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高炉专家系统

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'''高炉专家系统'''针对钢铁行业高炉 [[ 工艺 ]] 特点,提升高炉管控、炉况诊断等问题,基于大数据平台和人工智能技术,将高炉过程数据、原辅料数据、铁水质量做关联性分析建模,开发基于大数据分析平台实现高炉实时监测分析、过程诊断、高炉 [[ 健康 ]] 评分,实现高炉操炉水平、提升高炉利用效率、降低高炉燃料比、碳排放等,保证高炉稳定顺行和高品质铁水供应。
==案例应用场景/领域==
高炉过程控制 [[ 系统]]
==主要技术内容==
===1. 技术背景和意义 ===
针对钢铁行业高炉工艺特点,提升高炉管控、炉况诊断等问题,基于 [[ 大数据 ]] 平台和人工智能技术,将高炉过程数据、原辅料数据、铁水质量做关联性分析建模,开发基于大数据分析平台实现高炉实时监测分析、过程诊断、高炉健康评分,实现高炉操炉水平、提升高炉利用效率、降低高炉燃料比、碳排放等,保证高炉稳定顺行和高品质铁水供应。
===2. 技术要点和优势 ===
(1) 应该充分利用多年的高炉设计以及实施经验,借助公司 [[ 专家 ]] 以及产品专业化团队的力量,通过专家推理机的研发,整合高炉的专家知识库从有关专家方面获取知识(多以产生式规则来表示),然后可以根据冶炼过程的生产数据不断的更新专家知识库,灵活的预报炉况;(2) 首次借助大数据平台,开发基于Hadoop分布实处理技术得质量分析,融合高炉工艺评价参数,实现高炉在线健康诊断、追溯、分析、评价,提升分析效率降低分析人员;
==技术应用情况==
===1. 应用案例介绍 ===
[[ 成果 ]] 应用推广收入(万元)1000成果应用单位数(个)6主要使用单位
1名称河北承钢应用时间2011年10月主要使用单位
2名称北营钢铁应用时间2013年12月主要使用单位
3名称乐亭 [[ 钢铁 ]] 应用时间2020年9月主要使用单位
4名称辽宁本钢应用时间2020年12月主要使用单位
5名称 [[ 济源 ]] 钢铁应用时间2021年8月主要使用单位
6名称 应用时间 该技术成果在承钢研发试运行后,在北营钢铁、河北乐亭钢铁、本钢、济源钢铁等多个钢铁企业实施推广,直接 [[ 经济效益 ]] 达1000万元。成果在投用后,炉况分析预报准确率80%,提高生产效率1%-10%,累计新增销售额800万元,将大数据技术和推理机先进算法与传统工艺紧密结合,推动智能化关键技术在钢铁 [[ 工业 ]] 生产得深度应用,有助于实现我国钢铁工业高炉工艺的整体优化,为完善产品质量管控体系提供有力支撑,促进了钢铁工业数字化转型。
==参考文献==
[[Category:500 社會科學類]]
752,990
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