分析冶金自動化中人工智能的應(yīng)用方式

韓駿首秦金屬材料有限公司煉鋼部

分析冶金自動化中人工智能的應(yīng)用方式

韓駿
首秦金屬材料有限公司煉鋼部

人工智能系統(tǒng)的技術(shù)誕生于20世紀(jì)，而在其發(fā)展中逐步應(yīng)用于各行各業(yè)的生產(chǎn)過程中，實(shí)現(xiàn)了眾多技術(shù)的自動化過程，提高了相關(guān)產(chǎn)品的質(zhì)量和產(chǎn)量。冶金行業(yè)也不例外。本文通過分析我國現(xiàn)階段冶金自動化中人工智能的應(yīng)用方式，提出了提高其應(yīng)用水平的幾點(diǎn)措施。

冶金自動化；人工智能；應(yīng)用方式

一、在冶金自動化中人工智能的作用及意義

冶金工業(yè)的生產(chǎn)是具有傳熱以及傳質(zhì)的復(fù)雜化學(xué)反應(yīng)工業(yè)生產(chǎn)，在冶金產(chǎn)品的生產(chǎn)過程里，一般數(shù)學(xué)模型的設(shè)計(jì)，可以應(yīng)用人工智能技術(shù)，從而實(shí)現(xiàn)高爐、燒結(jié)、以及配料等智能化控制。而冶金自動化中人工智能的作用，主要體現(xiàn)為以下幾個(gè)方向。一方面，提高了冶金產(chǎn)品的質(zhì)量。另一方面，降低了生產(chǎn)環(huán)節(jié)的制造成本。最后，金屬物質(zhì)的回收方面也有很大提升。而且目前我國的人工智能技術(shù)，已經(jīng)實(shí)現(xiàn)了動態(tài)化的過程，從而節(jié)約了在冶煉過程中的時(shí)間比例，以便在相同的時(shí)間內(nèi)，生產(chǎn)出更多的冶金產(chǎn)品，從而提高了實(shí)際產(chǎn)量。所以冶金工業(yè)的智能化是促進(jìn)其行業(yè)發(fā)展的重要方式，也是我國科技發(fā)展中重要一環(huán)。

二、冶金自動化中人工智能的應(yīng)用方式

（一）冶金專家系統(tǒng)的應(yīng)用方向

目前世界多國已經(jīng)可以將冶金專家系統(tǒng)應(yīng)用于高爐系統(tǒng)中，為高爐建模和診斷以及監(jiān)控做出了合理的系統(tǒng)規(guī)劃和實(shí)際應(yīng)用。其重要方向包括熱風(fēng)爐流量的設(shè)定、布料狀態(tài)的技術(shù)評估、鐵水含硅量的預(yù)報(bào)、數(shù)據(jù)的采集和處理、高爐內(nèi)部爐溫的預(yù)測、爐況分析的診斷和監(jiān)控等。以多核的高爐框架自動化為基礎(chǔ)，進(jìn)行了設(shè)計(jì)和比對。應(yīng)用Volterra高爐系統(tǒng)的數(shù)據(jù)進(jìn)行驅(qū)動建模，從而解決了人工控制熱風(fēng)爐加熱不準(zhǔn)確的情況，對空氣量和煤氣量的校正工作具有重要意義。也形成了全自動熱風(fēng)爐的燃燒控制，實(shí)現(xiàn)了在線操作的可能。專家系統(tǒng)也廣泛應(yīng)用到了冶金自動化的其他生產(chǎn)領(lǐng)域，包括爐外精煉、轉(zhuǎn)爐過程中氧槍的吹煉、鐵水脫硫過程的技術(shù)控制、冶金機(jī)械產(chǎn)生故障時(shí)的診斷、鏈條爐智能控制方式、燒結(jié)礦配料的優(yōu)化應(yīng)用、鋁電解槽參數(shù)控制與優(yōu)化、焊接設(shè)計(jì)工藝中的使用和冶金工廠設(shè)計(jì)方法等。

（二）軋制和冶煉過程人工智能控制的應(yīng)用

智能化模型、模糊邏輯、進(jìn)化計(jì)算以及人工網(wǎng)絡(luò)神經(jīng)，是冶金生產(chǎn)中廣泛應(yīng)用人工智能的方式。利用控制和建模的方式，完善了冶金生產(chǎn)中的應(yīng)用。這些方式已經(jīng)應(yīng)用于燒結(jié)過程的控制方法、轉(zhuǎn)爐煤氣控制溫度的應(yīng)用、鋁電解廠控制排煙過程、均衡控制套窯溫度變化、加壓站控制碳鋼冷軋機(jī)煤氣、控制鋁軋機(jī)架的自適應(yīng)張力、板帶雙輥連鑄控制半固態(tài)鎂合金的狀態(tài)、高爐頂部控制壓力、控制電弧爐鋼溫的平均值、加熱爐控制溫度水平以及保障軋鋼產(chǎn)品的質(zhì)量建模過程。

（三）礦井人工智能災(zāi)害處置系統(tǒng)和安全監(jiān)控系統(tǒng)的應(yīng)用

礦井安全的保障工作，一直是我國冶金工作的重點(diǎn)方向。一方面，要保障礦井的安全指標(biāo)，另一方面，也是對冶金開采工作人員的生命安全保障。而我目前已經(jīng)廣泛應(yīng)用礦山智能安全系統(tǒng)，而且形成了一定的規(guī)模。通過神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)，對礦井安全進(jìn)行預(yù)測，從而降低了對于人工救援可能造成的危險(xiǎn)，而且也提高了災(zāi)害中救援系統(tǒng)的應(yīng)用能力。在礦井冶金生產(chǎn)過程中，受到多方面因素影響，包括人工因素和設(shè)備因素，以及自然環(huán)境因素等，而且也受到煤塵和氣體的影響，各種因素復(fù)雜聯(lián)系，從而影響整體安全，所以在安全預(yù)測的方向上，是典型的非線性情況。而對于動力學(xué)非線性的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)而言，可以通過歷史案例進(jìn)行趨勢發(fā)展的精準(zhǔn)預(yù)測，因而可以在礦井安全預(yù)測的工作中廣泛應(yīng)用。例如通過學(xué)習(xí)算法和反向傳播的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，能夠?qū)崿F(xiàn)非常準(zhǔn)確的礦井安全預(yù)測。在冶金工業(yè)發(fā)展的同時(shí)，對礦井安全環(huán)境技術(shù)的智能化也有所提高。其中基于礦井災(zāi)害處理系統(tǒng)中，應(yīng)用人工智能機(jī)器人系統(tǒng)，模塊化異構(gòu)應(yīng)用于災(zāi)害處置系統(tǒng)，其系統(tǒng)具備模塊體積小、構(gòu)建簡單、應(yīng)用便捷、多樣化的模塊結(jié)構(gòu)特點(diǎn)，從而適用于井下災(zāi)害處置的需求。

（四）基于機(jī)器視覺和模式識別的冶金生產(chǎn)系統(tǒng)的應(yīng)用

我國器視覺和模式識別的冶金生產(chǎn)系統(tǒng)，應(yīng)用范圍主要包括蒸汽管網(wǎng)壓降時(shí)的系數(shù)辨識，以及冶金材料成分與識別分析，而產(chǎn)品質(zhì)量檢驗(yàn)和監(jiān)控也應(yīng)用于冶金生產(chǎn)過程中。例如自動識別系統(tǒng)，在機(jī)器視覺寬厚板噴碼的應(yīng)用中，可以快速完成現(xiàn)場噴碼的精準(zhǔn)要求。而SVM的AOD爐終點(diǎn)和機(jī)器視覺預(yù)測方法，可以識別冶煉的終點(diǎn)，能夠識別高精度的預(yù)測。在對金屬表面缺陷圖像處理過程中，通過采用小波變換圖像進(jìn)行增強(qiáng)的方式，可以識別目標(biāo)區(qū)域的圖像，而且可以在保留細(xì)節(jié)圖像的基礎(chǔ)上，去除噪聲，從而達(dá)到增強(qiáng)圖像效果的目的。

（五）智能機(jī)器人在冶金工業(yè)中的應(yīng)用

智能機(jī)器人的廣泛應(yīng)用，可以在冶金制造工藝中減少人工投入，從而避免有毒氣體以及高溫作業(yè)對生產(chǎn)人員的傷害。尤其在搬運(yùn)、鍛造、以及鑄造方向上，智能機(jī)器人的應(yīng)用得到了極大的推廣，不僅提高了生產(chǎn)力，也提高了我國對人工智能化的應(yīng)用技術(shù)水平。而且在礦井災(zāi)害處置中的作用，也讓我們看到智能機(jī)器人的應(yīng)用存在很大的空間范圍。

三、提高冶金自動化中人工智能應(yīng)用水平的措施

（一）加大技術(shù)開發(fā)以及應(yīng)用的投資

在冶金行業(yè)的發(fā)展中，計(jì)算機(jī)技術(shù)的控制尤為重要，目的是滿足生產(chǎn)過程中的工藝要求，能夠在建立復(fù)雜的數(shù)學(xué)模型中，進(jìn)行多層次的運(yùn)算過程，從而實(shí)現(xiàn)智能化的模型和算法。在這一發(fā)展方向上，應(yīng)當(dāng)借鑒發(fā)達(dá)國家的先進(jìn)技術(shù)以及冶金經(jīng)驗(yàn)，同時(shí)利用我國現(xiàn)代的計(jì)算機(jī)技術(shù)和自主知識產(chǎn)權(quán)，創(chuàng)新發(fā)展新型智能控制系統(tǒng)的應(yīng)用，以及專家系統(tǒng)的創(chuàng)新方式。此外，加大設(shè)備的研究方向，投入重要科研基金，逐步實(shí)現(xiàn)冶金行業(yè)的全方面智能化技術(shù)。

（二）優(yōu)化冶金企業(yè)中人工智能管理的布局

人工智能化的廣泛應(yīng)用，普及到冶金行業(yè)的各個(gè)方向，以及生產(chǎn)環(huán)節(jié)中，極大地降低了傳統(tǒng)生產(chǎn)中的人力需求。更多的資金將投入于大型設(shè)備的購置，以及養(yǎng)護(hù)和技術(shù)管理方向，傳統(tǒng)的生產(chǎn)管理方式也需要改進(jìn)。為了適應(yīng)冶金生產(chǎn)人工智能化的布局管理，管理者應(yīng)當(dāng)在以往經(jīng)驗(yàn)的總結(jié)中，全面規(guī)劃人工智能的應(yīng)用方式，從而配合人力物力提高生產(chǎn)能力。而且應(yīng)當(dāng)注重企業(yè)內(nèi)部信息管理的更新?lián)Q代以及技術(shù)提升，針對人工智能化的生產(chǎn)特點(diǎn)進(jìn)行管理，從而實(shí)現(xiàn)更為實(shí)際的應(yīng)用方式。

[1]本刊訊.《冶金自動化》編委蔡自興榮獲吳文俊人工智能科學(xué)技術(shù)獎成就獎[J].冶金自動化,2015,（01）：89-91

[2]蔡自興.人工智能在冶金自動化中的應(yīng)用優(yōu)先出版[J].冶金自動化,2015,（01）：65-67