隨著數(shù)字中國戰(zhàn)略的持續(xù)推進，人工智能與實體經(jīng)濟深度融合正逐步成為產(chǎn)業(yè)發(fā)展的主旋律。鋼鐵行業(yè)作為高能耗、高排放的代表產(chǎn)業(yè)，正面臨從傳統(tǒng)制造向智能制造和綠色制造轉型的關鍵節(jié)點。煉鐵系統(tǒng)作為鋼鐵全流程中能耗最高、碳排最多的核心環(huán)節(jié)，占據(jù)總能耗與成本的70%以上，是推動行業(yè)低碳轉型的關鍵突破口。

然而，傳統(tǒng)的降碳路徑多依賴于原料優(yōu)化和設備升級，雖然具備一定成效，但其投入成本高、邊際收益遞減。在原有工藝設備和原料體系難以發(fā)生根本性變革的現(xiàn)實背景下，智能化技術因其可在現(xiàn)有基礎上深度賦能、提升生產(chǎn)穩(wěn)定性、突破系統(tǒng)黑箱、促進多工序協(xié)同優(yōu)化，成為煉鐵降碳的有效路徑。本項目正是在這一產(chǎn)業(yè)背景和技術趨勢下提出，致力于破解煉鐵過程中原料波動性強、系統(tǒng)感知不清、工序耦合復雜、能源調度粗放等關鍵問題，構建以高爐為核心的多工序協(xié)同智能降碳體系。

當前煉鐵過程仍以經(jīng)驗控制為主，內部狀態(tài)難以實時感知，跨工序間存在數(shù)據(jù)壁壘，系統(tǒng)運行依賴人工干預，智能化水平偏低。盡管過去已嘗試構建機理模型、專家系統(tǒng)及數(shù)據(jù)驅動模型等路徑進行突破，但因方法割裂、模型適應性差等問題，難以支撐復雜煉鐵場景下的智能決策。

本項目聚焦于煉鐵過程中的系統(tǒng)性問題，從根本上突“黑箱”運行難題，提出融合數(shù)據(jù)驅動、機理模型與專家知識的混合智能方法，構建智能感知、協(xié)同控制、優(yōu)化決策的鐵前-高爐一體化信息物理系統(tǒng)。通過建設“智能平臺+數(shù)字孿生+混合智能+協(xié)策執(zhí)行”技術體系，最終實現(xiàn)多工序耦合優(yōu)化、智能化穩(wěn)定生產(chǎn)碳排精準削減的核心目標。

項目圍繞“感—知—控—優(yōu)”的閉環(huán)邏輯展開，構建云邊端一體的5G+煉鐵智能平臺作為基礎支撐，打通煉鐵多工序、跨層級、全鏈條的數(shù)據(jù)體系。在此基礎上，分別針對鐵前系統(tǒng)、高爐主體和全流程決策建模開展三項關鍵技術創(chuàng)新：

建立了面向多工序協(xié)同的“孿生+邊控”一體化智能平臺實現(xiàn)煉鐵全流程數(shù)據(jù)采集、異構信息融合與集中調度控制，打通“料場-燒結-球團-高爐-能源”鏈條，提升了跨系統(tǒng)聯(lián)動能力，突破了傳統(tǒng)工序分割與信息孤島問題，支撐了全流程能效協(xié)同優(yōu)化與降碳目標達成研發(fā)了面向鐵前復雜原料與裝備的智能感知與調控技術，構建原料質量跟蹤、燒結狀態(tài)綜合評價與球團配礦控制等關鍵模型，建立了多維工藝參數(shù)的實時識別與反饋機制，顯著提升了原料配置的精準性與裝備運行的穩(wěn)定性，夯實了高爐順行與穩(wěn)定降碳基礎打造了融合數(shù)據(jù)驅動、機理模型與專家知識的高爐智能冶煉系統(tǒng)實現(xiàn)爐況關鍵指標的精準預測與趨勢分析，集成專家規(guī)則實現(xiàn)狀態(tài)識別、異常預警與自適應調節(jié)，構建可解釋、可遷移的混合智能模型體系，推動高爐運行從經(jīng)驗控制邁向智能決策

在總體架構上，項目以“混合智能”為核心建模邏輯，確保模型既具備工藝可控性、預測準確性，又具備強解釋性與工業(yè)可用性。通過構建在線命中率超90%的核心模型，支撐整個系統(tǒng)在動態(tài)復雜工況下的穩(wěn)定運行與碳效協(xié)同最優(yōu)。

一體化智能平臺的構建與突破

本項目建設了云邊端融合的智能平臺，集成一體化集控中心和超大規(guī)模煉鐵數(shù)據(jù)中心，實現(xiàn)數(shù)據(jù)上云、模型下沉、平臺統(tǒng)籌的運行格局。平臺重構了102個控制中心的運行方式，使管理方式更加高效集中，崗位數(shù)量減少37%。同時，平臺構建了能源介質間的耦合關系，實現(xiàn)熱風爐煤氣消耗降低8%、低品質余熱利用率提高至47%，有效提升了能源利用效率和調度智能化水平。

鐵前系統(tǒng)的全域感知與智能協(xié)同

鐵前智能化方面，項目突破了原料復雜性與裝備異構性帶來的挑戰(zhàn)，實現(xiàn)堆取料裝備的無人化運行，年節(jié)電超646萬度，焦比降低公斤。通過自研的鐵礦石多維智能配礦模型，系統(tǒng)可根據(jù)經(jīng)濟性指標進行高效原料配置，使經(jīng)濟礦用量提升6%，噸鐵成本下降20元。燒結過程中，首創(chuàng)燒結狀態(tài)綜合指數(shù)與智能調控模型，實現(xiàn)無煙煤單耗降低公斤、電耗下降度，燒結穩(wěn)定性提高5%。球團系統(tǒng)也建立了在線配礦系統(tǒng)與因果調控模型，顯著提升了生產(chǎn)穩(wěn)定性與強度控制，噸鐵成本再降低元，系統(tǒng)波動明顯減少。

高爐智能冶煉與狀態(tài)感知的深度融合

在高爐環(huán)節(jié)，項目實現(xiàn)了圖像識別與數(shù)據(jù)治理的深度應用，突破性地實現(xiàn)對風口、頂煤氣、爐缸等關鍵區(qū)域的全域感知，提升透視能力40%。通過治理全鏈條3000余項工藝與運行數(shù)據(jù)，建立煉鐵上下游數(shù)據(jù)強耦合鏈條，實現(xiàn)透氣性和煤氣利用率等關鍵指標的提前預測與優(yōu)化，焦比進一步降低公斤。

此外，項目融合有限元數(shù)值模擬與機器學習方法，提出爐型爐況關聯(lián)的全新管理模式，實現(xiàn)爐缸渣皮動態(tài)識別與冷卻調控，渣皮穩(wěn)定性提升7%。同時，構建爐缸活躍性指數(shù)和多目標智能協(xié)控系統(tǒng)，實現(xiàn)爐熱穩(wěn)定率提高30%、爐缸活躍性提升10%爐缸狀態(tài)合格率提升12%。項目最終打造了具備評價、預測、溯因、自愈能力的全工況多維高爐智能系統(tǒng)，整體爐況穩(wěn)定性提升10%，生產(chǎn)效率提升6%

項目在技術實現(xiàn)上，實現(xiàn)煉鐵全流程的智能閉環(huán)控制，開發(fā)的以數(shù)字孿生為核心的混合智能信息物理系統(tǒng)，技術指標全面領先：模型在線命中率超過90%，預測提前步長適配全流程需求；構建了全國領先的高爐智能感知與協(xié)同調控平臺；研發(fā)成果共授權發(fā)明專利60項、發(fā)表高水平論文32篇、出版專著部；三項核心技術成果均通過中國鋼鐵工業(yè)協(xié)會科技成果評價，達國際領先水平。

項目成果已在國內十余條生產(chǎn)線落地，具備強示范性與行業(yè)引領價值。以撫順新鋼鐵為例，通過智能平臺全面接管原料、生產(chǎn)、能源、管理等環(huán)節(jié)，實現(xiàn)多工序協(xié)同優(yōu)化，噸鐵能耗降低46.4公斤標煤，碳排放減少140公斤，單位碳減排率達12.3%，樹立了智能低碳煉鐵的新標桿。

2022年至2024年，項目累計創(chuàng)效5.16億元，推動煉鐵企業(yè)實現(xiàn)節(jié)能減碳、成本降低、效率提升三位一體的綜合收益，同時帶動人才隊伍建設，推動形成“煉鐵+大數(shù)據(jù)”的跨界融合人才體系，為中國冶金工業(yè)的綠色智能轉型注入新動能。

本項目以高爐為核心，以數(shù)據(jù)為基礎，以智能為引擎，探索出一條數(shù)字孿生驅動混合智能支撐多工序協(xié)同的煉鐵智能降碳新路徑，打破了傳統(tǒng)工藝優(yōu)化的瓶頸，為鋼鐵行業(yè)實現(xiàn)碳達峰、碳中和目標提供了實踐范例。

項目團隊將繼續(xù)圍繞智能系統(tǒng)的演進升級、復雜場景的泛化適應以及更多應用場景的示范推廣，推動高爐智能系統(tǒng)從“能用”邁向“好用”，從“輔助”走向“主導”，不斷加快我國鋼鐵工業(yè)由高耗向高效、由高碳向低碳的轉型進程。

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