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工业大数据在炼铁生产过程中的应用
发布作者:suyexie发布时间:2020-03-20浏览:179

 

信息化时代,先进的大数据挖掘技术为工业制造提供了全新的智能支持,极大地推动了工业企业结构调整、产业升级。在钢铁行业,以高炉炼铁信息化、自动化及智能化为核心,通过科学管理和新技术革命,尤其是数字技术革命,以精益化的生产技术、高质安全和精准的控制技术,逐步实现炼铁制造的精细化、人性化和个性化,已成为现代炼铁业追逐发展的潮流。近年来,在钢铁工业的炼铁环节中工业大数据的应用可谓方兴未艾。

 

1  工业大数据与炼铁制造

 

1.1 工业大数据在钢铁工业炼铁领域的应用

 

制造业数字化、网络化、智能化是新一轮工业革命的核心技术,被视为钢铁工业转型的制高点、突破口和主攻方向。钢铁工业是国民经济的重要组成部分,要实现可持续协调发展,必须在信息化和工业化深度融合的基础上,通过物联网、云计算、移动互联网以及大数据技术的应用,加快实现自动化、数字化、智能化制造进程,构建具有高价值、低成本、低消耗、低污染的新型生产管理模式,这也是钢铁行业提升自身竞争力的战略选择。

 

在钢铁行业,以高炉炼铁信息化、自动化及智能化为核心,通过科学管理和新技术革命,尤其是数字技术革命,以精益化的生产技术、高质安全和精准的控制技术,逐步实现炼铁制造的精细化、人性化和个性化,已成为现代炼铁业追逐发展的潮流。故近年来,在钢铁工业的炼铁环节中工业大数据的应用可谓方兴未艾。

 

1.2 工业大数据应用之前钢铁企业炼铁的普遍状况

 

1)炼铁的主要核心设备就是高炉,绝大部分生产工艺也集中在高炉。以往炼铁高炉就像一间封闭的“黑屋”,由于现场工作人员不能直接观察到高炉内部的气流变化、料面分布、溜槽运行等情况,只能凭借多年积累的经验,靠“推测”去估计高炉内部的运行情况来进行生产控制。这就造成很难精准观察到高炉运行时常出现的波动状态,很难高效准确操控高炉使其长期正常运行,以至难免发生生产事故。如炉缸烧穿是炼铁高炉最常见的生产事故,若未实现对高炉内部可视化,实时监测和各测温点数值不间断收集、快速分析、及时报警,则很难避免。

 

2)现实中,很多企业的铁前各作业区物理分布比较分散,各工区工序组织控制之间有严格的传统界限,因此最初信息系统建设缺乏统筹,使得各系统更多面向不同生产工序的特定人员,仅满足各业务板块分散的需求,相互之间关联度不高。这不仅造成数据信息的分散,形成信息孤岛,而且很难用传统的方法技术进行有效信息资源的整合。其结果不利于炼铁环节中的物料配送与作业区之间,作业区与作业区之间,作业区与能介之间等与炼铁有关各个环节之间的高效协同能力和水平的进一步提升。

 

3)高炉在长期的运行过程中会积累大量的冶炼过程数据,这些生动原始的数据中蕴藏着能够揭示高炉日常运行中很多内在规律性的信息,对这些信息的掘取,可以有效预测和指导生产。但受当时技术条件的限制,这些高炉工序实时产生并最终积累的庞大历史数据,绝大部分仅仅存储在硬盘之中,未得到充分利用、深度分析和价值挖掘。

 

1.3 工业大数据为炼铁业打造了全新的生产业态

 

工业大数据技术是预测研判、数据挖掘、统计分析、人工智能、并行计算、数据存储等技术的综合运用,是新一代全新的数据学科领域的技术架构。对数据量大、类型复杂、需要即时处理和价值提纯的各类数据,综合运用新的数据感知、采集、存储、处理、分析(数据挖掘、统计分析和机器学习等)和可视化技术,提炼数据价值,从数据中获得深刻的知识和洞察力。

 

2  工业大数据在炼铁领域的应用

 

2.1 对保障生产设备的使用安全和生产过程稳定能力的提升

 

工业大数据的技术用途在炼铁业首先体现在升级优化炼铁管控系统。

 

1)通过可视化技术能够直接感知发现并排除生产过程中炼铁设备存在的各种隐患,提升生产装备全生命周期的管理水平。

 

借助于工业互联网、物联网和可视化智能设备,利用有大数据技术支撑的操作平台,每台电脑屏幕上准确地跟踪显示着高炉每一个部位、每一道工序的运行参数和状态。高炉各项运行参数和影像在电脑屏幕上都清晰可见。如通过高炉剖面影像,焦炭和矿石在炉内交替均匀分层结构清晰可见。再有系统自动收集高炉内部各测温点的检测数值,对高炉炉缸安全状态进行实时监测,并通过高炉剖面图将炉衬、炉底的最大侵蚀厚度及位置直观地显示出来,进行实时预测报警,有效指导炉缸维护,从而保障了高炉的安全稳定运行。

 

2)利用大数据对时间序列信息进行有效利用,可对高炉即时生产状况和将来趋势进行预测,对设备状态不良,如高炉超常规范围的波动现象,并由此造成铁制产品质量指标变化、生产过程中各项重要技术指标异动等现象,及时做出研判,并进行快速纠正。

 

信息化系统与大数据的互通互联,可以给生产中的高炉进行“体测、体检、体诊”,通过对采集来的已有的海量数据分析,逐步摸清高炉长周期稳定运行的规律,在此基础上利用大数据技术找出对高炉炉况影响较重要的参数,然后用这些参数再对历史数据进行整理和回归分析,并在模拟操作中加以验证,最终通过大数据挖掘分析,确定多项既具有关联性,也有范围条件界定的重要基础参数,并形成一套完整的参数指标体系,再初步建立智能分析、预测、预警和决策模型。之后并入实际生产过程,同步对相应的在产高炉“体检表”的相关参数进行实时动态跟踪,对有异议或偏差的数据进行分析总结,对当日相关且超限的参数项目进行统计分析,发现超限原因。数据处理系统经过一段时期内不同周期的分析,找出主要超限项目因子,使其成为重点关注对象的标本。进一步完善相关智能分析、预测、预警和决策等数据分析模型。通过对系统数据的长期跟踪,采用大数据回归分析法确定适合高炉的健康范围值域,找出影响炉况顺行的波动原因,快速分析出影响高炉各项生产技术指标提升改善的各种关键因素及影响程度,实现对高炉实时状态的科学研判和后续走向的精确预判,为制定高炉长周期稳定高效运行的操作方针策略及预案提供科学决策支撑。

 

总之,大数据技术改变了以往高炉管理操作仅凭经验判断的传统,为精确诊断和高效操控高炉,及时发现问题,理性分析问题,快速解决问题,为确定高炉稳定顺行和确保高炉长寿提供了可靠的理论依据和技术支撑。

 

2.2 整合生产控制和生产流程的优化以及生产方式再造

 

工业大数据技术不仅能够通过优化网络,整合生产控制系统,而且也让工艺流程的优化使制造成本降低成为可能。

 

2.2.1 优化网络,整合生产控制系统,建设智慧中心

 

通过优化网络,整合生产控制系统。即在不改变物理分布的情况下,集中在一个控制系统内实现链接同炼铁相关的作业区之间,作业区与能介之间的各种控制设备或机器,打破原有各生产工序各自为政的系统界限,提高控制系统的整体运行效率。

 

一般钢铁企业铁前作业构成包括铁区原料、人造矿(烧结球团)、焦化、高炉、铁水运输、环保等工序以及能介部分的煤气、蒸汽、发电、鼓风等关键系统。企业通过大数据中心的建设,打造铁区一体化智能控制管控平台,将原料、烧结、高炉、能介等工序的数据汇聚一处,实现以高炉为中心的一体化管控目的。铁区和能介生产的大规模集控,无边界协同和大数据决策,使传统的生产变成更加统一、更加协同,也更加标准化、数字化、智能化的生产。

 

2.2.2 生产工艺流程优化

 

从对工艺流程数控角度分析,利用大数据技术优化与炼铁相关的其他生产工序之间衔接的运维,从而提高生产效率,降低制造成本。

 

在钢铁企业生产过程中,炼铁与炼钢是彼此不可分割的共同体。如何提高炼铁与炼钢生产单元的衔接效率,有效降低彼此之间转运过程中的各种损耗,是钢铁工作者们不懈追求的目标。

 

目前,从炼铁到炼钢采用“一包到底”技术就充分体现了大数据对炼铁工艺创新的支撑。所谓“一包到底”新技术,是指铁前与铁后生产的有效集成。高炉生产出来的铁水经过该铁水包直接被输送到炼钢现场,经脱硫处理后兑入转炉进行炼钢作业。运输过程中,不仅不更换铁水包,而且取消了传统生产工艺中采用的鱼雷罐车和混铁炉装置,提高了炼铁与炼钢生产单元的衔接效率,有效降低了能源消耗。钢铁企业充分利用现代信息化大数据技术手段,构建生产管控调度系统,将包括高炉炼铁在内的全公司与转炉生产进行统一调度和管理,很好地解决了炼铁与炼钢之间的矛盾。

 

就目前我国钢铁行业的状况而言,在可预期的未来,会有很长一段时间还是以长流程为主,因此炼铁业在行业整体生产过程中的地位仍旧举足轻重。人们期待的智慧绿色钢铁梦工厂的关键在于智慧绿色炼铁业的实现。相信,作为一种现代技术,大数据在我国炼铁业的应用会更加深入广泛。

 

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