一、研究的背景與問題
燒結(jié)是鋼鐵工業(yè)的重要工序，我國高爐煉鐵約80%的爐料為燒結(jié)礦，燒結(jié)工序能耗占鋼鐵生產(chǎn)總能耗的10%，因此，燒結(jié)智能化技術的發(fā)展，以智能化促進鋼鐵工業(yè)的綠色化發(fā)展，對我國鋼鐵工業(yè)的高質(zhì)量發(fā)展具有十分重要的意義。
燒結(jié)智能化發(fā)展長期存在關鍵工藝參數(shù)無法在線檢測、檢化驗滯后、機理數(shù)學模型無法建立、裝備種類多、工作環(huán)境復雜等技術難題，導致燒結(jié)工序的智能化發(fā)展落后于鐵后工序，且我國燒結(jié)工序的成品率和單機人數(shù)等智能化技術指標整體落后于日本和韓國，存在工序能耗高、成品率低和崗位人數(shù)多等共性問題，因此燒結(jié)智能化是實現(xiàn)鋼鐵工業(yè)綠色化和數(shù)字化發(fā)展的關鍵。
二、解決問題的思路與技術方案
本項目瞄準“低碳燒結(jié)和高效燒結(jié)”目標，利用人工智能、工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)、機器人和深度學習等前沿技術，從“關鍵工藝參數(shù)與生產(chǎn)指標智能感知”、“燒結(jié)過程多目標協(xié)同智能優(yōu)化與智能控制”、“關鍵裝備智能化與無人化作業(yè)技術”和“燒結(jié)智慧制造系統(tǒng)”四大方向，通過試驗室研究、關鍵技術開發(fā)和產(chǎn)業(yè)化應用過程中的不斷優(yōu)化，研發(fā)了燃料、混合料粒度智能檢測技術與裝備、基于多源信息的燒結(jié)生產(chǎn)指標感知、燒結(jié)過程多目標智能優(yōu)化與控制、多源異構(gòu)數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)和多層軟件架構(gòu)技術等關鍵核心技術，構(gòu)建了燒結(jié)過程智能檢測、協(xié)同優(yōu)化和智能控制的方法和體系，建立了融合過程智能化、裝備智能化和作業(yè)無人化的低碳高效燒結(jié)智能化技術方法和體系（圖1），實現(xiàn)了燒結(jié)生產(chǎn)的低碳、智能與高效。
圖1 整體研發(fā)思路
三、主要創(chuàng)新性成果
1、研發(fā)了混合料和燃料粒度在線精準檢測的方法與裝備。開發(fā)了基于多源信息融合的燒結(jié)生產(chǎn)指標智能感知技術，首次實現(xiàn)了燒結(jié)過程混合料粒度、燃料粒度和燒結(jié)礦FeO、轉(zhuǎn)鼓強度和成品率等生產(chǎn)指標的在線精準感知。
針對混合料和燃料粒度等直接影響燒結(jié)生產(chǎn)產(chǎn)量和能耗的關鍵參數(shù)無法在線檢測的難題，開發(fā)了散狀物料微波快速干燥技術與裝置、圓形振動的智能篩分裝置、液氮噴灑冷凍噴灑技術與裝置、一體化智能機器人系統(tǒng)等關鍵技術，實現(xiàn)了燒結(jié)原燃料等散狀物料的快速干燥、無損快速篩分、精準定型及“取樣-檢測-棄樣無人化精準作業(yè)”，首創(chuàng)了燒結(jié)混合料在線檢測機器人系統(tǒng)、燃料粒度在線檢測機器人系統(tǒng)，首次實現(xiàn)燒結(jié)混合料和燃料粒度的在線精準檢測,混合料和燃料粒度分布的檢測精度>95%（圖2）。
針對檢化驗依靠人工，且存在大滯后的難題，開發(fā)了可見光和紅外雙目雙源機尾圖像采集及篩選技術與裝置、基于VGG-PCA 的深度學習圖像特征提取算法、基于MFT 的圖像數(shù)據(jù)與生產(chǎn)數(shù)據(jù)多模態(tài)融合技術、基于OS-ELM 的預測模型等關鍵技術，首創(chuàng)了一套基于生產(chǎn)數(shù)據(jù)與機尾狀態(tài)圖像等多源信息融合的燒結(jié)生產(chǎn)指標智能感知技術與系統(tǒng)，實現(xiàn)機尾紅外和可見光圖像以及生產(chǎn)數(shù)據(jù)的高效穩(wěn)定采集、特征的深度提取、數(shù)據(jù)高效融合和指標預測，首次實現(xiàn)燒結(jié)礦FeO含量、轉(zhuǎn)鼓強度和成品率指標的精準在線預測，精度可達90%（圖3）。
圖2 項目現(xiàn)場粒度檢測機器人系統(tǒng) 圖3 燒結(jié)生產(chǎn)指標智能識別系統(tǒng)
2、建立了燒結(jié)過程質(zhì)量和能耗多目標智能優(yōu)化模型，研發(fā)了優(yōu)化指導+反饋控制的混合料水分、燃料配比和燒結(jié)機速等關鍵工藝參數(shù)的智能控制技術，首次實現(xiàn)了燒結(jié)產(chǎn)質(zhì)量和能耗的協(xié)同優(yōu)化與智能控制，降低了工序能耗，提高了燒結(jié)礦成品率。
提出了基于多源異構(gòu)數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)的智能感知、優(yōu)化與控制一體化在線運行機制，實現(xiàn)了感知、優(yōu)化和控制高效穩(wěn)定運行；開發(fā)了基于OS-ELM的以轉(zhuǎn)鼓強度、成品率、FeO 含量和成品率為優(yōu)化目標，以提高燒結(jié)礦的成品率和轉(zhuǎn)鼓強度、穩(wěn)定燒結(jié)礦的FeO 含量、降低固體能耗為優(yōu)化原則，以水分、料層厚度、機速、等為優(yōu)化參數(shù)的多目標優(yōu)化模型，實現(xiàn)了產(chǎn)質(zhì)量和能耗協(xié)同優(yōu)化。
開發(fā)了優(yōu)化指導+反饋控制的方法，該方法以燒結(jié)多目標優(yōu)化模型計算的結(jié)果為目標，以狀態(tài)參數(shù)值為反饋的智能控制模型為基礎，動態(tài)獲取該參數(shù)的設定值，實現(xiàn)了生產(chǎn)指標智能優(yōu)化與生產(chǎn)狀態(tài)智能控制的融合?；谔岢龅膬?yōu)化指導+狀態(tài)反饋的燒結(jié)工藝參數(shù)控制方法，以燒結(jié)多目標優(yōu)化計算的最佳值為目標，開發(fā)了基于預測模型和遺傳算法以混合料粒度為狀態(tài)反饋的水分智能設定模型開發(fā)了基于數(shù)據(jù)挖掘和模糊控制的以返礦配比與燒結(jié)終點溫度為狀態(tài)反饋的燃料配比智能設定模型；開發(fā)了基于T-S 模糊方法的以BRP 溫度、BTP 溫度和BTP位置為狀態(tài)反饋的風量設定模型。實現(xiàn)了水分、固體燃料配比和風量等參數(shù)的智能設定與控制（圖4）。
圖4 感知、優(yōu)化和控制一體化機制
3、研究了燃料粒度對燒結(jié)生產(chǎn)指標的影響規(guī)律，研發(fā)了一套基于燃料粒度檢測和智能控制的低碳燒結(jié)技術與裝備，首次實現(xiàn)了燃料粒度的在線智能感知、決策和控制，降低了燒結(jié)的固體燃耗。
研究了不同燃料粒級對混合料制粒的影響規(guī)律，揭示了不同燃料粒度分布對燒結(jié)礦產(chǎn)量、質(zhì)量指標的影響規(guī)律，探明了燃料粒度優(yōu)化后對SO2、NO 和CO濃度變化規(guī)律和排放規(guī)律的影響，為燃料粒度智能控制提供了基礎。
開發(fā)了破碎裝備自動控制技術，實現(xiàn)了四輥破碎機的上輥間隙和下輥間隙的自適應調(diào)節(jié)；開發(fā)了產(chǎn)質(zhì)量指標控制燃料粒度，通過燃料粒度對輥縫間隙的智能設定技術，實現(xiàn)了燃料粒度對間隙的反饋控制，與燃料粒度在線檢測技術形成了一套基于燃料粒度的智能感知、決策和控制的低碳燒結(jié)技術與裝備，首次實現(xiàn)燃料粒度的在線檢測與精準智能控制，降低固體燃耗。
4、提出了燒結(jié)機智能診斷、皮帶機智能清料和旋轉(zhuǎn)設備智能監(jiān)控等燒結(jié)無人化作業(yè)技術，實現(xiàn)了減員增效，提高了設備運轉(zhuǎn)效率和生產(chǎn)安全性。開發(fā)了智慧燒結(jié)一體化軟件系統(tǒng)，實現(xiàn)了智能感知、智能優(yōu)化、智能控制和裝備智能化的高效穩(wěn)定運行，為燒結(jié)過程的低碳高效生產(chǎn)提供了保障。
開發(fā)了“安全智能一鍵點火系統(tǒng)”，實現(xiàn)點火爐無人化作業(yè)；開發(fā)了基于Yolov3 和趨勢和閥值分析的臺車箅條和臺車車輪卡阻故障的智能精準診斷技術，故障預報準確率>90%；開發(fā)了旋轉(zhuǎn)裝備溫度、振動和加速度數(shù)據(jù)采集與基于趨勢分析的故障智能診斷模型及系統(tǒng)，實現(xiàn)旋轉(zhuǎn)設備的故障智能診斷，預測精準度>98%，首次實現(xiàn)無人化巡檢；開發(fā)了以“松散料刷除-固結(jié)層剝離-殘留漿狀層高壓氣刀清除-散料自動收集”為特征的多級耦合皮帶粘料智能清除技術，實現(xiàn)皮帶粘料脫除回收達90%以上，大幅降低工人清掃工作量。
研究了基于多源異構(gòu)數(shù)據(jù)庫的多層軟件系統(tǒng)架構(gòu)（圖5），提高了系統(tǒng)的可靠性和穩(wěn)定性。開發(fā)多層次融合的智慧燒結(jié)一體化軟件系統(tǒng)，保障系統(tǒng)深度學習和圖像處理等復雜計算所需的硬件資源，實現(xiàn)了智能感知、智能優(yōu)化、智能控制和裝備智能化的高效穩(wěn)定運行，為燒結(jié)過程的低碳高效生產(chǎn)提供了保障。
圖5 多層軟件系統(tǒng)架構(gòu)
該項目已獲授權發(fā)明專利24件、軟件著作權6件，發(fā)表論文10篇，整體技術達國際先進水平，其中“燒結(jié)智能檢測技術”達國際領先水平。并成功入選了2022年度工信部“國家工業(yè)和信息化領域節(jié)能技術裝備產(chǎn)品”目錄。
四、應用情況與效果
該項目技術在寶鋼湛江鋼鐵1、2、3號550m2燒結(jié)機投入運行以來（圖6），各項經(jīng)濟技術指標顯著改善，并達國際一流水平，2號燒結(jié)獲2020年度全國節(jié)能降耗“冠軍爐”，1號燒結(jié)機獲2021年度全國節(jié)能降耗“優(yōu)勝爐”。
1、能耗方面：三燒結(jié)固體燃耗由48kg/t降低到45kg/t以下，工序能耗由44.8kgce/t降低至40kgce/t左右。一二燒結(jié)固體燃耗由46kg/t降低至45kg/t以下,工序能耗由42.8kgce/t降低至40.5kgce/t左右。
2、質(zhì)量方面：三燒結(jié)料層厚度不斷提高，由850mm提高至950mm，燒結(jié)成品率從79%提高至81%以上，F(xiàn)eO（±0.5）穩(wěn)定率由70%提高到80%以上；一二燒結(jié)料層厚度由830mm提高至950mm，燒結(jié)成品率從78.7%提高至80.5%以上，F(xiàn)eO（±0.5）穩(wěn)定率由78%提高至80%以上。
3、產(chǎn)量方面：燒結(jié)設備運轉(zhuǎn)穩(wěn)定，除受定修影響外，燒結(jié)設備運轉(zhuǎn)率由98%提高至99%以上。
4、效率方面：崗位定員降至36人。
圖6 智慧燒結(jié)一體化軟件系統(tǒng)集中控制1、2、3三臺燒結(jié)機
本項目技術已推廣應用至寶武集團、越南和發(fā)、韶鋼、中天鋼鐵、永鋒鋼鐵等8家國內(nèi)外鋼企12臺燒結(jié)機系統(tǒng)，對提高燒結(jié)產(chǎn)質(zhì)量、降低能耗效果顯著，推動了我國智能燒結(jié)技術的進步，助力了鋼鐵行業(yè)綠色化數(shù)字化發(fā)展。
