車玉滿，郭天永，孫鵬，姜喆，姚碩，費(fèi)靜，劉炳南
（鞍鋼集團(tuán)鋼鐵研究院，遼寧 鞍山114009）
摘要：闡述了我國(guó)高爐智能技術(shù)發(fā)展歷程與存在問題，介紹了高爐大數(shù)據(jù)云平臺(tái)的基本構(gòu)成和高爐冶煉過程可視化技術(shù)，并對(duì)高爐大數(shù)據(jù)平臺(tái)發(fā)展方向進(jìn)行了探討。
關(guān)鍵詞：高爐；專家系統(tǒng)；大數(shù)據(jù)；可視化
自 1996 年以來(lái)，我國(guó)歷年鋼鐵產(chǎn)量都高居世界第一，目前產(chǎn)能達(dá)到 12 億 t/a。我國(guó)鋼鐵行業(yè)體量龐大，勢(shì)必造成整個(gè)行業(yè)產(chǎn)能過剩、企業(yè)之間競(jìng)爭(zhēng)激烈、利潤(rùn)率低等問題，迫使企業(yè)從過去簡(jiǎn)單地?cái)U(kuò)張產(chǎn)能，轉(zhuǎn)向謀求轉(zhuǎn)型升級(jí)。因此，企業(yè)必須建立信息化、智能化生產(chǎn)與管理模式，極大化提高生產(chǎn)效率、精細(xì)化控制生產(chǎn)成本，提高企業(yè)競(jìng)爭(zhēng)力[1]。
目前，我國(guó)高爐已經(jīng)完成大型化、現(xiàn)代化改造，大量信息技術(shù)已在高爐工序得到推廣與應(yīng)用，但是由于高爐工序復(fù)雜，除高爐本體外，還包括原燃料供應(yīng)工序、熱風(fēng)爐工序、煤粉噴吹工序、渣鐵處理工序以及化檢驗(yàn)系統(tǒng)等，大量附屬工序數(shù)據(jù)獨(dú)立在“信息孤島”，因?yàn)槿狈线m的處理技術(shù)，很多數(shù)據(jù)沒有得到有效整合，沒有經(jīng)過分析和加工轉(zhuǎn)化為更有價(jià)值的信息，成為信息化、智能化技術(shù)在高爐上應(yīng)用的限制環(huán)節(jié)。應(yīng)用大數(shù)據(jù)技術(shù)和互聯(lián)網(wǎng)+技術(shù)可以有效整合高爐各工序數(shù)據(jù)，結(jié)合冶煉工藝機(jī)理，對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行多維度深度挖掘，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。利用物聯(lián)網(wǎng)+、大數(shù)據(jù)云平臺(tái)等技術(shù)對(duì)高爐工序全流程進(jìn)行系統(tǒng)轉(zhuǎn)型升級(jí)，實(shí)現(xiàn)大數(shù)據(jù)融合，打破信息孤島，對(duì)生產(chǎn)過程PLC 系統(tǒng)、 檢化驗(yàn)系統(tǒng) （Lims 系統(tǒng)）及 MES 系統(tǒng)等進(jìn)行統(tǒng)一采集、存儲(chǔ)及預(yù)處理，結(jié)合高爐冶煉機(jī)理開發(fā)高爐數(shù)學(xué)模型，提升高爐生產(chǎn)、管理整體信息化、智能化水平，高爐冶煉實(shí)現(xiàn)從“黑盒子”向“白盒子”的實(shí)質(zhì)性突破。
1 我國(guó)高爐智能技術(shù)發(fā)展歷程與存在問題
1.1 高爐智能技術(shù)發(fā)展歷程
高爐冶煉過程是在密閉容器（也被稱為“黑盒子”）內(nèi)進(jìn)行的復(fù)雜過程，在“黑盒子”內(nèi)發(fā)生的物理反應(yīng)、化學(xué)反應(yīng)、傳熱過程、傳質(zhì)過程都無(wú)法直接測(cè)量和跟蹤，因此，高爐操作過分依賴操作人員經(jīng)驗(yàn)知識(shí)[2]。為實(shí)際解析高爐冶煉過程中各種現(xiàn)象，從 20 世紀(jì) 70 年代開始，主要由日本、前蘇聯(lián)等國(guó)家對(duì)多座在線生產(chǎn)高爐和小型實(shí)驗(yàn)高爐進(jìn)行整體解剖[3]，調(diào)查分析高爐內(nèi)溫度場(chǎng)分布、爐內(nèi)含鐵原料下降與還原過程行為、高爐內(nèi)焦炭行為、爐內(nèi)渣鐵形成過程與規(guī)律、高爐料柱結(jié)構(gòu)及形成機(jī)理、高爐侵蝕爐型和形成機(jī)理，開展系統(tǒng)物理模型模擬實(shí)驗(yàn)，早期開發(fā)大量數(shù)組模型用于解析高爐內(nèi)一些特殊現(xiàn)象和規(guī)律，主要是機(jī)理模型和數(shù)理統(tǒng)計(jì)數(shù)學(xué)模型。隨著計(jì)算機(jī)技術(shù)在高爐工藝的應(yīng)用，陸續(xù)開發(fā)出針對(duì)高爐布料、回旋區(qū)固體運(yùn)動(dòng)、爐缸焦炭顆粒運(yùn)動(dòng)、爐內(nèi)多相流動(dòng)等數(shù)學(xué)模型[4-5]。數(shù)學(xué)模型從一維逐漸發(fā)展到二維和三維，經(jīng)過不斷完善與發(fā)展， 一些數(shù)學(xué)模型已融合到高爐專家系統(tǒng)中。我國(guó)高爐專家系統(tǒng)幾種主要類型[6]如表1 所示。
1.2 國(guó)內(nèi)高爐專家系統(tǒng)存在問題
大部分企業(yè)的高爐專家系統(tǒng)在應(yīng)用一段時(shí)間后，均由于各種原因沒能達(dá)到預(yù)期目標(biāo)，最終被放棄應(yīng)用。主要原因如下：
（1） 高爐附屬工序數(shù)據(jù)獨(dú)立在“信息孤島”，整個(gè)煉鐵工序數(shù)據(jù)得不到有效整合，無(wú)法深度挖掘數(shù)據(jù)內(nèi)涵，專家系統(tǒng)無(wú)法完整解析高爐內(nèi)一些特殊現(xiàn)象；
（2） 化檢驗(yàn)數(shù)據(jù)失真或數(shù)據(jù)輸入滯后，專家系統(tǒng)得到數(shù)據(jù)不可靠或數(shù)據(jù)時(shí)效性差，造成推理機(jī)給出錯(cuò)誤的反饋信息，高爐操作人員對(duì)專家系統(tǒng)失去信任；
（3） 高爐專家系統(tǒng)缺少有效維護(hù)，尤其是引進(jìn)的高爐專家系統(tǒng)，由于沒有培養(yǎng)自己的專業(yè)維護(hù)人員，專家系統(tǒng)得不到有效維護(hù)與完善，最終被迫放棄應(yīng)用。
如上所述，由于存在“瓶頸”問題，以往高爐專家系統(tǒng)在國(guó)內(nèi)并沒有得到進(jìn)一步發(fā)展， 但隨著信息技術(shù)、智能技術(shù)，尤其是大數(shù)據(jù)技術(shù)的發(fā)展與應(yīng)用，大數(shù)據(jù)云平臺(tái)技術(shù)開始在高爐工序得到應(yīng)用。
2 高爐大數(shù)據(jù)云平臺(tái)基本構(gòu)成
在新形勢(shì)下，我國(guó)經(jīng)濟(jì)已由高速增長(zhǎng)階段轉(zhuǎn)向高質(zhì)量發(fā)展階段，《中國(guó)制造 2025 發(fā)展規(guī)劃》明確了制造強(qiáng)國(guó)戰(zhàn)略政策體系，加快傳統(tǒng)工業(yè)化和信息化深度融合，把數(shù)字化、網(wǎng)絡(luò)化、智能化、綠色化作為提升產(chǎn)業(yè)競(jìng)爭(zhēng)力的技術(shù)基點(diǎn)。“鋼鐵行業(yè)轉(zhuǎn)型以智能制造為方向”，依靠信息化打造智能化鋼鐵企業(yè)，《鋼鐵“十三五”規(guī)劃》和《鋼鐵行業(yè)投資指南》中明確提出培育形成一批鋼鐵智能制造工廠，尤其是支持鋼鐵生產(chǎn)關(guān)鍵工序的大數(shù)據(jù)中心平臺(tái)建設(shè)，因此，結(jié)合信息化技術(shù)、物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)，鋼鐵聯(lián)合企業(yè)高爐生產(chǎn)智慧化和集約化將成為新的發(fā)展方向[7]。
2.1 建立以高爐為核心大數(shù)據(jù)處理中心
將先進(jìn)信息技術(shù)、物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)結(jié)合應(yīng)用于高爐上，建立以高爐為核心覆蓋其它煉鐵工序數(shù)據(jù)源和大數(shù)據(jù)的處理中心，打破“信息孤島”，高爐主體工序與附屬工序數(shù)據(jù)同步采集與預(yù)處理，建立集團(tuán)公司級(jí)煉鐵大數(shù)據(jù)云平臺(tái)，為高爐群實(shí)現(xiàn)集約化管理模式奠定基礎(chǔ)。高爐大數(shù)據(jù)網(wǎng)絡(luò)平臺(tái)拓?fù)淙鐖D 1 所示。
大數(shù)據(jù)云平臺(tái)直接采集數(shù)據(jù)來(lái)自高爐本體及其附屬工序的基礎(chǔ)自動(dòng)化，具體采集數(shù)量及采集周期根據(jù)數(shù)學(xué)模型、專家系統(tǒng)、可視化監(jiān)控系統(tǒng)要求而定，原燃料成分、渣鐵成分分析數(shù)據(jù)來(lái)源于Lims 系統(tǒng)，原燃料價(jià)格、單耗數(shù)據(jù)來(lái)源 MES 系統(tǒng)，系統(tǒng)自動(dòng)將這些數(shù)據(jù)保存到數(shù)據(jù)中心數(shù)據(jù)庫(kù)中，然后對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理、分析后，將數(shù)據(jù)重新分類，按時(shí)間數(shù)列存儲(chǔ)在不同數(shù)據(jù)表中。大數(shù)據(jù)云平臺(tái)充分利用互聯(lián)網(wǎng)、大數(shù)據(jù)等先進(jìn)技術(shù)，打破附屬工序“信息孤島”，使整個(gè)數(shù)據(jù)鏈得到充分融合[8]。
2.2 建立高爐機(jī)理模型與生產(chǎn)管理結(jié)合數(shù)學(xué)模型
在大數(shù)據(jù)平臺(tái)基礎(chǔ)上，深度解析高爐冶煉機(jī)理以及高爐多元、多相、多場(chǎng)強(qiáng)烈耦合的內(nèi)部現(xiàn)象，將高爐冶煉機(jī)理與數(shù)據(jù)分析融合，修正與重構(gòu)高爐數(shù)學(xué)模型。
煉鐵專業(yè)機(jī)理模型主要包括以下幾部分：
（1） 高爐物料和能源利用熱平衡計(jì)算模型遙根據(jù)要求實(shí)時(shí)進(jìn)行物料計(jì)算和熱平衡計(jì)算、RIST 操作線計(jì)算、高爐配料計(jì)算及爐渣成分預(yù)測(cè)計(jì)算和高爐生產(chǎn)成本計(jì)算等[9]。 RIST 操作線計(jì)算案例如圖 2 所示。
圖 2 中操作線反映了 O 的傳輸過程。縱坐標(biāo)代表 O 的來(lái)源，橫坐標(biāo)代表 O 的去向，操作線 AE 斜率代表實(shí)際冶煉碳比（碳素消耗），直線 PW 代表 FeO+CO=Fe+CO2 反應(yīng)達(dá)到理想所產(chǎn)生的碳比，爐身工作效率代表上述反應(yīng)到達(dá)理想的程度，EB 代表高爐內(nèi) FeO 直接還原過程，BA 代表間接還原過程。理想狀態(tài)下 S 點(diǎn)與 W 點(diǎn)重合，S 點(diǎn)與 W 點(diǎn)越近，則爐身工作效率越高，反之，則爐身工作效率低。
（2） 高爐冶煉工藝計(jì)算模型。主要包括高爐數(shù)據(jù)報(bào)表自動(dòng)生成、鼓風(fēng)動(dòng)能在線計(jì)算、風(fēng)口理論燃燒溫度在線計(jì)算、爐缸安全容鐵量在線計(jì)算堯理論渣鐵量計(jì)算、爐缸死焦堆狀態(tài)及爐缸活躍指數(shù)計(jì)算等。
（3）高爐爐況綜合評(píng)價(jià)。匯集全方位數(shù)據(jù)，對(duì)數(shù)據(jù)溯源分析，對(duì)特征數(shù)據(jù)提取、整合、結(jié)果推送，推送變更操作影響因素、 上一班次操作參數(shù)爐況評(píng)價(jià)和運(yùn)行趨勢(shì)分析。
2.3 高爐大數(shù)據(jù)全流程挖掘與云計(jì)算
基于大數(shù)據(jù)云平臺(tái)構(gòu)建多目標(biāo)優(yōu)化系統(tǒng)，在云計(jì)算平臺(tái)基礎(chǔ)上進(jìn)行大數(shù)據(jù)分析，形成包含各工藝階段的全面工藝分析、智能監(jiān)測(cè)、智能優(yōu)化。將大數(shù)據(jù)深度挖掘與自學(xué)習(xí)技術(shù)應(yīng)用于高爐冶煉過程，針對(duì)設(shè)定目標(biāo)實(shí)現(xiàn)高爐大數(shù)據(jù)內(nèi)在規(guī)律的自學(xué)習(xí)與爐況預(yù)測(cè)及高爐操作自決策，有效突破傳統(tǒng)專家系統(tǒng)存在的“瓶頸”，大幅提升智能化水平。
將歷史數(shù)據(jù)與當(dāng)前操作關(guān)聯(lián)，實(shí)現(xiàn)高爐生產(chǎn)過程多種操作參數(shù)優(yōu)化，推算最佳高爐工藝路線。主要內(nèi)容如下：①高爐典型操作爐型大數(shù)據(jù)分析與分類，包括高爐高產(chǎn)、低耗操作爐型優(yōu)化后的工藝參數(shù)，高爐高產(chǎn)操作爐型優(yōu)化后工藝參數(shù)，高爐低耗操作爐型優(yōu)化后工藝參數(shù)；于高爐穩(wěn)定順行狀態(tài)大數(shù)據(jù)分析； ②高爐上部煤氣流分布管控；③高爐中部煤氣流分布管控；⑤高爐下部煤氣流分布管控。
3 實(shí)現(xiàn)高爐冶煉過程可視化技術(shù)
傳統(tǒng)上高爐內(nèi)被業(yè)界稱為“黑盒子”，即在“黑盒子”內(nèi)所發(fā)生各種現(xiàn)象都無(wú)法直接測(cè)量，高爐操作只能依賴操作人員經(jīng)驗(yàn)，但隨著檢測(cè)技術(shù)進(jìn)步和智能技術(shù)應(yīng)用，通過構(gòu)建多源信息融合交互性的高爐冶煉環(huán)境，充分發(fā)揮大數(shù)據(jù)的價(jià)值，在高爐大數(shù)據(jù)云平臺(tái)交互基礎(chǔ)上，高爐冶煉全過程逐步實(shí)施可視化監(jiān)控，實(shí)現(xiàn)“黑盒子”向“白盒子”的突破性進(jìn)步。
3.1 爐頂料面三維可視化監(jiān)控系統(tǒng)
高爐爐頂熱成像儀監(jiān)測(cè)爐內(nèi)氣流分布狀況，可以清晰顯示料面溫度和爐內(nèi)氣流分布的狀況，形成料面圓周方向圖像，通過圖像識(shí)別技術(shù)建立料面溫度分布參數(shù)，經(jīng)過數(shù)學(xué)模型模擬計(jì)算，計(jì)算各環(huán)位爐料落點(diǎn)、各種布料制度料面形狀、爐喉徑 向 O/C 分布，指導(dǎo)高爐布料操作[10]。 爐頂料面熱成像如圖 3 所示，爐頂料面 O/C 分布如圖 4 所示。
3.2 高爐操作爐型可視化監(jiān)控系統(tǒng)
建立高爐爐內(nèi)不同區(qū)域爐墻內(nèi)型變化和爐內(nèi)氣流分布判斷模型，實(shí)現(xiàn)對(duì)爐體的內(nèi)襯厚度、渣皮厚度、操作爐型的在線監(jiān)測(cè)和圖像重建，對(duì)爐墻結(jié)瘤、渣皮頻繁脫落、操作爐型不合理等異常情況進(jìn)行診斷[11]。高爐操作爐型監(jiān)控示意圖如圖 5 所示。
3.3 高爐風(fēng)口回旋區(qū)三維可視化監(jiān)控系統(tǒng)
應(yīng)用多視角的高爐風(fēng)口 CCD 圖像，利用圖像識(shí)別技術(shù)建立高爐風(fēng)口回旋區(qū)模型，提取圖像溫度數(shù)據(jù)，可視化地反映回旋區(qū)分布情況，監(jiān)控風(fēng)口區(qū)域焦炭運(yùn)動(dòng)、噴吹煤粉流股大小，及時(shí)發(fā)現(xiàn)風(fēng)口區(qū)域“生降”等，判斷高爐爐缸工作狀態(tài)[12]。
3.4 三維數(shù)字化爐缸內(nèi)襯侵蝕可視化診斷系統(tǒng)[13]
有效實(shí)現(xiàn)復(fù)雜條件和不充分條件下的爐缸內(nèi)襯侵蝕三維可視化監(jiān)控，實(shí)現(xiàn)各個(gè)服役階段爐缸的三維圈方位侵蝕診斷和安全評(píng)估，科學(xué)確定爐缸內(nèi)襯的安全厚度和安全預(yù)警線，科學(xué)制定目標(biāo)爐缸安全維護(hù)技術(shù)，保證高爐安全受控。爐缸內(nèi)襯侵蝕三維監(jiān)控如圖 6 所示。
4 高爐大數(shù)據(jù)云平臺(tái)發(fā)展方向
目前，我國(guó)高爐已經(jīng)完成大型化、現(xiàn)代化改造，煉鐵工序裝備大量先進(jìn)技術(shù)，為大數(shù)據(jù)技術(shù)應(yīng)用和實(shí)現(xiàn)智能化管理提供了良好的基礎(chǔ)條件，例如檢測(cè)儀表齊全、基礎(chǔ)自動(dòng)化裝備好的高爐，會(huì)積累一代爐役的各種數(shù)據(jù)，如何把各種數(shù)據(jù)集中在數(shù)據(jù)中心、分類處理，建立以高爐為核心的數(shù)據(jù)平臺(tái)，尤其是配置多座高爐的企業(yè)，更應(yīng)該建立大數(shù)據(jù)中心，在數(shù)據(jù)平臺(tái)基礎(chǔ)上，分析出有價(jià)值的數(shù)據(jù)，建立高爐冶煉過程數(shù)學(xué)模型和專家系統(tǒng)，對(duì)高爐冶煉過程發(fā)生的所有現(xiàn)象進(jìn)行智能分析、預(yù)測(cè)、診斷和可視化管理，實(shí)現(xiàn)設(shè)備智能化點(diǎn)檢，最終實(shí)現(xiàn)企業(yè)高爐生產(chǎn)集約化管控模式，實(shí)現(xiàn)精細(xì)化、智能化煉鐵，對(duì)鋼鐵行業(yè)意義重大。
高爐群智能化、集約化管理模式如圖 7 所示，是以大數(shù)據(jù)技術(shù)及配套數(shù)學(xué)模型和人工智能技術(shù)為基礎(chǔ)，主要包括下列內(nèi)容。
4.1 高爐大數(shù)據(jù)云平臺(tái)設(shè)計(jì)與研發(fā)
整合現(xiàn)有高爐信息系統(tǒng)，包括高爐本體溫度、流場(chǎng)、操作參數(shù)，高爐礦焦槽上料、消耗數(shù)據(jù)、熱風(fēng)爐數(shù)據(jù)、煤粉噴吹數(shù)據(jù)、爐前操作數(shù)據(jù)、出鐵出渣數(shù)據(jù)，此外，還應(yīng)該包括 ERP 系統(tǒng)、MES 系統(tǒng)、化檢驗(yàn) Lims 系統(tǒng)以及設(shè)備工作狀態(tài)參數(shù)等數(shù)據(jù)。以上述數(shù)據(jù)構(gòu)建企業(yè)內(nèi)大數(shù)據(jù)私有化云服務(wù)系統(tǒng)，通過大數(shù)據(jù)云平臺(tái)交互功能設(shè)計(jì)與研發(fā)，實(shí)現(xiàn)大數(shù)據(jù)采集、數(shù)據(jù)存儲(chǔ)和客戶端交互，進(jìn)行大數(shù)據(jù)分析和預(yù)處理、數(shù)據(jù)分類和數(shù)據(jù)挖掘，按數(shù)學(xué)模型和專家系統(tǒng)需求，按時(shí)間順序分類儲(chǔ)存，從數(shù)學(xué)模型計(jì)算結(jié)果中生成高爐生產(chǎn)調(diào)度管理系統(tǒng)。
4.2 在大數(shù)據(jù)云平臺(tái)上開發(fā)與應(yīng)用生產(chǎn)過程數(shù)學(xué)模型
為加強(qiáng)對(duì)高爐生產(chǎn)過程管控和為高爐操作人員提供輔助，數(shù)學(xué)模型必須包括一些機(jī)理數(shù)模、工藝計(jì)算模型，以高爐工藝模型為核心，構(gòu)建多目標(biāo)智能優(yōu)化體系，在云平臺(tái)的基礎(chǔ)上實(shí)現(xiàn)數(shù)學(xué)模型集成，形成一套包含各工藝階段、各種監(jiān)測(cè)預(yù)警的完整數(shù)學(xué)模型系統(tǒng)。
4.3 在大數(shù)據(jù)云平臺(tái)基礎(chǔ)上開發(fā)與應(yīng)用高爐專家系統(tǒng)
應(yīng)用大數(shù)據(jù)挖掘與機(jī)器自學(xué)習(xí)技術(shù)，建立高爐爐況綜合評(píng)價(jià)系統(tǒng)、異常爐況預(yù)報(bào)與診斷系統(tǒng)，應(yīng)用自學(xué)習(xí)優(yōu)化算法，隨著高爐爐役發(fā)展、原燃料條件變化，實(shí)時(shí)修改、完善高爐專家知識(shí)庫(kù)、規(guī)則庫(kù)，實(shí)現(xiàn)高爐大數(shù)據(jù)內(nèi)在規(guī)律的高爐操作自決策系統(tǒng)，有效解決以往專家系統(tǒng)存在的“瓶頸”問題，大幅提升智能化水平。
4.4 在大數(shù)據(jù)云平臺(tái)基礎(chǔ)上開發(fā)與應(yīng)用高爐冶煉
全過程 3D 可視化監(jiān)控系統(tǒng)基于 3D 數(shù)值模擬仿真技術(shù)，采用離散元、有限元和多相流體力學(xué)計(jì)算方法，對(duì)高爐全過程包括上部煤氣流分布、料面形狀，中部爐體操作爐型，下部煤氣流分布、回旋區(qū)形狀和軟融帶形狀實(shí)施三維可視化監(jiān)控，實(shí)現(xiàn)高爐生產(chǎn)由“黑盒子”向“白盒子”突破，幫助高爐操作者直觀了解高爐內(nèi)部冶煉狀況和現(xiàn)象。
4.5 在大數(shù)據(jù)云平臺(tái)基礎(chǔ)上開發(fā)與應(yīng)用高爐智能配料和上料系統(tǒng)
根據(jù)大數(shù)據(jù)平臺(tái)中各種爐料成分?jǐn)?shù)據(jù)和設(shè)定的冶煉制度，結(jié)合物料平衡和熱平衡計(jì)算結(jié)果，計(jì)算出原料和燃料用量及其配比， 然后反饋給上料系統(tǒng)，實(shí)現(xiàn)高爐智能化配料和上料，提高爐溫和爐況穩(wěn)定性。
4.6 在大數(shù)據(jù)云平臺(tái)基礎(chǔ)上開發(fā)與應(yīng)用設(shè)備智能化點(diǎn)檢
高爐工序所涉及各種設(shè)備的數(shù)量種類眾多堯分布區(qū)域廣，到目前為止，主要是設(shè)備點(diǎn)檢人員人工作業(yè)遙通過大數(shù)據(jù)平臺(tái)實(shí)時(shí)采集設(shè)備狀態(tài)數(shù)據(jù)，經(jīng)過數(shù)據(jù)篩選、處理、特征分類，實(shí)現(xiàn)對(duì)設(shè)備狀態(tài)的遠(yuǎn)程實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)、診斷和管理，在線遠(yuǎn)程反映被監(jiān)測(cè)設(shè)備的真實(shí)運(yùn)行狀態(tài)，采取正確的維護(hù)措施，縮短維修時(shí)間，降低設(shè)備的維修費(fèi)用，提高產(chǎn)品的競(jìng)爭(zhēng)力。
5 結(jié)語(yǔ)
發(fā)展高爐大數(shù)據(jù)已成為必然趨勢(shì)，在高爐大數(shù)據(jù)云平臺(tái)交互平臺(tái)基礎(chǔ)上，發(fā)揮大數(shù)據(jù)挖掘與智能分析等核心功能，深度挖掘大數(shù)據(jù)中蘊(yùn)藏內(nèi)在關(guān)聯(lián)規(guī)律，提出高爐冶煉過程數(shù)據(jù)特征，在大數(shù)據(jù)云平臺(tái)基礎(chǔ)上開發(fā)與應(yīng)用高爐冶煉過程數(shù)學(xué)模型、高爐冶煉全過程 3D 可視化監(jiān)控技術(shù)、高爐專家系統(tǒng)，有效評(píng)價(jià)高爐爐況、預(yù)測(cè)與診斷異常爐況，并實(shí)施操作指導(dǎo)，實(shí)現(xiàn)對(duì)煉鐵全過程的實(shí)時(shí)監(jiān)控。對(duì)裝配多座高爐的企業(yè)，實(shí)現(xiàn)集約化集控管理，達(dá)到提高高爐生產(chǎn)效率、降低勞動(dòng)強(qiáng)度的目標(biāo)，同時(shí)實(shí)現(xiàn)綠色、高效、智能煉鐵。
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