黨的二十屆四中全會明確提出，堅持把發(fā)展經(jīng)濟(jì)的著力點放在實體經(jīng)濟(jì)上，堅持智能化、綠色化、融合化方向。具有巨大節(jié)能降碳潛力的電爐短流程將在“十五五”時期得到大力推廣，智能化技術(shù)也將保障電爐短流程煉鋼穩(wěn)定生產(chǎn)，進(jìn)一步加快推進(jìn)我國鋼鐵行業(yè)的轉(zhuǎn)型升級。
      電爐短流程主要包括電弧爐、精煉爐、連鑄、軋制等工序。本文將重點從原料管控智能化、單體技術(shù)智能化以及電爐短流程智能化3個方面，簡述智能化技術(shù)在電爐短流程煉鋼上的應(yīng)用現(xiàn)狀與趨勢，并總結(jié)“十四五”時期我國鋼鐵行業(yè)智能化進(jìn)展，展望未來電爐短流程智能化煉鋼技術(shù)方向。

      原料管控-
      智能判級、配料方面有重大突破
      隨著廢鋼用量及循環(huán)次數(shù)的增加，廢鋼中殘余有害元素（Cu、Sn、Sb、As等）日益成為影響電爐鋼質(zhì)量的因素，廢鋼自身帶有的氮以及空氣電離造成的增氮行為，使電爐鋼中氮含量高達(dá)60ppm～100ppm（百萬分之一），難以滿足氮敏感鋼種的要求。電爐短流程作為低成本gaoxiao制備高品質(zhì)鋼的重要手段，使得鋼鐵企業(yè)對廢鋼的質(zhì)量要求越來越嚴(yán)，廢鋼分類分揀的需求越來越迫切。
      廢鋼智能判級系統(tǒng)是目前應(yīng)用比較普遍的智能化系統(tǒng)，大大提高了廢鋼分類效率。不過，由于該系統(tǒng)未能與成分快速檢測技術(shù)實現(xiàn)耦合，尚難以做到精確分類。同時，建設(shè)智能化廢鋼料場越來越引起人們的關(guān)注，智能化廢鋼料場在智能感知、爐料跟蹤、實時存貯、動態(tài)3D圖像識別、廢鋼信息數(shù)字化等技術(shù)的基礎(chǔ)上，可實現(xiàn)廢鋼處理綠色化、分選gaoiao化、配料自動化、管理精細(xì)化的目標(biāo)。在基于圖像識別技術(shù)進(jìn)行廢鋼分類分揀技術(shù)研究方面，北京科技大學(xué)、華北理工大學(xué)、安徽工業(yè)大學(xué)等高校和用友網(wǎng)絡(luò)公司、達(dá)涅利公司、鐳目公司、河鋼數(shù)字等企業(yè)均開展了相關(guān)工作，圖像識別技術(shù)使廢鋼經(jīng)歷了從宏觀圖像到大類區(qū)分的過程，完成了初步分類分級，相關(guān)技術(shù)在一些鋼鐵企業(yè)得到初步應(yīng)用。
      在廢鋼元素檢測方法中，火花直讀、紅外光譜法和X熒光檢測法（XRF）等方法被廣泛應(yīng)用。然而，這些技術(shù)很難實現(xiàn)在線快速分析檢測。隨著機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)的快速發(fā)展，激光誘導(dǎo)擊穿光譜技術(shù)（LIBS）與其相結(jié)合，在廢舊金屬分類領(lǐng)域展現(xiàn)出巨大潛力，尤其在鋁合金和不銹鋼等含特定元素材料的精細(xì)分類方面。LIBS技術(shù)在廢鋼分類上的應(yīng)用研究工作已經(jīng)開展，但由于廢鋼車間惡劣的工作環(huán)境以及廢鋼本身的復(fù)雜性，影響了檢測結(jié)果的準(zhǔn)確性和可靠性，大多處于實驗室研究及中試階段。要實現(xiàn)廢鋼快速分類分揀，需將廢鋼圖像識別與元素快速檢測技術(shù)深度耦合，為現(xiàn)代電爐智能化冶煉賦能。
      總體來看，“十四五”期間，國內(nèi)鋼企對廢鋼“分類堆放”“科學(xué)配料”“精料入爐”理念有了一致認(rèn)同，并在智能判級、智能配料方面有了重大突破，快速檢測技術(shù)正處于攻堅克難的關(guān)鍵階段，相信“十五五”將實現(xiàn)圖像識別與在線檢測深度耦合，為現(xiàn)代電爐智能化冶煉提供“精糧細(xì)糠”。
      煉鋼技術(shù)-
      監(jiān)測和控制技術(shù) 推動了過程的智能化
      隨著互聯(lián)網(wǎng)、大數(shù)據(jù)以及檢測控制技術(shù)的發(fā)展，一系列智能化監(jiān)測技術(shù)和控制模型在電爐煉鋼過程中得到應(yīng)用，如智能配料、電極智能調(diào)控、智能化取樣測溫、泡沫渣智能化監(jiān)測與控制、爐氣在線分析及終點溫度成分預(yù)報等，監(jiān)測和控制技術(shù)的應(yīng)用大幅度提高了電爐煉鋼過程的智能化水平，電爐智能化裝備與工藝模型之間的關(guān)系如圖所示。
      當(dāng)前，電爐單體智能化煉鋼技術(shù)主要涵蓋了以下4個方面：
      在線監(jiān)測系統(tǒng)技術(shù)。國內(nèi)外企業(yè)及科研機(jī)構(gòu)大力研發(fā)了*的傳感技術(shù)，如鋼鐵研究總院有限公司（下稱鋼研總院）研發(fā)的爐門流渣實時識別系統(tǒng)，北京科技大學(xué)研發(fā)的USTB非接觸式鋼液測溫系統(tǒng)，中南大學(xué)建立的電爐煉鋼過程能量監(jiān)控系統(tǒng)，德國西門子研發(fā)的Simetal RCB Temp測溫系統(tǒng)、Simelt SonArc FSM泡沫渣監(jiān)控系統(tǒng)、SimetalLomas爐氣連續(xù)分析系統(tǒng)，意大利特諾恩研發(fā)的i-TEMP測溫系統(tǒng)、EFSOP （Expert Furnace System OptimizationPrgranm）爐氣分析系統(tǒng)，美國PTI（Protein Technologies，Inc.）公司開發(fā)的PTI SwingDoor TM電弧爐爐門清掃和泡沫渣控制系統(tǒng)等，主要涵蓋圖像識別、紅外測溫、音頻檢測、煙氣分析等監(jiān)測技術(shù)，為實時感知電爐爐況提供了“火眼金睛”。

      電爐控制模型系統(tǒng)。這是智能化的“大腦”。供電、吹氧、造渣、終點預(yù)測等核心模型，結(jié)合神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、專家系統(tǒng)等人工智能算法，顯著提升了過程控制的精確度和自適應(yīng)能力。例如，鋼研總院提出預(yù)報電爐終點碳、磷和溫度的增量神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，北京科技大學(xué)利用BP（Back propagation，反向傳播算法）方法建立電爐終點鋼水預(yù)報模型，鋼研總院提出增量神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，德國西門子開發(fā)的SIMETAL Arcos電極調(diào)節(jié)系統(tǒng)，德國普銳特公司研發(fā)的MeltExpert電極控制系統(tǒng)，意大利特諾恩公司開發(fā)的TDR（Time Domain Reflectometry，時域反射技術(shù)）數(shù)字式調(diào)節(jié)系統(tǒng)等，實現(xiàn)了能量輸入的優(yōu)化與關(guān)鍵指標(biāo)的精準(zhǔn)預(yù)報。
      電爐智能控制裝備技術(shù)。這是執(zhí)行指令的“手腳”。鋼研總院研發(fā)的鋼水溫度在線傳感測量系統(tǒng)，德國西門子公司設(shè)計的Simetal LiquiRob自動測溫取樣機(jī)器人、美國PTI公司開發(fā)的PTI TempBoxTM自動測溫取樣系統(tǒng)、德國巴登公司開發(fā)的MultiROB機(jī)器人、意大利達(dá)涅利研發(fā)的Q-Robert melt測溫取樣系統(tǒng)等自動化裝備逐步推廣應(yīng)用，有效替代了高風(fēng)險、高強(qiáng)度的人工操作，提高了作業(yè)精度與安全性。
      電爐整體智能控制集成技術(shù)。該項技術(shù)將在線監(jiān)測、模型與裝備深度耦合，形成協(xié)同優(yōu)化的整體解決方案。如德國西門子開發(fā)的電弧爐Simental EAF Heatopt整體控制方案、意大利特諾恩公司開發(fā)的iEAF智能控制系統(tǒng)、意大利達(dá)涅利公司開發(fā)的Q-MELT系統(tǒng)、北京科技大學(xué)開發(fā)的電爐復(fù)合吹煉集成控制技術(shù)、東北大學(xué)開發(fā)的綠色智能電弧爐煉鋼技術(shù)、中冶賽迪開發(fā)的電弧爐*智能控制技術(shù)等，旨在實現(xiàn)從感知、決策到執(zhí)行的閉環(huán)智能控制。值得關(guān)注的是，近期鋼研總院和沙鋼集團(tuán)聯(lián)合開發(fā)的電爐智能化煉鋼系統(tǒng)已在沙鋼電爐車間成功上線運行，通過將人工經(jīng)驗?zāi)Ｐ突⒔Y(jié)合實時在線監(jiān)測技術(shù)，將電爐冶煉全過程動態(tài)耦合，實現(xiàn)了電爐煉鋼過程的智能化精準(zhǔn)控制與*有序運行，樹立了國產(chǎn)化系統(tǒng)集成應(yīng)用的示范樣板。

      電爐流程-
      亟須探索全流程智能化路徑
      “雙碳”目標(biāo)下，綠色低碳的電爐短流程已逐漸成為國內(nèi)鋼鐵行業(yè)的發(fā)展方向，但長期以來，電爐煉鋼技術(shù)創(chuàng)新多集中在單體技術(shù)的突破，而對電爐短流程的生產(chǎn)調(diào)度智能化管控研究重視不夠，電爐短流程靈活*的優(yōu)勢未得到充分發(fā)揮，亟須探索電爐煉鋼全流程智能化路徑。
      相比之下，國內(nèi)外對于長流程煉鋼-連鑄生產(chǎn)調(diào)度系統(tǒng)已開展大量研究，并開發(fā)了相關(guān)的計劃調(diào)度產(chǎn)品應(yīng)用于鋼鐵企業(yè)。英國的Broner Group公司開發(fā)了高級計劃與排程、制造執(zhí)行系統(tǒng)應(yīng)用于印度JSPL（印度金德爾鋼鐵和電力公司）；德國曼內(nèi)斯曼鋼鐵公司自主開發(fā)了計算機(jī)生產(chǎn)調(diào)度管理系統(tǒng)；日本NKK軟件公司開發(fā)了協(xié)同生產(chǎn)調(diào)度計劃系統(tǒng)Scheplan應(yīng)用于日本NKK京濱鋼鐵廠。國內(nèi)寶鋼股份、首鋼遷鋼、首鋼京唐、河鋼唐鋼等鋼鐵企業(yè)與鋼研總院、北京科技大學(xué)、東北大學(xué)等科研單位和高校合作，均開發(fā)了應(yīng)用于各自產(chǎn)線的煉鋼-連鑄生產(chǎn)調(diào)度系統(tǒng)。
      然而，國內(nèi)大部分電爐煉鋼流程產(chǎn)線仍處于基礎(chǔ)自動化階段，生產(chǎn)管理與組織停留在依賴人工決策，缺少有效技術(shù)手段減少或避免管理層和執(zhí)行層之間的信息延時或錯誤。盡管少部分近10年新建的電爐短流程生產(chǎn)企業(yè)擁有了*的裝備，具備自動排產(chǎn)的能力，但仍缺乏在生產(chǎn)異常擾動情況下生產(chǎn)計劃重排的底層數(shù)據(jù)支撐，智能化程度低。當(dāng)產(chǎn)品種類多、工藝流程復(fù)雜、現(xiàn)場出現(xiàn)異常時，往往導(dǎo)致調(diào)度不及時、不合理，對煉鋼的效率、質(zhì)量和成本均造成較大影響，制約企業(yè)發(fā)展。
      在電爐短流程智能調(diào)度方向上，國內(nèi)外學(xué)者也做了大量研究工作，形成了仿真調(diào)度法、機(jī)器學(xué)習(xí)法、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與強(qiáng)化學(xué)習(xí)、專家系統(tǒng)法以及遺傳算法／粒子群算法／蟻群算法等智能搜索算法等研究方法，但均存在一定的局限性，與實際應(yīng)用差距較大，難以完全解決電爐短流程實際的生產(chǎn)調(diào)度問題。
      “十五五”時期，在國家重大科技專項的支持下，鋼研總院研發(fā)團(tuán)隊將以殷瑞鈺院士提出的冶金流程工程學(xué)為指引，針對高品質(zhì)鋼鐵材料電爐短流程制備存在的連續(xù)化程度偏低、生產(chǎn)成本較高、產(chǎn)品質(zhì)量波動較大等技術(shù)瓶頸，以物質(zhì)流、能量流、信息流耦合作用規(guī)律為切入點，在中國寶武馬鋼、河鋼集團(tuán)石鋼公司等電爐短流程生產(chǎn)示范企業(yè)開展覆蓋電爐全流程的鐵素物質(zhì)流層流運行機(jī)制、電爐短流程能效提升規(guī)律等研究，通過電爐全流程過程參數(shù)窄窗口與跨工序協(xié)同智能控制，實現(xiàn)全流程、多工序耦合優(yōu)化，以提升電爐短流程運行質(zhì)量。

      “十五五”時期，在國家重大科技專項的支持下，鋼研總院研發(fā)團(tuán)隊將以殷瑞鈺院士提出的冶金流程工程學(xué)為指引，針對高品質(zhì)鋼鐵材料電爐短流程制備存在的連續(xù)化程度偏低、生產(chǎn)成本較高、產(chǎn)品質(zhì)量波動較大等技術(shù)瓶頸，以物質(zhì)流、能量流、信息流耦合作用規(guī)律為切入點，在中國寶武馬鋼、河鋼集團(tuán)石鋼公司等電爐短流程生產(chǎn)示范企業(yè)開展覆蓋電爐全流程的鐵素物質(zhì)流層流運行機(jī)制、電爐短流程能效提升規(guī)律等研究，通過電爐全流程過程參數(shù)窄窗口與跨工序協(xié)同智能控制，實現(xiàn)全流程、多工序耦合優(yōu)化，以提升電爐短流程運行質(zhì)量。
      未來展望-
      深度融合、系統(tǒng)集成、綠色引領(lǐng)
      展望未來，電爐短流程智能化煉鋼技術(shù)發(fā)展將聚焦三大核心方向。
      首先，關(guān)鍵技術(shù)攻堅是核心基石。要聚焦高溫熔體成分、溫度等關(guān)鍵參數(shù)的在線檢測瓶頸突破，為智能化升級提供精準(zhǔn)可靠的數(shù)據(jù)支撐。同時，深化冶煉模型的多方法融合，推動機(jī)理分析、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與專家系統(tǒng)的深度耦合，向復(fù)合化、高精度模型演進(jìn)，筑牢質(zhì)量提升的技術(shù)根基，不斷提高冶煉工藝系統(tǒng)性、裝備可靠性以及控制模型穩(wěn)定性。如建立電爐短流程多場景下多工序聯(lián)動的層流運行仿真模型和多工序變工況自適應(yīng)調(diào)控模型，通過開發(fā)在不同生產(chǎn)異常條件下的變工況識別與動態(tài)調(diào)節(jié)技術(shù)，實現(xiàn)電爐短流程動態(tài)有序、協(xié)同連續(xù)的生產(chǎn)運行。
      其次，系統(tǒng)協(xié)同優(yōu)化是效率關(guān)鍵。從局部單元技術(shù)優(yōu)化轉(zhuǎn)向全工序覆蓋的信息物理系統(tǒng)構(gòu)建。通過實現(xiàn)物質(zhì)流、能量流、信息流的動態(tài)協(xié)同匹配，打破工序壁壘，達(dá)成全流程運行效率的*大化。例如，鋼研總院與冶金自動化研究設(shè)計院有限公司（簡稱冶金自動化院）成的聯(lián)合攻關(guān)團(tuán)隊在首鋼京唐、唐鋼新區(qū)等現(xiàn)代化高爐-轉(zhuǎn)爐長流程產(chǎn)線上，成功開展了以物質(zhì)流、能量流和信息流三流協(xié)同的鋼鐵流程優(yōu)化和智能化運行研究與創(chuàng)新實踐，顯著提升了企業(yè)生產(chǎn)效率。未來，還需針對高品質(zhì)鋼鐵材料電爐短流程制備存在的連續(xù)化程度偏低、生產(chǎn)成本較高、產(chǎn)品質(zhì)量波動較大等技術(shù)瓶頸，以物質(zhì)流、能量流、信息流耦合作用規(guī)律為切入點，開展覆蓋電爐全流程的鐵素物質(zhì)流層流運行機(jī)制、電爐短流程能效提升規(guī)律等研究，通過電爐全流程過程參數(shù)窄窗口與跨工序協(xié)同智能控制，實現(xiàn)全流程多工序耦合優(yōu)化。
      *后，綠色與智能協(xié)同是必然趨勢。以綠色原料（廢鋼、直接還原鐵）和綠色能源為依托，開發(fā)專用單元能量模型。推動全流程綠色低碳與智能化深度融合，極致發(fā)揮電爐短流程的環(huán)境優(yōu)勢，實現(xiàn)環(huán)保與*的雙重目標(biāo)。例如，通過太陽能、風(fēng)能及谷電等能源晝夜交替補充，能量有效存儲及釋放，建立微型電網(wǎng)來智能匹配電爐供電，實現(xiàn)綠色能源直接*利用。
      總而言之，電爐智能化煉鋼正從單點技術(shù)突破邁向全流程、系統(tǒng)級的集成融合新階段。通過機(jī)理深化、數(shù)據(jù)驅(qū)動、裝備升級與系統(tǒng)協(xié)同的多維度發(fā)力，電爐煉鋼*智能化升級的圖景正加速成形。

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