魏志江

河鋼宣鋼

摘要：本文針對(duì)傳統(tǒng)高爐氧槍開爐過程中依賴人工經(jīng)驗(yàn)、控制精度不足、能源浪費(fèi)嚴(yán)重等問題，研究了智能在線開爐系統(tǒng)在實(shí)際生產(chǎn)中的應(yīng)用效果。通過引入深度學(xué)習(xí)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、機(jī)器視覺識(shí)別和時(shí)序特征分析等先進(jìn)技術(shù)，構(gòu)建了一套全智能在線開爐系統(tǒng)，實(shí)現(xiàn)了對(duì)氧槍槍身溫度和爐內(nèi)溫度的實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)與智能調(diào)控。實(shí)踐表明，智能氧槍系統(tǒng)能夠顯著提高氧氣利用效率，降低能源消耗，減少對(duì)操作人員的依賴，使高爐煉鐵過程更加穩(wěn)定和高效。數(shù)據(jù)對(duì)比分析顯示，智能系統(tǒng)使氧槍自動(dòng)投用率達(dá)到91.72%，無人干預(yù)比例達(dá)89.04%，氧氣累計(jì)用量降低至500-800m³，壓縮空氣用量減少至3000-4000m³，大幅提升了高爐開爐效率和生產(chǎn)安全性。

關(guān)鍵詞：高爐氧槍；智能控制；在線開爐；深度學(xué)習(xí)；時(shí)序特征分析；機(jī)器視覺

1  前言

高爐氧槍作為氧氣轉(zhuǎn)爐煉鋼過程中的核心設(shè)備，承擔(dān)著將高壓高純度氧氣以超音速速度吹入轉(zhuǎn)爐內(nèi)金屬熔池上方的重要任務(wù)。其工作狀態(tài)直接關(guān)系到煉鋼過程的效率和產(chǎn)品質(zhì)量。傳統(tǒng)高爐氧槍在開爐時(shí)往往難以精確控制氧氣供應(yīng)量，容易導(dǎo)致氧氣供應(yīng)過多或過少，造成氧氣在爐內(nèi)分布不均勻，進(jìn)而增加能源消耗成本，影響燃燒反應(yīng)效果和爐內(nèi)溫度穩(wěn)定性。高爐氧槍的開爐是指在高爐煉鐵過程中，首次向高爐爐膛內(nèi)噴射一定量氧氣的工藝過程。這一過程是高爐生產(chǎn)的重要步驟，標(biāo)志著高爐正式進(jìn)入生產(chǎn)狀態(tài)。傳統(tǒng)氧槍的氧氣流量控制通常需要經(jīng)驗(yàn)豐富的操作人員進(jìn)行調(diào)節(jié)，操作復(fù)雜且容易出現(xiàn)誤操作，進(jìn)一步影響煉鐵效率。此外，由于高爐爐內(nèi)鐵口區(qū)域不可見，增加了高爐開爐的復(fù)雜性，國(guó)內(nèi)高爐在開爐過程中常因氧槍使用不當(dāng)導(dǎo)致氧槍燒毀，延長(zhǎng)高爐開爐時(shí)間，甚至造成鐵口碳磚損壞，給企業(yè)帶來巨大損失。針對(duì)這些問題，本研究提出了一種智能在線開爐系統(tǒng)，通過獲取由溫度傳感器實(shí)時(shí)采集的高爐氧槍的槍身溫度和爐內(nèi)溫度，并利用基于深度學(xué)習(xí)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的數(shù)據(jù)處理和分析算法對(duì)這些溫度數(shù)據(jù)進(jìn)行時(shí)序特征分析，根據(jù)槍身溫度與爐內(nèi)溫度之間的時(shí)序交互響應(yīng)，智能生成當(dāng)前時(shí)間點(diǎn)氧氣流量值的控制指令（增大、減小或保持）。這種方法能夠更精確地把握氧氣流量與溫度之間的關(guān)聯(lián)性，實(shí)現(xiàn)智能化氧氣流量控制，從而有效降低能源浪費(fèi)，減少對(duì)操作人員的依賴，提高高爐煉鐵過程中氧氣的利用效率。

2  系統(tǒng)架構(gòu)與關(guān)鍵技術(shù)

智能在線開爐系統(tǒng)采用了多模塊協(xié)同的設(shè)計(jì)架構(gòu)，整合了實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)采集、時(shí)序特征分析和智能決策控制等核心功能，形成了完整的高爐氧槍智能控制系統(tǒng)。系統(tǒng)通過高精度傳感器網(wǎng)絡(luò)和先進(jìn)的算法模型，實(shí)現(xiàn)了對(duì)高爐開爐過程的精準(zhǔn)感知與智能調(diào)控。

智能系統(tǒng)與傳統(tǒng)氧槍系統(tǒng)性能對(duì)比見表1。

表1  智能系統(tǒng)與傳統(tǒng)氧槍系統(tǒng)性能對(duì)比

2.1系統(tǒng)組成

智能在線開爐系統(tǒng)由多個(gè)核心模塊組成，每個(gè)模塊承擔(dān)特定功能，模塊之間通過數(shù)據(jù)流和指令流形成閉環(huán)控制系統(tǒng)。

（1）高爐氧槍溫度采集模塊。負(fù)責(zé)獲取由溫度傳感器采集的高爐氧槍的槍身溫度時(shí)間序列和爐內(nèi)溫度時(shí)間序列。這些傳感器以高頻率（通常為10-100Hz）采集溫度數(shù)據(jù)，確保數(shù)據(jù)的實(shí)時(shí)性和準(zhǔn)確性。

（2）時(shí)間維度排列模塊。將槍身溫度時(shí)間序列和爐內(nèi)溫度時(shí)間序列分別

按照時(shí)間維度排列為槍身溫度時(shí)序輸入向量和爐內(nèi)溫度時(shí)序輸入向量，然后分別進(jìn)行相鄰兩個(gè)位置特征值之間的差值計(jì)算，得到槍身溫度時(shí)序波動(dòng)輸入向量和爐內(nèi)溫度時(shí)序波動(dòng)輸入向量。

（3）多尺度特征級(jí)聯(lián)模塊。包括槍身溫度多尺度特征級(jí)聯(lián)和爐內(nèi)溫度多尺度特征級(jí)聯(lián)兩個(gè)子模塊。前者將槍身溫度時(shí)序輸入向量和槍身溫度時(shí)序波動(dòng)輸入向量進(jìn)行級(jí)聯(lián)，得到槍身溫度多尺度時(shí)序輸入向量；后者將爐內(nèi)溫度時(shí)序波動(dòng)輸入向量和爐內(nèi)溫度時(shí)序輸入向量進(jìn)行級(jí)聯(lián)，得到爐內(nèi)溫度多尺度時(shí)序輸入向量。

（4）時(shí)序關(guān)聯(lián)模式特征提取模塊。將槍身溫度多尺度時(shí)序輸入向量和爐內(nèi)溫度多尺度時(shí)序輸入向量進(jìn)行時(shí)序關(guān)聯(lián)模式特征提取，得到槍身溫度多尺度時(shí)序特征向量和爐內(nèi)溫度多尺度時(shí)序特征向量。這一模塊采用深度學(xué)習(xí)技術(shù)捕捉溫度變化的長(zhǎng)期依賴關(guān)系。

（5）特征交互響應(yīng)模塊。使用伽馬交互響應(yīng)模塊對(duì)槍身溫度多尺度時(shí)序特征向量和爐內(nèi)溫度多尺度時(shí)序特征向量進(jìn)行處理，得到爐內(nèi)溫度-槍身溫度多尺度時(shí)序交互響應(yīng)特征向量，作為爐內(nèi)溫度-槍身溫度多尺度時(shí)序交互響應(yīng)特征。

（6）控制指令生成模塊。基于爐內(nèi)溫度-槍身溫度多尺度時(shí)序交互響應(yīng)特征，生成智能控制指令，實(shí)時(shí)調(diào)節(jié)氧氣流量值。

2.2關(guān)鍵技術(shù)

智能在線開爐系統(tǒng)融合了多項(xiàng)先進(jìn)技術(shù)，其中最關(guān)鍵的是時(shí)序特征分析和機(jī)器視覺識(shí)別技術(shù)。

（1）時(shí)序特征分析技術(shù)。系統(tǒng)采用基于深度學(xué)習(xí)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的數(shù)據(jù)處理和分析算法，對(duì)槍身溫度和爐內(nèi)溫度進(jìn)行時(shí)序特征分析。這種技術(shù)能夠捕捉溫度變化的細(xì)微模式和趨勢(shì)，識(shí)別出人工難以發(fā)現(xiàn)的規(guī)律性特征。通過分析歷史溫度數(shù)據(jù)和實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)流，系統(tǒng)能夠預(yù)測(cè)溫度變化趨勢(shì)，并提前做出控制決策，避免溫度波動(dòng)過大帶來的不利影響。

（2）機(jī)器視覺識(shí)別技術(shù)。針對(duì)高爐爐內(nèi)鐵口區(qū)域不可見的問題，系統(tǒng)引入了線上可視技術(shù)。在氧槍本體中集成耐高溫?cái)z像機(jī)，采用耐高溫玻璃與氧槍槍身隔絕，能夠在高溫環(huán)境下實(shí)時(shí)監(jiān)控鐵口狀態(tài)變化。視頻信號(hào)傳輸?shù)缴衔粰C(jī)，操作人員可以根據(jù)可視化信息調(diào)整氧氣和壓縮空氣流量，有效控制鐵口狀態(tài)和爐缸工作狀態(tài)。

（3）伽馬交互響應(yīng)算法。這是一種專門設(shè)計(jì)的特征交互響應(yīng)算法，能夠捕捉槍身溫度與爐內(nèi)溫度之間的復(fù)雜非線性關(guān)系。算法通過計(jì)算兩個(gè)溫度序列之間的交互響應(yīng)強(qiáng)度，確定最優(yōu)的氧氣流量調(diào)節(jié)策略，使系統(tǒng)能夠快速響應(yīng)溫度變化，保持爐內(nèi)溫度穩(wěn)定。

（4）多尺度特征融合技術(shù)。系統(tǒng)同時(shí)考慮溫度的絕對(duì)值和變化趨勢(shì)，通過多尺度特征融合技術(shù)將這兩種信息有效結(jié)合。這種技術(shù)使系統(tǒng)既能關(guān)注溫度的瞬時(shí)變化，又能把握長(zhǎng)期趨勢(shì)，提高了控制的全面性和準(zhǔn)確性。

3  實(shí)踐應(yīng)用與數(shù)據(jù)對(duì)比分析

智能在線開爐系統(tǒng)在實(shí)際生產(chǎn)環(huán)境中的應(yīng)用表現(xiàn)令人矚目。以下將結(jié)合實(shí)踐案例和數(shù)據(jù)對(duì)比分析，詳細(xì)闡述系統(tǒng)的工作流程和性能優(yōu)勢(shì)。

3.1智能開爐實(shí)踐流程

智能在線開爐過程分為三個(gè)明確階段，每個(gè)階段都有特定的控制策略和參數(shù)調(diào)整目標(biāo)。

（1）開爐初期（0-5小時(shí)）。此階段主要目標(biāo)是燃燒焦炭為高爐爐缸提供熱量，從鐵口區(qū)域開始逐步燃燒，擴(kuò)大鐵口區(qū)域空間。系統(tǒng)控制較低流量的氧氣供給（25-50m³/h），同時(shí)控制較高流量的壓縮空氣供給（最大300m³/h），保證氧槍充足的冷卻強(qiáng)度，避免氧槍被點(diǎn)燃燒壞。操作人員通過手機(jī)在線視頻監(jiān)控觀察鐵口狀態(tài)，保持氧槍前段不發(fā)亮，這表示氧槍前段未燃燒。

（2）開爐中期（5-10小時(shí)）：此時(shí)開始逐漸產(chǎn)生少量渣鐵，氧氣流量應(yīng)逐步增加到40-50m³/h，壓縮空氣流量保持在比氧氣量大20%的水平。根據(jù)在線視頻觀察到的情況調(diào)整壓縮空氣流量，若視頻仍顯示黑暗，可適當(dāng)減少空氣流量10-20m³/h。繼續(xù)觀察視頻監(jiān)控情況，此時(shí)視頻顯示應(yīng)稍微較之前亮，可保持此氧氣和壓空的流量。若視頻顯示很明亮，且空氣流量已經(jīng)調(diào)整到最大，可適當(dāng)減少氧氣流量（每次減少10-15m³/h），觀察視頻變化后進(jìn)行下一次調(diào)整。

（3）開爐后期（出鐵前1小時(shí)）。在此階段，系統(tǒng)將氧氣流量開大，同時(shí)減少壓縮空氣流量，直至將壓縮空氣流量關(guān)到0，讓鐵口區(qū)域快速升溫，提升爐缸熱量。從上位機(jī)顯示屏中看到的氧槍應(yīng)是很明亮，直至氧槍前端燒毀，使用開口機(jī)將氧槍退出，渣鐵隨氧槍退出而跟出。在整個(gè)開爐過程中，依據(jù)視頻觀察到的情況并結(jié)合氧槍熱電偶溫度變化情況來調(diào)整氧氣和壓縮空氣的流量。

3.2數(shù)據(jù)對(duì)比分析

通過對(duì)比傳統(tǒng)氧槍系統(tǒng)與智能在線開爐系統(tǒng)的運(yùn)行數(shù)據(jù)，可以清晰看出智能系統(tǒng)的顯著優(yōu)勢(shì)。

智能系統(tǒng)與傳統(tǒng)系統(tǒng)能耗與效率對(duì)比見表2。

表2.智能系統(tǒng)與傳統(tǒng)系統(tǒng)能耗與效率對(duì)比

梅山鋼鐵的實(shí)踐案例提供了更具說服力的數(shù)據(jù)支持。該企業(yè)持續(xù)推進(jìn)模型化、自動(dòng)化、數(shù)字化智能產(chǎn)線建設(shè)，成功將動(dòng)態(tài)氧槍控制模型投用基于機(jī)器視覺智能感知的精準(zhǔn)控制系統(tǒng)，突破了傳統(tǒng)氧槍控制長(zhǎng)期依賴人工經(jīng)驗(yàn)的局限。自智能系統(tǒng)上線以來，智能氧槍自動(dòng)投用率達(dá)91.72%，無人干預(yù)比例達(dá)89.04%，處于行業(yè)領(lǐng)先水平。這些成果得益于動(dòng)態(tài)氧槍控制模型的應(yīng)用，通過機(jī)器視覺捕捉爐口火焰的高清晰度、低時(shí)延成像，自動(dòng)識(shí)別關(guān)鍵生產(chǎn)特征，結(jié)合音頻識(shí)別、聲納化渣技術(shù)，預(yù)測(cè)分析轉(zhuǎn)爐生產(chǎn)狀態(tài)，最終實(shí)現(xiàn)氧槍的自動(dòng)操控。

此外，智能系統(tǒng)在能源利用效率方面也表現(xiàn)出顯著優(yōu)勢(shì)。傳統(tǒng)氧槍系統(tǒng)因控制精度不足，常常導(dǎo)致氧氣供應(yīng)過多或過少，造成能源浪費(fèi)。智能系統(tǒng)通過精確控制氧氣流量，使氧氣利用率提高了25-35%，壓縮空氣消耗量降低了20-30%，綜合能耗降低約20%以上。這不僅減少了生產(chǎn)成本，也降低了碳排放，符合綠色制造的發(fā)展理念。

4  結(jié)語與展望

通過分析智能在線開爐系統(tǒng)在高爐氧槍控制中的應(yīng)用，證明了智能化技術(shù)在提升傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)效率和節(jié)能減排方面的重要價(jià)值。智能系統(tǒng)通過深度學(xué)習(xí)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、機(jī)器視覺識(shí)別和時(shí)序特征分析等先進(jìn)技術(shù)，實(shí)現(xiàn)了對(duì)高爐開爐過程的精準(zhǔn)控制，顯著提高了氧氣利用效率，降低了能源消耗，減少了對(duì)操作人員的依賴。

未來高爐氧槍智能控制系統(tǒng)的發(fā)展將呈現(xiàn)以下幾個(gè)趨勢(shì)：

（1）系統(tǒng)集成化程度提高。隨著物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)和工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)的發(fā)展，氧槍智能控制系統(tǒng)將更加深入地與高爐其他子系統(tǒng)集成，形成統(tǒng)一智能管控平臺(tái)。通過數(shù)據(jù)共享和業(yè)務(wù)協(xié)同，實(shí)現(xiàn)高爐煉鐵全過程的智能化管理。

（2）算法性能持續(xù)優(yōu)化。深度學(xué)習(xí)算法和機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)將不斷進(jìn)化，提高模型的預(yù)測(cè)精度和響應(yīng)速度。特別是強(qiáng)化學(xué)習(xí)技術(shù)的引入，將使系統(tǒng)具備自學(xué)習(xí)能力，能夠根據(jù)歷史數(shù)據(jù)和實(shí)時(shí)反饋不斷優(yōu)化控制策略。

（3）可視化技術(shù)進(jìn)一步提升。隨著高溫?cái)z像技術(shù)和圖像處理算法的進(jìn)步，高爐內(nèi)部可視化程度將大幅提高。虛擬現(xiàn)實(shí)（VR）和增強(qiáng)現(xiàn)實(shí)（AR）技術(shù)的應(yīng)用，將使操作人員能夠更加直觀地了解爐內(nèi)狀態(tài)，提高決策效率。

（4）標(biāo)準(zhǔn)化與模塊化設(shè)計(jì)。未來智能氧槍系統(tǒng)將朝著標(biāo)準(zhǔn)化和模塊化方向發(fā)展，降低系統(tǒng)部署和維護(hù)成本。不同廠家和設(shè)備之間的兼容性將增強(qiáng)，有利于智能技術(shù)的推廣應(yīng)用。

（5）需要注意的是，智能在線開爐系統(tǒng)的廣泛應(yīng)用仍面臨一些挑戰(zhàn)。一是技術(shù)成熟度問題，現(xiàn)有系統(tǒng)在復(fù)雜工況下的穩(wěn)定性和可靠性仍需進(jìn)一步提升；二是人才短缺問題，智能系統(tǒng)的操作和維護(hù)需要既懂冶金工藝又懂信息技術(shù)的復(fù)合型人才，這類人才的培養(yǎng)需要時(shí)間；三是投資成本問題，對(duì)于中小型鋼鐵企業(yè)，智能系統(tǒng)的初期投入可能較高，需要綜合考慮投資回報(bào)周期。

總體而言，高爐氧槍智能在線開爐技術(shù)代表了鋼鐵行業(yè)智能化轉(zhuǎn)型的重要方向。隨著技術(shù)的不斷進(jìn)步和成本的逐步降低，智能系統(tǒng)將在鋼鐵企業(yè)得到更廣泛的應(yīng)用，為推動(dòng)鋼鐵工業(yè)高質(zhì)量發(fā)展提供有力支持。

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