数智融合赋能钢铁工业绿色低碳发展

郭丰艳 张宋一 邵俊 张巍巍 王佳

［收稿日期］2023-08-16

［基金项目］唐山市软科学研究计划项目（22110205F）；

唐山市社会科学界联合会课题（TSSKL2023-244）。

［作者简介］郭丰艳（1981— ），女，河北唐山人，硕士，副教授，主要研究方向：绿色低碳。

［摘 要］钢铁产业是我国工业领域高耗能高排放产业的典型代表，由于产能过剩、生产工艺复杂、产业结构升级难度大等多重压力，其降碳减排任务艰巨，积极寻求新的发展方向势在必行。以绿色低碳高质量发展为目标，借助数字技术、智能技术与专业业务深度融合，钢铁工业不断创新生产工艺模式，优化资源配置，逐步推动智慧环保系统和全流程监控系统等的研发与应用，从而实现增效、提质、减排、降碳，构筑钢铁工业发展新生态。

［关键词］钢铁产业；数字化；智能化；绿色低碳

doi：10.3969/j.issn.1673-0194.2024.03.049

［中图分类号］F416.31 ［文献标识码］A ［文章编号］1673-0194（2024）03-0159-04

0     引 言

减少温室气体排放，积极应对气候变化，深入推动绿色可持续发展，已成为全球性共识。作为全球碳排放最高的国家，中国积极开展节能减排工作，不单是应对环境变化，更是要以此为契机聚力绿色经济与可持续发展。党的二十大报告和“十四五”规划明确提出积极稳妥推进碳达峰碳中和，并指出要推进重点行业和领域绿色化改造，推动能源清洁低碳安全高效利用。

作为我国工业领域高耗能高排放产业典型代表的钢铁产业，在碳达峰碳中和目标下，降碳压力较大、任务艰巨，亟须采取科学有效的改革措施，以实现其高质量、绿色低碳发展。

1     双碳背景下我国钢铁行业面临的挑战

1.1   钢铁产能高，碳排放量大

近年来，中国钢铁产业飞速发展，粗钢产量增长迅猛，由2000年的1.29亿吨增长到2022年的10.18亿吨。虽然2021年、2022年出现了产量连续两年下降的现象，但仍居全球第一。在钢铁工业繁荣发展的同时，资源、能源消耗量大，碳排放量高，环境污染严重等问题日益突显。与发达国家相比，我国钢铁产业降碳节能压力巨大。

1.2   传统冶炼工艺向低碳工艺转变难度较大、成本

高昂

我国钢铁行业消耗的能源以焦炭和原煤为主，工艺模式仍以高炉—转炉长流程冶炼工艺为主导，以钢铁大省河北为例，转炉钢产量约占钢铁总产量的95%。长流程工艺的碳排放量是以废钢为原料的电炉短流程工艺的三倍，导致二氧化碳排放量居高不下。因此推动工艺转型乃大势所趋。但由于废钢价格较高，且废钢回收、处理环节尚不完善，给短流程工艺的深入推广带来了挑战。此外，若将现存的钢铁企业进行大范围的工艺升级改造或重建低碳排放工艺，甚至关停一批高碳排放的钢铁企业，短时期内较难实现，原因是我国许多钢铁企业关停和折旧成本相对较高［1］，进而造成了钢铁产业升级困难，严重影响了双碳进程。

因此，为实现“双碳”目标，中国钢铁产业必然要实现新突破。在生产工艺上，使用清洁能源，降低对高碳化工艺的依赖，改进工艺技术；在产业布局上，提高行业集中度，逐步淘汰高耗能的中小钢铁企业，同时部分产能向拥有风能、太阳能等清洁能源基地转移［2］。在能源回收利用上，完善废钢资源的回收再利用体系，以及余热、余能、余压的循环使用。在生产运营上，积极推进数字技术、智能技术的应用，建立能源利用、碳排放监控等数字化平台，实现生产管控一体化、排污数据监测智能化。

2     钢铁行业数字化、智能化发展现状

“十四五”规划提出要加快数字化发展，推进数字产业化和产业数字化，促进数字经济和实体经济深度融合。显然，数字化转型已成为企业“十四五”规划的重要战略，其核心是“技术+管理”的相辅相成，涉及到企业的战略、组织、文化、运营等方方面面，是一项系统性工程［3］。在双碳背景下，我国钢铁工业的转型升级不仅仅是去除过剩产能，还是如何加快与新技术、新生产要素的有效融合，不断提高生产效率与生产弹性，提升产品的附加值，实现供需平衡［3］。因此，在我国钢铁工业转型升级的关键阶段，数字技术、智能技术与专业业务有效融合是钢铁行业推进新型工业化的必由之路，也是加快实现绿色低碳发展的大势所趋。

随着数字化、智能化的不断推进，我国陆续出台了多项相关政策，以助力钢铁行业实现绿色低碳高质量发展。目前，钢铁企业在数字化、智能化发展方面已初见成效。一是钢铁行业数智融合水平不断提升，培养了一批专业过硬的人才队伍，逐步形成了“产、学、研、用”的发展模式［4］。二是无人化应用持续赋能，部分企业针对作业强度大、作业环境恶劣、人员安全风险大的作业（如焊接、切割、喷漆、扒渣捞渣等），以及质量检测、温度测量及样品检验等标准作业环节，进行了无人化改造。三是钢铁行业基于国内外发展形势和自身转型升级需求，不断推进智能制造建设，据中国钢铁协会统计数据，2021年底我国近80%的钢铁企业开展了智能制造实践。已有唐山钢铁集团有限责任公司等多家钢铁企业入选工信部2022年“智能制造示范工厂”。

虽然，我国钢铁行业正围绕智能制造、智慧运营、智慧服务三大领域探索转型实践，不断推进技术创新和管理创新，但其数字化、智能化發展仍存在诸多阻碍。

第一，钢铁行业生产过程的数智融合多局限于生产环节的智能控制。钢铁企业在优化生产工艺、降低耗能、技术创新等方面不断进行数字化、智能化探索，但仍然存在着原始创新应用比例与核心知识产权数量不足，生产、经营、管理全流程数字化程度偏低等问题。

第二，钢铁工业生产流程复杂，部分机理不清晰，各工序涉及的工艺参数众多，数据来源离散，基础数据的可靠度有待提升［5］，过程变量类型多且存在着多重相关性［6］，因此，数字化模型构建难度较大。

第三，钢铁生产涉及的各环节的内部运行状况无法在线实时监测，全面的数据采集和积累相对困难，数据体系不完善且标准化程度不高。由于缺少数据中台的支持，所采集数据成为孤岛，各数据之间的相互价值关系没有真正得到认识与挖掘［6］。

大多数钢铁企业在数字化、智能化转型的初期，虽取得了一定的成绩，但要全面推广并持续稳定改善，还存在重重阻碍。后续全面铺开、突破瓶颈，是钢铁行业与数字技术、智能技术深入融合的关键之一。

3     数智融合促进钢铁工业绿色低碳发展

“十四五”规划提出，将数字技术作为实现“双碳”目标的关键支柱，深化生产制造过程的数字化应用，赋能绿色制造。因此，深入推进制造业数字技术与低碳技术的融合协调发展是中国制造业转型升级和高质量发展的有力保障［7］。对于在现代产业体系建设中扮演重要角色的钢铁行业而言，数字化、智能化与绿色化协同发展，是其实现绿色低碳发展的重要途径。

3.1   数智融合对提高生产效率有积极意义

钢铁行业的数字化转型，就是要将新技术融入到钢铁的生产过程中，不断改造生产流程，提高生产技术水平，从而实现钢铁产业与数字化、智能化技术融合发展。在生产成本上，数字技术与智能技术的使用、生产技术的革新有利于对钢铁行业价值链实施成本的调控［8］，达到产业内交易成本最低的目的。此外，借助互联网的应用，企业能时刻感知市场变化，创新交易模式。通过网络交易平台，充分获取消费者的动态需求，买卖双方直接进行交易，减少了中间环节，从而降低了交易成本。在产品质量上，可应用数字技术建模对生产状况进行模拟，并建立产品质量控制系统，在提升产品质量的同时，满足顾客的个性化需求。

3.2   数智融合有利于资源的优化配置

生产过程中的原材料、人力资源和资本资源的有效配置，对钢铁工业的发展至关重要。通过数字技术、智能技术与互联网技术的应用，企业能够全面收集原材料的相关信息，根据自身需求制订最佳采购方案。同时，互联网平台还能实现资源在产业间的智能分配，提高资源的物流配送效率。除了对原材料优化配置外，数智融合在人力资源和资本资源的调配方面也发挥着举足轻重的作用，不仅能实现企业内部人力资源的有效整合，激发专业人才的技能，还能帮助企业充分获取市场信息、分析市场形势，科学规划生产方案，合理安排资本投资［8］。

3.3   数智融合助力生产工艺模式创新

我国钢铁工业绿色发展进程中，还存在能源利用率低、节能技术水平低等问题。通过科技创新，提高能源控制系统的智能化水平，从而降低生产过程中的能耗，是节能减排的重要途徑之一。在我国，88%的粗钢是由高炉—转炉法生产制造的，其碳排放量在1.6～2.0 kgCO2/kg的高水平范围内［9］，使钢铁工业成为碳排放大户。如前所述，提前关停一批高碳排放的钢铁厂，重建低碳排放工艺的钢铁厂，不仅会产生高昂的额外成本，还会延迟碳中和的进程。因此，如何在原有工艺上进行降耗减排改进备受关注。将数字技术、智能技术运用到冶炼工艺中，打造的高炉数字系统是炼铁领域智能化的重要推进。以工业传感器、物联网技术为基础，建立“数字化监测—数据分析—炉况诊断—工艺优化”炼铁管控体系［10］，不仅能实时监测重点设备，及时掌握运行状况，实现快速检测、快速诊断、精准维修和远程在线巡检，还能从降低耗材使用、冷却水用量、减少热量散失、提高固废利用率等方面着手，针对监测数据进行统计、分析，用于生产工艺及设备工况的优化。

3.4   数智融合深入推进智慧环保系统研发与应用

智慧环保主要借助环保物联网技术、现代测量技术、自动控制技术、计算机技术、GIS技术等，实现对环境系统数据的统一采集、传输、管理、分析、应用等功能，从而使管理部门及时、准确地感知环境状况及环保设备运行状态。钢铁企业应结合自身需求实现污染物的排放管控一体化以及环保职能管理等功能，同时要充分挖掘数据信息并进行智能化应用，从而充分发挥智慧环保的作用和价值。如首钢迁钢自主研发的炼钢环保管控平台，可以通过高清视频对厂房内、外等核心位点进行全程监控，对在线数据进行实时监测并能自动预警。再如瑞丰钢铁将环保、能源、信息和管理有机结合，建立了全国首个“减污降碳协同创新一体化平台”，智能化的“自动巡查系统”对厂区所有污染排放源进行系统巡查，为科学治污、精准减排提供了数据的智能监控与分析［11］。

3.5   数智融合促进全流程监控系统的深度开发

数字技术、智能技术与钢铁行业的融合不仅能帮助企业建立健全的节能减排体系，还能为企业搭建完善的信息化管控平台，有效打破数据壁垒，充分挖掘数据价值，推动钢铁全产业链的运营协调和整体优化，提高企业效益。如德龙钢铁建设的钢铁工业大数据平台是基于该公司的工业互联网平台架构，应用阿里云数据中台建设的数据分析，横向可联通生产经营管理全过程的业务数据，促进管理优化提升，纵向可连接海量生产装备和制造工艺过程数据，加速智能化设备与智能制造应用场景落地实施。

利用数字化、智能化技术建立钢铁行业能源管控体系，可以全面收集企业产量、产能、产品、质量、工艺设备、环保和安全等方面数据，对行业运行进行监管，进而促进钢铁工业淘汰落后产能，绿色低碳高质量发展。

4     钢铁行业实现数字化智能化发展的新思考

新一代数字技术、智能技术的发展与推广应用，为钢铁企业转型升级、高质量发展提供了有力支持。而传统的钢铁行业与数字技术、智能技术的跨行业深度融合发展是一个长期的过程，不可能一蹴而就。

4.1   加强行业法规标准研究

“智能制造，标准先行”。规范化与标准化工作是实现智能制造的重要基础。钢铁企业应提高标准意识，积极开展标准的研究及标准化的建设工作，以标准化思维推动企业的科技创新与管理创新［4］，推进企业的数字化、智能化转型升级。同时，钢铁行业管理部门与行业组织等，需要在相关法律法规、规范标准制定方面充分发挥好组织、协调、监督等重要作用。

4.2   加强关键技术攻关

钢铁企业应进一步加强与科研院所、高校等开展协同创新，不断提升自主创新能力，在智能制造的关键技术方面取得重大突破，如智能化建模技术与求解方法、智能炼钢全流程数字化技术、全流程管控一体化技术以及复杂环境条件下的信息感知和智能探测技术等，以实现钢铁行业的数智融合发展与创新。

4.3   加强工业互联网建设

制造业数字化、网络化、智能化的重要载体——工业互联网，是钢铁行业实施智能制造纵向集成、横向集成、端到端集成的基础设施［12］。工业互联网平台是发展工业互联网的必要条件。而工业大数据分析、工业机理建模、工业App开发和开源平台建立［12］等均是制约我国工业互联网平台发展的技术阻碍，钢铁行业应在以上几方面加强技术革新。同时，逐步提高工业软件的开发能力，提升工业App开发应用能力，也应成为钢铁行业工业互联网开发的长期性工作。此外，积极推动产业链上下游企业间数据、资源共享，集成互联和生态协同［13］，也是关键之举。

5     结束语

在“双碳”目标约束下，绿色低碳发展成为钢铁行业高质量发展的重要目标，应以此为契机，借助钢铁行业与数字化、智能化技术的深入融合进一步提升我国钢铁行业新竞争力。凭借数智融合发展智能装备，建设数字工厂。利用数智融合实现增效降本、提质减排，助建钢铁发展新生态。将数字技术、智能技术与专业业务有机融合，双向赋能，形成全新的生产、运营模式［14］，已成为钢铁产业重要的发展战略。

主要参考文献

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