韩哲哲
（宝钢湛江钢铁有限公司，广东 湛江 524072）
摘 要：近年来，钢铁行业正面临智能化转型，特别是传统高炉炼铁冶金工艺涉及大量密集型数据信息，在一定程度上加大了化验数据、计量检测的难度。而人工智能、大数据等关键技术不但能高效化处理高炉生产中的海量数据信息，还能科学分析潜在规律，并对传统高炉炼铁冶金流程进行优化与完善，充分发挥数据分析、数据挖掘等功能。文章针对高炉炼铁冶金技术应用中存在的问题，基于人工智能构建数据炼铁平台，提出科学预测高炉铁水硅含量及高炉铁水温度和炉温等优化策略，以此为高炉炼铁产业的绿色化、环保化转型奠定良好基础。
关键词：人工智能；高炉炼铁冶金技术；智慧炼铁平台
工业大数据时代的到来为高炉炼铁冶金产业变革提供了新机遇，其中人工智能主要用于分析高炉生产中形成的海量数据、搭建预测模型、模拟运算结果，而大数据技术则可以为人工智能提供相应的存储和计算支持。在高炉炼铁过程中利用大数据技术挖掘具有价值的数据信息，加强数据规划、采集、预处理、存储等过程的优化，能够有效缩短传统高炉炼铁冶金工业的生产工期，最大限度地提高资源利用效率。
1 高炉炼铁冶金现状
随着工业大数据时代的到来，高炉炼铁冶金技术愈发完善和成熟，为推动相关专业技术的发展和创新，有关专家学者应积极开发动力学、热力学相关的新型学科，全面推动高炉炼铁冶金技术革新。现代高炉生产行业离不开高炉炼铁冶金技术，但中国钢铁资源的分配率和利用率逐年递增，无形中加重了高炉炼铁冶金工艺实施的复杂程度［1］。高炉炼铁冶金技术应用存在的问题主要体现在以下三方面：
1.1 技术落后
高炉炼铁冶金工艺的技术水平低下，由此导致能源损耗过多，违背了低碳可持续发展原则，并且低水平的高炉炼铁冶金工艺也无法保证技术生产效率，因此在工艺创新方面应以高效率为出发点，对传统落后的高炉炼铁冶金工艺技术进行创新。
1.2 环境污染
环境污染问题已成为现代社会各界广泛关注的热门话题，尤其在高炉炼铁冶金产业发展中大范围应用的煤粉，很可能引起严重的烟气污染，这也使环境污染成为高炉炼铁冶金工艺技术创新亟待解决的重点问题。
1.3 安全问题
在高炉燃烧技术实际应用过程中，极易发生煤气爆炸等安全问题，特别是高炉喷煤粉技术应用过程中，受外界因素影响使得技术无法发挥应有的作用，由此导致高炉冶炼生产伴随着各种安全事故。
2 基于人工智能的高炉炼铁冶金技术
2.1 构建智慧炼铁平台
高炉炼铁冶金工业流程极为复杂，并且各道工艺主体的工作环境也具有一定的特殊性，很难及时了解各道工艺流程中涉及的数据和反应状态，一旦出现数据错误或丢失的情况，很可能导致整个工艺流程的生产效率低下、污染严重、能耗增多，使得钢铁企业面临严重的经济损失。基于此，钢铁企业应紧抓工业大数据时代改革的浪潮，借助物联网 +、大数据、云平台、人工智能等技术构建智慧炼铁平台，不断优化高炉炼铁冶金工艺流程，这也是促进高炉炼铁冶金系统智能化发展的重要举措，有助于钢铁企业各部门加强信息沟通交流的效率［2］。在高炉炼铁冶金生产环节，还需要加强数据采集、存储、预处理等功能，基于高炉炼铁冶金工艺的机理，借助人工智能开发相应的数据模型，从而保证高炉炼铁冶金工艺技术操作的信息化和智能化，有效弥补传统高炉炼铁冶金工艺生产中的存在的问题，并保证高炉生产水平。
在工业化大数据时代背景下，为突破传统钢铁行业发展面临的瓶颈，有关专家学者提出将人工智能、互联网+、大数据技术等融入钢铁行业，促进传统钢铁行业升级转型。在智慧炼铁平台建设中，可以从总结构、网络架构、数据输入输出、组件 4 个模块入手，其他企业的系统平台主要围绕着生产线发展，而智慧炼铁平台则由高校、研究所、钢铁设计院等主体构成了一个炼铁生态圈，而大数据、人工智能、互联网等现代技术的兴起则为数据共享和交流提供了新渠道。例如，某研究院建设的智慧炼铁平台主要包括呈现层、数据采集层、模型层、业务逻辑层 4 个组成，如图 1 所示。呈现层作为用户操作的基础界面，为各岗位工作人员提供了信息查询的平台，相关工作人员可以通过登录局域网上传、查询、存储相关数据信息，且各岗位工作人员可获得的访问权限也并不相同，这在一定程度上保证了系统平台的信息使用安全［3］。数据采集层指相关工作人员可以查询炼铁系统仪表数据、人工输入数据等，将其导入模型后，可按照模型特有的算法及建模方式，综合分析、处理数据采集层中传输的数据信息。业务逻辑层可以反映这些数据信息处理的结果，借助大数据技术具有的分析功能，可以针对模型中呈现的原料、设备状态、高炉状况等基础信息进行预警和监测，帮助相关操作人员远程操控高炉内外部情况，根据数据分析结果 确定具有针对性的优化方案。
2.2 高炉铁水硅含量预测
在高炉炼铁冶金工艺技术实际应用过程中，通常需要科学预测铁水硅含量，从而客观评估铁水质量、加强高炉控制。但高炉生产环境较为恶劣，在一定程度上加大了数据采集的难度，导致最终数据普遍存在异常、缺失等问题，从而影响高炉铁水硅含量预测的准确性。而人工智能技术可以有效解决数据处理相关的问题，利用多元化的数据算法保证高炉铁水硅含量预测的准确性。
模型算法作为预测建模的重要环节，相关研究者正在不断尝试对模型算法的工具和手段进行优化与改进［4］。此外，基于神经网络的数据预测方法也逐渐在高炉铁水硅含量预测中得到广泛应用，该方法可以根据训练数据自行挖掘输入输出之间的隐藏关系，客观预测所需的数据信息。由于高炉炼铁普遍具有作业强度大、作业环境复杂的弊端，相关工作人员很难完全采集多样且复杂的数据信息，利用神经网络模型的特殊学习机理，即可保证数据信息采集的精确度。例如，粗糙集理论为高炉铁水硅含量预测提供了科学的理论指导，通过简化神经网络训练样本，可以及时筛选不重要的数据信息，整体提高融合系统的工作效率。在神经网络模型中融合粗糙集理论，还能科学预测高炉铁水硅含量，同时提高整个高炉生产效率。相较于传统神经网络的数字预测法，LSTM 可以有效解决预测时间序列中出现的延迟、间隔等问题，其中门控循环单元神经网络具有误差小、训练时间短、预测准确度高等优点。基于计算机编程语言融合数据挖掘、数学建模等现代技术，既可以保证数据信息处理的效率和精度，还能为高炉铁水硅含量预测提供多元化的数据算法，真正为高炉生产作业创造良好的服务条件。
2.3 高炉铁水温度及炉温预测
由于高炉炼铁冶金作业环境持续高温，因此相关工作人员必须保证高炉运行的稳定性，从而保证各项生产技术经济指标的稳定，同时取得可观的经济效益。铁水温度作为衡量炉温的重要指标，需要相关作业人员使用先进的测量技术，完成铁水温度的测量数据采集和存储。相关工作人员应实时监测铁水温度变化，保证铁水生产质量，对铁水温度实现精准预测，同时灵活运用高炉生产中形成的数据信息。在高炉铁水温度及炉温预测过程中，可以借助人工智能技术构建回归预测模型、神经网络模型等［5］。例如，基于多变量的高炉铁水温度回归预测模型，相关工作人员可以根据高炉铁水温度模型的特点和规律，以多变量的时滞分析为前提，掌握高炉铁水温度时间序列的变化规律，并根据智能算法构建一个完整的高炉铁水温度预测模型。
在预测模型建设过程中离不开数据驱动功能，例如，专家系统模型可以根据数据驱动输入人为编写计算机程序，通过模拟人类专家解决问题时常用的知识和技术原理，来制定相应的方案和策略。因此，相关工作人员将某个特定领域的理论知识和技术原理上传到计算机程序，即可借助数据驱动解决实际问题。
3 高炉炼铁冶金技术的未来发展
3.1 研发新型节能工艺技术
在高炉炼铁冶金工艺技术实际应用过程中，必须重视焦化、烧结两个环节产生的高能耗，并将这两个环节作为新型节能工艺技术研发的重点。在焦化环节改造中，可以积极引入炉型结构、计算机控制炉温技术等，从而实现焦炉大型化技术的优化与改造。在高炉炼铁冶金工艺技术实施过程中，可以站在环保角度引入装煤除尘环保技术，同时建立烟尘控制和废水零排放机制，降低焦化工序中产生的大量能源损耗，切实提高高炉炼铁冶金作业的环保水平。在烧结工序中，需要实施“厚料层-燃料分加-小球烧结”工艺，并对料层厚度、煤粉外加比例等参数进行调整，从而有效预防固体燃料大量损耗。为提高高炉生产效率和水平，人工智能还可以促进高炉炼铁冶金作业的大型化，通过扩容改造等操作，增加现有高炉的平均容积，提高高炉的利用系数，必要时可以构建大型制氧装置，通过建立多氧管路并联机制实现节能环保的目标。
3.2 优化高炉焦比与燃料比
在高炉炼铁冶金作业中通常会产生大量的燃料消耗，而人工智能等现代化技术为钢铁企业转型提供了助力，企业可以通过控制高炉焦比和燃料比，减少高炉炼铁冶金工艺中产生的燃料损耗和风耗，从而保护周边自然生态环境。调控高炉焦比和燃料比时，应注重高炉炼铁冶金作业中实施的燃料分加、厚料层等操作，同时利用大型化烧结机改造原有的系统技术，以此保证高炉炼铁冶金工艺的资源利用率［6］。此外，在过筛技术实际应用中，其不但能减少粉尘颗粒的生成量，还能提升焦炭和烧结矿的过筛效果，从而取得理想的高炉炼铁冶金作业成效，进一步提高煤气质量。在高炉焦比和燃料比调控过程中，还应加强风温控制，通过大喷煤量来提高鼓风机高炉热量的循环利用率。
3.3 降低动力资源损耗
在高炉炼铁冶金技术应用过程中必须处理动力源损耗，避免其增大系统运行中产生的能耗。在实践过程中相关工作人员可以对高炉鼓风机进行优化和改造，确保鼓风机在高炉系统运行过程中保持良好的适应性。在鼓风机的排风处理过程中，同样可以借助人工智能等技术控制鼓风机运行产生的能耗。此外，控制动力源损耗时，可以在高炉生产作业周边建立制冷站，在减少冷却水损耗的同时，提高冷却水循环的利用率，在封闭状态下提高冷却水运行效率，通过降低渗水废气排放量来保护自然生态环境，确保冷却水循环利用率符合零排放的标准。
3.4 保证生产工序的规范性
在高炉炼铁冶金工艺实施过程中通常需要涉及多道复杂的生产工序和机组设备，其在运行及衔接过程中很可能产生庞大的功效损失，导致高炉炼铁冶金系统产生大量能源损耗，加大钢铁企业承担的生产成本。在高炉炼铁冶金生产作业中，不仅需要规范高炉炼铁冶金工艺的操作流程和工序技术，还需要将节能环保理念贯彻到高炉炼铁冶金工艺和系统。在实践过程中钢铁企业可以组织相关生产作业人员参加专业的技能培训活动，并在培训结束后设立技能测评和绩效考核环节，要求相关生产专业人员达到技能测评的合格标准，才能正式参加生产活动，从而有效预防相关生产作业人员出现违规操作的行为。与此同时，钢铁企业还需要控制高炉放风作业的操作频率，避免系统内部产生大量热损耗。
3.5 提高系统热能的回收利用率
由于系统机组运行缺少回收系统，导致高炉炼铁冶金系统内部的热损失和能耗损失不断增大，严重弱化了系统机组整体的能源利用效率，并且高炉炼铁冶金系统产生的能源损耗也随之不断增大，使得钢铁企业不得不承担庞大的生产成本［7］。因此，在高炉炼铁冶金系统运行中，应重点关注系统热能的回收利用率，借助高炉炼铁冶金系统及相关节能环保技术，针对高炉炼铁冶金作业制定科学的节能环保策略，利用热源回收系统高效回收烟气热源、蒸汽热源、系统余热等，在确保冶炼效率和质量的基础上，实现节能环保的生产目标，促进高炉炼铁冶金向着“双碳”目标前进。
4 结 语
推动高炉炼铁冶金行业的智能化转型，已成为顺应新时代发展趋势的必然选择，尤其在工业大数据时代背景下，高炉炼铁冶金行业正式迈入智能化发展进程，其中大数据、人工智能、云计算等技术，不但能帮助钢铁企业实现智能化、绿色化、低能耗、高效益等目标，还能打破高炉钢铁冶金行业面临的信息孤岛问题。在人工智能支持下可以积极构建高炉炼铁大数据平台，保证高炉生产水平。在低碳环保理念下高炉炼铁冶金行业还需要紧抓工业转型的新机遇，推动高炉炼铁冶金行业流程绿色化，在提高炼铁资源利用率的同时，打造协同化、智能化的高炉炼铁冶金工艺。
参考文献
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［2］刘征建，王家保，张建良，等.高炉能耗现状及降耗技术展望［J］.钢铁研究学报，2023，35（1）：1-10.
［3］张天放，张先玲，韩涛，等.人工智能图像识别技术在高炉风口监测中的应用［J］.冶金自动化，2021，45（3）：58-66.
［4］刘然，赵伟光，刘颂，等.高炉冶炼智能化的发展与探讨［J］.钢铁，2023，58（5）：1-10.
［5］韩阳，胡支滨，杨爱民，等.高炉铁水硅含量变动量调控决策的智能推荐模型及应用［J］.钢铁，2023，58（4）：30-38.
［6］赵楠，周柏峰，黄春辉，等.钢铁烧结智能控制系统的开发与应用［J］.自动化博览，2022，39（10）：32-35.
［7］杜胜，陈聪，胡杰，等.钢铁冶金过程铁前工序绿色智能制造的进展与展望［J］.冶金自动化，2022，46（2）：3-18.