基於工業互聯網的煉鐵生產線數字孿生系統

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基於工業互聯網的煉鐵生產線數字孿生系統鋼鐵製造業是我國國民經濟重要支柱產業，其中煉鐵過程作為耗能最大、排放最多、成本最高的環節，是實現「碳達峰」、「碳中和」戰略目標的主戰場。

目錄

案例應用場景/領域

鋼鐵行業煉鐵流程領域

主要技術內容

1. 技術背景和意義

鋼鐵製造業是我國國民經濟重要支柱產業，其中煉鐵過程作為耗能最大、排放最多、成本最高的環節，是實現「碳達峰」、「碳中和」戰略目標的主戰場。應用煉鐵生產線數字孿生體解決方案解決煉鐵行業數據流通不充分、關鍵信息不完備、試錯成本高的關鍵痛點，為行業的工藝改進、鋼鐵行業整體的智能製造水平的提升提供助力。

2. 技術要點和優勢

本案例從煉鐵生產的實際業務、工藝機理出發，根據煉鐵過程特性及安全、穩定、高效、低成本的共性需求，採用先進傳感、數據挖掘與處理、數據建模、調控優化等技術，基於工業互聯網平台建設煉鐵生產線的數字孿生系統，形成可視化虛擬煉鐵生產系統，實現與現場物理生產線平行運行，為煉鐵生產安全高效運行提供模擬仿真、監測診斷、預測優化、測試驗證的數字孿生系統平台。基於煉鐵生產線數字孿生系統，通過故障監測、診斷、預測與智能運維，提高煉鐵生產安全性；通過關鍵性能指標預測與高性能運行控制，提高煉鐵生產穩定性；通過物料配方優化與工藝參數設計仿真，提高煉鐵生產效率，降低生產成本。通過煉鐵生產線數字孿生系統的應用，推動以經驗為主的傳統煉鐵工業過程向智能工業生產模式轉化，大幅提升企業發展質量和效益，加快推進鋼鐵行業轉型升級，引領鋼鐵產品向中高端發展。面向流程行業共性需求，建立生產線數字孿生系統標杆，形成標準，促進流程行業數字孿生系統推廣應用。

技術應用情況

1）高爐工藝參數優化

自2019年開始應用於柳鋼集團，通過鐵水質量優化控制模型，產品成材率提高0.2%，以柳鋼1200萬噸的年產量以及目前正品與廢鋼差價900元/噸計算，產生的效益為2160萬元/年。2）燒結配料優化，自2019年開始應用於柳鋼集團，以噸鐵成本最低的採購模式，有效降低原料採購成本，以柳鋼年產1200萬噸產能，噸鐵原料成本降低5元/噸鐵，合計：1200萬*5.0=6000萬元。3）設備全周期監控，自2017年開始應用於柳鋼集團，模型誤報率與漏報率均低於5%，預報時間提前15分鐘以上，點檢人員日常點檢工作負荷大幅降低，人工費用可以減少20%，設備維修費用可以減少 35%。模型實施前柳鋼平均一條生產線涉及現場人員120人，實施後預計一年可節省人工費用300萬。4）煉鐵過程能耗控制，自2017年開始應用於柳鋼集團，根據降低入爐焦比1kg/t，可降低生鐵成本1.4元，按2650m³高爐年產鐵量185萬t計算，則採用該系統為整個煉鐵系統降低1kg焦比帶來的經濟效益至少為：185×1.4=259.7萬元/年。近兩年柳鋼燃料比分別降低7.5 kg/t、5.8 kg/t，燃料比降低節約成本分別為：3166萬元，1380萬元。