基于大數(shù)據(jù)平臺(tái)智慧高爐現(xiàn)狀及發(fā)展趨勢(shì)

車玉滿 ，郭天永 ，姜喆 ，費(fèi)靜 ，邵思維

（1.海洋裝備用金屬材料及其應(yīng)用國(guó)家重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室，遼寧 鞍山 114009；2.鞍鋼集團(tuán)鋼鐵研究院，遼寧 鞍山 114009）

智慧高爐核心是以高爐生產(chǎn)工藝為主導(dǎo)，以大數(shù)據(jù)互聯(lián)互通平臺(tái)為基礎(chǔ)，大數(shù)據(jù)平臺(tái)有效整合高爐主體及各工序數(shù)據(jù)，打破信息孤島，充分利用工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)、邊緣計(jì)算、云存儲(chǔ)、云計(jì)算等技術(shù)，對(duì)大數(shù)據(jù)深度挖掘和多維綜合計(jì)算分析，提高對(duì)高爐冶煉過程規(guī)律的認(rèn)識(shí)和一些特殊現(xiàn)象的解析能力，對(duì)高爐冶煉全過程鐵素流、碳素流、能源流進(jìn)行監(jiān)測(cè)和智能優(yōu)化。高爐實(shí)現(xiàn)高效、低耗和安全長(zhǎng)壽，同時(shí)實(shí)現(xiàn)智能化、數(shù)字化、智慧化生產(chǎn)和管理模式。

1 智慧高爐發(fā)展背景

1.1 智慧高爐起源

世界上主要工業(yè)發(fā)達(dá)國(guó)家正在大力推廣和應(yīng)用智能制造技術(shù)，《中國(guó)制造2025》發(fā)展規(guī)劃明確要求傳統(tǒng)的制造業(yè)要向數(shù)字化、網(wǎng)絡(luò)化、智能化、綠色化發(fā)展，支持傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)優(yōu)化升級(jí)，尤其是鋼鐵行業(yè)依靠信息化、智能化技術(shù)，把傳統(tǒng)的鋼鐵企業(yè)轉(zhuǎn)型成智能制造企業(yè)。在鋼鐵工業(yè)中高爐的生產(chǎn)成本、能源消耗、CO2排放量均占70%以上，是制約鋼鐵行業(yè)競(jìng)爭(zhēng)力的瓶頸［1］。由于高爐及其附屬工序設(shè)備工藝多樣復(fù)雜性、生產(chǎn)過程復(fù)雜性和不確定性，以及所有變化過程均發(fā)生在大封閉性的高爐內(nèi)部，難以直接檢測(cè)，屬于典型“黑箱”問題。到目前為止，高爐操作依然是以高爐操作者經(jīng)驗(yàn)知識(shí)為主［2］，由于高爐操作者的經(jīng)驗(yàn)知識(shí)具有差異性，必然導(dǎo)致高爐主要技術(shù)經(jīng)濟(jì)指標(biāo)存在較大差異，難以做到高爐長(zhǎng)期高效低耗和長(zhǎng)期爐況穩(wěn)定順行。從20世紀(jì)80年代開始，國(guó)內(nèi)外鋼鐵企業(yè)和科研機(jī)構(gòu)開發(fā)了大量數(shù)學(xué)模型和高爐專家系統(tǒng)，用于描述和解決高爐生產(chǎn)過程中一些特殊現(xiàn)象和問題，然而在高爐生產(chǎn)流程中物理、化學(xué)過程十分復(fù)雜，多相共存，連續(xù)變化，外界隨機(jī)干涉因素多，過程變量類型混雜、維數(shù)高、規(guī)模大，變量之間存在著多重相關(guān)性，具有多變量、強(qiáng)耦合、非線性和大滯后等特點(diǎn)，難以用數(shù)學(xué)關(guān)系準(zhǔn)確描述，各種參數(shù)存在強(qiáng)耦合性，一個(gè)參數(shù)變化會(huì)導(dǎo)致一個(gè)或多個(gè)參數(shù)的聯(lián)動(dòng)，大時(shí)滯性參數(shù)的調(diào)節(jié)需要一段時(shí)間才能得到響應(yīng)，同時(shí)高爐所涉及附屬工序復(fù)雜，一些附屬工序的檢測(cè)信息互通性差，容易形成信息孤島，難以有效整合成以高爐工序?yàn)楹诵牡拇髷?shù)據(jù)平臺(tái)，這是高爐向智慧化發(fā)展的限制環(huán)節(jié)［3-5］。

打造基于大數(shù)據(jù)平臺(tái)，應(yīng)用信息化、數(shù)字化、網(wǎng)絡(luò)化、云計(jì)算等技術(shù)解決高爐生產(chǎn)多變量、強(qiáng)耦合、非線性和大滯后特殊問題，發(fā)現(xiàn)和解析高爐生產(chǎn)規(guī)律和特殊爐況，提高高爐高效、低耗和長(zhǎng)期穩(wěn)定順行能力，是高爐實(shí)現(xiàn)智慧化生產(chǎn)和管理模式的根本需求。

1.2 新形勢(shì)下智慧高爐基本構(gòu)架

目前，我國(guó)高爐已經(jīng)基本完成大型化改造，新建高爐或經(jīng)過大修的高爐，基本具備完整的基礎(chǔ)自動(dòng)化系統(tǒng)，配置基礎(chǔ)自動(dòng)化PLC系統(tǒng)（L1）、過程控制系統(tǒng)（L2）、MES 系統(tǒng)（L3）、ERP 系統(tǒng)（L4）。 一些大型企業(yè)建設(shè)了以高爐為核心兼顧其他工序的數(shù)據(jù)中心，通過高爐大數(shù)據(jù)智能互聯(lián)平臺(tái)的建設(shè)，構(gòu)成以高爐工序?yàn)楹诵牡母采w其他附屬工序的大數(shù)據(jù)平臺(tái)，實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)互聯(lián)互通，具備在數(shù)據(jù)平臺(tái)基礎(chǔ)上二次開發(fā)工藝機(jī)理、大數(shù)據(jù)、機(jī)器學(xué)習(xí)、專家系統(tǒng)的基礎(chǔ)，具備改變高爐傳統(tǒng)的依靠操作者經(jīng)驗(yàn)判斷為主的生產(chǎn)和管理模式，可以實(shí)現(xiàn)高爐生產(chǎn)智能化和智慧化模式的轉(zhuǎn)變［5］。

智慧高爐首先需要配置先進(jìn)且齊全的自動(dòng)化檢測(cè)儀表，結(jié)合物聯(lián)網(wǎng)建設(shè)、數(shù)據(jù)采集、通訊、數(shù)據(jù)清洗、數(shù)據(jù)預(yù)處理、數(shù)據(jù)分類、存儲(chǔ)等建立數(shù)據(jù)平臺(tái)和大數(shù)據(jù)處理中心，為基于數(shù)據(jù)平臺(tái)開發(fā)工藝機(jī)理和統(tǒng)計(jì)數(shù)學(xué)模型、大數(shù)據(jù)分析與挖掘、機(jī)器學(xué)習(xí)、專家系統(tǒng)等提供保障。

2 智慧高爐現(xiàn)狀

2.1 高爐數(shù)學(xué)模型和專家系統(tǒng)

在智慧高爐概念之前，信息技術(shù)在高爐冶煉過程中的應(yīng)用是從數(shù)學(xué)模型開始的，最早是20世紀(jì)50年代到80年代高爐數(shù)學(xué)模型，主要針對(duì)高爐冶煉過程中某一具體問題或特殊現(xiàn)象。早期數(shù)學(xué)模型主要是機(jī)理模型和數(shù)理統(tǒng)計(jì)模型，例如高爐冶煉過程工藝計(jì)算模型、高爐爐溫預(yù)報(bào)模型等。隨著計(jì)算方法和開發(fā)工具的進(jìn)步，例如神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò)方法、多流體理論在數(shù)學(xué)模型中應(yīng)用，一些企業(yè)和科研機(jī)構(gòu)開發(fā)了大量模擬計(jì)算高爐內(nèi)各物質(zhì)固相、粉相、液相和氣相相互轉(zhuǎn)換數(shù)學(xué)模型，解析高爐內(nèi)部發(fā)生的現(xiàn)象，數(shù)學(xué)模型從一維模型發(fā)展到二維模型和三維模型。經(jīng)過30年發(fā)展，一些應(yīng)用效果較好的數(shù)學(xué)模型融合到高爐專家系統(tǒng)中。從1986年開始，日本大型鋼鐵公司相繼開發(fā)與應(yīng)用不同的高爐專家系統(tǒng)，內(nèi)容覆蓋軟融帶判斷、高爐開爐及休風(fēng)恢復(fù)操作指導(dǎo)、無鐘爐頂布料模型、裝料制度、煤氣流分布、爐體溫度場(chǎng)、爐況檢測(cè)診斷與控制、異常爐況預(yù)報(bào)與控制、爐溫預(yù)報(bào)等，其中應(yīng)用最廣泛的是日本川崎公司開發(fā)的GO-STOP系統(tǒng)。GO-STOP系統(tǒng)由8種指數(shù)計(jì)算模型構(gòu)成，對(duì)高爐操作因素做定量分析，將各種因素控制在最佳范圍內(nèi)，使用8個(gè)指數(shù)檢驗(yàn)、評(píng)價(jià)和診斷高爐冶煉過程爐況狀態(tài)。從20世紀(jì)90年代開始，芬蘭Rautaruuki和奧鋼聯(lián)公司相繼開發(fā)出高爐專家系統(tǒng)，其中芬蘭Rautaruuki公司的高爐專家系統(tǒng)主要包括高爐熱狀態(tài)系統(tǒng)、高爐操作爐型管理、高爐爐況診斷、高爐爐缸平衡管理。奧鋼聯(lián)公司的高爐專家系統(tǒng)由過程信息管理系統(tǒng)、過程數(shù)學(xué)模型、爐況的診斷評(píng)估系統(tǒng)、爐況調(diào)節(jié)和執(zhí)行系統(tǒng)組成，主要功能是對(duì)工藝參數(shù)進(jìn)行評(píng)估和提出操作建議［6-8］。

我國(guó)高爐數(shù)學(xué)模型和專家系統(tǒng)起步相對(duì)較晚，發(fā)展過程與國(guó)外基本類似，首先從數(shù)學(xué)模型開始，之后開展高爐專家系統(tǒng)的開發(fā)與應(yīng)用。由國(guó)內(nèi)企業(yè)或者科研機(jī)構(gòu)自行開發(fā)的高爐專家系統(tǒng)較少，大部分是引進(jìn)國(guó)外專家系統(tǒng)，例如引進(jìn)日本的GO-STOP系統(tǒng)、引進(jìn)芬蘭Rautaruuki高爐專家系統(tǒng)和引進(jìn)奧鋼聯(lián)的高爐專家系統(tǒng)。整體上，國(guó)內(nèi)高爐專家系統(tǒng)由于一級(jí)自動(dòng)化檢測(cè)數(shù)據(jù)不完整，一些附屬工序數(shù)據(jù)存在信息孤島、化檢驗(yàn)數(shù)據(jù)滯后問題，專家系統(tǒng)得到數(shù)據(jù)時(shí)效性差，國(guó)內(nèi)高爐專家系統(tǒng)遠(yuǎn)沒有達(dá)到預(yù)期目標(biāo)［6-8］。

2.2 智慧高爐現(xiàn)狀

當(dāng)前，基于高爐大數(shù)據(jù)平臺(tái)的智慧高爐在國(guó)內(nèi)外尚未有成熟的應(yīng)用案例，但是一些先進(jìn)企業(yè)已大大增強(qiáng)了高爐智能化裝備水平，并且已經(jīng)完成高爐大數(shù)據(jù)中心建設(shè)，高爐群已經(jīng)實(shí)現(xiàn)集約化操控，例如酒鋼已經(jīng)建立煉鐵數(shù)字孿生平臺(tái)，韶鋼建設(shè)全球首例鋼鐵一體化智能管控平臺(tái)，寶武湛江建設(shè)國(guó)內(nèi)首套智能原料場(chǎng)、首套智能鐵水運(yùn)輸系統(tǒng)全流程集中管控系統(tǒng)，寶鋼正在開發(fā)基于大數(shù)據(jù)的高爐穩(wěn)定性智能評(píng)價(jià)系統(tǒng)［9］。

韓國(guó)浦項(xiàng)鋼鐵公司最早從2015年開始引入大數(shù)據(jù)等新技術(shù)，自主創(chuàng)建了智能工廠平臺(tái)PosFrame，對(duì)鋼鐵生產(chǎn)過程中產(chǎn)生的海量數(shù)據(jù)進(jìn)行管理，通過有效分析，提高生產(chǎn)效率、預(yù)測(cè)產(chǎn)品質(zhì)量、預(yù)防設(shè)備故障。通過深度學(xué)習(xí)、人工智能對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行運(yùn)算和處理并進(jìn)行預(yù)測(cè)和控制［10］，主要包括以下內(nèi)容：

（1）大數(shù)據(jù)分析；

（2）原燃料和高爐操作條件的自評(píng)；

（3）預(yù)測(cè)高爐狀態(tài)；

（4）自動(dòng)反饋高爐操作；

（5）給出最小偏差的最優(yōu)結(jié)果。

日本JFE鋼鐵公司很早就開始著眼于鋼鐵領(lǐng)域的數(shù)據(jù)科學(xué)應(yīng)用，開發(fā)出業(yè)內(nèi)首個(gè)使用數(shù)據(jù)科學(xué)技術(shù)檢測(cè)鋼廠設(shè)備異常跡象的系統(tǒng)；通過在高爐中部署大量傳感器，采集內(nèi)部超過10 000個(gè)點(diǎn)數(shù)據(jù)，使用人工智能進(jìn)行分析并根據(jù)數(shù)據(jù)進(jìn)行操作，從而可了解無法看到的設(shè)備內(nèi)部狀態(tài)及對(duì)未來狀態(tài)的預(yù)測(cè)，在千葉等8座高爐全部實(shí)現(xiàn)了智能化；同時(shí)，在2019年成立CPS（Cyber Physical System）研發(fā)部，加強(qiáng)跨部門合作與技術(shù)應(yīng)用，計(jì)劃從2021年開始從單元CPS到集成CPS，爭(zhēng)取在2025年實(shí)現(xiàn)全流程整體CPS，建立自學(xué)習(xí)并獨(dú)立作業(yè)的智能鋼廠［11］。JFE鋼鐵公司CPS規(guī)劃見圖1。

圖1 JFE鋼鐵公司CPS規(guī)劃Fig.1 CPS Planning by JFE Steel Company

目前，智慧高爐研究與開發(fā)已經(jīng)成為煉鐵領(lǐng)域的熱點(diǎn)，將信息化、數(shù)字化、網(wǎng)絡(luò)化、云計(jì)算等手段有效地與高爐工藝相融合，從生產(chǎn)、操作、技術(shù)、管理、培訓(xùn)等全方位提升高爐的數(shù)字化、科學(xué)化、智能化、標(biāo)準(zhǔn)化水平。

3 智慧高爐解析

目前，高爐及附屬工序的物理系統(tǒng)與信息系統(tǒng)之間耦合度較低，高爐生產(chǎn)過程大量數(shù)據(jù)缺乏深入分析挖掘，難以形成強(qiáng)有機(jī)整體。因此，智慧高爐不是簡(jiǎn)單的信息化、智能化技術(shù)升級(jí)。

3.1 關(guān)鍵技術(shù)

高爐必須具備完整的B-S和C-S架構(gòu)的硬件環(huán)境，安裝豐富檢測(cè)手段和智能化儀表，能夠提供海量數(shù)據(jù),已經(jīng)或計(jì)劃建立以高爐工序?yàn)楹诵耐瑫r(shí)兼顧其他工序的大數(shù)據(jù)平臺(tái)，實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)的互聯(lián)互通，建設(shè)具有包括數(shù)據(jù)采集與通訊、數(shù)據(jù)清洗、數(shù)據(jù)預(yù)處理、數(shù)據(jù)分類、存儲(chǔ)等功能的大數(shù)據(jù)處理中心。基于大數(shù)據(jù)平臺(tái)，開發(fā)大量數(shù)學(xué)模型、大數(shù)據(jù)分析與數(shù)據(jù)挖掘、高爐專家系統(tǒng)和數(shù)據(jù)孿生，實(shí)現(xiàn)對(duì)高爐工作狀態(tài)實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)和診斷，提升高爐生產(chǎn)與管理智慧化水平。其中信息化、數(shù)字化、網(wǎng)絡(luò)化、云計(jì)算等手段是關(guān)鍵，“物、大、云、智、移”是技術(shù)核心［12］。

“物”就是要求高爐及附屬工序配置豐富工業(yè)傳感器和具備物聯(lián)網(wǎng)條件；“大”即大數(shù)據(jù)，檢化驗(yàn)、監(jiān)測(cè)、生產(chǎn)等方面的基礎(chǔ)源數(shù)據(jù)都具備采集和通訊能力；“云”即具備將大數(shù)據(jù)分析和深度挖掘與機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)應(yīng)用于高爐生產(chǎn)實(shí)際的研發(fā)人員和團(tuán)隊(duì)；“智”即開發(fā)出高爐智能模型，可視化地解析高爐“黑箱”本質(zhì)反應(yīng)及狀態(tài)，為高爐操作和調(diào)整提供準(zhǔn)確定量的依據(jù)；“移”即移動(dòng)互聯(lián)，通過建立大數(shù)據(jù)平臺(tái)，開發(fā)煉鐵移動(dòng)工廠APP，實(shí)現(xiàn)移動(dòng)互聯(lián)、遠(yuǎn)程工況診斷和“云服務(wù)”［12］。

3.2 主要內(nèi)容

應(yīng)用信息技術(shù)和物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)構(gòu)建高爐及其附屬工序大數(shù)據(jù)處理中心，同時(shí)整合MES和ERP系統(tǒng)數(shù)據(jù)，打破信息“孤島”，所有數(shù)據(jù)實(shí)現(xiàn)同步采集與預(yù)處理，建立高爐大數(shù)據(jù)云平臺(tái)，為高爐實(shí)現(xiàn)智慧化生產(chǎn)和管理模式奠定基礎(chǔ)。高爐大數(shù)據(jù)中心平臺(tái)基本構(gòu)架見圖2。

圖2 高爐大數(shù)據(jù)中心平臺(tái)基本構(gòu)架Fig.2 Basic Framework for BF Big Data Center Platform

3.2.1 建立以數(shù)據(jù)為驅(qū)動(dòng)的大數(shù)據(jù)處理平臺(tái)

（1）智慧高爐大數(shù)據(jù)平臺(tái)設(shè)計(jì)

把高爐、附屬工序、ERP、MES系統(tǒng)海量工業(yè)數(shù)據(jù)匯聚到大數(shù)據(jù)中心，實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)互聯(lián)共享，建立以數(shù)據(jù)為驅(qū)動(dòng)的大數(shù)據(jù)平臺(tái)。大數(shù)據(jù)平臺(tái)符合工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)行業(yè)標(biāo)準(zhǔn)，必須包含數(shù)據(jù)采集與通訊、數(shù)據(jù)處理、數(shù)據(jù)存儲(chǔ)、邊緣計(jì)算、API、數(shù)學(xué)模型。

數(shù)據(jù)采集與通訊通過OPC或串口通訊協(xié)議讀取工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)，將數(shù)據(jù)向上傳至云端，數(shù)據(jù)在云端經(jīng)過處理和分類后，分散發(fā)送到邊緣端、API和數(shù)學(xué)模型［13-14］。

（2）大數(shù)據(jù)預(yù)處理技術(shù)研究和數(shù)據(jù)平臺(tái)建設(shè)

由于從PLC儀表自動(dòng)采集數(shù)據(jù)時(shí)，受高爐工作環(huán)境、噪聲、干擾信號(hào)等因素影響，以及在計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)通訊過程中，難免發(fā)生數(shù)據(jù)疊加誤差和某一個(gè)采樣周期部分?jǐn)?shù)據(jù)丟失等問題，導(dǎo)致如果直接使用數(shù)據(jù)會(huì)產(chǎn)生錯(cuò)誤結(jié)論。同時(shí)，一些儀表數(shù)據(jù)數(shù)量級(jí)存在較大差異，直接使用不利于數(shù)據(jù)分析，也容易導(dǎo)致錯(cuò)誤的結(jié)論。因此，需要進(jìn)行數(shù)據(jù)的預(yù)處理，經(jīng)過處理后數(shù)據(jù)才能準(zhǔn)確地作為大數(shù)據(jù)平臺(tái)基礎(chǔ)數(shù)據(jù)。構(gòu)建數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換平臺(tái)，用于支撐外部數(shù)據(jù)采集、內(nèi)部數(shù)據(jù)整合與處理以及為智慧高爐應(yīng)用提供統(tǒng)一數(shù)據(jù)服務(wù)［13-14］。

3.2.2 開發(fā)與應(yīng)用高爐工藝計(jì)算模型

（1）在大數(shù)據(jù)中心邊緣端開發(fā)與應(yīng)用高爐工藝計(jì)算模型，作為輔助管理工具，提高高爐生產(chǎn)管理水平。

（2）在大數(shù)據(jù)中心邊緣端開發(fā)與應(yīng)用高爐爐缸侵蝕模型，用于監(jiān)控爐缸內(nèi)襯侵蝕狀態(tài)、計(jì)算炭磚剩余厚度，保證高爐安全受控，采用三維可視化技術(shù)提升高爐智慧化水平。

（3）在大數(shù)據(jù)中心邊緣端開發(fā)高爐操作爐型管理模型，監(jiān)控大型高爐操作爐型變化，爐型控制得好，將會(huì)有利于實(shí)現(xiàn)爐況的長(zhǎng)期穩(wěn)定順行，是實(shí)現(xiàn)低燃料比生產(chǎn)和提高利用系數(shù)的有效措施。

（4）在大數(shù)據(jù)中心邊緣端開發(fā)高爐爐缸平衡管理模型，出鐵操作是高爐重要操作制度之一，良好出鐵操作可保證每次出凈渣鐵，保證爐料下降順暢，有利于高爐穩(wěn)定順行。

3.2.3 開發(fā)與應(yīng)用設(shè)備遠(yuǎn)程監(jiān)控模型

基于集中管控云平臺(tái)開發(fā)與應(yīng)用高爐主要設(shè)備遠(yuǎn)程監(jiān)控模型。設(shè)備穩(wěn)定性是影響高爐生產(chǎn)的主要要素之一，由于各種設(shè)備數(shù)量龐大、種類眾多，而且分布區(qū)域很廣，僅僅依靠人力對(duì)這些設(shè)備進(jìn)行維護(hù)，幾乎是不可能的事情，由于沒有及時(shí)發(fā)現(xiàn)而導(dǎo)致設(shè)備故障，影響生產(chǎn)順利運(yùn)行的事故時(shí)有發(fā)生。利用大數(shù)據(jù)進(jìn)行全系統(tǒng)的設(shè)備工作狀態(tài)監(jiān)測(cè)、診斷和管理，實(shí)現(xiàn)遠(yuǎn)程無人化點(diǎn)檢。

3.2.4 智慧化高爐核心內(nèi)容

（1）基于集中管控云平臺(tái)智慧高爐評(píng)價(jià)系統(tǒng)，從大數(shù)據(jù)中心一些日常操作控制參數(shù)中合理選用重要參數(shù)以及參數(shù)組合指數(shù)，作為高爐順行指數(shù)的判別依據(jù)，從大數(shù)據(jù)中心提取不同的高爐對(duì)應(yīng)的控制界限，對(duì)所選擇指數(shù)進(jìn)行評(píng)估，然后開展綜合評(píng)價(jià)和實(shí)時(shí)評(píng)價(jià)，根據(jù)評(píng)價(jià)結(jié)果指導(dǎo)高爐進(jìn)行及時(shí)調(diào)整操作參數(shù)，提高爐況穩(wěn)定性。

（2）基于云計(jì)算方法實(shí)現(xiàn)高爐生產(chǎn)全流程數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)分析與數(shù)據(jù)挖掘。在數(shù)據(jù)平臺(tái)基礎(chǔ)上，高爐數(shù)據(jù)分析與挖掘系統(tǒng)利用大數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)分析和挖掘方法分析高爐煉鐵全流程數(shù)據(jù)，挖掘影響高爐生產(chǎn)和操作的主因、隱因以及高爐操作關(guān)聯(lián)，實(shí)現(xiàn)操作經(jīng)驗(yàn)等隱形數(shù)據(jù)顯性化和隱性知識(shí)顯性化，為高爐機(jī)理建模提供修正參數(shù)，優(yōu)化高爐操作參數(shù)和操作制度，達(dá)到高爐高效低耗的目的［15-16］。“云”技術(shù)基本模式見圖3。

圖3 “云”技術(shù)基本模式Fig.3 Basic Mode for CLOUD Technology

（3）建立高爐機(jī)理模型與數(shù)字化模擬相融合系統(tǒng)，高爐機(jī)理建模與數(shù)字化仿真系統(tǒng)融合機(jī)理的全高爐綜合數(shù)學(xué)模型，可實(shí)現(xiàn)全高爐仿真和工作狀態(tài)精確解析，提供高爐爐況預(yù)測(cè)結(jié)果和匹配操作的推送、完成高爐操作變更影響因素的推送、完成高爐運(yùn)行趨勢(shì)分析結(jié)果的推送和歷史數(shù)據(jù)溯源結(jié)果的推送［4］，具體流程見圖 4。

圖4 機(jī)理模型與數(shù)字化模擬相融合Fig.4 Mechanism Model Syncretized with Digital Simulation

（4）高爐數(shù)據(jù)孿生。建立高爐操作多目標(biāo)優(yōu)化決策和建議反饋系統(tǒng)，應(yīng)用深度學(xué)習(xí)和集成學(xué)習(xí)對(duì)高爐爐況健康狀態(tài)進(jìn)行精準(zhǔn)預(yù)測(cè)和科學(xué)溯因，實(shí)現(xiàn)高爐虛擬操作，實(shí)現(xiàn)對(duì)高爐運(yùn)行狀態(tài)的全方位掌控。以高爐關(guān)鍵變量和爐況健康狀態(tài)為目標(biāo)，利用高爐專家知識(shí)和規(guī)則，反饋?zhàn)钚∑畈僮鲄?shù)，實(shí)現(xiàn)高爐實(shí)時(shí)動(dòng)態(tài)爐況的多目標(biāo)優(yōu)化決策建議反饋，實(shí)現(xiàn)高爐操作自適應(yīng)、自感知優(yōu)化控制［17-18］。高爐孿生系統(tǒng)構(gòu)成框架見圖5。

圖5 高爐孿生系統(tǒng)構(gòu)成框架Fig.5 Construction of Framework for BF Twin System

4 結(jié)語與展望

基于大數(shù)據(jù)智能互聯(lián)平臺(tái)實(shí)施“物聯(lián)網(wǎng)、大數(shù)據(jù)、智能模型、云計(jì)算”等新技術(shù)，充分利用大數(shù)據(jù)平臺(tái)，開發(fā)基于冶煉機(jī)理的智能模型以及基于大數(shù)據(jù)分析和挖掘、機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)的智能平臺(tái)，實(shí)現(xiàn)對(duì)高爐及附屬工序?qū)崟r(shí)工作狀態(tài)、趨勢(shì)預(yù)測(cè)和目標(biāo)優(yōu)化控制的智慧生產(chǎn)和管理模式。

智慧高爐最終目的是基于高爐煉鐵工作過程的深度解析和高爐歷史數(shù)據(jù)全流程挖掘，給出異常爐況智能化預(yù)測(cè)方法，實(shí)現(xiàn)高爐長(zhǎng)期穩(wěn)定順行，提高高爐煉鐵的智能化水平和標(biāo)準(zhǔn)化水平，高爐操作實(shí)現(xiàn)智能化，高爐管理實(shí)現(xiàn)科學(xué)化，高爐冶煉過程實(shí)現(xiàn)可視化。

智慧高爐發(fā)展遠(yuǎn)景是將虛擬現(xiàn)實(shí)技術(shù)深度應(yīng)用于高爐冶煉生產(chǎn)過程，構(gòu)建多源信息融合的具有沉浸性、交互性的高爐冶煉環(huán)境，開發(fā)高爐APP功能，實(shí)現(xiàn)移動(dòng)互聯(lián)、遠(yuǎn)程診斷和“云服務(wù)”。