鞍钢朝阳钢铁高炉数字孪生系统构建及应用

何天庆 ，宁武 ，王晓雪 ，葛小亮 ，仝占国 ，赵宏博 ,3

（1.鞍钢集团朝阳钢铁有限公司，辽宁 朝阳 122000；2.北京智冶互联科技有限公司，北京 100144；3.北京北科亿力科技有限公司，北京 100041）

随着物联网、大数据、机器学习、人工智能等新一代信息技术的快速发展，数字化转型已成为企业重塑竞争优势的关键举措。 鞍钢集团朝阳钢铁有限公司（以下简称“朝阳钢铁”）以数字鞍钢建设为指导思想，落实智能制造领先战略目标，在炼铁工序进行了物联网、数字化信息系统的建设，实现了高炉运行状态的数字化监测与预警，为高炉的安全顺行提供数据支撑与保障，取得了初步效果，但仍存在以下问题有待解决：高炉各类数据信息孤岛特征明显［1］，缺乏有效的存储与管理；数字化、标准化的高炉操作管控体系缺失，炉况延续性较差［2］，燃料消耗高；未能对高炉异常工况提前预判预防，需优化高炉炉况诊断工艺。数字孪生系统作为新型的制造业数字化、模型化、可视化信息技术，得到越来越广泛的应用，例如河钢集团唐钢新区的三维数字化工厂、陕钢集团龙钢的数字孪生料场、宝山基地炼钢工序的数字孪生工厂等。目前，大部分钢企数字孪生系统集中应用于数据采集、三维可视化监测、集成展示等层面，未能通过工艺仿真与机理建模建立高炉数字虚体与生产实体的动态映射和优化决策。朝阳钢铁充分吸收国内外高炉数字孪生系统成果经验［3-5］，深度融合大数据、机理模型、人工智能、数字孪生等新一代先进信息技术，搭建高炉数字孪生系统，提高了高炉炼铁生产工艺难题解析及工况诊断水平，实现了高炉冶炼的数字化与智能化。

1 高炉数字孪生系统技术路线

1.1 高炉概况

朝阳钢铁高炉 （2 600 m3）于2012年11月投产，共设30个风口，3个铁口，配备4座内燃式热风炉，上料系统采用皮带上料+串罐+旋转溜槽的方式，高炉本体冷却系统采用软水密闭循环系统，水渣处理采用改进型嘉恒法，东、西出铁场各设一套，喷吹系统采用中速磨+一次布袋收粉工艺。配置炉缸炉底热电偶、壁体测温、冷却壁水温差、炉身静压、风口成像等智能监测传感器，基础信息系统包括L1控制系统、报表系统、高炉L2系统、MES系统。

1.2 整体架构

结合朝阳钢铁现有装备水平及信息系统条件，按照基础数据采集存储、工业建模、数据绑定的技术路线进行分步实施。数据采集存储实现高炉生产过程数据的统一采集、存储和管理，为高炉数字孪生系统提供基础数据服务；基于采集的数据进行分析总结，运用几何建模、冶金机理、机器学习、专家经验等技术进行工业建模，采用不同技术将多种类型数据与高炉三维场景融合绑定，实现对整个高炉生产过程、状态、活动的仿真模拟。高炉数字孪生系统构建技术路线如图1所示。

图1 高炉数字孪生系统构建技术路线Fig.1 Technical Route for Construction of Digital Twin System for Blast Furnace

1.3 数据采集存储

基于新型工业互联网平台底层架构搭建高性能数据采集、高速率数据传输、高效率数据管理的孪生数据平台，根据工艺采集频率要求，通过数据接口实时采集PLC、DCS等点位的实时数据，同时利用DbLink通信技术实现L2、MES、ERP等信息系统的数据采集。

数据采集范围主要包括高炉运行的传感器数据、阀体信号、设备活动过程控制数据，高炉生产所需业务过程中产生的数据（例如烧结矿、焦炭等原燃料质量数据、渣铁成分数据、铁水称重数据），高炉生产相关的各类视频、音频、设计图纸等非结构化数据。为了提高数据建模效率与有效性，需进行数据标签、清洗、转换等数据处理过程。

数据存储指根据不同类型数据采用不同的存储方式，对于格式相对固定的业务数据采用关系型数据库；对于实时性要求较高的实时数据采用时序数据库；对于强交互性的实时数据采用内存数据库；对于非结构化文本、视频数据采用文档式存储工具。

1.4 工业建模

工业建模是对高炉生产过程、内部状态、现场生产业务活动过程的模拟，是数字孪生系统的主要内容。工业建模的精细度、时间跨度、空间范围决定了数字孪生系统对高炉实际状态模拟的准确度。系统工业建模主要分为几何建模、仿真建模、业务建模、数据科学建模。高炉车间数字孪生系统涉及模块及功能如表1所示。

1.4.1 几何建模

几何建模过程是利用3D Studio Max专业建模软件工具，结合高炉生产区域内的生产设备、生产物料、建筑、道路、绿化设施等地理位置信息、设计尺寸及物理空间关系进行1:1建模。朝阳钢铁高炉数字孪生系统共建立包括矿槽上料系统、炉顶系统、本体系统、渣铁处理系统、喷吹系统、送风系统、循环水系统在内的超过1 036个单体设备。其中高炉溜槽和料罐单体设备建模见图2。

图2 高炉溜槽和料罐单体设备建模Fig.2 Modeling of Single Equipment of Blast Furnace Chute and Hopper

1.4.2 仿真建模

仿真建模是从传热学、炼铁学、冶金物理化学等机理建模层面实现对高炉内部各类物理场的模拟。朝阳钢铁高炉数字孪生系统构建了包含高炉在线布料、动态镜像、操作炉型及挂渣厚度、死焦堆沉浮状态、炉缸渣铁滞留量、风口回旋区形态等共14个仿真模型，实现了对上部炉顶布料过程、中部块状带及操作炉型、下部死焦堆及炉缸炉底炭砖形貌等整个高炉内部真实状态的仿真模拟，建立了高炉从上至下内部 “黑箱”的数字动态镜像。炉顶布料仿真模拟如图3（a）所示。

1.4.3 业务建模

业务建模是基于高炉炼铁学、物料平衡、热量平衡等机理，对生产现场技术人员的配料、碱度调整、喷煤控制等实际业务活动进行的模拟。朝阳钢铁高炉数字孪生系统建立了涵盖配料控制、碱度调整、喷煤控制、物料平衡、热平衡、顺行体检、有害元素平衡等共8个业务模型，完成对高炉生产现场实际业务过程的模拟与优化。配料仿真模拟见图 3（b）所示。

图3 炉顶布料和配料仿真模拟Fig.3 Analogue Simulation of BF Burden Distribution on Top and BF Burden Batching

1.4.4 数据科学建模

数据科学建模利用现代机器学习算法、大数据分析算法，通过数理统计类的方法对高炉运行数据分析总结，进行知识沉淀，实现对高炉状态的预测和诊断功能。系统建立了涵盖专家知识推理机、基于凸包与SPE控制的异常工况预警、基于小波神经网络预测的高炉铁水温度预测等5个数据科学模型，完成了对朝阳钢铁高炉历史数据的深度挖掘与知识提取，实现对高炉工况的实时诊断与预测。铁水温度预测模拟如图4所示。

图4 铁水温度预测模拟Fig.4 Predictive Simulation of Hot Metal Temperature

1.5 数据驱动

将实时生产数据，工业视频与三维场景中对应设备、位置绑定，数据点按照标准缓存键进行点位绑定，工业视频类通过封装好的UMP接入现场RTMP视频流地址绑定，完成与高炉生产现场动态同步，实现产线设备、物料状态、高炉内部过程实时映射。融合炼铁集控中心及生产、质量、设备、能源、工业视频等信息化系统信息，以“监测数据+模型数据+业务数据”动态驱动物理模型，实现厂区物质流、能量流、信息流可视化自动流转，建立高炉“数字工厂”，对高炉生产过程进行多视角、多场景、全方位实时、透明、智能监控，实时、高效掌握高炉生产运行状态。

2 系统功能与应用

2.1 设备在线巡检

基于高炉数字孪生系统可实现设备 “生产实体”与系统“数字虚体”的精准映射，可在数字虚体中针对不同用户制定具体设备巡检的关键设备点位与路径，在系统中实现高炉设备的“可视化”在线巡检。基于被巡检设备的运行历史数据、异常诊断知识库对当前状态进行在线数据分析，对设备运行情况及缺陷进行自动统计、评估，并生成各类统计分析报表供查看，大大提高了设备安全管控的效率与智能化水平。风口平台巡检模拟见图5。

图5 风口平台巡检模拟Fig.5 Patrol Inspection Simulation of Tuyere Platform

2.2 全方位智能预警

基于数字孪生系统进行历史数据总结分析，可针对不同设备、异常工况等建立科学合理的数字化预警机制，对高炉安全状态、顺行状态、异常炉况、现场人员安全行为、煤气泄漏、空气及污染物超标等进行全方位智能预警，并以声光报警等形式进行提示，同时结合掌上智慧工厂，将不同类型预警消息推送至手机APP，提高预警响应效率与处理速度。全方位智能预警模拟如图6所示。

图6 全方位智能预警模拟Fig.6 Omnibearing Intelligent Early Warning Simulation

2.3 工艺制度优化

基于高炉数字孪生系统可以在高炉数字虚体中模拟不同操作输入下对应的高炉生产效率、指标情况。在高炉上部利用“离线+在线”布料模型实时模拟料面形状及矿焦比分布，提炼无量纲布料指标，优化料制调整；在中部对变料状态、下料状态、冶炼进程进行整体把控，同时在线分析气流分布数据，实时诊断气流变化；在下部通过试算、对比等功能，优化风口调整，保证送风合理性、均匀性、稳定性，实时预测炉渣粘度并诊断炉缸活跃状态，完成高炉冶炼过程的数字化与模型化，为高炉操作制度的优化提供参考，降低高炉工艺优化过程中的试错成本。高炉气流分布及炉型优化模拟见图7。

图7 高炉气流分布及炉型优化模拟Fig.7 Simulation of Blast Furnace Gas Flow Distribution and Optimization of Furnace Shape

2.4 数字孪生模拟培训

基于高炉数字孪生系统建立高炉数字3D虚体并实现各类设备动作、物理场的数据驱动，结合历史样本库、案例库，应用基础炼铁计算、工艺原理、操作规程、炼铁机理模型建立变料、参数调整等操作输入与工况变化、铁水质量等输出之间的量化关系，为现场提供高炉真实的模拟操作环境。系统中可以模拟变料操作、炉温判断及操作、气流判断及布料制度操作、异常工况应急处理不同场景、工况下的操作调整，并自动得到对应的工况反映及产品质量，对比自身与标准操作的效果差异，从而快速提升工艺操作水平。

3 取得的效益

朝阳钢铁高炉数字孪生系统融合专家系统投入运行后，实现了安全、稳定、高效、低耗的高炉生产，日产生铁由6 107 t提高到6 333 t以上，最高达到 6 564 t以上，利用系数达到 2.52 t/m3·d，燃料比由536 kg/tFe降低至530 kg/tFe，高炉综合焦比降低4 kg/tFe，年创效2 970万元。

可以将铁前的数字孪生系统应用成果向钢后工序扩展，进一步提升钢铁行业智能化水平。

4 结语与展望

鞍钢集团朝阳钢铁有限公司针对高炉各类数据信息缺乏有效存储与管理，数字化、标准化高炉操作管控体系缺失等问题，研发构建了高炉数字孪生系统，建立了炼铁技术数字化、模型化、标准化、智能化管控体系，实现了高炉安全、稳定、高效、低耗运行，日产生铁由6 107 t提高到6 333 t以上，利用系数达到2.52 t/m3·d，燃料比由536 kg/tFe降至530 kg/tFe，高炉综合焦比降低4 kg/tFe，年创效2 970万元。可以将铁前的数字孪生系统应用成果向钢后工序扩展，进一步提升钢铁行业智能化水平。