何天慶 ，寧武 ，王曉雪 ，葛小亮 ，仝占國 ，趙宏博 ,3

（1.鞍鋼集團朝陽鋼鐵有限公司，遼寧 朝陽 122000；2.北京智冶互聯(lián)科技有限公司，北京 100144；3.北京北科億力科技有限公司，北京 100041）

隨著物聯(lián)網(wǎng)、大數(shù)據(jù)、機器學習、人工智能等新一代信息技術(shù)的快速發(fā)展，數(shù)字化轉(zhuǎn)型已成為企業(yè)重塑競爭優(yōu)勢的關(guān)鍵舉措。 鞍鋼集團朝陽鋼鐵有限公司（以下簡稱“朝陽鋼鐵”）以數(shù)字鞍鋼建設(shè)為指導思想，落實智能制造領(lǐng)先戰(zhàn)略目標，在煉鐵工序進行了物聯(lián)網(wǎng)、數(shù)字化信息系統(tǒng)的建設(shè)，實現(xiàn)了高爐運行狀態(tài)的數(shù)字化監(jiān)測與預警，為高爐的安全順行提供數(shù)據(jù)支撐與保障，取得了初步效果，但仍存在以下問題有待解決：高爐各類數(shù)據(jù)信息孤島特征明顯［1］，缺乏有效的存儲與管理；數(shù)字化、標準化的高爐操作管控體系缺失，爐況延續(xù)性較差［2］，燃料消耗高；未能對高爐異常工況提前預判預防，需優(yōu)化高爐爐況診斷工藝。數(shù)字孿生系統(tǒng)作為新型的制造業(yè)數(shù)字化、模型化、可視化信息技術(shù)，得到越來越廣泛的應(yīng)用，例如河鋼集團唐鋼新區(qū)的三維數(shù)字化工廠、陜鋼集團龍鋼的數(shù)字孿生料場、寶山基地煉鋼工序的數(shù)字孿生工廠等。目前，大部分鋼企數(shù)字孿生系統(tǒng)集中應(yīng)用于數(shù)據(jù)采集、三維可視化監(jiān)測、集成展示等層面，未能通過工藝仿真與機理建模建立高爐數(shù)字虛體與生產(chǎn)實體的動態(tài)映射和優(yōu)化決策。朝陽鋼鐵充分吸收國內(nèi)外高爐數(shù)字孿生系統(tǒng)成果經(jīng)驗［3-5］，深度融合大數(shù)據(jù)、機理模型、人工智能、數(shù)字孿生等新一代先進信息技術(shù)，搭建高爐數(shù)字孿生系統(tǒng)，提高了高爐煉鐵生產(chǎn)工藝難題解析及工況診斷水平，實現(xiàn)了高爐冶煉的數(shù)字化與智能化。

1 高爐數(shù)字孿生系統(tǒng)技術(shù)路線

1.1 高爐概況

朝陽鋼鐵高爐 （2 600 m3）于2012年11月投產(chǎn)，共設(shè)30個風口，3個鐵口，配備4座內(nèi)燃式熱風爐，上料系統(tǒng)采用皮帶上料+串罐+旋轉(zhuǎn)溜槽的方式，高爐本體冷卻系統(tǒng)采用軟水密閉循環(huán)系統(tǒng)，水渣處理采用改進型嘉恒法，東、西出鐵場各設(shè)一套，噴吹系統(tǒng)采用中速磨+一次布袋收粉工藝。配置爐缸爐底熱電偶、壁體測溫、冷卻壁水溫差、爐身靜壓、風口成像等智能監(jiān)測傳感器，基礎(chǔ)信息系統(tǒng)包括L1控制系統(tǒng)、報表系統(tǒng)、高爐L2系統(tǒng)、MES系統(tǒng)。

1.2 整體架構(gòu)

結(jié)合朝陽鋼鐵現(xiàn)有裝備水平及信息系統(tǒng)條件，按照基礎(chǔ)數(shù)據(jù)采集存儲、工業(yè)建模、數(shù)據(jù)綁定的技術(shù)路線進行分步實施。數(shù)據(jù)采集存儲實現(xiàn)高爐生產(chǎn)過程數(shù)據(jù)的統(tǒng)一采集、存儲和管理，為高爐數(shù)字孿生系統(tǒng)提供基礎(chǔ)數(shù)據(jù)服務(wù)；基于采集的數(shù)據(jù)進行分析總結(jié)，運用幾何建模、冶金機理、機器學習、專家經(jīng)驗等技術(shù)進行工業(yè)建模，采用不同技術(shù)將多種類型數(shù)據(jù)與高爐三維場景融合綁定，實現(xiàn)對整個高爐生產(chǎn)過程、狀態(tài)、活動的仿真模擬。高爐數(shù)字孿生系統(tǒng)構(gòu)建技術(shù)路線如圖1所示。

圖1 高爐數(shù)字孿生系統(tǒng)構(gòu)建技術(shù)路線Fig.1 Technical Route for Construction of Digital Twin System for Blast Furnace

1.3 數(shù)據(jù)采集存儲

基于新型工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺底層架構(gòu)搭建高性能數(shù)據(jù)采集、高速率數(shù)據(jù)傳輸、高效率數(shù)據(jù)管理的孿生數(shù)據(jù)平臺，根據(jù)工藝采集頻率要求，通過數(shù)據(jù)接口實時采集PLC、DCS等點位的實時數(shù)據(jù)，同時利用DbLink通信技術(shù)實現(xiàn)L2、MES、ERP等信息系統(tǒng)的數(shù)據(jù)采集。

數(shù)據(jù)采集范圍主要包括高爐運行的傳感器數(shù)據(jù)、閥體信號、設(shè)備活動過程控制數(shù)據(jù)，高爐生產(chǎn)所需業(yè)務(wù)過程中產(chǎn)生的數(shù)據(jù)（例如燒結(jié)礦、焦炭等原燃料質(zhì)量數(shù)據(jù)、渣鐵成分數(shù)據(jù)、鐵水稱重數(shù)據(jù)），高爐生產(chǎn)相關(guān)的各類視頻、音頻、設(shè)計圖紙等非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)。為了提高數(shù)據(jù)建模效率與有效性，需進行數(shù)據(jù)標簽、清洗、轉(zhuǎn)換等數(shù)據(jù)處理過程。

數(shù)據(jù)存儲指根據(jù)不同類型數(shù)據(jù)采用不同的存儲方式，對于格式相對固定的業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)采用關(guān)系型數(shù)據(jù)庫；對于實時性要求較高的實時數(shù)據(jù)采用時序數(shù)據(jù)庫；對于強交互性的實時數(shù)據(jù)采用內(nèi)存數(shù)據(jù)庫；對于非結(jié)構(gòu)化文本、視頻數(shù)據(jù)采用文檔式存儲工具。

1.4 工業(yè)建模

工業(yè)建模是對高爐生產(chǎn)過程、內(nèi)部狀態(tài)、現(xiàn)場生產(chǎn)業(yè)務(wù)活動過程的模擬，是數(shù)字孿生系統(tǒng)的主要內(nèi)容。工業(yè)建模的精細度、時間跨度、空間范圍決定了數(shù)字孿生系統(tǒng)對高爐實際狀態(tài)模擬的準確度。系統(tǒng)工業(yè)建模主要分為幾何建模、仿真建模、業(yè)務(wù)建模、數(shù)據(jù)科學建模。高爐車間數(shù)字孿生系統(tǒng)涉及模塊及功能如表1所示。

1.4.1 幾何建模

幾何建模過程是利用3D Studio Max專業(yè)建模軟件工具，結(jié)合高爐生產(chǎn)區(qū)域內(nèi)的生產(chǎn)設(shè)備、生產(chǎn)物料、建筑、道路、綠化設(shè)施等地理位置信息、設(shè)計尺寸及物理空間關(guān)系進行1:1建模。朝陽鋼鐵高爐數(shù)字孿生系統(tǒng)共建立包括礦槽上料系統(tǒng)、爐頂系統(tǒng)、本體系統(tǒng)、渣鐵處理系統(tǒng)、噴吹系統(tǒng)、送風系統(tǒng)、循環(huán)水系統(tǒng)在內(nèi)的超過1 036個單體設(shè)備。其中高爐溜槽和料罐單體設(shè)備建模見圖2。

圖2 高爐溜槽和料罐單體設(shè)備建模Fig.2 Modeling of Single Equipment of Blast Furnace Chute and Hopper

1.4.2 仿真建模

仿真建模是從傳熱學、煉鐵學、冶金物理化學等機理建模層面實現(xiàn)對高爐內(nèi)部各類物理場的模擬。朝陽鋼鐵高爐數(shù)字孿生系統(tǒng)構(gòu)建了包含高爐在線布料、動態(tài)鏡像、操作爐型及掛渣厚度、死焦堆沉浮狀態(tài)、爐缸渣鐵滯留量、風口回旋區(qū)形態(tài)等共14個仿真模型，實現(xiàn)了對上部爐頂布料過程、中部塊狀帶及操作爐型、下部死焦堆及爐缸爐底炭磚形貌等整個高爐內(nèi)部真實狀態(tài)的仿真模擬，建立了高爐從上至下內(nèi)部 “黑箱”的數(shù)字動態(tài)鏡像。爐頂布料仿真模擬如圖3（a）所示。

1.4.3 業(yè)務(wù)建模

業(yè)務(wù)建模是基于高爐煉鐵學、物料平衡、熱量平衡等機理，對生產(chǎn)現(xiàn)場技術(shù)人員的配料、堿度調(diào)整、噴煤控制等實際業(yè)務(wù)活動進行的模擬。朝陽鋼鐵高爐數(shù)字孿生系統(tǒng)建立了涵蓋配料控制、堿度調(diào)整、噴煤控制、物料平衡、熱平衡、順行體檢、有害元素平衡等共8個業(yè)務(wù)模型，完成對高爐生產(chǎn)現(xiàn)場實際業(yè)務(wù)過程的模擬與優(yōu)化。配料仿真模擬見圖 3（b）所示。

圖3 爐頂布料和配料仿真模擬Fig.3 Analogue Simulation of BF Burden Distribution on Top and BF Burden Batching

1.4.4 數(shù)據(jù)科學建模

數(shù)據(jù)科學建模利用現(xiàn)代機器學習算法、大數(shù)據(jù)分析算法，通過數(shù)理統(tǒng)計類的方法對高爐運行數(shù)據(jù)分析總結(jié)，進行知識沉淀，實現(xiàn)對高爐狀態(tài)的預測和診斷功能。系統(tǒng)建立了涵蓋專家知識推理機、基于凸包與SPE控制的異常工況預警、基于小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預測的高爐鐵水溫度預測等5個數(shù)據(jù)科學模型，完成了對朝陽鋼鐵高爐歷史數(shù)據(jù)的深度挖掘與知識提取，實現(xiàn)對高爐工況的實時診斷與預測。鐵水溫度預測模擬如圖4所示。

圖4 鐵水溫度預測模擬Fig.4 Predictive Simulation of Hot Metal Temperature

1.5 數(shù)據(jù)驅(qū)動

將實時生產(chǎn)數(shù)據(jù)，工業(yè)視頻與三維場景中對應(yīng)設(shè)備、位置綁定，數(shù)據(jù)點按照標準緩存鍵進行點位綁定，工業(yè)視頻類通過封裝好的UMP接入現(xiàn)場RTMP視頻流地址綁定，完成與高爐生產(chǎn)現(xiàn)場動態(tài)同步，實現(xiàn)產(chǎn)線設(shè)備、物料狀態(tài)、高爐內(nèi)部過程實時映射。融合煉鐵集控中心及生產(chǎn)、質(zhì)量、設(shè)備、能源、工業(yè)視頻等信息化系統(tǒng)信息，以“監(jiān)測數(shù)據(jù)+模型數(shù)據(jù)+業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)”動態(tài)驅(qū)動物理模型，實現(xiàn)廠區(qū)物質(zhì)流、能量流、信息流可視化自動流轉(zhuǎn)，建立高爐“數(shù)字工廠”，對高爐生產(chǎn)過程進行多視角、多場景、全方位實時、透明、智能監(jiān)控，實時、高效掌握高爐生產(chǎn)運行狀態(tài)。

2 系統(tǒng)功能與應(yīng)用

2.1 設(shè)備在線巡檢

基于高爐數(shù)字孿生系統(tǒng)可實現(xiàn)設(shè)備 “生產(chǎn)實體”與系統(tǒng)“數(shù)字虛體”的精準映射，可在數(shù)字虛體中針對不同用戶制定具體設(shè)備巡檢的關(guān)鍵設(shè)備點位與路徑，在系統(tǒng)中實現(xiàn)高爐設(shè)備的“可視化”在線巡檢。基于被巡檢設(shè)備的運行歷史數(shù)據(jù)、異常診斷知識庫對當前狀態(tài)進行在線數(shù)據(jù)分析，對設(shè)備運行情況及缺陷進行自動統(tǒng)計、評估，并生成各類統(tǒng)計分析報表供查看，大大提高了設(shè)備安全管控的效率與智能化水平。風口平臺巡檢模擬見圖5。

圖5 風口平臺巡檢模擬Fig.5 Patrol Inspection Simulation of Tuyere Platform

2.2 全方位智能預警

基于數(shù)字孿生系統(tǒng)進行歷史數(shù)據(jù)總結(jié)分析，可針對不同設(shè)備、異常工況等建立科學合理的數(shù)字化預警機制，對高爐安全狀態(tài)、順行狀態(tài)、異常爐況、現(xiàn)場人員安全行為、煤氣泄漏、空氣及污染物超標等進行全方位智能預警，并以聲光報警等形式進行提示，同時結(jié)合掌上智慧工廠，將不同類型預警消息推送至手機APP，提高預警響應(yīng)效率與處理速度。全方位智能預警模擬如圖6所示。

圖6 全方位智能預警模擬Fig.6 Omnibearing Intelligent Early Warning Simulation

2.3 工藝制度優(yōu)化

基于高爐數(shù)字孿生系統(tǒng)可以在高爐數(shù)字虛體中模擬不同操作輸入下對應(yīng)的高爐生產(chǎn)效率、指標情況。在高爐上部利用“離線+在線”布料模型實時模擬料面形狀及礦焦比分布，提煉無量綱布料指標，優(yōu)化料制調(diào)整；在中部對變料狀態(tài)、下料狀態(tài)、冶煉進程進行整體把控，同時在線分析氣流分布數(shù)據(jù)，實時診斷氣流變化；在下部通過試算、對比等功能，優(yōu)化風口調(diào)整，保證送風合理性、均勻性、穩(wěn)定性，實時預測爐渣粘度并診斷爐缸活躍狀態(tài)，完成高爐冶煉過程的數(shù)字化與模型化，為高爐操作制度的優(yōu)化提供參考，降低高爐工藝優(yōu)化過程中的試錯成本。高爐氣流分布及爐型優(yōu)化模擬見圖7。

圖7 高爐氣流分布及爐型優(yōu)化模擬Fig.7 Simulation of Blast Furnace Gas Flow Distribution and Optimization of Furnace Shape

2.4 數(shù)字孿生模擬培訓

基于高爐數(shù)字孿生系統(tǒng)建立高爐數(shù)字3D虛體并實現(xiàn)各類設(shè)備動作、物理場的數(shù)據(jù)驅(qū)動，結(jié)合歷史樣本庫、案例庫，應(yīng)用基礎(chǔ)煉鐵計算、工藝原理、操作規(guī)程、煉鐵機理模型建立變料、參數(shù)調(diào)整等操作輸入與工況變化、鐵水質(zhì)量等輸出之間的量化關(guān)系，為現(xiàn)場提供高爐真實的模擬操作環(huán)境。系統(tǒng)中可以模擬變料操作、爐溫判斷及操作、氣流判斷及布料制度操作、異常工況應(yīng)急處理不同場景、工況下的操作調(diào)整，并自動得到對應(yīng)的工況反映及產(chǎn)品質(zhì)量，對比自身與標準操作的效果差異，從而快速提升工藝操作水平。

3 取得的效益

朝陽鋼鐵高爐數(shù)字孿生系統(tǒng)融合專家系統(tǒng)投入運行后，實現(xiàn)了安全、穩(wěn)定、高效、低耗的高爐生產(chǎn)，日產(chǎn)生鐵由6 107 t提高到6 333 t以上，最高達到 6 564 t以上，利用系數(shù)達到 2.52 t/m3·d，燃料比由536 kg/tFe降低至530 kg/tFe，高爐綜合焦比降低4 kg/tFe，年創(chuàng)效2 970萬元。

可以將鐵前的數(shù)字孿生系統(tǒng)應(yīng)用成果向鋼后工序擴展，進一步提升鋼鐵行業(yè)智能化水平。

4 結(jié)語與展望

鞍鋼集團朝陽鋼鐵有限公司針對高爐各類數(shù)據(jù)信息缺乏有效存儲與管理，數(shù)字化、標準化高爐操作管控體系缺失等問題，研發(fā)構(gòu)建了高爐數(shù)字孿生系統(tǒng)，建立了煉鐵技術(shù)數(shù)字化、模型化、標準化、智能化管控體系，實現(xiàn)了高爐安全、穩(wěn)定、高效、低耗運行，日產(chǎn)生鐵由6 107 t提高到6 333 t以上，利用系數(shù)達到2.52 t/m3·d，燃料比由536 kg/tFe降至530 kg/tFe，高爐綜合焦比降低4 kg/tFe，年創(chuàng)效2 970萬元。可以將鐵前的數(shù)字孿生系統(tǒng)應(yīng)用成果向鋼后工序擴展，進一步提升鋼鐵行業(yè)智能化水平。