攀鋼西昌鋼釩鋼鐵大腦項目技術研究檢視原始碼討論檢視歷史

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攀鋼西昌鋼釩鋼鐵大腦項目技術研究鋼鐵行業作為關於國計民生的支柱產業，在工業4.0時代，面臨着產業結構調整與產業升級等諸多挑戰。鋼鐵企業在生產運營過程中積累了海量數據，隨着大數據、雲計算技術的發展成熟，深度挖掘生產過程數據中潛在的價值已經成為可能。煉鋼作為鋼鐵行業的核心生產環節，降低兩工序成本能有效提升市場競爭力，為此，鋼鐵大腦選擇煉鋼作為主要方向進行突破。

案例應用場景/領域

大數據、雲計算技術的發展成熟，深度挖掘生產過程數據中潛在的價值在鋼鐵行業的核心生產環節的應用。

一、主要技術內容

1.技術背景和意義

鋼鐵行業作為關於國計民生的支柱產業，在工業4.0時代，面臨着產業結構調整與產業升級等諸多挑戰。鋼鐵企業在生產運營過程中積累了海量數據，隨着大數據、雲計算技術的發展成熟，深度挖掘生產過程數據中潛在的價值已經成為可能。煉鋼作為鋼鐵行業的核心生產環節，降低兩工序成本能有效提升市場競爭力，為此，鋼鐵大腦選擇煉鋼作為主要方向進行突破。

2.技術要點和優勢

煉鋼過程涉及的工序多且複雜，從提釩、脫硫、轉爐、LF、RH到連鑄等工藝過程，各個環節都會涉及多項控制參數，而且煉鋼現場情況複雜多樣，很多老師傅、老專家都沒辦法全面有效的將各個工藝協調統一的去管理和分析。在現有的基礎做好工藝穩定控制都擁有巨大的挑戰。面對複雜而又專業的煉鋼過程，如何將先進的AI技術、雲計算大數據能力與工業知識相結合，實現煉鋼工藝優化，是項目的核心挑戰。

整理下來，該項目有如下幾個技術方面的難點：

1)如何將現場基於老師傅老專家等人的經驗轉變成數字化的模型和參數，實時準確的煉鋼過程的分析和參數推薦，保證自動穩定的煉鋼。

2)如何完成海量的煉鋼數據存儲、實時計算、離線計算及管理，在大數據模型基礎上，實時準確的計算出工藝推薦結果，實現對煉鋼過程優化的有效管理。

3)如何通過海量數據挖掘和分析，準確定位各個關鍵影響因素對煉鋼各工序的影響，鋼鐵料消耗的關鍵因素，藉助大數據分析和人工智能技術建立合適的煉鋼優化模型，實時推送出工藝煉鋼工藝參數，優化工藝操作。

二、技術應用情況

1.應用案例介紹：本項目將生產實時數據進行採集，並以進行傳輸，以大數據存儲方式放置在雲平台上。再通過對已經存儲的數據進行有規則提取，再通過統計、展現等工具，實現了自動統計數據，解放工程技術人員人，完成生產、成本、質量、冶煉、連鑄及鋼鐵實時消耗分析報表。提供生產實時大屏，可查看煉鋼生產的脫硫、提釩、轉爐煉鋼、精煉、連鑄五大工序的生產實時狀態。運作效率進行仿真和評估，找出生產薄弱環節和運作過程中可能出現的瓶頸設備，並根據仿真結果對作業計劃進行完善，使得生產過程更穩定，物流更平衡，從而提高運作管理水平89%。通過互聯網、雲計算、大數據及智能優化模型技術等技術的應用，構建自己的虛擬網絡——實體物理相互映射的系統，實時同步地採集實際製造過程所有的信息，在雲平台上形成製造實體物理系統的映射---虛擬工廠，通過大數據分析，實時地支持製造過程的優化生產。為煉鋼生產中各工序提供了煉鋼優化算法模型，包括脫硫模型，提釩專家模型，轉爐熱平衡專家模型、配合金專家模型、槍位尋優模型，精煉LF專家模型、RH專家模型，連鑄鑄壞識別模型、結晶器液面波動、鑄壞精整；鋼鐵料消耗關鍵因素尋找。實現了程序化計算合金，解放了工人的計算工作，在投用合金計算模型後，合金計算模型根據終點碳、磷對使用的合金類別、數量進行精準選擇（在保證質量的前提下，使用低價合金替代高價合金），合金節約成本1.2元/噸鋼，按鋼產量440萬噸/年計算，年節約合金成本約528.0萬元。這些方面是其他鋼廠目前還沒有的。

2. 服務科創中國城市（園區）情況：

四川省西昌市經久工業園區、攀鋼集團西昌鋼釩有限公司煉鋼廠。