大数据技术在工业炉智能炼铁生产中的应用

张莉彬

(西安航空职业技术学院,陕西 西安 710023)

钢铁工业作为我国的基础性产业,对于我国的基础设施建设以及经济发展具有重要作用。工业炉作为钢铁冶炼过程中的重要设备,其运行的稳定性、高效性与钢铁工业的整体效益密切相关。随着大数据技术的快速发展,其应用范围逐渐扩大。将大数据技术应用于工业炉炼铁过程中能够充分发挥大数据技术的优势,解决工业炉操作控制难题,为工业炉的智能化控制以及钢铁工业的节能减排提供新思路。

1 工业大数据应用现状分析

随着互联网、物联网和大数据技术的不断发展和进步,工业炉炼铁生产过程中的数据也日益庞大、复杂、多样化。大数据在工业炉炼铁应用现状分析如下:

(1)数据采集。工业炉炼铁过程中包括温度、压力、流量、氧含量、含碳量、皮屑量、生产能耗等多个指标的采集。随着传感器技术的不断进步,数据采集设备越来越多,采集的数据也越来越丰富[1]。

(2)数据存储管理。工业炉炼铁生产中所产生的数据量非常大,需要建立和维护大规模的数据存储设施,同时需要进行数据管理和维护,以确保数据的安全和可靠性。

(3) 数据分析应用。工业炉炼铁生产过程中,对数据的实时分析和处理,可以帮助企业及时发现生产过程中存在的异常问题,提升生产效率、产品质量和运营水平。应用数据分析技术可以实现过程数据实时监控、预测分析、自动控制等多个功能,提高生产效率和运营水平[2]。

(4)智能化优化。利用大数据技术和人工智能技术可以建立模型,进行数据分析,基于分析结果实现工业炉炼铁生产过程的智能化优化,包括节能降耗,提高熔剂利用率和合金化率,优化冶炼工艺等,实现科学化、智能化、高效化的生产管理。

大数据在工业炉炼铁中得到了迅速发展和应用,但在实践中仍存在一些挑战,如数据采集质量不稳定、数据处理效率低等问题,需要进一步完善技术和工作流程,提高大数据应用效益[3]。

2 大数据技术在工业炉智能炼铁生产中的应用意义

随着工业炉技术的不断发展和普及,炼铁产业也逐渐实现了智能化生产。其中,大数据技术的应用意义尤为重要,主要包括以下几方面:

1)优化生产流程

工业炉智能化生产中,大量的传感器和数据采集装置可以实时监测和记录炉体状态、温度、压力等多种参数。这些数据可以通过大数据技术进行分析和处理,帮助生产企业实现更加精细化的生产调控和管理,从而达到优化生产流程、提高生产效率的目的[4]。

2)提高产品质量

大数据技术可以对炉内各个部位的温度、氧含量等参数进行实时监测和分析,有助于掌握生产过程中的变化趋势和异常情况。结合传统的质量检测手段,可以实现对产品质量的全方位监控和管理,从而提高产品质量和降低次品率。

3)降低能耗成本

工业炉生产过程中,能耗是一个重要的成本因素。大数据技术可以对生产过程中的各个环节进行深入分析,精细化管理能源消耗,优化生产计划,提高生产效益,从而实现节能降耗[5]。

4)提升安全生产水平

大数据技术可以对炉体温度、压力等参数进行实时监测和分析,及时发现风险隐患,并作出相应的预警和控制,提升生产安全水平。

综上所述,大数据技术在工业炉智能炼铁生产中的应用意义十分重要,它可以帮助企业优化生产流程、提高产品质量、降低能耗成本和提升安全生产水平,从而提高整个生产企业的竞争力和市场占有率。

3 大数据技术在工业炉智能炼铁生产应用案例分析

3.1 工业炉炼铁智能平台构建

工业炉炼铁过程中产生大量的数据,包括传感器采集的实时数据、设备运行日志等。利用大数据技术可以对这些数据进行集中管理和分析,帮助决策者快速获取准确的信息,从而支持更好的决策制定[6]。同时大数据技术可以通过对历史数据的分析和建模,大数据技术可以识别出设备故障的早期迹象和模式,从而实现故障预测和预防性维护,有助于避免设备故障导致的停机时间和生产损失,提高生产效率和可靠性。此外利用大数据技术,可以对工业炉炼铁过程中的各个环节进行实时监测和分析,以实现生产过程的优化和控制[7]。通过建立模型和算法,可以优化生产参数的调整、减少能源消耗、提高产品质量和产量,从而提升整体生产效率。如图1所示。

图1 大数据智能炼铁平台构建

工业炉智能炼铁系统构建需要充分考虑到过程监测、故障诊断以及预测维护等方面。借助传感器用于采集炉温、炉压、气体成分、液态金属参数等数据。由于采集到的原始数据可能存在噪声、异常值或缺失值[8]。可以借助数字算法对数据进行处理和清洗,包括数据去噪、异常值检测和处理、缺失值填充,提高后续数据分析的质量和准确性。利用清洗后的数据结合统计分析、机器学习、深度学习等方法进行分析和建模。选择适当的分析方法和算法,构建预测模型、故障诊断模型、优化模型。同时,大数据应用可以帮助监测和管理能源使用情况,实现数据的良好运营[9]。

3.2 工业炉炉温智能预测

工业炉炉温采样控制如图2所示。

图2 工业炉炉温自动采样控制

采用大数据技术进行工业炉炉温度智能预测具有如下优势:

(1) 数据采集能力强,适应不同场景工业炉炉温度检测需求。通过传感器等各种数据采集设备,可以实现对炉温度数据的实时采集和存储,从而形成大规模的数据集,丰富了数据源,保证了预测的准确性和可靠性[10]。

(2)数据处理能力强,智能分析预测结果更加准确。通过大数据技术可以实现大规模的数据分析,采用机器学习、数据挖掘等算法可以更准确地预测炉炉温度的变化趋势,及时调整生产工艺,提升生产效率。

(3)智能化程度高,提升产能和生产效率。通过大数据技术可以实现炉炉温度的远程监控,及时检测和解决问题,避免因温度异常导致生产效率下降,从而提高生产产能和工作效率[11]。

借助大数据技术实现工业炉炉温预测:①需要采集与炉温相关的数据,包括炉温历史数据、环境参数(如气体成分、流量等)、炉炼铁过程参数(如进料速度、加热能量等),去除异常值、填补缺失值等。确保数据的质量和准确性,为后续的分析建模做好准备。②根据实际情况和炉炼铁过程的特点,从采集到的数据中提取有用的特征[12]。这可能包括时间特征、环境特征、过程参数特征等,依据参数数据建立炉温预测模型。常见的模型包括线性回归、支持向量机、随机森林、神经网络等。根据实际情况,可以选择单一模型或者组合多个模型进行预测。使用历史数据进行模型训练,并进行模型优化,包括调整模型参数、特征选择、模型融合等。通过反复训练和验证,提高模型的预测精度和鲁棒性。③将训练好的模型部署到实时预测环境中,根据实时采集到的数据进行炉温预测[13]。可以利用智能平台或实时数据处理系统来实现实时预测,并及时反馈预测结果给相关人员,方便其定期对预测模型进行监测和优化,根据新的数据进行模型更新和改进。

4 工业炉智能冶铁生产中大数据应用建议

4.1 将智能技术与绿色低碳理念相融合,推动冶铁发展

随着全球环保意识的不断增强,绿色、低碳、环保等概念逐渐深入人心。在工业炉冶铁生产过程中,如何将智能技术与绿色低碳技术相融合,已经成为一个重要的问题。智能技术可以帮助企业实现炉冶铁生产的改进,通过增强设备的智能化和联网化,实现高效热力和材料的利用;或者通过在炉冶铁过程中引入新材料或新技术,构建更为绿色可持续的生产环境[14]。通过分析、预测方法减少工业炉运行过程中的能源消耗,提升材料的利用率,从而实现冶铁生产的绿色环保改进。

4.2 构建一体化数据系统,提升数据整合能力

在工业炉智能冶铁生产中,借助大数据技术构建一体化数据系统可以提升数据整合能力,从而实现数据的集中管理、快速获取和准确分析。首先,明确工业炉智能冶铁生产中所涉及的各类数据,并确定其在决策和分析中的重要性。部署合适的传感器和监测设备,实时采集工业炉冶铁过程中的各类数据。采集的数据可以通过物联网技术或其他数据传输方式传输到数据中心或云平台。其次,建立稳定可靠的数据存储和管理系统。使用大数据技术中的数据湖(data lake)或数据仓库(data warehouse)来存储和管理工业炉冶铁过程中的各类数据。数据存储的架构应具备扩展性、灵活性和安全性。将来自不同源头的数据进行整合和集成,构建一体化的数据系统[15]。这包括将工业炉冶铁过程中不同设备和系统产生的数据进行统一处理和管理,以实现数据的交叉分析和综合应用。充分利用大数据分析和挖掘技术,对整合后的数据进行深入分析和挖掘,发现数据背后的潜在关联和规律,为决策提供科学依据。最后,将分析得到的结果通过可视化方式呈现,以便决策者能够直观理解和利用数据。通过仪表盘、报告、图表等形式,将数据分析的结果可视化展示,方便用户进行决策和监控。

4.3 重视人工智能技术应用,实现工业炉冶铁智能化

随着科技的不断发展,人工智能技术在各个领域的应用越来越广泛。工业炉冶铁生产过程复杂,需要大量的人力和物力投入。传统的生产方式存在着工作效率低下、生产成本高昂、人工操作不稳定等问题。通过人工智能技术的运用,可以实现工业炉冶铁生产的智能化,从而提高生产效率、降低生产成本、提高产品质量。在生产过程中引入人机交互技术,可以实现对生产过程的实时监控和管理,大幅提高生产效率和生产质量。此外,还可以通过人机交互技术提高员工的生产技能和工作效率。通过智能控制技术实现对生产过程的自动化控制,可以大幅降低生产成本,提高生产效率和产品质量。同时,还可以实现对生产过程的实时监控和调整,及时处理问题,保证生产的稳定性和连续性。

5 结 语

现如今,随着基础设施建设的蓬勃开展,我国钢铁生产已经向着智能化方向发展。工业炉冶铁生产能力是影响钢铁冶炼生产效率的重要因素。数字化技术的应用能够减少工业炉冶铁过程中的人工操作失误问题,实现产量提升的同时促进成本控制,助推工业炉冶铁的现代化发展。