) BTP 進(jìn)行提前預(yù)報(bào)。WU M 等［45］ 運(yùn)用灰色理論和反向傳播神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)建立了 BTP 預(yù)測(cè)模型，并利用模糊控制、預(yù)測(cè)控制和開(kāi)關(guān)控制構(gòu)建了混合模糊控制器以實(shí)現(xiàn)對(duì) BTP 的準(zhǔn)確控制。通過(guò)實(shí)踐表明，該系統(tǒng)有效地抑制了 BTP 的波動(dòng)，提高了燒結(jié)礦的產(chǎn)質(zhì)量，而且也保障了生產(chǎn)的安全性。汪森輝等［46］ 提出了一種基于改進(jìn)的 AdaBoost. RS（自適應(yīng)增強(qiáng)的推薦系統(tǒng)）算法和極限學(xué)習(xí)機(jī)相結(jié)合的 BTP 位置預(yù)測(cè)集成算法模型。該模型的預(yù)測(cè)效果如圖 9 所示（該圖源數(shù)據(jù)來(lái)自參考文獻(xiàn)［46］）。研究結(jié)果表明，當(dāng)絕對(duì)誤差小于 1. 6 mm 時(shí)，該模型的結(jié)果命中率高達(dá) 97. 4%，相較于傳統(tǒng)方法，該模型大幅度提高了 BTP 位置預(yù)測(cè)的準(zhǔn)確性。DU S 等［47］ 提出一種利用模糊時(shí)間序列的 BTP 預(yù)測(cè)模型，該模型通過(guò)調(diào)整因子將響應(yīng)預(yù)測(cè)模型和混合預(yù)測(cè)模型組合而來(lái) 。 通過(guò)實(shí)際生產(chǎn)的檢驗(yàn)表明，該模型優(yōu)于其他模型的性能，其預(yù)測(cè)性能更加顯著。同時(shí)，該模型也為燒結(jié)過(guò)程的 BTP 預(yù)測(cè)奠定了基礎(chǔ)。
3. 3. 3 燒結(jié)終點(diǎn)控制模型研究
鑒于燒結(jié)過(guò)程的復(fù)雜、時(shí)變和非線性特征，傳統(tǒng)控制模型已難以滿足生產(chǎn)需求，因此，學(xué)術(shù)界開(kāi)始探索將智能算法和 BTP 控制模型相融合，以提高模型性能。袁曉紅等［48］使用最優(yōu)控制算法建立了燒結(jié)過(guò)程的最優(yōu)控制模型，用于控制燒結(jié)過(guò)程中的終點(diǎn)溫度和點(diǎn)火強(qiáng)度。該模型采用了神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行建模，其結(jié)構(gòu)如圖 10 所示。而且，其自適應(yīng)能力強(qiáng)，能在不同工作條件下保證高準(zhǔn)確性和高控制度，燒結(jié)礦產(chǎn)量得到有效的提高。此外，魏玉龍［49］ 運(yùn)用減法聚類和粒子群優(yōu)化方法對(duì) PBF（可編程布局結(jié)構(gòu)）神經(jīng)網(wǎng)格進(jìn)行優(yōu)化，并建立了 BTP 預(yù)測(cè)模型，試驗(yàn)表明該模型的預(yù)測(cè)誤差在 0. 2 個(gè)風(fēng)箱范圍 內(nèi)的準(zhǔn)確性達(dá)到 82%。同時(shí)，該團(tuán)隊(duì)還使用最小二乘法創(chuàng)建了辨識(shí)模型，并設(shè)計(jì)了變量域模糊控制器來(lái)實(shí)現(xiàn)對(duì) BTP 的可靠控制。有關(guān)燒結(jié)終點(diǎn)預(yù)測(cè)、控制模型使用方法及應(yīng)用效果總結(jié)見(jiàn)表 5。
通過(guò)對(duì)燒結(jié)終點(diǎn)預(yù)測(cè)和控制模型的研究可以看出，在不同算法的應(yīng)用下，燒結(jié)終點(diǎn)預(yù)測(cè)和控制的準(zhǔn)確率已經(jīng)達(dá)到很高水準(zhǔn)，也成功實(shí)現(xiàn)了對(duì) BTP 的最優(yōu)化、預(yù)測(cè)以及可靠性保障。盡管如此，這些算法在此方面的應(yīng)用也存在一定的不足，具體來(lái)說(shuō)，如灰色理論和反向傳播神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對(duì)數(shù)據(jù)的要求非常高；AdaBoost. RS 算法的預(yù)測(cè)效果依然有待提高；模糊時(shí)間序列對(duì)于長(zhǎng)期預(yù)測(cè)，可能會(huì)出現(xiàn)誤差累積問(wèn)題以及需要大量的訓(xùn)練數(shù)據(jù)；最優(yōu)控制算法對(duì)工作條件的適應(yīng)性不夠強(qiáng)；減法聚類和粒子群優(yōu)化方法的預(yù)測(cè)準(zhǔn)確度還有待提高。因此，未來(lái)可以研究如何利用高性能計(jì)算技術(shù)來(lái)提高燒結(jié)終點(diǎn)控制模型的處理速度，以及研究如何采用云計(jì)算技術(shù)，將計(jì)算過(guò)程遷移到云端，提高計(jì)算速度，實(shí)現(xiàn)燒結(jié)過(guò)程的遠(yuǎn)程控制［50］ 。其次，還可以提高模型的復(fù)雜程度，考慮引入多因子影響、多目標(biāo)優(yōu)化以及多尺度分析等。而且將來(lái)的模型需要具有更強(qiáng)的容錯(cuò)能力和適應(yīng)性，以便能夠?qū)崟r(shí)進(jìn)行優(yōu)化調(diào)整［51］ 。
3. 4 智能燒結(jié)礦性能檢測(cè)
3. 4. 1 燒結(jié)礦性能檢測(cè)概述
燒結(jié)礦含有多種化學(xué)成分，包括 Fe2O3、MnO2、 CaO、MgO、TiO2、ZnO、ZrO2、Al2O3、BaO、Cr2O3、VO等。在燒結(jié)過(guò)程中，這些成分會(huì)發(fā)生不同的化學(xué)反應(yīng)，進(jìn)而對(duì)燒結(jié)礦的表面形態(tài)和性能產(chǎn)生影響。此外，燒結(jié)礦中還可能含有微量元素如 Cu、Zn、Mo、V、 Cr、S和 N 等，這些元素也會(huì)對(duì)礦石性能產(chǎn)生影響。
燒結(jié)礦性能預(yù)測(cè)主要使用的技術(shù)包括機(jī)器學(xué)習(xí)、數(shù)值模擬、數(shù)據(jù)挖掘和物理模型等，燒結(jié)礦性能檢測(cè)技術(shù)結(jié)構(gòu)如圖 11 所示。為了提高燒結(jié)礦的產(chǎn)質(zhì)量，可以運(yùn)用各種先進(jìn)技術(shù)對(duì)其性能進(jìn)行預(yù)測(cè)、優(yōu)化和模擬［52］ 。其中，機(jī)器學(xué)習(xí)通過(guò)歷史數(shù)據(jù)構(gòu)建模型以預(yù)測(cè)未來(lái)燒結(jié)礦的性能；數(shù)據(jù)挖掘算法則能夠從歷史數(shù)據(jù)中提取有用信息；模式識(shí)別可識(shí)別燒結(jié)礦性能變化趨勢(shì)。此外，遺傳算法、數(shù)值模擬、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)和物理模型也可被應(yīng)用于優(yōu)化燒結(jié)礦性能參數(shù)和模擬燒結(jié)礦的性能變化［53］ 。總之，這些技術(shù)的應(yīng)用可以顯著提高燒結(jié)礦性能預(yù)測(cè)準(zhǔn)確性，并提高其整體產(chǎn)質(zhì)量水平。
燒結(jié)礦性能檢測(cè)相較于傳統(tǒng)方式具有以下優(yōu)勢(shì)：首先，利用大量歷史數(shù)據(jù)，預(yù)測(cè)更快；其次，能通過(guò)多種技術(shù)準(zhǔn)確預(yù)測(cè)燒結(jié)礦性能以及更快速發(fā)現(xiàn)燒結(jié)礦性能的趨勢(shì)變化。因此，智能燒結(jié)礦檢測(cè)的發(fā)展勢(shì)在必行。未來(lái)的研究將聚焦于模型優(yōu)化、數(shù)據(jù)挖掘和人工智能技術(shù)的應(yīng)用，以提高預(yù)測(cè)精度和效率［54］ 。
3. 4. 2 燒結(jié)礦成分在線檢測(cè)技術(shù)研究
燒結(jié)礦成分在線檢測(cè)主要使用的技術(shù)包括PGNAA（瞬發(fā) γ 射線中子活化分析）、LIBS（激光誘導(dǎo)擊穿光譜）技術(shù)以及基于 DNN（深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)）和LSTM（長(zhǎng)短期記憶網(wǎng)絡(luò)）的在線監(jiān)測(cè)等［55］。這些 技術(shù)都可以用來(lái)快速、準(zhǔn)確地分析燒結(jié)礦的成分。
柳鋼燒結(jié)廠［56］ 采用了 PGNAA 技術(shù)，經(jīng)過(guò)在其360 m2 燒結(jié)機(jī)上應(yīng)用，該系統(tǒng)現(xiàn)已能夠通過(guò)在線成分檢測(cè)實(shí)現(xiàn)混合料的化學(xué)成分檢測(cè)和自動(dòng)配料，同時(shí)也成功將燒結(jié)礦堿度 R±0. 08（測(cè)量值的誤差范圍為-0. 08~0. 08）穩(wěn)定率提高 9. 65%，顯著提高了燒結(jié)過(guò)程的節(jié)能降本工作，其中包括返礦率降低了 4. 14%，固體燃耗降低了 0. 14%。吉林大學(xué)的韓旭［57］ 提出了一種利用 LIBS 技術(shù)的燒結(jié)礦堿度分析方法，并研制出一套測(cè)控軟件，實(shí)現(xiàn)了燒結(jié)堿度定量分析。同時(shí)，為了提高燒結(jié)礦堿度分析的效率和準(zhǔn)確性，提出了一種將 LIBS 和 RFR（無(wú)線電頻率識(shí)別）相結(jié)合的方法。作為一種新型技術(shù)，LIBS 在冶金領(lǐng)域具有廣泛的研究空間及巨大的發(fā)展?jié)摿?。
LIU S 等［58］ 設(shè)計(jì)出一種基于 DNN 和 LSTM 網(wǎng)絡(luò)的集成模型，該模型可以根據(jù)給定的輸入和輸出數(shù)據(jù)來(lái)預(yù)測(cè)燒結(jié)礦的化學(xué)成分，其預(yù)測(cè)成分如圖 12 所示（該圖源數(shù)據(jù)來(lái)自參考文獻(xiàn)［58］）［58］。試驗(yàn)數(shù)據(jù)驗(yàn)證表明該系統(tǒng)的預(yù)測(cè)精度及穩(wěn)定性較佳，能有效地應(yīng)用于燒結(jié)礦的成分預(yù)測(cè)。有關(guān)燒結(jié)礦成分在線檢測(cè)使用方法及應(yīng)用效果總結(jié)見(jiàn)表 6。
通過(guò)采用 PGNAA 和 LIBS 2 套新型技術(shù)可以實(shí)時(shí)檢測(cè)化學(xué)成分、節(jié)省能耗以及優(yōu)化生產(chǎn)工序，從而支持企業(yè)實(shí)現(xiàn)節(jié)能減排、提升生產(chǎn)效率及確保燒結(jié)礦產(chǎn)質(zhì)量。此外，這 2項(xiàng)技術(shù)能為冶金行業(yè)提供快速分析的新方法，具有廣泛的應(yīng)用前景［59］ 。然而，這2 種技術(shù)的不足在于：1）對(duì)于燒結(jié)礦中的微量元素?zé)o法檢測(cè)，這限制了它的應(yīng)用范圍；2）條件受限，無(wú)法檢測(cè)出更小的燒結(jié)礦樣品；3）設(shè)備成本較高，需要高精度的儀器，這使得它的應(yīng)用范圍受到限制。未來(lái)這 2種技術(shù)將會(huì)不斷改善發(fā)展，進(jìn)一步提高光學(xué)傳感器的性能、增強(qiáng)數(shù)據(jù)處理能力及拓展其業(yè)務(wù)范圍。
相較之下，DNN 和 LSTM 網(wǎng)絡(luò)技術(shù)可以更好地應(yīng)對(duì)這些挑戰(zhàn)，但是 DNN 和 LSTM 網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)非常復(fù)雜，參數(shù)數(shù)量龐大，因此解釋模型的決策過(guò)程會(huì)有難度［60］ 。針對(duì)該技術(shù)在實(shí)際應(yīng)用中的困難，建議通過(guò)數(shù)據(jù)預(yù)處理和降維、遷移學(xué)習(xí)及分層訓(xùn)練策略等方法，降低模型復(fù)雜度、減少參數(shù)數(shù)量及提高訓(xùn)練效率和精度，以便更好地應(yīng)用于燒結(jié)過(guò)程中。
3. 4. 3 燒結(jié)礦性能預(yù)測(cè)與控制
燒結(jié)礦性能預(yù)測(cè)技術(shù)主要用于檢測(cè)燒結(jié)礦的物理特性，比如燒結(jié)礦成品率、強(qiáng)度以及冶金性能等。燒結(jié)礦性能預(yù)測(cè)與控制的主要目標(biāo)是通過(guò)對(duì)燒結(jié)過(guò)程的模擬預(yù)測(cè)燒結(jié)礦的性能，以及在燒結(jié)過(guò)程中采取措施來(lái)控制燒結(jié)礦的性能。
LIU S 等［61］ 提出一種運(yùn)用機(jī)器學(xué)習(xí)算法的燒結(jié)質(zhì)量綜合預(yù)測(cè)模型，該模型具有不錯(cuò)的學(xué)習(xí)及泛化能力表現(xiàn)，基于大量歷史實(shí)踐數(shù)據(jù)成功實(shí)現(xiàn)了實(shí)時(shí)和準(zhǔn)確預(yù)測(cè)燒結(jié)礦質(zhì)量指標(biāo)。此模型的開(kāi)發(fā)對(duì)提高燒結(jié)礦的生產(chǎn)率具有重要意義。UMADEVI T等［62］ 開(kāi)發(fā)并訓(xùn)練了 1 個(gè)基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的模型，通過(guò)把燒結(jié)礦強(qiáng)度與 9 個(gè)過(guò)程變量進(jìn)行訓(xùn)練，以預(yù)測(cè)燒結(jié)礦的轉(zhuǎn)鼓指數(shù)。試驗(yàn)數(shù)據(jù)表明，該模型預(yù)測(cè)結(jié)果和實(shí)際數(shù)據(jù)非常近似，誤差在 3. 5% 以內(nèi) 。 劉 重慈［63］運(yùn)用人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與 FactSage 熱力學(xué)軟件結(jié)合的方法，建立了預(yù)測(cè)燒結(jié)礦成品率、轉(zhuǎn)鼓強(qiáng)度和低溫還原粉化率的模型，其燒結(jié)礦性能預(yù)測(cè)模型框架如圖 13 所示［63］ 。測(cè)試結(jié)果顯示，該模型預(yù)測(cè)的燒結(jié)生成物相量與實(shí)際值非常接近，該研究具有一定的實(shí)用價(jià)值和指導(dǎo)意義。重慶大學(xué)的謝皓［9］ 通過(guò)優(yōu)化 BP 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)構(gòu)建了燒結(jié)性能預(yù)測(cè)模型，其網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)如圖14所示，該模型預(yù)測(cè)燒結(jié)速度、落下和轉(zhuǎn)鼓的命中率高達(dá) 87. 5% 以上。此項(xiàng)研究成果有助于提升燒結(jié)效率和降低制造成本，并為燒結(jié)試驗(yàn)提供有益指引。有關(guān)燒結(jié)礦性能預(yù)測(cè)使用方法及應(yīng)用效果總結(jié)見(jiàn)表 7。
從以上的研究可以看出，燒結(jié)礦性能預(yù)測(cè)模型的準(zhǔn)確度、穩(wěn)定性以及可靠性在不斷提高，且這些技術(shù)能很好地指導(dǎo)實(shí)踐生產(chǎn)，提高生產(chǎn)效益。但是對(duì)于燒結(jié)礦性能預(yù)測(cè)模型的數(shù)據(jù)采集、模型完善程度以及參數(shù)的準(zhǔn)確度還有待提高，而且神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和機(jī)器學(xué)習(xí)對(duì)數(shù)據(jù)要求很高。因此，隨著計(jì)算機(jī)技術(shù)的發(fā)展，智能化預(yù)測(cè)、動(dòng)態(tài)監(jiān)測(cè)、虛擬仿真以及精確化預(yù)測(cè)是燒結(jié)礦性能預(yù)測(cè)的發(fā)展趨勢(shì)，通過(guò)運(yùn)用大數(shù)據(jù)、人工智能、物聯(lián)網(wǎng)和傳感器等技術(shù)手段來(lái)實(shí)現(xiàn)以上 4 大趨勢(shì)［64］ ，進(jìn)而可以更準(zhǔn)確地對(duì)燒結(jié)礦性能進(jìn)行預(yù)測(cè)和控制，來(lái)提高燒結(jié)礦產(chǎn)質(zhì)量。同時(shí)，通過(guò)合理地使用現(xiàn)有數(shù)據(jù)和技術(shù)，可以推動(dòng)行業(yè)在質(zhì)量可控、資源節(jié)約和環(huán)保可持續(xù)方面做出更大的貢獻(xiàn)。
4 總結(jié)與展望
從對(duì)燒結(jié)過(guò)程的智能化控制涉及的 4 大模塊，即智能點(diǎn)火、智能料層狀態(tài)監(jiān)控、智能終點(diǎn)控制以及智能燒結(jié)礦性能檢測(cè)來(lái)看，該類技術(shù)在不斷進(jìn)步和發(fā)展。這些模塊的應(yīng)用使燒結(jié)過(guò)程更加高效、低能耗和可持續(xù)。通過(guò)智能點(diǎn)火技術(shù)提高點(diǎn)火效率和節(jié)能減排；智能料層狀態(tài)監(jiān)控技術(shù)能夠?qū)崟r(shí)監(jiān)測(cè)燒結(jié)過(guò)程中料層溫度和燒結(jié)機(jī)漏風(fēng)狀況，并根據(jù)監(jiān)測(cè)結(jié)果進(jìn)行調(diào)整和優(yōu)化，提高了燒結(jié)礦產(chǎn)質(zhì)量；智能終點(diǎn)控制技術(shù)則能夠準(zhǔn)確判斷燒結(jié)過(guò)程的結(jié)束時(shí)機(jī)，并及時(shí)做出控制措施，避免過(guò)燒或不完全燒結(jié)的情況發(fā)生；智能燒結(jié)礦性能檢測(cè)技術(shù)通過(guò)多種算法和模型，對(duì)燒結(jié)礦的成分進(jìn)行監(jiān)測(cè)和性能進(jìn)行預(yù)測(cè)，為工藝優(yōu)化和質(zhì)量改進(jìn)提供了依據(jù)。總地來(lái)說(shuō)，這些智能化控制模塊的應(yīng)用極大地提高了燒結(jié)過(guò)程的效率和質(zhì)量，并推動(dòng)了相關(guān)技術(shù)的不斷創(chuàng)新和進(jìn)步。
在“雙碳”背景下，很多鋼鐵企業(yè)響應(yīng)國(guó)家的號(hào)召，取得了顯著的節(jié)能減排成果。未來(lái)，中國(guó)為了持續(xù)走綠色化道路，低碳燒結(jié)將繼續(xù)挖掘減碳技術(shù)。目前，鋼鐵行業(yè)的智能化僅限于生產(chǎn)環(huán)節(jié)的智能控制，就如上述所說(shuō)的通過(guò)大數(shù)據(jù)和人工智能技術(shù)來(lái)實(shí)現(xiàn)各環(huán)節(jié)的智能化，但未來(lái)鋼鐵行業(yè)將趨向于實(shí)現(xiàn)全流程工序信息一體化融合技術(shù)，從承上（配料）啟下（高爐）開(kāi)始，來(lái)實(shí)現(xiàn)原料、煉鐵、煉鋼、熱軋以及冷軋到最終成品的全流程工序信息一體化融合技術(shù)。目前，國(guó)內(nèi)的山鋼集團(tuán)［65］ 對(duì)信息一體化技術(shù)進(jìn)行了初步的嘗試，為以后的研究積累了經(jīng)驗(yàn)。信息一體化技術(shù)只是剛剛開(kāi)始，未來(lái)鋼鐵行業(yè)必將往該方向上發(fā)展，它的實(shí)現(xiàn)還需要更多科研工作者的深入研究。
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