人工智能在冶金自動化中的應(yīng)用

趙靜

摘 要：人工智能技術(shù)誕生于20世紀(jì)中期，并在近年內(nèi)在系統(tǒng)設(shè)計(jì)和軟件計(jì)算等多個(gè)行業(yè)內(nèi)得到了較大發(fā)展，在冶金工業(yè)生產(chǎn)中應(yīng)用也十分廣泛。冶金工業(yè)對于產(chǎn)品的生產(chǎn)細(xì)節(jié)有著嚴(yán)格的控制要求，某一環(huán)節(jié)出現(xiàn)細(xì)微失誤都將導(dǎo)致產(chǎn)品整體檢驗(yàn)不合格，如何做好細(xì)節(jié)控制和提高產(chǎn)品的生產(chǎn)質(zhì)量是制約冶金生產(chǎn)的關(guān)鍵問題，人工智能在冶金自動化生產(chǎn)中的應(yīng)用幫助人們逐漸化解了這一難題。它不僅僅能夠描述出很多數(shù)學(xué)模型中難以描述的工藝流程，還能夠利用計(jì)算機(jī)加強(qiáng)質(zhì)量和成本控制，在冶金自動化生產(chǎn)中表現(xiàn)出了極大的技術(shù)優(yōu)勢。本文首先闡述了在冶金自動化中運(yùn)用人工智能技術(shù)的重要作用，然后分析了人工智能在冶金自動化中的應(yīng)用水平，最后針對性地提出了提高人工智能在冶金自動化應(yīng)用水平的戰(zhàn)略思考，希望能夠提高人工智能在冶金自動化中的應(yīng)用水平，為冶金工業(yè)的長遠(yuǎn)發(fā)展助力。

關(guān)鍵詞：智能技術(shù)；冶金自動化；數(shù)學(xué)模型

DOI：10.16640/j.cnki.37-1222/t.2017.04.011

1 在冶金自動化中運(yùn)用人工智能技術(shù)的重要作用

冶金工業(yè)是一項(xiàng)與傳質(zhì)、傳熱以及復(fù)雜化學(xué)反應(yīng)相關(guān)的工業(yè)生產(chǎn)過程，冶金產(chǎn)品生產(chǎn)控制冶煉過程很難按照一般數(shù)學(xué)模型進(jìn)行設(shè)計(jì)，運(yùn)用人工智能技術(shù)以后配料、燒結(jié)、高爐等過程得以實(shí)現(xiàn)智能化控制，對于冶金產(chǎn)品生產(chǎn)的作用主要如下：一是提高了產(chǎn)品質(zhì)量，通過采用爐氣連續(xù)分析動態(tài)控制系統(tǒng)和副槍測溫系統(tǒng)提高終點(diǎn)控制命中率，這樣以來將大幅度減少補(bǔ)吹工作，因此鋼的清潔度和鋼水質(zhì)量都會得到明顯改善；二是降低了冶金產(chǎn)品的生產(chǎn)成本，一方面人工智能技術(shù)的廣泛應(yīng)用代替了一次性副槍定氧、定碳探頭的消耗，另一方面，利用人工智能快速分析數(shù)據(jù)的特點(diǎn)，使得煤氣回收率提高；三，提高了金屬物質(zhì)的回收利用率，吹氧制度和加料制度的改變使得渣中氧化鐵的含量得到控制，同時(shí)補(bǔ)吹過程的減少也降低了渣中氧化鐵的含量；四是人工智能技術(shù)使得冶金生產(chǎn)實(shí)現(xiàn)了動態(tài)化的控制，這將有效節(jié)約不必要的冶煉時(shí)間消耗，同樣的生產(chǎn)時(shí)間內(nèi)將有可能生產(chǎn)出更多的產(chǎn)品。

2 人工智能在冶金自動化中的應(yīng)用水平分析

應(yīng)用在冶金自動化生產(chǎn)中的人工智能技術(shù)包含智能控制、數(shù)據(jù)挖掘以及軟計(jì)算等多個(gè)關(guān)鍵性環(huán)節(jié)。

智能控制技術(shù)主要被用于解決依靠一般數(shù)學(xué)方法和模型很難描述清楚的復(fù)雜的、隨機(jī)的、模糊的、柔性的控制問題。這樣的問題一般至少具備以下特點(diǎn)之一：一是難以明確具體的控制對象；二是控制對象的相關(guān)參數(shù)變化范圍極大；三是控制對象可能具備高度的非線性特征。冶金工業(yè)作為一個(gè)復(fù)雜的化學(xué)工業(yè)生產(chǎn)工程，非常符合智能控制技術(shù)處理對象的特點(diǎn)，因此智能控制技術(shù)在冶金自動化生產(chǎn)中應(yīng)用十分普遍，比如實(shí)現(xiàn)鋁電解槽模糊控制技術(shù)，以及通過控制電極升降來加強(qiáng)對電弧爐煉鋼過程的控制。

數(shù)據(jù)挖掘是近些年來新興的、面向商業(yè)應(yīng)用的人工智能技術(shù)，它通常被用于從源數(shù)據(jù)中挖掘模式或聯(lián)系方法。冶金產(chǎn)品生產(chǎn)中涉及的傳感器超過萬件以上，數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)就是對生產(chǎn)過程經(jīng)過嚴(yán)密監(jiān)控和提取知識信息，用于分你想生產(chǎn)實(shí)際過程中各種因素之間相互作用關(guān)系，以發(fā)現(xiàn)問題和做出改進(jìn)。比如進(jìn)行冶金設(shè)備某階段運(yùn)行狀況評價(jià)或者對有色冶金過程進(jìn)行故障診斷與預(yù)防。

軟計(jì)算能夠模擬系統(tǒng)的生產(chǎn)過程，通過對不確定、不精確及不完全真值的容錯(cuò)來獲取低代價(jià)的實(shí)施方案，對于產(chǎn)品生產(chǎn)周期長、成本較高以及受影響因素多，的產(chǎn)品生產(chǎn)尤其重要。

3 提高人工智能在冶金自動化應(yīng)用水平的戰(zhàn)略思考

3.1 加大在智能技術(shù)開發(fā)和利用上的投資力度

冶金行業(yè)需要同計(jì)算機(jī)控制行業(yè)一起共同開放出符合冶金工業(yè)生產(chǎn)過程和工藝要求、能夠建立復(fù)雜的數(shù)學(xué)模型和進(jìn)行復(fù)雜計(jì)算的智能算法或模型。在這一方面我們需要積極地學(xué)習(xí)國外的先進(jìn)冶金經(jīng)驗(yàn)，積極開發(fā)具有我國自主知識產(chǎn)權(quán)的新型專家系統(tǒng)以及智能控制系統(tǒng)，加大在設(shè)備購置和技術(shù)研發(fā)上的投資力度，逐步實(shí)現(xiàn)冶金生產(chǎn)智能化走向國際。

3.2 做好冶金企業(yè)的人工智能化管理布局

人工智能化技術(shù)的普及意味著傳統(tǒng)工廠的工人人數(shù)將極大地減少，更多的資金投入將被投放到大型設(shè)備的購置和技術(shù)管理層次，原有的傳統(tǒng)冶金生產(chǎn)管理也不再適用。為了適用人工智能冶金生產(chǎn)的管理布局，需要管理者在總結(jié)以往經(jīng)驗(yàn)的基礎(chǔ)上，全面規(guī)劃，加強(qiáng)領(lǐng)導(dǎo)與管理，做好本企業(yè)內(nèi)的信息管理系統(tǒng)更新?lián)Q代的技術(shù)改造，針對人工智能的產(chǎn)品生產(chǎn)特點(diǎn)，實(shí)現(xiàn)更加智能化的管理。

3.3 重視起冶金行業(yè)的專業(yè)人才培養(yǎng)

近些年來，我國的冶金行業(yè)步入發(fā)展平穩(wěn)期，與繁榮期不同的是，冶金工業(yè)生產(chǎn)的規(guī)模擴(kuò)張速度放緩，盡管冶金行業(yè)在趨向精細(xì)化發(fā)展，但不可否認(rèn)的是，與其他行業(yè)相對，冶金行業(yè)增長出現(xiàn)頹勢，這一點(diǎn)與我國冶金行業(yè)專業(yè)人才培養(yǎng)力度不夠相關(guān)，最直接的證據(jù)是全國各大高校的冶金專業(yè)招生人數(shù)不斷減少。為了推動冶金行業(yè)的長遠(yuǎn)發(fā)展，培養(yǎng)各個(gè)領(lǐng)域不同層次的冶金科技和管理人才，使得人工智能技術(shù)在冶金行業(yè)生產(chǎn)中應(yīng)用性更強(qiáng)，就需要行業(yè)和政府充分重視起冶金行業(yè)的專業(yè)人才培養(yǎng)

4 結(jié)語

冶金工業(yè)生產(chǎn)的總目標(biāo)是“高效、高質(zhì)、低成本、節(jié)能、環(huán)保”，人工智能技術(shù)在冶金生產(chǎn)中的應(yīng)用也正是基于此進(jìn)行的。運(yùn)用人工智能技術(shù)給傳統(tǒng)的冶金生產(chǎn)帶來了巨大的改變，它通過改造煉鋼控制和優(yōu)化工藝流程使得大型設(shè)備生產(chǎn)效率提高，工人的勞動強(qiáng)度和產(chǎn)品的生產(chǎn)成本極大降低，提高了終點(diǎn)命中率，減少補(bǔ)吹次數(shù)和出鋼質(zhì)量。但人工智能技術(shù)的應(yīng)用涉及多項(xiàng)環(huán)節(jié)，如何做好精準(zhǔn)的模型建立、數(shù)據(jù)采集和自動控制是進(jìn)一步需要攻克的難關(guān)，也是未來人工智能在冶金自動化中的應(yīng)用的研究重點(diǎn)。

參考文獻(xiàn)：

[1]鐵軍，朱旺喜，吳智明.數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)在鋁電解生產(chǎn)中的應(yīng)用[J]. 有色金屬，2003（01）.

[2]顧學(xué)群，任吉云.電弧煉鋼爐電極升降智能控制系統(tǒng)[J].南通工學(xué)院學(xué)報(bào)（自然科學(xué)版），2002（03）.

[3]曹光明，李成剛，劉振宇，吳迪，王國棟，劉相華.雙輥鑄軋工藝溫度場和流場耦合的數(shù)值模擬[J].鋼鐵研究學(xué)報(bào)，2008（09）.

[4]曹建國，戴寶泉，張杰，楊光輝，宋平，蘇毅，鄢檀力.寬幅無取向硅鋼熱軋板形控制技術(shù)[J].中南大學(xué)學(xué)報(bào)（自然科學(xué)版），2008（04）.