魏志江

（河鋼宣鋼教授級高級工程師）

摘要：鋼鐵行業作為全球碳排放量最大的制造業領域，其設備智能化與節能技術革新是實現"雙碳"目標的關鍵路徑。本文通過分析智能運維系統在設備能效優化中的作用，結合余熱回收、氫基冶煉等低碳技術應用，提出基于數據驅動的全流程節能方案。通過案例分析顯示，智能運維可使設備故障率降低、能耗下降，且低碳技術改造可減少碳排放，為鋼鐵工業綠色轉型提供系統性參考。

1.0鋼鐵行業碳排放現狀與挑戰

（1）全球占比：2023年中國粗鋼產量占全球54%（10.19億噸/18.88億噸），行業碳排放占全國總量15%。

（2）能效痛點：傳統高爐工序能耗占比超70%，設備非計劃停機導致能耗增加20%。

（3）政策驅動：《2024-2025節能降碳行動方案》要求鋼鐵行業2024-2025年減排二氧化碳5300萬噸。

2.0智能運維技術體系與應用

設備狀態監測系統架構圖和設備故障預測算法流程圖如圖1和圖2。

圖1. 設備狀態監測系統架構圖

特別說明：4G DTU模塊升級版并不是5G DTU模塊‌。盡管它們都屬于DTU（Data Transfer Unit）設備，但4G DTU和5G DTU在技術規格和應用場景上有顯著區別。

一是技術規格差異：硬件架構‌：5G DTU采用多核處理器（如ARM Cortex-A72）與獨立基帶芯片，相比4G DTU的單核MCU，算力提升5倍以上，支持更復雜的協議轉換與數據加密‌1；二是網絡連接‌：5G DTU支持5G網絡，具有低延時、高速度的特點，適合于需要高速數據傳輸和低延遲的應用場景‌2。而4G DTU則使用4G網絡，適用于一般的物聯網應用；三是應用場景差異：5G DTU‌：適用于需要高速度、低延遲的場景，如自動駕駛、遠程醫療、智能制造等‌2。5G DTU的硬件升級使其能夠處理更復雜的數據傳輸需求；4G DTU‌：廣泛應用于工業自動化、遠程監控等領域，適合一般的物聯網應用，如傳感器數據采集、設備監控等‌3。4G DTU的性價比更高，適合預算有限的用戶。

圖2. 設備故障預測算法流程圖

圖1之中的4G DTU是一種廣泛用于工業物聯網數據傳輸的終端設備，各類傳感器串口原始數據通過RS485/232傳輸到DTU轉4G網絡，雙向透明傳輸，支持Modbus RTU轉TCP/MQTT。廣泛應用于遠程電力監控、水文水資源監測、山洪地質災害監測預警、環保污染監測、氣象數據采集、森林防火監控等領域。

圖2之中的KPCA即核主成分分析（Kernel Principal Component Analysis），是一種用于數據降維的非線性主元分析方法，以下從其定義、主要思想、與PCA的對比、計算過程、應用領域等方面的定義。

（1）KPCA定義

KPCA是一種非線性主元分析方法，用于解決非線性數據的降維問題，通過非線性映射和PCA在高維空間進行數據降維。其輸出通常是一系列降維后的數據點，這些點可在二維或三維空間中可視化，以便直觀觀察數據的分布和潛在結構???。

（2）KPCA的主要思想：通過某種事先選擇的非線性映射函數Ф將輸入矢量X映射到一個高維線性特征空間F之中，然后在空間F中使用PCA方法計算主元成分。核主成分分析最主要的是非線性映射函數Ф的選取?。

（3）KPCA與PCA的對比：PCA算法是一種線性投影技術，僅考慮了數據的二階統計信息，利用降維后使數據的方差最大原則保留盡可能多的信息，但沒有利用高階統計信息，忽略了數據的非線性相關性。而KPCA通過非線性變換將數據映射到高維空間，在高維空間中進行特征提取，能獲得更好的特征提取性能?。

（4）KPCA計算過程步驟概述：一是數據標準化處理：去除平均值，進行中心化??；二是求核矩陣K：使用核函數將原始數據由數據空間映射到特征空間。常采用徑向基核函數等，例如高斯徑向核函數，先選定其中的參數，計算核矩陣K，修正核矩陣得到KL??；三是中心化核矩陣：得到中心化后的核矩陣KC?；四是計算矩陣KC的特征值和特征向量：運用雅可比迭代方法計算KL特征值與特征向量??；五是特征向量排序與選取：將特征向量按對應特征值大小從上到下按行排列成矩陣，取前k行組成矩陣P??；六是降維后數據輸出：P即為降維到k維后的數據?。

（5）KPCA應用領域

KPCA是解決非線性數據降維問題的有效工具，廣泛應用于機器學習、模式識別、圖像處理等領域。在實際應用中，它不僅可用于數據降維，還能用于分類、聚類、特征提取等多個任務，與支持向量機（SVM）等其他機器學習方法結合，能提升模型的預測能力???。

總的來說，掌握KPCA不僅有助于理解和處理復雜數據，還能提高模型的性能和解釋性。

2.1核心架構

（1）感知層：部署振動傳感器（精度±0.1μm）、紅外熱像儀（測溫范圍-20℃~1500℃）

（2）分析層：基于LSTM的故障預測模型（準確率>92%）?

（3）執行層：自適應控制策略（節電率18%）

2.2典型案例

（1）包鋼鋅鋁鎂生產線：通過設備升級與余熱回收，工序能耗降低2.78%，年節約標煤40萬噸?

（2）永鋼集團循環經濟園：鋼渣3D打印技術使固廢利用率達98%，物流電動化減少柴油消耗115萬升/年?

3.0節能低碳關鍵技術對比分析

表1.節能低碳關鍵技術對比分析表

4.0技術經濟性驗證

（1）包鋼案例：150兆瓦綠電項目年發電2.1億度，替代化石能源比例達32%?。

（2）行業數據：極致能效工程使58家企業高爐工序能耗降低4.3%，轉爐工序降耗7.1%?。

（3）華北平臺歐帆公司的“高爐機器人”半自動化更換風口及其相關裝置”降低了更換時間和降低了高爐休風率、焦化爐門檢修AGVAI機器人等受到了上海寶鋼焦化、馬鋼焦化、安鋼周口鋼鐵公司等領導及師傅們、使用的高度評價。

（4）重慶科技大學施金良教授檢化驗技術團隊的“冶金企業在線檢測設備”的光譜、中子、激光等檢測技術，快速準確的檢測出冶金企業從礦山采礦，到選礦、原料場、燒結、球團、焦化、高爐煉鐵、煉鋼、軋鋼、產品銷售的各個環節的各種成分的準確報驗，即降低了人工成本，又保證了安全、準確性、及時性，從而降低了冶煉成本。

（5）成本分析：智能運維初期投資約80元/噸鋼，但通過降低故障損失可年增收1200萬元（10萬噸產能線）。

5.0結語與展望

（1）技術融合：數字孿生+AI優化算法將提升能效預測精度至95%以上。

（2）氫能突破：綠氫成本降至20元/kg時，氫基冶煉可替代30%高爐產能。?

（3）標準建設：需建立覆蓋設備能效、碳足跡追蹤的智能標準體系。

（4）政策建議：設立國家鋼鐵低碳技術創新中心，重點支持八大前沿技術（如：富氫碳循環高爐（HyCARBF）、近零碳電爐煉鋼（Near-Zero Carbon EAF）、氫基直接還原鐵（H?-DRI）、碳捕集利用與封存（CCUS）、高效智能數字化煉鋼、鋼化聯產（Steel-Chemical Integration）、高性能低碳材料研發、綠電+儲能系統集成）。

參考文獻

[1]  中國經濟網. 鋼鐵行業駛上"綠色航道". 2024

[2]  中國經濟網. 鋼鐵業發展聚焦節能降碳. 2024

[3]  廣東獅昂智能. 鋼鐵企業電氣設備智能運維系統. 2022