随着数字中国战略的持续推进，人工智能与实体经济深度融合正逐步成为产业发展的主旋律。钢铁行业作为高能耗、高排放的代表产业，正面临从传统制造向智能制造和绿色制造转型的关键节点。炼铁系统作为钢铁全流程中能耗最高、碳排最多的核心环节，占据总能耗与成本的70%以上，是推动行业低碳转型的关键突破口。
然而，传统的降碳路径多依赖于原料优化和设备升级，虽然具备一定成效，但其投入成本高、边际收益递减。在原有工艺设备和原料体系难以发生根本性变革的现实背景下，智能化技术因其可在现有基础上深度赋能、提升生产稳定性、突破系统黑箱、促进多工序协同优化，成为炼铁降碳的有效路径。本项目正是在这一产业背景和技术趋势下提出，致力于破解炼铁过程中原料波动性强、系统感知不清、工序耦合复杂、能源调度粗放等关键问题，构建以高炉为核心的多工序协同智能降碳体系。
一、项目背景与总体目标
当前炼铁过程仍以经验控制为主，内部状态难以实时感知，跨工序间存在数据壁垒，系统运行依赖人工干预，智能化水平偏低。尽管过去已尝试构建机理模型、专家系统及数据驱动模型等路径进行突破，但因方法割裂、模型适应性差等问题，难以支撑复杂炼铁场景下的智能决策。
本项目聚焦于炼铁过程中的系统性问题，从根本上突破“黑箱”运行难题，提出融合数据驱动、机理模型与专家知识的混合智能方法，构建智能感知、协同控制、优化决策的铁前-高炉一体化信息物理系统。通过建设“智能平台+数字孪生+混合智能+协策执行”技术体系，最终实现多工序耦合优化、智能化稳定生产、碳排精准削减的核心目标。
二、技术路线与总体架构
项目围绕“感—知—控—优”的闭环逻辑展开，构建云边端一体的5G+炼铁智能平台作为基础支撑，打通炼铁多工序、跨层级、全链条的数据体系。在此基础上，分别针对铁前系统、高炉主体和全流程决策建模开展三项关键技术创新：
（1）建立了面向多工序协同的“孪生+边控”一体化智能平台，实现炼铁全流程数据采集、异构信息融合与集中调度控制，打通“料场-烧结-球团-高炉-能源”链条无锡恒鑫配资，提升了跨系统联动能力，突破了传统工序分割与信息孤岛问题，支撑了全流程能效协同优化与降碳目标达成；（2）研发了面向铁前复杂原料与装备的智能感知与调控技术，构建原料质量跟踪、烧结状态综合评价与球团配矿控制等关键模型，建立了多维工艺参数的实时识别与反馈机制，显著提升了原料配置的精准性与装备运行的稳定性，夯实了高炉顺行与稳定降碳基础；（3）打造了融合数据驱动、机理模型与专家知识的高炉智能冶炼系统，实现炉况关键指标的精准预测与趋势分析，集成专家规则实现状态识别、异常预警与自适应调节，构建可解释、可迁移的混合智能模型体系，推动高炉运行从经验控制迈向智能决策。
在总体架构上，项目以“混合智能”为核心建模逻辑，确保模型既具备工艺可控性、预测准确性，又具备强解释性与工业可用性。通过构建在线命中率超90%的核心模型，支撑整个系统在动态复杂工况下的稳定运行与碳效协同最优。
三、关键创新技术
（1）一体化智能平台的构建与突破
本项目建设了云边端融合的智能平台，集成一体化集控中心和超大规模炼铁数据中心，实现数据上云、模型下沉、平台统筹的运行格局。平台重构了102个控制中心的运行方式，使管理方式更加高效集中，岗位数量减少37%。同时，平台构建了能源介质间的耦合关系，实现热风炉煤气消耗降低8%、低品质余热利用率提高至47%，有效提升了能源利用效率和调度智能化水平。
（2）铁前系统的全域感知与智能协同
铁前智能化方面，项目突破了原料复杂性与装备异构性带来的挑战，实现堆取料装备的无人化运行，年节电超646万度，焦比降低3公斤。通过自研的铁矿石多维智能配矿模型，系统可根据经济性指标进行高效原料配置，使经济矿用量提升6%，吨铁成本下降20元。烧结过程中，首创烧结状态综合指数与智能调控模型，实现无烟煤单耗降低5公斤、电耗下降7度，烧结稳定性提高5%。球团系统也建立了在线配矿系统与因果调控模型，显著提升了生产稳定性与强度控制，吨铁成本再降低5元，系统波动明显减少。
（3）高炉智能冶炼与状态感知的深度融合
在高炉环节，项目实现了图像识别与数据治理的深度应用，突破性地实现对风口、顶煤气、炉缸等关键区域的全域感知，提升透视能力40%。通过治理全链条3000余项工艺与运行数据，建立炼铁上下游数据强耦合链条，实现透气性和煤气利用率等关键指标的提前预测与优化，焦比进一步降低6公斤。
此外，项目融合有限元数值模拟与机器学习方法，提出炉型-炉况关联的全新管理模式，实现炉缸渣皮动态识别与冷却调控，渣皮稳定性提升7%。同时，构建炉缸活跃性指数和多目标智能协控系统，实现炉热稳定率提高30%、炉缸活跃性提升10%、炉缸状态合格率提升12%。项目最终打造了具备评价、预测、溯因、自愈能力的全工况多维高炉智能系统，整体炉况稳定性提升10%，生产效率提升6%。
四、技术先进性与成果转化
项目在技术实现上，实现炼铁全流程的智能闭环控制，开发的以数字孪生为核心的混合智能信息物理系统，技术指标全面领先：模型在线命中率超过90%，预测提前步长适配全流程需求；构建了全国领先的高炉智能感知与协同调控平台；研发成果共授权发明专利60项、发表高水平论文32篇、出版专著1部；三项核心技术成果均通过中国钢铁工业协会科技成果评价，达国际领先水平。
五、工业化应用与经济社会效益
项目成果已在国内十余条生产线落地，具备强示范性与行业引领价值。以抚顺新钢铁为例，通过智能平台全面接管原料、生产、能源、管理等环节，实现多工序协同优化，吨铁能耗降低46.4公斤标煤，碳排放减少140公斤，单位碳减排率达12.3%，树立了智能低碳炼铁的新标杆。
2022年至2024年，项目累计创效5.16亿元，推动炼铁企业实现节能减碳、成本降低、效率提升三位一体的综合收益，同时带动人才队伍建设，推动形成“炼铁+大数据”的跨界融合人才体系，为中国冶金工业的绿色智能转型注入新动能。
六、结语与展望
本项目以高炉为核心，以数据为基础，以智能为引擎，探索出一条“数字孪生驱动—混合智能支撑—多工序协同”的炼铁智能降碳新路径，打破了传统工艺优化的瓶颈，为钢铁行业实现碳达峰、碳中和目标提供了实践范例。
项目团队将继续围绕智能系统的演进升级、复杂场景的泛化适应以及更多应用场景的示范推广，推动高炉智能系统从“能用”迈向“好用”，从“辅助”走向“主导”无锡恒鑫配资，不断加快我国钢铁工业由高耗向高效、由高碳向低碳的转型进程。
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