任 穎 ，趙 騰

(1.二重(鎮(zhèn)江)重型裝備有限責(zé)任公司，江蘇 鎮(zhèn)江 212000;2.中國重型機(jī)械研究院股份公司，陜西 西安 710018)

0 前言

煉鋼廠的工作環(huán)境非常惡劣，高溫、粉塵、噪音、干擾、振動等危及人身安全的工況隨時出現(xiàn)，工人工作強(qiáng)度大，而未來愿意擔(dān)任這些工種的操作人員會越來越少，同時煉鋼的品質(zhì)一直取決于爐前工的經(jīng)驗，而這種主觀的決定也會造成一定的失誤，隨著現(xiàn)代化步伐的進(jìn)程，使在工業(yè)化生產(chǎn)中電腦取代人腦成為現(xiàn)實，智慧煉鋼也終成必然。與此同時，計算機(jī)發(fā)展在近些年取得了突破式的進(jìn)步，不論是體積、性能、穩(wěn)定性都到達(dá)了前所未有的高度。當(dāng)下旗艦手機(jī)的運(yùn)算能力都能輕松超越幾年前的計算機(jī)。存儲介質(zhì)更是由傳統(tǒng)的磁盤逐漸轉(zhuǎn)變?yōu)殚W存顆粒，體積和速度成指數(shù)級上升，越來越多的數(shù)據(jù)可以被記錄和處理，并逐步轉(zhuǎn)化為生產(chǎn)力。由于對穩(wěn)定性和安全性的極致要求，傳統(tǒng)的鋼鐵行業(yè)無論是使用的硬件軟件還是整個數(shù)字化的系統(tǒng)構(gòu)架都停留在早期水平，隨著技術(shù)的突飛猛進(jìn)，運(yùn)用最新的科技手段研發(fā)智慧煉鋼將產(chǎn)生爆炸性的變革。

1 智慧煉鋼的國內(nèi)現(xiàn)狀

隨著煉鋼廠對智能化、信息化的迫切需求，很多鋼廠已經(jīng)開始進(jìn)行了“一鍵煉鋼”、“智能集控”的研發(fā)、探索和工藝模型、大數(shù)據(jù)的應(yīng)用。2007年，經(jīng)過積極探索與現(xiàn)場實踐，寶鋼股份開發(fā)的轉(zhuǎn)爐吹煉模型，成功實現(xiàn)了轉(zhuǎn)爐冶煉的“一鍵煉鋼”。2019年，寶鋼股份通過自主集成轉(zhuǎn)爐出鋼的自動傾動、臺車自動走行等關(guān)鍵工藝技術(shù)，突破了300噸轉(zhuǎn)爐全自動出鋼技術(shù)，實現(xiàn)了真正意義上的“一鍵煉鋼+全自動出鋼”工藝貫通，取得大型轉(zhuǎn)爐“智慧煉鋼”關(guān)鍵瓶頸突破。河鋼唐鋼確立以轉(zhuǎn)爐全流程智能化煉鋼為目標(biāo)的煉鋼工序智能制造專項攻關(guān)，先后建立了自動裝鐵、自動出鋼、自動倒渣等多個自動化控制模塊，初步形成了符合自身產(chǎn)線特點(diǎn)的轉(zhuǎn)爐智能化煉鋼控制系統(tǒng)。沙鋼集團(tuán)有限公司與寶鋼工程集團(tuán)有限公司合作的連鑄無人化澆鋼項目，機(jī)器人將代替人工完成長水口安裝拆卸、清洗、燒氧及中間罐測溫取樣等功能，將大大減輕勞動強(qiáng)度，減少作業(yè)人數(shù)，提升工作效率。該項目是國內(nèi)首套自主研發(fā)且完全商業(yè)化的連鑄無人澆鋼項目，將全面推進(jìn)我國的連鑄無人化進(jìn)程。安鋼“一罐到底”工程全線貫通，首次實現(xiàn)了轉(zhuǎn)爐、電爐兌入鐵水“一罐到底”作業(yè)，也開創(chuàng)了國內(nèi)電爐、轉(zhuǎn)爐同時“一罐到底”煉鋼的先河。韶鋼煉鋼廠4號LF爐機(jī)械手測溫取樣控制系統(tǒng)，實現(xiàn)了遠(yuǎn)程操作和自動測溫取樣。湖北新冶鋼有限公司轉(zhuǎn)爐廠也成功引入全流程智能化機(jī)器人測溫取樣系統(tǒng)，機(jī)器人已經(jīng)取代人工開展測溫取樣工作，大大減輕操作人員的勞動強(qiáng)度和提高安全系數(shù)。山鋼萊蕪公司將5臺測溫取樣機(jī)器人、12套視覺系統(tǒng)引入煉鋼產(chǎn)線，實現(xiàn)了多個煉鋼工序無人化操作和煉鋼生產(chǎn)的穩(wěn)定、高效、低成本控制。開發(fā)的煉鋼數(shù)據(jù)池、煉鋼物流跟蹤、一鍵脫硫、一鍵扒渣、一鍵精煉、煉鋼智能調(diào)度、數(shù)字孿生等13項智能化實現(xiàn)了煉鋼數(shù)據(jù)一站式服務(wù)以及系統(tǒng)全集成煉鋼智能制造模式，有力提升了智能化煉鋼水平。

2 智慧煉鋼實現(xiàn)過程中面臨的問題

在智慧煉鋼系統(tǒng)的開發(fā)過程中，由于機(jī)組設(shè)備繁多、煉鋼工藝流程復(fù)雜、隨機(jī)干擾狀態(tài)多，生產(chǎn)過程的經(jīng)驗和數(shù)據(jù)信息量大，而且生產(chǎn)流程根據(jù)訂單的需要調(diào)整量大，這就需要投入很多的人力和時間，進(jìn)行煉鋼生產(chǎn)過程數(shù)據(jù)的采集、處理和維護(hù)，以及工藝過程、質(zhì)量、調(diào)度等管控模型的建立、優(yōu)化和學(xué)習(xí)。前些年由于數(shù)據(jù)領(lǐng)域技術(shù)的缺陷，數(shù)據(jù)采集量不足以強(qiáng)有力的支撐模型來保持其穩(wěn)定性，智能化轉(zhuǎn)型受到了非常大的阻力。同時各工序間基礎(chǔ)智能水平參差不齊，數(shù)據(jù)信息可靠度低，信息孤島現(xiàn)象嚴(yán)重，未形成全鏈條一體化管控；受煉鋼工序工藝流程復(fù)雜、工序間參數(shù)變化大以及數(shù)據(jù)信息多源異構(gòu)等因素影響，貫穿于全流程的智能制造實施難度大；“平臺化、生態(tài)化”能力建設(shè)不足，大數(shù)據(jù)分析、智能決策等與智能制造差距較大。近幾年隨著數(shù)據(jù)樣本量和數(shù)據(jù)相關(guān)算法的井噴式發(fā)展，智能化程度不斷升級，目前全過程智能煉鋼在冶煉過程、設(shè)備運(yùn)行等方面仍存在可視化欠缺，造成二級控制平臺應(yīng)用展示效果差、人機(jī)互動關(guān)鍵數(shù)據(jù)不能便捷共享等難題。

3 遠(yuǎn)程監(jiān)控及故障診斷

3.1 智慧煉鋼對遠(yuǎn)程監(jiān)控及故障診斷的需求

質(zhì)量信息和大數(shù)據(jù)跟蹤與共享、生產(chǎn)設(shè)備運(yùn)行狀態(tài)的監(jiān)控是實現(xiàn)智慧煉鋼的關(guān)鍵。通過遠(yuǎn)程監(jiān)控及故障診斷實現(xiàn)更優(yōu)化、更簡化、更智能化的設(shè)備狀態(tài)監(jiān)測和預(yù)測性維護(hù)，保障生產(chǎn)的長時間穩(wěn)定運(yùn)行，提升煉鋼生產(chǎn)技術(shù)和效率。

傳統(tǒng)的故障診斷、運(yùn)維保障主要依靠人工分析實現(xiàn)。故障發(fā)生后，現(xiàn)場人員通知專家和技術(shù)人員到現(xiàn)場，診斷分析人員根據(jù)實際情況研判故障，耗時耗力，甚至停產(chǎn)等待，影響生產(chǎn)效率。遠(yuǎn)程監(jiān)控及故障診斷系統(tǒng)的開發(fā)，可方便地實現(xiàn)各生產(chǎn)設(shè)備、車間的異地監(jiān)控和維護(hù)，并通過趨勢、波形、頻譜等專業(yè)分析工具，結(jié)合傳動結(jié)構(gòu)、機(jī)械部件參數(shù)等信息進(jìn)行實時分析診斷與排查，實現(xiàn)設(shè)備故障的精準(zhǔn)定位，成功捕獲故障隱患，并迅速響應(yīng)維護(hù)，保障生產(chǎn)線整體運(yùn)轉(zhuǎn)狀況。遠(yuǎn)程監(jiān)控及故障診斷運(yùn)維也是智慧煉鋼的大勢所趨。圖1為設(shè)備故障診斷流程圖。

圖1 設(shè)備故障診斷流程圖

3.2 遠(yuǎn)程監(jiān)控及故障診斷運(yùn)維的實現(xiàn)

智能遠(yuǎn)程運(yùn)維系統(tǒng)實現(xiàn)對關(guān)鍵設(shè)備的遠(yuǎn)程維修服務(wù)，并通過專家在線“會診”，利用程序和畫面查看問題、分析問題、解決問題，做到實時監(jiān)控和智能維護(hù)，有效降低設(shè)備故障率、提升設(shè)備使用率，實現(xiàn)設(shè)備全生命周期管理。

實現(xiàn)遠(yuǎn)程監(jiān)控及故障診斷運(yùn)維多采用基于BS(Browser/Server)和基于CS(Client/Server)的客戶端/服務(wù)器兩種結(jié)構(gòu)。系統(tǒng)通過瀏覽器進(jìn)入工作界面，主要算法任務(wù)都在冗余服務(wù)器端(Server)實現(xiàn)，客戶端電腦無需維護(hù)，只承擔(dān)人機(jī)交互功能，并實現(xiàn)所有用戶的同步實時更新。

系統(tǒng)配置如2圖所示，根據(jù)煉鋼廠布局復(fù)雜、設(shè)備分散、環(huán)境惡劣的特點(diǎn)，采用無線智能傳感器，實時檢測各設(shè)備運(yùn)行狀態(tài)；再由分布式路由器作為通訊媒介，將分散傳感器的數(shù)據(jù)集中通訊給服務(wù)器；根據(jù)煉鋼工序不宜停機(jī)的特點(diǎn)，服務(wù)器做冗余配置，實時采集現(xiàn)場數(shù)據(jù)，并建立初步數(shù)據(jù)庫模型和數(shù)學(xué)分析模型，當(dāng)數(shù)據(jù)采集到一定程度，將大數(shù)據(jù)進(jìn)行自學(xué)習(xí)算法，進(jìn)一步優(yōu)化異常情況分析判斷；客戶機(jī)根據(jù)服務(wù)器運(yùn)算結(jié)果，發(fā)現(xiàn)異常時報警并給出異常情況的處理建議，服務(wù)器的模型可以根據(jù)異常數(shù)據(jù)提前預(yù)測出故障發(fā)生時間，再將故障劃分等級，緊急故障需馬上停機(jī)，重故障需本次生產(chǎn)結(jié)束后處理，輕故障可以等煉鋼廠的計劃檢修時間再去處理?？蛻舳巳藱C(jī)界面的設(shè)備狀態(tài)如圖3所示。

圖2 系統(tǒng)配置圖

圖3 客戶端人機(jī)界面的設(shè)備狀態(tài)圖

4 實現(xiàn)遠(yuǎn)程監(jiān)控及故障診斷的技術(shù)支撐

4.1 工業(yè)大數(shù)據(jù)

工業(yè)大數(shù)據(jù)越來越多的參與到工業(yè)運(yùn)營與決策。通過建立遠(yuǎn)程故障診斷平臺，建立流程數(shù)據(jù)采集分析系統(tǒng)和運(yùn)行保障專家系統(tǒng)，能夠?qū)崿F(xiàn)煉鋼設(shè)備的遠(yuǎn)程監(jiān)控運(yùn)維以及故障分析。

首先由現(xiàn)場設(shè)備采集有限的物理傳感器指標(biāo)獲得直接數(shù)據(jù)，再借助大樣本庫，運(yùn)行于大數(shù)據(jù)技術(shù)，讓原始數(shù)據(jù)提供出工藝模型的訓(xùn)練基礎(chǔ)，對數(shù)據(jù)進(jìn)行清洗、篩選、歸納，實現(xiàn)工業(yè)建模、流程控制，達(dá)到對過去發(fā)生問題的狀態(tài)進(jìn)行分析并存儲。

其次海量的數(shù)據(jù)是提供一切方法的最小元素與依據(jù)，通過機(jī)器學(xué)習(xí)海量數(shù)據(jù)推測出一些原本無法直接測量的指標(biāo)，將原先無法保存的專家經(jīng)驗進(jìn)行數(shù)字化，運(yùn)用大數(shù)據(jù)技術(shù)進(jìn)行模型訓(xùn)練、模擬各種可能性并預(yù)測結(jié)果，對當(dāng)前設(shè)備狀態(tài)的進(jìn)行評估和診斷及預(yù)判。

由于遠(yuǎn)程監(jiān)控運(yùn)維系統(tǒng)通過大數(shù)據(jù)同時分析設(shè)備全生命周期的運(yùn)行狀態(tài)，提供基礎(chǔ)數(shù)據(jù)，實現(xiàn)數(shù)據(jù)可視化功能。不同設(shè)備歷史數(shù)據(jù)及設(shè)備信息以多樣化形式被展示出，用戶和維保人員可根據(jù)需要隨時查看相應(yīng)的設(shè)備歷史信息和設(shè)備狀態(tài)。目前工業(yè)大數(shù)據(jù)已經(jīng)涵蓋了煉鋼的整個過程，如煉鋼、精煉、連鑄、軋制工藝數(shù)據(jù)等信息的實時共享；在線鑄坯外觀監(jiān)管和下線鑄坯質(zhì)量監(jiān)控;鑄坯垛位的自動進(jìn)、出和垛位實時管理;鑄坯過程溫度的跟蹤及鑄坯直裝軋制后的質(zhì)量控制;質(zhì)量判定、低倍檢驗等信息，軋材質(zhì)量信息的APP化等。工業(yè)大數(shù)據(jù)為智慧煉鋼的質(zhì)量信息和生產(chǎn)跟蹤提供了生產(chǎn)保障和指導(dǎo)決策。

4.2 云服務(wù)

云服務(wù)對于遠(yuǎn)程監(jiān)控的意義其實已經(jīng)在我們?nèi)粘Ｉ钪芯湍苷业健o論是國內(nèi)的阿里云、騰訊云還是國際的亞馬遜AWS平臺、微軟AZURE平臺，都有非常龐大的觀眾數(shù)量，通過視頻推流服務(wù)器提供平臺的穩(wěn)定性遠(yuǎn)強(qiáng)于傳統(tǒng)的本地服務(wù)器。阿里云、騰訊云平臺向用戶提供的專用視頻推流服務(wù)器，其穩(wěn)定性和易用性對于傳統(tǒng)工業(yè)設(shè)備的監(jiān)控完全滿足生產(chǎn)需求。云平臺還可以提供云端算力對視頻進(jìn)行分析處理，根據(jù)數(shù)據(jù)完成自動故障診斷，實現(xiàn)整個監(jiān)控、診斷流程的半自動、全自動化。同時云服務(wù)的彈性擴(kuò)容也可以為客戶節(jié)約不必要的成本，為未來的系統(tǒng)升級留足了空間。由于鋼鐵行業(yè)現(xiàn)場條件較為惡劣，服務(wù)器維護(hù)成本和穩(wěn)定性都是必須考慮的問題，云服務(wù)是一個很好的解決方法。

圖4 鋼廠運(yùn)維的云應(yīng)用

4.3 數(shù)字孿生

數(shù)字孿生技術(shù)將物理設(shè)備的各種屬性映射到虛擬空間中，形成可重復(fù)操作的數(shù)字鏡像，建立現(xiàn)實世界和虛擬世界的溝通橋梁。煉鋼廠由于現(xiàn)場環(huán)境惡劣復(fù)雜，而且由于經(jīng)濟(jì)、污染、安全、城市規(guī)劃等因素生產(chǎn)地遠(yuǎn)離市區(qū)，作業(yè)技術(shù)人員不易進(jìn)行現(xiàn)場運(yùn)維，將煉鋼溫度、壓力、流量等數(shù)據(jù)收集、匯合，進(jìn)行二三維的數(shù)字空間疊加，通過數(shù)字技術(shù)把工藝過程拷貝成影像，形成冶煉過程的虛擬現(xiàn)實，通過影像進(jìn)行實時反饋，使工藝過程透明化，方便進(jìn)行過程追溯。專家異地對現(xiàn)場情況進(jìn)行感知，進(jìn)而實現(xiàn)可視化、精準(zhǔn)化的遠(yuǎn)程操作。

萊鋼煉鋼廠聯(lián)合山鋼研究院、山信軟件共同研發(fā)的“轉(zhuǎn)爐三維數(shù)字孿生可視化系統(tǒng)”，將三維可視化和數(shù)字孿生技術(shù)進(jìn)行融合應(yīng)用，以智能控制模型為核心，依托可靠的副槍、機(jī)器視覺、紅外測量、聲吶信號等監(jiān)測系統(tǒng)完成數(shù)據(jù)采集，并利用新一代信息技術(shù)，在虛擬空間中生成集對象、模型及數(shù)據(jù)于一體的轉(zhuǎn)爐仿真模型，與真實空間中的轉(zhuǎn)爐實體(高清攝像)完全對應(yīng)一致。通過多維動態(tài)數(shù)字映射、信息輸出、模擬數(shù)據(jù)等，轉(zhuǎn)爐三維數(shù)字孿生可視化系統(tǒng)該系統(tǒng)能洞察和呈現(xiàn)轉(zhuǎn)爐實體的實時狀態(tài)，為現(xiàn)場人員提供實時、直觀、可量化作業(yè)環(huán)境。

數(shù)字孿生技術(shù)可以增強(qiáng)加快信息的傳遞，改善交互方式，提供友好的人機(jī)界面，因此結(jié)合虛擬現(xiàn)實技術(shù)發(fā)展對智慧煉鋼遠(yuǎn)程故障診斷具有重要的意義。三維數(shù)字孿生可視化平臺是基于物理實體和實際數(shù)據(jù)構(gòu)建，系統(tǒng)搭建的煉鋼過程控制可視化平臺，通過冶煉過程和設(shè)備運(yùn)行狀態(tài)的在線、實時、動態(tài)展示，可以實現(xiàn)各級工藝和設(shè)備數(shù)據(jù)共享，既而達(dá)到資源協(xié)同、生產(chǎn)效率提升的目標(biāo)。

4.4 5G現(xiàn)場場景的作用

5G使人機(jī)協(xié)同的智能運(yùn)維應(yīng)用更加廣泛，遠(yuǎn)程故障診斷及運(yùn)維需要采集現(xiàn)場設(shè)備的溫度、流量、壓力、油液、能耗、電壓、電流等數(shù)據(jù)，并實時連續(xù)傳輸視頻、音頻信息，之前由于通訊數(shù)據(jù)量非常大，實時響應(yīng)受到了很大的限制；隨著5G技術(shù)的不斷成熟,以及向工業(yè)化方向轉(zhuǎn)型,5G為煉鋼領(lǐng)域的遠(yuǎn)程及實時性將提供強(qiáng)力支撐。

利用5G大帶寬、低時延、廣連接的特性，通過通信模組的工業(yè)網(wǎng)關(guān)與煉鋼廠現(xiàn)場設(shè)備建立穩(wěn)定、可靠的無線聯(lián)網(wǎng)，完成遠(yuǎn)程數(shù)據(jù)監(jiān)測與分析。使遠(yuǎn)程維護(hù)人員能夠?qū)崟r獲取監(jiān)控信息、制定解決方案，甚至實時指導(dǎo)現(xiàn)場維護(hù)人員工作。5G還支持多地點(diǎn)同時連接，可同時將數(shù)據(jù)發(fā)送至遠(yuǎn)程監(jiān)測終端，實現(xiàn)異地同步監(jiān)測，提高管理效率。由于采用了無線模式，不需要布線，數(shù)據(jù)傳輸?shù)陌踩缘玫搅撕艽蟮奶岣?，易于維護(hù)和推廣，有利于在云端對設(shè)備運(yùn)行與環(huán)境數(shù)據(jù)進(jìn)行大數(shù)據(jù)分析，開展預(yù)測性維護(hù)，減少設(shè)備停機(jī)維護(hù)帶來的損失，提高運(yùn)維數(shù)字化、智能化水平。5G對更高效穩(wěn)定的遠(yuǎn)程故障診斷及運(yùn)維速度有大幅度提升。

同時，采用5G技術(shù)及云服務(wù)，將智能傳感器數(shù)據(jù)實時上傳手機(jī)APP系統(tǒng)，可以實時監(jiān)控設(shè)備運(yùn)行情況，并將異常事件及判斷結(jié)果及時推送至手機(jī)端，處理起來更加方便、快捷。手機(jī)端界面如圖6所示。

圖5 某鋼廠正在使用和智能運(yùn)維人機(jī)界面

圖6 APP系統(tǒng)手機(jī)端界面

5 結(jié)束語

大力發(fā)展智能制造，建設(shè)智能工廠已經(jīng)是大勢所趨。智慧煉鋼的未來是煉鋼過程控制智能化和管理協(xié)同智慧化。推進(jìn)信息化、人工智能、大數(shù)據(jù)、物聯(lián)網(wǎng)等先進(jìn)技術(shù)在鋼鐵制造現(xiàn)場的融合落地，形成“智能+協(xié)同”生產(chǎn)制造模式，切實將“人、機(jī)、料、法、環(huán)”多維度連接起來，使上下道工序生產(chǎn)均衡高效、外部訂單與內(nèi)部生產(chǎn)無縫銜接。遠(yuǎn)程故障診斷及預(yù)警運(yùn)維系統(tǒng)更是在在模擬工人煉鋼的基礎(chǔ)上，利用先進(jìn)的基于視覺的圖像識別與分析系統(tǒng)，實時預(yù)報生產(chǎn)異常情況，并與相關(guān)設(shè)備聯(lián)鎖，自動進(jìn)行相關(guān)異常處理，為設(shè)備的狀態(tài)預(yù)測及維修決策提供指導(dǎo)意見。實現(xiàn)了設(shè)備維護(hù)由事故維修、定期維修向預(yù)知維護(hù)的轉(zhuǎn)變，提高故障反應(yīng)速度和超前處理能力，降低設(shè)備故障率，確保設(shè)備的長期穩(wěn)定運(yùn)行。

智慧煉鋼雖然取得了可喜的成果，但是其發(fā)展過程仍然任重道遠(yuǎn)，隨著工業(yè)大數(shù)據(jù)、云服務(wù)、數(shù)字孿生、5G等技術(shù)的發(fā)展，需要解決好各工序間基礎(chǔ)智能水平參差不齊，數(shù)據(jù)信息可靠度低，信息孤島現(xiàn)象嚴(yán)重，未形成全鏈條一體化管控的問題，克服受煉鋼工序工藝流程復(fù)雜、工序間參數(shù)變化大以及數(shù)據(jù)信息多源異構(gòu)等因素影響，全流程的智能制造實施的困難，提高“平臺化、生態(tài)化”能力建設(shè)。