智能控制在钢铁工业的煤气发电过程中的应用创新

杨鹏翔　贺绍辉?杨飞

摘要：钢铁工业一直是全球工业生产的重要组成部分，而煤气发电作为其能源供应链的关键环节，其效率和可持续性对整个行业至关重要。对煤气发电过程进行了一定论述，在此基础上，分别从智能传感器、数据分析和预测维护以及智能优化和调度等方面探讨了智能控制在煤气发电过程中的应用创新，并对智能控制的未来进行了展望，有助于促进智能控制在煤气发电过程中应用的不断深入，进而为钢铁工业提供充足的电能供应。

关键词：智能控制；钢铁工业；煤气发电

一、前言

煤气发电是钢铁工业中的一个重要环节，它不仅为工厂提供了必要的电力，还可以有效地利用冶炼过程中产生的高炉煤气等废气资源，实现废气的充分利用，进而能够为企业带来良好的经济效益。然而，传统的煤气发电系统通常存在效率低、运行不稳定、维护困难等问题，这限制了钢铁工业的可持续发展。因此，如何提高煤气发电的效率和可靠性，降低能源消耗，减少环境排放，成为钢铁行业急需解决的问题。

二、煤气发电过程概述

（一）煤气发电的基本原理和过程

煤气发电是一种重要的能源生产方式，特别在钢铁工业中具有广泛的应用。其基本原理是将煤炭等碳质原料气化，产生合成气体，然后利用合成气体发动发电机来产生电力。具体过程包括以下步骤：首先，将煤炭粉碎并送入气化炉中，通过高温和压力条件下的气化过程将煤炭转化为合成气体，合成气体主要由氢气（H2）和一氧化碳（CO）组成。其次，合成气体被引入燃气轮机或内燃机中，通过燃烧合成气体来推动发电机发电。

煤气发电的优势在于其高效性，因为气化过程可以实现高温高压下的能量转化，从而提高能源的利用效率。这一过程在钢铁工业中被广泛应用，以满足工厂的电力需求，并通过余热回收来提供热能，提高能源利用效率[1]。

（二）传统控制方法的局限性

首先，传统的控制系统通常基于固定的规则和预定的参数，难以应对煤气发电过程中的动态变化。这使得在不同操作条件下，传统控制方法难以实现最佳性能，导致能源效率低下。例如，在面对燃料成分、负荷需求和环境条件的变化时，传统控制系统可能无法快速调整以最大限度提高发电效率。

其次，传统控制方法在故障检测和预测维护方面存在限制。这些方法通常依赖于固定的故障检测规则，难以适应不同设备和操作情况的多样性。这使得传统控制系统无法实现准确的故障预测和预防性维护，导致生产中断和设备故障的风险增加。

再次，传统控制方法在数据处理和分析方面也存在挑战。随着数据量的不断增加，传统控制系统可能无法有效地处理大规模数据，无法充分利用数据来进行优化和决策。此外，传统控制方法通常缺乏高级的数据分析和机器学习功能，无法利用数据挖掘技术来发现隐藏的模式和优化机会。

最后，传统控制方法的人工干预程度较高，需要操作员不断地手动调整参数和监视系统性能。这增加了人为错误和操作风险，同时也增加了人力成本。在现代煤气发电厂中，自动化和智能化程度不断提高，因此传统控制方法已显得落后，需要更先进的智能控制系统来应对日益复杂的操作和管理需求。

（三）煤气发电中常见的技术挑战

首先，煤气发电过程涉及复杂的化学反应，其中燃烧炉内的温度、压力和气体组分等参数需要精确控制。然而，煤气成分的变化、燃料质量波动以及设备磨损等因素都增加了控制系统的难度，容易导致运行不稳定和效率下降。

其次，废气排放成为一个严重的环保问题。控制煤气发电厂的气体排放，尤其是二氧化硫和氮氧化物等有害物质，是一项关键挑战。传统的废气净化技术效率有限，且存在高成本和操作复杂性的问题。因此，煤气发电厂需要寻找更有效、经济和环保的废气净化方法，以符合严格的排放法规。

再次，煤气发电中的热能回收和能量利用也是一个技术挑战。在高温煤气中提取热能，并将其转化为电力或热水是提高能源效率的关键步骤。然而，这需要高度复杂的热能回收系统和高效的热能转换技术，以确保最大限度利用燃料的能源。

最后，煤气发电厂的设备维护和寿命管理也是一个挑战。设备磨损、腐蚀和高温等因素会导致设备故障和停机，影响生产效率。因此，实施有效的预测性维护计划以及准确的设备健康监测成为关键。这需要先进的传感器技术和数据分析工具[2]。

（四）环保法规对煤气发电的影响

随着全球环保意识的提升和气候变化问题的凸显，各国政府和国际组织纷纷出台了严格的环保法规和标准，这对煤气发电产业提出了更高的要求。这些法规通常涉及废气排放、废水处理、噪音控制、固体废弃物管理等多个方面，对煤气发电厂的运营和控制方式产生了深远的影响。

首先，环保法规要求煤气发电厂必须控制废气排放的有害物质，如二氧化硫、氮氧化物和颗粒物。这要求控制系统必须具备高效的气体净化和排放监测装置，以确保排放符合法规标准。因此，现有的控制方法需要在煤气发电过程中集成先进的气体净化技术，以减少有害物质的排放。

其次，环保法规对废水处理也提出了更高的要求。煤气发电过程中产生的废水中可能含有有害物质，如氨氮和重金属。因此，现有的控制方法需要包括先进的废水处理系统，以确保废水排放达到环保标准。这可能需要额外的投资和运营成本，因此给煤气发电厂的经济性带来了挑战。

最后，环保法规还关注固体废弃物的管理和处理。煤气发电过程中会产生废渣和灰渣等固体废弃物，其合理处理和处置也受到法规的约束。因此，现有的控制方法需要包括有效的固体废弃物管理策略，以确保废弃物不对环境造成负面影响。

三、智能控制在煤气发电过程中的应用创新

（一）智能传感器在煤气发电中的应用

首先，智能传感器在煤气发电过程中的应用体现在监测煤气质量方面。这些传感器能够实时测量煤气中各种气体成分的含量，如一氧化碳、氢气、甲烷等。通过连续监测气体组成，系统能够迅速检测到异常情况。例如，如果一氧化碳浓度突然升高，可能表明存在煤气泄漏或其他问题。传感器将立即发出警报，允许操作人员迅速采取措施，例如切断气源或启动紧急排气系统，以确保工厂的安全性。这种实时监测和预警系统对于预防火灾或爆炸等严重事故具有重要意义。

其次，智能传感器还在监测关键参数方面发挥关键作用，包括温度、压力和流量等。在煤气发电过程中，这些参数的精确控制至关重要，因为它们直接影响到设备的性能和效率。例如，传感器可以实时监测煤气管道的温度和压力，以确保它们在安全范围内运行。如果温度或压力异常升高，系统将自动采取措施。例如，降低煤气供应或增加冷却水的流量，以防止设备受损或事故发生。同时，通过监测流量，系统可以调整燃烧过程，以保持最佳的燃烧效率，从而提高能源利用率。这些实时监测和反馈机制使煤气发电过程更加稳定和高效。

最后，监测设备的健康状态。传感器可以测量设备的振动、噪音和温度等参数，以便及早发现潜在的故障迹象。例如，当设备出现异常振动或噪音时，传感器可以自动发出警报，表明可能存在机械问题或不平衡。此外，通过定期监测设备温度，可以检测到过热或冷却不足等问题。这些数据不仅用于实时故障检测，还通过结合数据分析和机器学习算法，实现对设备运行状况的实时预测。系统可以提供维护建议，例如更换零部件或进行维修，以最大限度减少停机时间和生产损失。这种智能维护方式有助于提高设备的可靠性和可维护性，降低了维护成本，同时也提高了工厂的生产效率和安全性[3]。

（二）数据分析和预测维护的智能控制应用

首先，通过数据收集和分析，智能控制系统可以实时监测煤气发电设备的运行状态和性能参数。各种传感器和监测设备持续地收集关于温度、压力、流量、振动等方面的数据。这些数据通过连接到中央控制系统的网络传输，运营人员可以在监控室或远程工作站获取实时信息。例如，如果某个关键参数突然偏离正常范围，系统将立即发出警报，运营人员可以及时采取措施，防止设备进一步受损或导致生产中断。这种实时监测和预警系统大大提高了设备的可靠性和安全性。

其次，数据分析在预测维护方面发挥着关键作用。通过历史数据和高级分析技术可以构建设备的健康模型，这些模型基于设备的运行历史、维护记录和性能参数等信息，用于预测设备的寿命和维护需求。通过监测设备的状态和性能趋势，系统可以提前识别潜在的故障迹象，并生成维护建议，这种预测性维护方法允许计划维修，最大限度减少计划外停机时间。此外，它还有助于降低维护成本，因为维修可以在设备真正发生故障之前进行，避免了紧急维修的费用和生产损失。

最后，数据分析还可用于优化煤气发电过程的控制策略。通过实时监测和分析煤气发电过程中的数据，系统可以自动调整控制参数，以实现最佳性能和能源效率。例如，根据燃烧过程的数据，系统可以优化燃烧温度和燃料供应，以提高能源利用率。同时，数据分析还可以检测设备的效率降低或系统的不稳定性，并采取措施来纠正这些问题。这种智能控制应用有助于降低能源消耗，减少废物和排放，从而提高了生产的可持续性，符合环保和可持续发展的要求[4]。

（三）智能优化和调度技术的运用

智能优化和调度技术通过利用大数据、人工智能和数学建模等方法，帮助钢铁厂有效管理和优化煤气发电系统的运行。

首先，智能优化技术在钢铁工业中煤气发电过程中的应用创新包括最佳资源配置。这种技术利用高级算法和数学模型来分析生产需求、原材料供应、能源消耗和生产成本等因素。基于这些分析，系统可以自动生成最佳的生产计划和排产方案，以确保煤气发电系统在不浪费资源的情况下高效运行。例如，它可以确定何时启动或停止特定设备，如炉子或发电机组，以最大限度降低能源消耗和成本。这种优化有助于提高生产效率、降低生产成本，并减少了环保负担。

其次，智能调度技术是一种动态的生产过程优化方法。它综合考虑了多个因素，如设备状态、供应链变化、市场需求、突发事件等，以实时调整生产计划和资源分配。在钢铁工业的煤气发电中，这种技术可以迅速应对生产中的变化条件，减少生产中断的风险。例如，一台设备突然发生故障，系统可以立即重新分配生产任务，确保生产不受影响。同时，它还可以优化设备的启动和停止时间，以确保设备在最佳状态下运行，减少维护时间和生产损失。

最后，智能优化和调度技术在环保和能源管理方面也发挥着重要作用。通过分析生产过程中的数据，系统可以识别出能源浪费和环保排放的问题，并提出改进建议。它可以帮助降低废物产生，减少污染物排放，符合环保法规和可持续发展目标。此外，它还可以优化能源利用。例如，通过调整设备的能源消耗模式，减少高峰期的用电成本。这有助于提高生产的可持续性，降低能源和环保成本，符合钢铁工业的可持续发展要求。

（四）智能控制对煤气发电效率的影响

通过智能控制系统的引入，钢铁厂能够更精确地监测、调整和优化煤气发电的各个环节，从而实现了更高的能源效率。

首先，智能控制可以实现实时监测和反馈。通过智能传感器和数据采集系统，煤气发电系统能够持续地收集各种关键参数的数据，包括温度、压力、流量等。这些数据通过实时监测系统被传输到智能控制中心，使操作人员能够随时了解设备和工艺的状态。这样，问题和异常情况可以及时被识别并迅速采取维护措施，以避免能源浪费和生产中断。

其次，智能控制系统还在煤气发电系统中实现了自动调整操作参数的重要功能。这一功能是通过采用高级控制算法和人工智能技术来实现的。这些系统不仅可以实时收集大量数据，还能够分析这些数据，预测设备性能和能源消耗的变化趋势。这样，系统可以根据当前的运行情况，自动调整煤气发电机组的关键参数，如负荷、燃烧效率和发电功率等，以确保在各种负载和条件下都能够达到最佳效率。这种自动参数调整不仅提高了能源的利用率，还减少了人为干预的需要，降低了运营成本。而且，由于系统可以快速响应变化，因此有助于应对突发情况，确保设备的稳定性和可靠性。

最后，智能控制系统还在维护方面发挥了关键作用，实现了预测性维护。通过监测设备的振动、温度、磨损等数据，系统能够建立设备的健康状况模型，并预测维护需求。这意味着钢铁厂可以制定更有效的维护计划，避免了计划外的停机时间，降低了生产中断的风险。此外，通过定期维护设备，还可以延长设备的使用寿命，减少更换设备的频率，从而降低了设备采购和维护的成本[5]。

四、智能控制的未来展望

（一）技术趋势和发展方向

首先，随着人工智能（AI）和机器学习（ML）技术的迅速发展，未来的智能控制系统将更加智能化和自适应。这包括使用高级的AI算法来实现预测性维护、故障诊断和优化决策，从而最大限度提高煤气发电的效率和可靠性。

其次，物联网（IoT）和传感器技术的进一步普及使煤气发电厂能够实时监测设备状态、环境条件和能源利用情况。这将为智能控制提供更多的实时数据和反馈，使系统能够更快速地做出反应，并做出更明智的决策，以满足不断变化的需求。

再次，数字双胞胎技术（Digital Twin）也将在未来扮演重要角色。通过创建煤气发电厂的数字副本，运营人员可以模拟不同的操作和维护场景，以优化生产过程和降低风险。数字双胞胎将与智能控制系统集成，实现实时数据同步，为决策提供更好的依据。

最后，安全性和网络安全是未来智能控制的焦点。由于智能控制系统依赖于连接和数据交换，因此需要强化网络安全措施，以防止潜在的威胁和攻击。这包括采用高级的身份验证、加密和漏洞管理方法，以确保系统的安全性和稳定性。

（二）可持续性和环保考虑

在全球气候变化和能源可持续性的压力下，煤气发电厂将更加侧重减少环境影响和实现更高的可持续性。智能控制系统将在以下方面做出重要贡献：

首先，智能控制系统将帮助优化能源利用，降低碳排放。通过实时监测设备性能、燃料燃烧过程和电力生成效率，系统可以自动调整操作参数以最大限度减少能源浪费。同时，智能控制还可以实现多能源协同运行，将可再生能源集成到煤气发电过程中，减少对化石燃料的依赖，进一步降低碳排放。

其次，环保考虑将促使智能控制系统更加关注废弃物管理和净化技术。系统可以实时监测废气和废水排放的质量，确保其符合严格的环保法规。此外，智能控制系统还可以协助煤气发电厂更有效地处理和处置固体废弃物，包括灰渣和废渣，以降低对环境的不利影响。

再次，智能控制将在预测性维护方面发挥关键作用，减少突发故障和停机时间。通过实时监测和分析设备性能数据，系统可以识别潜在的故障迹象，并提前采取维护措施，以确保设备的稳定运行。这有助于减少不必要的能源浪费和资源消耗，同时延长设备寿命，减少废弃物产生。

最后，智能控制系统还可以协助煤气发电厂实现更高效的资源管理和能源调度。通过综合考虑电力需求、成本和环境因素，系统可以优化发电计划，使之更加可持续和经济。这包括对电力市场的实时响应，以最大限度利用可再生能源和低碳能源。

五、结语

综上所述，智能控制在钢铁工业中的煤气发电过程中的应用创新对提高生产效率、减少环境影响以及提高安全性具有积极作用。这不仅有助于提高企业的竞争力，还为钢铁工业的可持续性和发展作出了积极贡献。未来，应该继续投资和研究智能控制技术，以推动钢铁工业的创新和进步。

参考文献

[1]丁勇山，曹韦韦，杨炳松.世界首套60MW亚临界高炉煤气发电工程数字化（BIM）设计应用[J].中国钢铁业，2022（05）：33-34.

[2]贺泓铭.探讨提升煤气发电热效率的措施[J].四川冶金，2022，44（02）：67-70.

[3]井芳波，尹刚，卫栋梁，等.超高温亚临界煤气发电汽轮机设计及经济性分析[J].能源与节能，2021（12）：153-155.

[4]李峰，蔡湘雯.钢铁企业煤气发电项目总平面布置探讨[J].电力勘测设计，2021（S2）：60-65.

[5]王仲明，张鹏.新型双介质混流恒温智能换热技术在煤气发电设备上的应用[J].冶金动力，2013（04）：48-52.

作者单位：北京中冶设备研究设计总院有限公司

责任编辑：张津平