人工智能技術在鋼鐵行業中的應用研究

趙明珠

摘 要：人工智能技術近年發展迅速，在生產生活的方方面面都有人工智能技術的應用。鋼鐵行業中的人工智能的應用主要是人工智能信息系統和機器人，人工智能信息系統為鋼鐵行業帶來了巨大的經濟效益，應用更加廣泛，相比較而言，由于生產工序復雜，機器人開發難度大，機器人的應用較少。本文介紹了人工智能技術在鋼鐵行業的具體應用情況。

關鍵詞：人工智能技術;鋼鐵行業;應用;研究

1 人工智能技術在原料過程控制方面的應用

目前原料過程控制方面已經開發了原料廠整理破碎機間隙模糊控制、燒結機均勻燒成模糊控制、返礦配比模糊控制等。

日本川崎水島鋼鐵廠的燒結作業專家系統是由帶有EIXAX專家工具的計算機與已有的DDC和過程機連接而成的，計算機和過程機分別負擔不同方面工作。其中計算機負擔燒透點管理、質量管理和生產周期等，過程機負擔數據收集和設備異常管理。燒透點管理是根據入口原料透氣性的長期預測值調整臺車速度，指導生產;生產管理功能是為了保證實際生產率達標;質量管理功能是對相應參數進行判斷，保證生產質量。

2 人工智能技術在高爐過程控制中的應用

高爐內的反應復雜，物料處于氣液固三態共存狀態，難以對其中發生的反應進行精確的數學建模，日本多家鋼鐵廠均開發了高爐操作專家系統，韓國、臺灣、法國等也均有相關公司開發了爐內情況預報或操作指導的系統。日本相關研究更加全面，涉及高爐裝料分布控制、顆粒渣倉運轉控制等多方面。近年來神經網絡被廣泛應用于高爐內溫度預測、風量指導、反應模型建立等方面。

日本鋼管福山鋼鐵廠的專家系統分為爐熱控制和異常診斷兩個部分，采用過程機與專用計算機結合的方式對爐內情況進行處理分析。過程機對數據、模型等進行分析和處理，專用計算機知識采用規則、框架、LISP三種表達方式，采用多級分組結構和正向推理。一些根據生產經驗產生的知識，形成相應規則;用框架形式儲存爐內送風溫度、濕度等靜態知識;LISP函數則是用來表示過程性知識。整個知識系統由1500條規則和150個框架組成，可以很好的指導操作，保持爐溫，提高熱效率，保證鐵水質量。此外，日本川崎水島廠的高爐操作專家系統將知識用規則、框架表示，采用向前推理的方式可對爐況的日常管理、異常預報、前進規則等進行診斷，預報的命中率可高達94%。

高爐生產過程中的爐況比較復雜，不能用簡單的“IFA THENB”的方式表示，采用神經網絡對爐況進行識別，并指導操作，或者與專家系統相結合，可以達到很好的效果，在高爐中應用廣泛。

3 人工智能技術在煉鋼過程控制中的應用

人工智能技術在煉鋼過程中也有重要的應用，目前已經開發了轉爐吹煉控制、溶劑與冷卻劑裝入控制系統、電弧爐調節神經網絡系統。

日本鋼管福山廠的轉爐吹煉控制原來有靜態、動態和排氣三種模型，但這三種模型不能很好對實際生產中的渣化情況、噴濺可能等進行描述和預測，需要工作人員根據實際生產經驗對模型進行修正和完善，通過工作人員的經驗，調整之后的專家系統形成了靜態渣化噴濺預測、動態渣化噴濺預測、出鋼判定三種新的模型，靜態渣化噴濺模型是根據靜態吹煉初始數據，對渣化情況和噴濺可能進行評價，選擇各時期吹煉控制模式，反饋給操作人員，由操作人員選擇具體操作;動態渣化噴濺預測模型是根據傳感器數據和排氣模型計算結果，對渣化情況和噴濺可能進行評價，對吹氣量、礦石投入速度等自行進行最優選擇;出鋼模型是根據數據判定是否出鋼。

人工智能技術的應用提高了自動吹煉的水平，降低了噴濺發生率，提高了工作效率。

4 人工智能技術在連鑄過程控制的應用

現階段連鑄過程控制中發明了智能機器人、液位控制專家系統、連鑄漏鋼預報、板坯噴印文字質量識別系統。

新日鐵土界鋼鐵廠的智能機器人由傳感器系統、判斷系統和運動系統三部分組成，可以對結晶器液位進行識別，散布初期保護渣;對保護渣量和渣邊進行識別，對保護渣不足的部位進行保護渣添加，清除渣邊;識別形成的反渣，將其壓入鋼水中。八幡鋼鐵廠漏鋼預報系統是由時間順序網格和空間控制網格構成的多級神經網絡，時間序列網絡識別熱電偶溫度，空間序列網絡識別結晶器內溫度的移動模式。實踐表明，這一漏鋼預報系統的準確的幾乎達到了100%。

5 人工智能技術在軋鋼過程控制中的應用

現在軋鋼過程控制中已經開發了加熱爐燃燒控制、出鋼節奏控制、電焊管軋制節奏控制等專家系統，模糊控制已應用于軋鋼過程的許多方面。

日本川崎千葉廠的加熱爐燃燒控制專家系統，是由數學模型和專家系統組合而成，用數學模型計算出鋼溫度和時間的關系，用專家系統選擇目標函數和相關約束條件，從而確定最適溫度。提高生產效率和產品質量。

6 人工智能技術在產品設計中的應用

產品的設計要考慮很多方面的因素，以人工智能技術優化產品設計工序存在很大的困難，近年對這方面的研究一直沒有間斷，也取得了一定的成果。根據用戶的訂貨規格，研發了大口徑鋼管材質設計專家系統，可以選擇最適生產方案。系統通過300條規則和相應數據運算將產品參數轉化為中間產品參數，規定約束條件，暫定鋼種和制造方法，再對基礎數據進行精確匹配，對照已有數據，對本次設計進行預測，最后調整各影響因素的特征值，直到滿足規格為止。此系統操作簡單，提高了生產效率。

7 人工智能技術在生產計劃和調度中的應用

制定生產計劃和調度生產也是鋼鐵行業中重要的一個部分，近年在如何將人工智能技術應用到生產計劃制定和調度中的研究也有很多，例如原料廠運轉計劃、煉鋼批量組合計劃、煤炭混合計劃、熱軋坯料分配、冷軋軋制順序編制、冷軋鍍錫調度計劃等。

新日鐵八幡鋼鐵廠的原料廠最優運行計劃系統，就是應用了人工智能技術支持作業的大型系統，包括原料裝卸、原料廠分配、煤炭運出、煤炭混料、勻礦以及焦爐作業、干熄焦作業、燒結作業專家系統。具體運行方式以煤炭混料為例，通過對各種煤炭的分析，進行人工智能和數學模型分析計算，制定一個最優的煤炭混合計劃，具體方式為：由CRT設計相關規格，考慮供需情況，確定達成目標順序和配比情況，生成計劃方案，之后對計劃方案進行分析計算，評價驗證，最后對方案進行修正，重復計算，直到生成滿意方案。

由于生產計劃和調度的復雜性，可以采用人機合作的方式，由工作人員制定相應計劃，通過人工智能技術進行計算、選擇，可以縮短等待時間，提高工作效率。

8 人工智能技術在物流管理與控制中的應用

人工智能技術在鋼鐵行業中最早就是應用于物流管理中，目前應用更為廣泛，涉及鋼坯精整線物流控制、板卷搬運控制、產品發配、泊位和裝載計劃等專家系統。以住友鹿島鋼鐵廠的熱軋精裝整線板卷運輸專家控制系統為例，系統由AI微機和原有大型微機組成，系統接受上位管理機的生產計劃，確定作業指示，常規檢索等由原有系統處理，需要經驗處理的請教專家系統。AI微機可以實時接收其他計算機的數據，確定板卷運輸請求的實時定時和優先順序，推理部分的控制，分析各種相關因素，選擇優先級最高的運輸請求，推理出天車和臺數的分配，傳送運輸調度指令。人工智能技術在物流管理和控制終端應用可以縮短處理時間，節約人力成本。

人工智能技術在鋼鐵行業各領域都有著廣泛應用，尤其在一些半結構或非結構，難以進行數學建模的領域，人工智能技術與原有的技術相結合，取得了很好的效果，對鋼鐵行業自動化生產，產生了巨大的推動作用。但是我們也可以發現，系統中設計的知識規則眾多，知識的收集和驗證是一項龐大的工作。在實時系統中，人工智能應用較少，推理速度方面還有提高的空間。如何將人工智能技術更好的應用于鋼鐵行業，還有待進一步的開發研究。

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作者簡介：趙明珠（1972-），女，漢族，黑龍江海倫人，本科，副總經理，研究方向：鋼鐵。