車玉滿,郭天永,孫鵬,姜喆,姚碩,費(fèi)靜,劉炳南
(鞍鋼集團(tuán)鋼鐵研究院,遼寧 鞍山 114009)
自1996年以來,我國歷年鋼鐵產(chǎn)量都高居世界第一,目前產(chǎn)能達(dá)到12億t/a。我國鋼鐵行業(yè)體量龐大,勢必造成整個(gè)行業(yè)產(chǎn)能過剩、企業(yè)之間競爭激烈、利潤率低等問題,迫使企業(yè)從過去簡單地?cái)U(kuò)張產(chǎn)能,轉(zhuǎn)向謀求轉(zhuǎn)型升級(jí)。因此,企業(yè)必須建立信息化、智能化生產(chǎn)與管理模式,極大化提高生產(chǎn)效率、精細(xì)化控制生產(chǎn)成本,提高企業(yè)競爭力[1]。
目前,我國高爐已經(jīng)完成大型化、現(xiàn)代化改造,大量信息技術(shù)已在高爐工序得到推廣與應(yīng)用,但是由于高爐工序復(fù)雜,除高爐本體外,還包括原燃料供應(yīng)工序、熱風(fēng)爐工序、煤粉噴吹工序、渣鐵處理工序以及化檢驗(yàn)系統(tǒng)等,大量附屬工序數(shù)據(jù)獨(dú)立在“信息孤島”,因?yàn)槿狈线m的處理技術(shù),很多數(shù)據(jù)沒有得到有效整合,沒有經(jīng)過分析和加工轉(zhuǎn)化為更有價(jià)值的信息,成為信息化、智能化技術(shù)在高爐上應(yīng)用的限制環(huán)節(jié)。應(yīng)用大數(shù)據(jù)技術(shù)和互聯(lián)網(wǎng)+技術(shù)可以有效整合高爐各工序數(shù)據(jù),結(jié)合冶煉工藝機(jī)理,對數(shù)據(jù)進(jìn)行多維度深度挖掘,提高對高爐冶煉過程規(guī)律的認(rèn)識(shí)和一些特殊現(xiàn)象的解析。利用物聯(lián)網(wǎng)+、大數(shù)據(jù)云平臺(tái)等技術(shù)對高爐工序全流程進(jìn)行系統(tǒng)轉(zhuǎn)型升級(jí),實(shí)現(xiàn)大數(shù)據(jù)融合,打破信息孤島,對生產(chǎn)過程PLC系統(tǒng)、檢化驗(yàn)系統(tǒng)(Lims系統(tǒng))及MES系統(tǒng)等進(jìn)行統(tǒng)一采集、存儲(chǔ)及預(yù)處理,結(jié)合高爐冶煉機(jī)理開發(fā)高爐數(shù)學(xué)模型,提升高爐生產(chǎn)、管理整體信息化、智能化水平,高爐冶煉實(shí)現(xiàn)從“黑盒子”向“白盒子”的實(shí)質(zhì)性突破。
高爐冶煉過程是在密閉容器(也被稱為“黑盒子”)內(nèi)進(jìn)行的復(fù)雜過程,在“黑盒子”內(nèi)發(fā)生的物理反應(yīng)、化學(xué)反應(yīng)、傳熱過程、傳質(zhì)過程都無法直接測量和跟蹤,因此,高爐操作過分依賴操作人員經(jīng)驗(yàn)知識(shí)[2]。為實(shí)際解析高爐冶煉過程中各種現(xiàn)象,從20世紀(jì)70年代開始,主要由日本、前蘇聯(lián)等國家對多座在線生產(chǎn)高爐和小型實(shí)驗(yàn)高爐進(jìn)行整體解剖[3],調(diào)查分析高爐內(nèi)溫度場分布、爐內(nèi)含鐵原料下降與還原過程行為、高爐內(nèi)焦炭行為、爐內(nèi)渣鐵形成過程與規(guī)律、高爐料柱結(jié)構(gòu)及形成機(jī)理、高爐侵蝕爐型和形成機(jī)理,開展系統(tǒng)物理模型模擬實(shí)驗(yàn),早期開發(fā)大量數(shù)組模型用于解析高爐內(nèi)一些特殊現(xiàn)象和規(guī)律,主要是機(jī)理模型和數(shù)理統(tǒng)計(jì)數(shù)學(xué)模型。隨著計(jì)算機(jī)技術(shù)在高爐工藝的應(yīng)用,陸續(xù)開發(fā)出針對高爐布料、回旋區(qū)固體運(yùn)動(dòng)、爐缸焦炭顆粒運(yùn)動(dòng)、爐內(nèi)多相流動(dòng)等數(shù)學(xué)模型[4-5]。數(shù)學(xué)模型從一維逐漸發(fā)展到二維和三維,經(jīng)過不斷完善與發(fā)展,一些數(shù)學(xué)模型已融合到高爐專家系統(tǒng)中。我國高爐專家系統(tǒng)幾種主要類型[6]如表1所示。
表1 我國高爐專家系統(tǒng)幾種主要類型
大部分企業(yè)的高爐專家系統(tǒng)在應(yīng)用一段時(shí)間后,均由于各種原因沒能達(dá)到預(yù)期目標(biāo),最終被放棄應(yīng)用。主要原因如下:
(1)高爐附屬工序數(shù)據(jù)獨(dú)立在 “信息孤島”,整個(gè)煉鐵工序數(shù)據(jù)得不到有效整合,無法深度挖掘數(shù)據(jù)內(nèi)涵,專家系統(tǒng)無法完整解析高爐內(nèi)一些特殊現(xiàn)象;
(2)化檢驗(yàn)數(shù)據(jù)失真或數(shù)據(jù)輸入滯后,專家系統(tǒng)得到數(shù)據(jù)不可靠或數(shù)據(jù)時(shí)效性差,造成推理機(jī)給出錯(cuò)誤的反饋信息,高爐操作人員對專家系統(tǒng)失去信任;
(3)高爐專家系統(tǒng)缺少有效維護(hù),尤其是引進(jìn)的高爐專家系統(tǒng),由于沒有培養(yǎng)自己的專業(yè)維護(hù)人員,專家系統(tǒng)得不到有效維護(hù)與完善,最終被迫放棄應(yīng)用。
如上所述,由于存在“瓶頸”問題,以往高爐專家系統(tǒng)在國內(nèi)并沒有得到進(jìn)一步發(fā)展,但隨著信息技術(shù)、智能技術(shù),尤其是大數(shù)據(jù)技術(shù)的發(fā)展與應(yīng)用,大數(shù)據(jù)云平臺(tái)技術(shù)開始在高爐工序得到應(yīng)用。
在新形勢下,我國經(jīng)濟(jì)已由高速增長階段轉(zhuǎn)向高質(zhì)量發(fā)展階段,《中國制造2025發(fā)展規(guī)劃》明確了制造強(qiáng)國戰(zhàn)略政策體系,加快傳統(tǒng)工業(yè)化和信息化深度融合,把數(shù)字化、網(wǎng)絡(luò)化、智能化、綠色化作為提升產(chǎn)業(yè)競爭力的技術(shù)基點(diǎn)?!颁撹F行業(yè)轉(zhuǎn)型以智能制造為方向”,依靠信息化打造智能化鋼鐵企業(yè),《鋼鐵“十三五”規(guī)劃》和《鋼鐵行業(yè)投資指南》中明確提出培育形成一批鋼鐵智能制造工廠,尤其是支持鋼鐵生產(chǎn)關(guān)鍵工序的大數(shù)據(jù)中心平臺(tái)建設(shè),因此,結(jié)合信息化技術(shù)、物聯(lián)網(wǎng)技術(shù),鋼鐵聯(lián)合企業(yè)高爐生產(chǎn)智慧化和集約化將成為新的發(fā)展方向[7]。
將先進(jìn)信息技術(shù)、物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)結(jié)合應(yīng)用于高爐上,建立以高爐為核心覆蓋其它煉鐵工序數(shù)據(jù)源和大數(shù)據(jù)的處理中心,打破“信息孤島”,高爐主體工序與附屬工序數(shù)據(jù)同步采集與預(yù)處理,建立集團(tuán)公司級(jí)煉鐵大數(shù)據(jù)云平臺(tái),為高爐群實(shí)現(xiàn)集約化管理模式奠定基礎(chǔ)。高爐大數(shù)據(jù)網(wǎng)絡(luò)平臺(tái)拓?fù)淙鐖D1所示。
圖1 高爐大數(shù)據(jù)網(wǎng)絡(luò)平臺(tái)拓?fù)鋱D
大數(shù)據(jù)云平臺(tái)直接采集數(shù)據(jù)來自高爐本體及其附屬工序的基礎(chǔ)自動(dòng)化,具體采集數(shù)量及采集周期根據(jù)數(shù)學(xué)模型、專家系統(tǒng)、可視化監(jiān)控系統(tǒng)要求而定,原燃料成分、渣鐵成分分析數(shù)據(jù)來源于Lims系統(tǒng),原燃料價(jià)格、單耗數(shù)據(jù)來源MES系統(tǒng),系統(tǒng)自動(dòng)將這些數(shù)據(jù)保存到數(shù)據(jù)中心數(shù)據(jù)庫中,然后對數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理、分析后,將數(shù)據(jù)重新分類,按時(shí)間數(shù)列存儲(chǔ)在不同數(shù)據(jù)表中。大數(shù)據(jù)云平臺(tái)充分利用互聯(lián)網(wǎng)、大數(shù)據(jù)等先進(jìn)技術(shù),打破附屬工序“信息孤島”,使整個(gè)數(shù)據(jù)鏈得到充分融合[8]。
在大數(shù)據(jù)平臺(tái)基礎(chǔ)上,深度解析高爐冶煉機(jī)理以及高爐多元、多相、多場強(qiáng)烈耦合的內(nèi)部現(xiàn)象,將高爐冶煉機(jī)理與數(shù)據(jù)分析融合,修正與重構(gòu)高爐數(shù)學(xué)模型。
煉鐵專業(yè)機(jī)理模型主要包括以下幾部分:
(1)高爐物料和能源利用熱平衡計(jì)算模型。根據(jù)要求實(shí)時(shí)進(jìn)行物料計(jì)算和熱平衡計(jì)算、RIST操作線計(jì)算、高爐配料計(jì)算及爐渣成分預(yù)測計(jì)算和高爐生產(chǎn)成本計(jì)算等[9]。RIST操作線計(jì)算案例如圖2所示。
圖2中操作線反映了O的傳輸過程??v坐標(biāo)代表O的來源,橫坐標(biāo)代表O的去向,操作線AE斜率代表實(shí)際冶煉碳比 (碳素消耗),直線PW代表FeO+CO=Fe+CO2反應(yīng)達(dá)到理想所產(chǎn)生的碳比,爐身工作效率代表上述反應(yīng)到達(dá)理想的程度,EB代表高爐內(nèi)FeO直接還原過程,BA代表間接還原過程。理想狀態(tài)下S點(diǎn)與W點(diǎn)重合,S點(diǎn)與W點(diǎn)越近,則爐身工作效率越高,反之,則爐身工作效率低。
(2)高爐冶煉工藝計(jì)算模型。主要包括高爐數(shù)據(jù)報(bào)表自動(dòng)生成、鼓風(fēng)動(dòng)能在線計(jì)算、風(fēng)口理論燃燒溫度在線計(jì)算、爐缸安全容鐵量在線計(jì)算、理論渣鐵量計(jì)算、爐缸死焦堆狀態(tài)及爐缸活躍指數(shù)計(jì)算等。
圖2 RIST操作線計(jì)算案例
(3)高爐爐況綜合評價(jià)。匯集全方位數(shù)據(jù),對數(shù)據(jù)溯源分析,對特征數(shù)據(jù)提取、整合、結(jié)果推送,推送變更操作影響因素、上一班次操作參數(shù)爐況評價(jià)和運(yùn)行趨勢分析。
基于大數(shù)據(jù)云平臺(tái)構(gòu)建多目標(biāo)優(yōu)化系統(tǒng),在云計(jì)算平臺(tái)基礎(chǔ)上進(jìn)行大數(shù)據(jù)分析,形成包含各工藝階段的全面工藝分析、智能監(jiān)測、智能優(yōu)化。將大數(shù)據(jù)深度挖掘與自學(xué)習(xí)技術(shù)應(yīng)用于高爐冶煉過程,針對設(shè)定目標(biāo)實(shí)現(xiàn)高爐大數(shù)據(jù)內(nèi)在規(guī)律的自學(xué)習(xí)與爐況預(yù)測及高爐操作自決策,有效突破傳統(tǒng)專家系統(tǒng)存在的“瓶頸”,大幅提升智能化水平。
將歷史數(shù)據(jù)與當(dāng)前操作關(guān)聯(lián),實(shí)現(xiàn)高爐生產(chǎn)過程多種操作參數(shù)優(yōu)化,推算最佳高爐工藝路線。主要內(nèi)容如下:①高爐典型操作爐型大數(shù)據(jù)分析與分類,包括高爐高產(chǎn)、低耗操作爐型優(yōu)化后的工藝參數(shù),高爐高產(chǎn)操作爐型優(yōu)化后工藝參數(shù),高爐低耗操作爐型優(yōu)化后工藝參數(shù);②高爐穩(wěn)定順行狀態(tài)大數(shù)據(jù)分析;③高爐上部煤氣流分布管控;④高爐中部煤氣流分布管控;⑤高爐下部煤氣流分布管控。
傳統(tǒng)上高爐內(nèi)被業(yè)界稱為“黑盒子”,即在“黑盒子”內(nèi)所發(fā)生各種現(xiàn)象都無法直接測量,高爐操作只能依賴操作人員經(jīng)驗(yàn),但隨著檢測技術(shù)進(jìn)步和智能技術(shù)應(yīng)用,通過構(gòu)建多源信息融合交互性的高爐冶煉環(huán)境,充分發(fā)揮大數(shù)據(jù)的價(jià)值,在高爐大數(shù)據(jù)云平臺(tái)交互基礎(chǔ)上,高爐冶煉全過程逐步實(shí)施可視化監(jiān)控,實(shí)現(xiàn)“黑盒子”向“白盒子”的突破性進(jìn)步。
高爐爐頂熱成像儀監(jiān)測爐內(nèi)氣流分布狀況,可以清晰顯示料面溫度和爐內(nèi)氣流分布的狀況,形成料面圓周方向圖像,通過圖像識(shí)別技術(shù)建立料面溫度分布參數(shù),經(jīng)過數(shù)學(xué)模型模擬計(jì)算,計(jì)算各環(huán)位爐料落點(diǎn)、各種布料制度料面形狀、爐喉徑向O/C分布,指導(dǎo)高爐布料操作[10]。爐頂料面熱成像如圖3所示,爐頂料面O/C分布如圖4所示。
建立高爐爐內(nèi)不同區(qū)域爐墻內(nèi)型變化和爐內(nèi)氣流分布判斷模型,實(shí)現(xiàn)對爐體的內(nèi)襯厚度、渣皮厚度、操作爐型的在線監(jiān)測和圖像重建,對爐墻結(jié)瘤、渣皮頻繁脫落、操作爐型不合理等異常情況進(jìn)行診斷[11]。高爐操作爐型監(jiān)控示意圖如圖5所示。
圖3 爐頂料面熱成像圖
圖4 爐頂料面O/C分布
圖5 高爐操作爐型監(jiān)控示意圖
應(yīng)用多視角的高爐風(fēng)口CCD圖像,利用圖像識(shí)別技術(shù)建立高爐風(fēng)口回旋區(qū)模型,提取圖像溫度數(shù)據(jù),可視化地反映回旋區(qū)分布情況,監(jiān)控風(fēng)口區(qū)域焦炭運(yùn)動(dòng)、噴吹煤粉流股大小,及時(shí)發(fā)現(xiàn)風(fēng)口區(qū)域“生降”等,判斷高爐爐缸工作狀態(tài)[12]。
有效實(shí)現(xiàn)復(fù)雜條件和不充分條件下的爐缸內(nèi)襯侵蝕三維可視化監(jiān)控,實(shí)現(xiàn)各個(gè)服役階段爐缸的三維圈方位侵蝕診斷和安全評估,科學(xué)確定爐缸內(nèi)襯的安全厚度和安全預(yù)警線,科學(xué)制定目標(biāo)爐缸安全維護(hù)技術(shù),保證高爐安全受控。爐缸內(nèi)襯侵蝕三維監(jiān)控如圖6所示。
圖6 爐缸內(nèi)襯侵蝕三維監(jiān)控示意圖
目前,我國高爐已經(jīng)完成大型化、現(xiàn)代化改造,煉鐵工序裝備大量先進(jìn)技術(shù),為大數(shù)據(jù)技術(shù)應(yīng)用和實(shí)現(xiàn)智能化管理提供了良好的基礎(chǔ)條件,例如檢測儀表齊全、基礎(chǔ)自動(dòng)化裝備好的高爐,會(huì)積累一代爐役的各種數(shù)據(jù),如何把各種數(shù)據(jù)集中在數(shù)據(jù)中心、分類處理,建立以高爐為核心的數(shù)據(jù)平臺(tái),尤其是配置多座高爐的企業(yè),更應(yīng)該建立大數(shù)據(jù)中心,在數(shù)據(jù)平臺(tái)基礎(chǔ)上,分析出有價(jià)值的數(shù)據(jù),建立高爐冶煉過程數(shù)學(xué)模型和專家系統(tǒng),對高爐冶煉過程發(fā)生的所有現(xiàn)象進(jìn)行智能分析、預(yù)測、診斷和可視化管理,實(shí)現(xiàn)設(shè)備智能化點(diǎn)檢,最終實(shí)現(xiàn)企業(yè)高爐生產(chǎn)集約化管控模式,實(shí)現(xiàn)精細(xì)化、智能化煉鐵,對鋼鐵行業(yè)意義重大。
高爐群智能化、集約化管理模式如圖7所示,是以大數(shù)據(jù)技術(shù)及配套數(shù)學(xué)模型和人工智能技術(shù)為基礎(chǔ),主要包括下列內(nèi)容。
圖7 高爐群智能化、集約化管理模式
整合現(xiàn)有高爐信息系統(tǒng),包括高爐本體溫度、流場、操作參數(shù),高爐礦焦槽上料、消耗數(shù)據(jù)、熱風(fēng)爐數(shù)據(jù)、煤粉噴吹數(shù)據(jù)、爐前操作數(shù)據(jù)、出鐵出渣數(shù)據(jù),此外,還應(yīng)該包括ERP系統(tǒng)、MES系統(tǒng)、化檢驗(yàn)Lims系統(tǒng)以及設(shè)備工作狀態(tài)參數(shù)等數(shù)據(jù)。以上述數(shù)據(jù)構(gòu)建企業(yè)內(nèi)大數(shù)據(jù)私有化云服務(wù)系統(tǒng),通過大數(shù)據(jù)云平臺(tái)交互功能設(shè)計(jì)與研發(fā),實(shí)現(xiàn)大數(shù)據(jù)采集、數(shù)據(jù)存儲(chǔ)和客戶端交互,進(jìn)行大數(shù)據(jù)分析和預(yù)處理、數(shù)據(jù)分類和數(shù)據(jù)挖掘,按數(shù)學(xué)模型和專家系統(tǒng)需求,按時(shí)間順序分類儲(chǔ)存,從數(shù)學(xué)模型計(jì)算結(jié)果中生成高爐生產(chǎn)調(diào)度管理系統(tǒng)。
為加強(qiáng)對高爐生產(chǎn)過程管控和為高爐操作人員提供輔助,數(shù)學(xué)模型必須包括一些機(jī)理數(shù)模、工藝計(jì)算模型,以高爐工藝模型為核心,構(gòu)建多目標(biāo)智能優(yōu)化體系,在云平臺(tái)的基礎(chǔ)上實(shí)現(xiàn)數(shù)學(xué)模型集成,形成一套包含各工藝階段、各種監(jiān)測預(yù)警的完整數(shù)學(xué)模型系統(tǒng)。
應(yīng)用大數(shù)據(jù)挖掘與機(jī)器自學(xué)習(xí)技術(shù),建立高爐爐況綜合評價(jià)系統(tǒng)、異常爐況預(yù)報(bào)與診斷系統(tǒng),應(yīng)用自學(xué)習(xí)優(yōu)化算法,隨著高爐爐役發(fā)展、原燃料條件變化,實(shí)時(shí)修改、完善高爐專家知識(shí)庫、規(guī)則庫,實(shí)現(xiàn)高爐大數(shù)據(jù)內(nèi)在規(guī)律的高爐操作自決策系統(tǒng),有效解決以往專家系統(tǒng)存在的“瓶頸”問題,大幅提升智能化水平。
基于3D數(shù)值模擬仿真技術(shù),采用離散元、有限元和多相流體力學(xué)計(jì)算方法,對高爐全過程包括上部煤氣流分布、料面形狀,中部爐體操作爐型,下部煤氣流分布、回旋區(qū)形狀和軟融帶形狀實(shí)施三維可視化監(jiān)控,實(shí)現(xiàn)高爐生產(chǎn)由“黑盒子”向“白盒子”突破,幫助高爐操作者直觀了解高爐內(nèi)部冶煉狀況和現(xiàn)象。
根據(jù)大數(shù)據(jù)平臺(tái)中各種爐料成分?jǐn)?shù)據(jù)和設(shè)定的冶煉制度,結(jié)合物料平衡和熱平衡計(jì)算結(jié)果,計(jì)算出原料和燃料用量及其配比,然后反饋給上料系統(tǒng),實(shí)現(xiàn)高爐智能化配料和上料,提高爐溫和爐況穩(wěn)定性。
高爐工序所涉及各種設(shè)備的數(shù)量種類眾多、分布區(qū)域廣,到目前為止,主要是設(shè)備點(diǎn)檢人員人工作業(yè)。通過大數(shù)據(jù)平臺(tái)實(shí)時(shí)采集設(shè)備狀態(tài)數(shù)據(jù),經(jīng)過數(shù)據(jù)篩選、處理、特征分類,實(shí)現(xiàn)對設(shè)備狀態(tài)的遠(yuǎn)程實(shí)時(shí)監(jiān)測、診斷和管理,在線遠(yuǎn)程反映被監(jiān)測設(shè)備的真實(shí)運(yùn)行狀態(tài),采取正確的維護(hù)措施,縮短維修時(shí)間,降低設(shè)備的維修費(fèi)用,提高產(chǎn)品的競爭力。
發(fā)展高爐大數(shù)據(jù)已成為必然趨勢,在高爐大數(shù)據(jù)云平臺(tái)交互平臺(tái)基礎(chǔ)上,發(fā)揮大數(shù)據(jù)挖掘與智能分析等核心功能,深度挖掘大數(shù)據(jù)中蘊(yùn)藏內(nèi)在關(guān)聯(lián)規(guī)律,提出高爐冶煉過程數(shù)據(jù)特征,在大數(shù)據(jù)云平臺(tái)基礎(chǔ)上開發(fā)與應(yīng)用高爐冶煉過程數(shù)學(xué)模型、高爐冶煉全過程3D可視化監(jiān)控技術(shù)、高爐專家系統(tǒng),有效評價(jià)高爐爐況、預(yù)測與診斷異常爐況,并實(shí)施操作指導(dǎo),實(shí)現(xiàn)對煉鐵全過程的實(shí)時(shí)監(jiān)控。對裝配多座高爐的企業(yè),實(shí)現(xiàn)集約化集控管理,達(dá)到提高高爐生產(chǎn)效率、降低勞動(dòng)強(qiáng)度的目標(biāo),同時(shí)實(shí)現(xiàn)綠色、高效、智能煉鐵。