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      人工智能技術(shù)在鋼鐵行業(yè)中的應(yīng)用研究

      2020-07-06 03:18:33趙明珠
      科技風(fēng) 2020年18期
      關(guān)鍵詞:人工智能技術(shù)鋼鐵行業(yè)應(yīng)用

      趙明珠

      摘 要:人工智能技術(shù)近年發(fā)展迅速,在生產(chǎn)生活的方方面面都有人工智能技術(shù)的應(yīng)用。鋼鐵行業(yè)中的人工智能的應(yīng)用主要是人工智能信息系統(tǒng)和機器人,人工智能信息系統(tǒng)為鋼鐵行業(yè)帶來了巨大的經(jīng)濟效益,應(yīng)用更加廣泛,相比較而言,由于生產(chǎn)工序復(fù)雜,機器人開發(fā)難度大,機器人的應(yīng)用較少。本文介紹了人工智能技術(shù)在鋼鐵行業(yè)的具體應(yīng)用情況。

      關(guān)鍵詞:人工智能技術(shù);鋼鐵行業(yè);應(yīng)用;研究

      1 人工智能技術(shù)在原料過程控制方面的應(yīng)用

      目前原料過程控制方面已經(jīng)開發(fā)了原料廠整理破碎機間隙模糊控制、燒結(jié)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(jié)作業(yè)專家系統(tǒng)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(fù)擔(dān)不同方面工作。其中計算機負(fù)擔(dān)燒透點管理、質(zhì)量管理和生產(chǎn)周期等,過程機負(fù)擔(dān)數(shù)據(jù)收集和設(shè)備異常管理。燒透點管理是根據(jù)入口原料透氣性的長期預(yù)測值調(diào)整臺車速度,指導(dǎo)生產(chǎn);生產(chǎn)管理功能是為了保證實際生產(chǎn)率達標(biāo);質(zhì)量管理功能是對相應(yīng)參數(shù)進行判斷,保證生產(chǎn)質(zhì)量。

      2 人工智能技術(shù)在高爐過程控制中的應(yīng)用

      高爐內(nèi)的反應(yīng)復(fù)雜,物料處于氣液固三態(tài)共存狀態(tài),難以對其中發(fā)生的反應(yīng)進行精確的數(shù)學(xué)建模,日本多家鋼鐵廠均開發(fā)了高爐操作專家系統(tǒng),韓國、臺灣、法國等也均有相關(guān)公司開發(fā)了爐內(nèi)情況預(yù)報或操作指導(dǎo)的系統(tǒng)。日本相關(guān)研究更加全面,涉及高爐裝料分布控制、顆粒渣倉運轉(zhuǎn)控制等多方面。近年來神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)被廣泛應(yīng)用于高爐內(nèi)溫度預(yù)測、風(fēng)量指導(dǎo)、反應(yīng)模型建立等方面。

      日本鋼管福山鋼鐵廠的專家系統(tǒng)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(jié)合的方式對爐內(nèi)情況進行處理分析。過程機對數(shù)據(jù)、模型等進行分析和處理,專用計算機知識采用規(guī)則、框架、LISP三種表達方式,采用多級分組結(jié)構(gòu)和正向推理。一些根據(jù)生產(chǎn)經(jīng)驗產(chǎn)生的知識,形成相應(yīng)規(guī)則;用框架形式儲存爐內(nèi)送風(fēng)溫度、濕度等靜態(tài)知識;LISP函數(shù)則是用來表示過程性知識。整個知識系統(tǒng)由1500條規(guī)則和150個框架組成,可以很好的指導(dǎo)操作,保持爐溫,提高熱效率,保證鐵水質(zhì)量。此外,日本川崎水島廠的高爐操作專家系統(tǒng)將知識用規(guī)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(yù)報、前進規(guī)則等進行診斷,預(yù)報的命中率可高達94%。

      高爐生產(chǎn)過程中的爐況比較復(fù)雜,不能用簡單的“IFA THENB”的方式表示,采用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對爐況進行識別,并指導(dǎo)操作,或者與專家系統(tǒng)相結(jié)合,可以達到很好的效果,在高爐中應(yīng)用廣泛。

      3 人工智能技術(shù)在煉鋼過程控制中的應(yīng)用

      人工智能技術(shù)在煉鋼過程中也有重要的應(yīng)用,目前已經(jīng)開發(fā)了轉(zhuǎn)爐吹煉控制、溶劑與冷卻劑裝入控制系統(tǒng)、電弧爐調(diào)節(jié)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)。

      日本鋼管福山廠的轉(zhuǎn)爐吹煉控制原來有靜態(tài)、動態(tài)和排氣三種模型,但這三種模型不能很好對實際生產(chǎn)中的渣化情況、噴濺可能等進行描述和預(yù)測,需要工作人員根據(jù)實際生產(chǎn)經(jīng)驗對模型進行修正和完善,通過工作人員的經(jīng)驗,調(diào)整之后的專家系統(tǒng)形成了靜態(tài)渣化噴濺預(yù)測、動態(tài)渣化噴濺預(yù)測、出鋼判定三種新的模型,靜態(tài)渣化噴濺模型是根據(jù)靜態(tài)吹煉初始數(shù)據(jù),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(tài)渣化噴濺預(yù)測模型是根據(jù)傳感器數(shù)據(jù)和排氣模型計算結(jié)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(yōu)選擇;出鋼模型是根據(jù)數(shù)據(jù)判定是否出鋼。

      人工智能技術(shù)的應(yīng)用提高了自動吹煉的水平,降低了噴濺發(fā)生率,提高了工作效率。

      4 人工智能技術(shù)在連鑄過程控制的應(yīng)用

      現(xiàn)階段連鑄過程控制中發(fā)明了智能機器人、液位控制專家系統(tǒng)、連鑄漏鋼預(yù)報、板坯噴印文字質(zhì)量識別系統(tǒng)。

      新日鐵土界鋼鐵廠的智能機器人由傳感器系統(tǒng)、判斷系統(tǒng)和運動系統(tǒng)三部分組成,可以對結(jié)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(yù)報系統(tǒng)是由時間順序網(wǎng)格和空間控制網(wǎng)格構(gòu)成的多級神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),時間序列網(wǎng)絡(luò)識別熱電偶溫度,空間序列網(wǎng)絡(luò)識別結(jié)晶器內(nèi)溫度的移動模式。實踐表明,這一漏鋼預(yù)報系統(tǒng)的準(zhǔn)確的幾乎達到了100%。

      5 人工智能技術(shù)在軋鋼過程控制中的應(yīng)用

      現(xiàn)在軋鋼過程控制中已經(jīng)開發(fā)了加熱爐燃燒控制、出鋼節(jié)奏控制、電焊管軋制節(jié)奏控制等專家系統(tǒng),模糊控制已應(yīng)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(tǒng),是由數(shù)學(xué)模型和專家系統(tǒng)組合而成,用數(shù)學(xué)模型計算出鋼溫度和時間的關(guān)系,用專家系統(tǒng)選擇目標(biāo)函數(shù)和相關(guān)約束條件,從而確定最適溫度。提高生產(chǎn)效率和產(chǎn)品質(zhì)量。

      6 人工智能技術(shù)在產(chǎn)品設(shè)計中的應(yīng)用

      產(chǎn)品的設(shè)計要考慮很多方面的因素,以人工智能技術(shù)優(yōu)化產(chǎn)品設(shè)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(jù)用戶的訂貨規(guī)格,研發(fā)了大口徑鋼管材質(zhì)設(shè)計專家系統(tǒng),可以選擇最適生產(chǎn)方案。系統(tǒng)通過300條規(guī)則和相應(yīng)數(shù)據(jù)運算將產(chǎn)品參數(shù)轉(zhuǎn)化為中間產(chǎn)品參數(shù),規(guī)定約束條件,暫定鋼種和制造方法,再對基礎(chǔ)數(shù)據(jù)進行精確匹配,對照已有數(shù)據(jù),對本次設(shè)計進行預(yù)測,最后調(diào)整各影響因素的特征值,直到滿足規(guī)格為止。此系統(tǒng)操作簡單,提高了生產(chǎn)效率。

      7 人工智能技術(shù)在生產(chǎn)計劃和調(diào)度中的應(yīng)用

      制定生產(chǎn)計劃和調(diào)度生產(chǎn)也是鋼鐵行業(yè)中重要的一個部分,近年在如何將人工智能技術(shù)應(yīng)用到生產(chǎn)計劃制定和調(diào)度中的研究也有很多,例如原料廠運轉(zhuǎn)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(diào)度計劃等。

      新日鐵八幡鋼鐵廠的原料廠最優(yōu)運行計劃系統(tǒng),就是應(yīng)用了人工智能技術(shù)支持作業(yè)的大型系統(tǒng),包括原料裝卸、原料廠分配、煤炭運出、煤炭混料、勻礦以及焦?fàn)t作業(yè)、干熄焦作業(yè)、燒結(jié)作業(yè)專家系統(tǒng)。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(shù)學(xué)模型分析計算,制定一個最優(yōu)的煤炭混合計劃,具體方式為:由CRT設(shè)計相關(guān)規(guī)格,考慮供需情況,確定達成目標(biāo)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(fù)計算,直到生成滿意方案。

      由于生產(chǎn)計劃和調(diào)度的復(fù)雜性,可以采用人機合作的方式,由工作人員制定相應(yīng)計劃,通過人工智能技術(shù)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(shù)在物流管理與控制中的應(yīng)用

      人工智能技術(shù)在鋼鐵行業(yè)中最早就是應(yīng)用于物流管理中,目前應(yīng)用更為廣泛,涉及鋼坯精整線物流控制、板卷搬運控制、產(chǎn)品發(fā)配、泊位和裝載計劃等專家系統(tǒng)。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(tǒng)為例,系統(tǒng)由AI微機和原有大型微機組成,系統(tǒng)接受上位管理機的生產(chǎn)計劃,確定作業(yè)指示,常規(guī)檢索等由原有系統(tǒng)處理,需要經(jīng)驗處理的請教專家系統(tǒng)。AI微機可以實時接收其他計算機的數(shù)據(jù),確定板卷運輸請求的實時定時和優(yōu)先順序,推理部分的控制,分析各種相關(guān)因素,選擇優(yōu)先級最高的運輸請求,推理出天車和臺數(shù)的分配,傳送運輸調(diào)度指令。人工智能技術(shù)在物流管理和控制終端應(yīng)用可以縮短處理時間,節(jié)約人力成本。

      人工智能技術(shù)在鋼鐵行業(yè)各領(lǐng)域都有著廣泛應(yīng)用,尤其在一些半結(jié)構(gòu)或非結(jié)構(gòu),難以進行數(shù)學(xué)建模的領(lǐng)域,人工智能技術(shù)與原有的技術(shù)相結(jié)合,取得了很好的效果,對鋼鐵行業(yè)自動化生產(chǎn),產(chǎn)生了巨大的推動作用。但是我們也可以發(fā)現(xiàn),系統(tǒng)中設(shè)計的知識規(guī)則眾多,知識的收集和驗證是一項龐大的工作。在實時系統(tǒng)中,人工智能應(yīng)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(shù)更好的應(yīng)用于鋼鐵行業(yè),還有待進一步的開發(fā)研究。

      參考文獻:

      [1]劉鴻.常用人工智能技術(shù)在鋼鐵領(lǐng)域中的應(yīng)用概述[J].冶金自動化,2019,43(4):24-28.

      [2]王開應(yīng).電氣自動化技術(shù)的潛在發(fā)展空間及應(yīng)用分析[J].消費導(dǎo)刊,2019,(27):36.

      [3]劉振宇,曹光明,周曉光,等.組織性能預(yù)測技術(shù)及其在智能熱軋中的核心作用[J].軋鋼,2019,36(2):1-7.

      [4]江衛(wèi)國,陳林生.遠(yuǎn)程監(jiān)控及自動采樣機技術(shù)在煤質(zhì)檢驗過程中的應(yīng)用思路構(gòu)建[J].商品與質(zhì)量,2019,(11):165.

      [5]朱旋,吳第春.冷軋廠在建設(shè)“智慧工廠”的探究與研究[J].電腦迷,2018,(30):184-186.

      [6]楊鳴旭.人工智能時代這幾位機器人明星都不認(rèn)識,你就OUT了![J].留學(xué),2018,000(002):28-29.

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

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