檢視基于工业互联网的炼铁生产线数字孪生系统的原始碼

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|<center><img src=https://p7.itc.cn/images01/20230804/54974c52734e4955a74b35f0f1e48ee7.png width="300"></center>
<small>[https://www.sohu.com/a/708905815_121272042 来自 搜狐网 的图片]</small>
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'''基于工业互联网的炼铁生产线数字孪生系统'''钢铁制造业是我国[[国民经济]]重要支柱产业，其中炼铁过程作为耗能最大、排放最多、成本最高的环节，是实现“碳达峰”、“碳中和”战略目标的主战场。

==案例应用场景/领域==

[[钢铁]]行业炼铁流程领域

==主要技术内容==

===1. 技术背景和意义===

钢铁制造业是我国国民经济重要支柱产业，其中炼铁过程作为耗能最大、排放最多、成本最高的环节，是实现“碳达峰”、“碳中和”战略目标的主战场。应用炼铁[[生产线]]数字孪生<ref>[https://it.sohu.com/a/660159709_121124377 数字孪生概念的起源与内涵的历史变迁]，搜狐，2023-03-28</ref>体解决方案解决炼铁行业数据流通不充分、关键信息不完备、试错成本高的关键痛点，为行业的工艺改进、钢铁行业整体的智能制造水平的提升提供助力。

===2. 技术要点和优势===

本案例从炼铁生产的实际业务、工艺机理出发，根据炼铁过程特性及安全、稳定、高效、低成本的共性需求，采用先进传感、数据挖掘与处理、数据建模、调控优化等技术，基于工业[[互联网]]平台<ref>[https://www.sohu.com/a/226213197_209185 深度剖析：工业互联网平台大盘点（国际篇）]，搜狐，2018-03-23</ref>建设炼铁生产线的数字孪生系统，形成可视化虚拟炼铁生产系统，实现与现场物理生产线平行运行，为炼铁生产安全高效运行提供模拟仿真、监测诊断、预测优化、测试验证的数字孪生系统平台。基于炼铁生产线数字孪生系统，通过故障监测、诊断、预测与智能运维，提高炼铁生产安全性；通过关键性能指标预测与高性能运行控制，提高炼铁生产稳定性；通过物料配方优化与工艺参数[[设计]]仿真，提高炼铁生产效率，降低生产成本。通过炼铁生产线数字孪生系统的应用，推动以经验为主的传统炼铁工业过程向智能工业生产模式转化，大幅提升企业发展质量和效益，加快推进钢铁行业转型升级，引领钢铁产品向中高端发展。面向流程行业共性需求，建立生产线数字孪生系统标杆，形成标准，促进流程行业数字孪生系统推广应用。

==技术应用情况==

===1）高炉工艺参数优化===

自2019年开始应用于柳钢集团，通过铁水质量优化控制模型，产品成材率提高0.2%，以柳钢1200万吨的年产量以及目前正品与废钢差价900元/吨计算，产生的效益为2160万元/年。2）烧结配料优化，自2019年开始应用于柳钢集团，以吨铁[[成本]]最低的采购模式，有效降低原料采购成本，以柳钢年产1200万吨产能，吨铁原料成本降低5元/吨铁，合计：1200万*5.0=6000万元。3）设备全周期监控，自2017年开始应用于柳钢集团，模型误报率与漏报率均低于5%，预报时间提前15分钟以上，点检人员日常点检工作负荷大幅降低，人工费用可以减少20%，设备维修费用可以减少 35%。模型实施前柳钢平均一条生产线涉及现场人员120人，实施后预计一年可节省人工费用300万。4）炼铁过程能耗控制，自2017年开始应用于柳钢集团，根据降低入炉焦比1kg/t，可降低生铁成本1.4元，按2650m³高炉年产铁量185万t[[计算]]，则采用该系统为整个炼铁系统降低1kg焦比带来的经济效益至少为：185×1.4=259.7万元/年。近两年柳钢燃料比分别降低7.5 kg/t、5.8 kg/t，燃料比降低节约成本分别为：3166万元，1380万元。

==参考文献==
[[Category:500 社會科學類]]