基于大数据平台的高炉系统.pdf

自动化技术与应用 Automation Technology and Application2023.6 今日制造与升级 65参考文献1 赵寒涛，吴文凯.一种生物气溶胶负压阻隔装置设计J.自动化技术与应用，2022，41（2）：155-157.2 陶夏，刘晓芯，蒋莉，等.口鼻面罩切换装置在治疗新型冠状病毒肺炎中的临床应用J.现代科学仪器，2021，38（3）：23-27.基金项目四川省科技计划重点研发项目（2021YFs0363）；四川省卫生健康委员会医学科技项目（21PJ191）作者简介钱亮（1989），男，四川邻水人，硕士研究生，讲师，主要研究方向为电机驱动技术和嵌入式物联网技术。通讯作者任章霞（1974），女，四川广安人，本科，主任医师，教授，主要研究方向为负压方舱的设计与研发。随着生产技术的不断创新与快速发展，传统冶金制造企业逐步转型为以技术创新为核心的驱动战略，利用信息化、智能化技术手段，实现特定规格订单的定制化生产，推进智能制造落实，推进跨领域、跨行业、跨企业的技术创新和协同，实现降低成本与产品差异化生产，使资源高效利用。文献 1 提出在物理空间层面围绕生产实体要素打造一体化生产管控中心，在信息空间层面侧重打造与物理实体孪生的数字化工厂，并建立相应的一体化大数据管控平台。文献 2-3 提出打造大数据中心和数据平台，通过对炼铁大数据深度挖掘以及多维综合计算分析，进一步提高对高炉冶炼过程的认识，从而解析冶炼中的一些特殊现象，建立一种高炉生产和管控智慧化模式。文献4通过改进高炉风机的耗能监控系统，用以分析高炉鼓风机的耗能曲线，采取合理控制措施，降低高炉鼓风机能耗，实现高炉鼓风机节能降耗。各钢铁企业都积极利用现代化信息手段对本企业的生产制造进行产业升级，但是基本都是停留在视频监控、信息传递等方式，没有真正地利用大数据、云计算与钢铁行业尤其是高炉为核心的炼铁阶段进行深入实践。在本项目中建立某钢厂高炉大数据采集治理存储体系、稳定运行智能预警体系、智能评价体系、远程运维监测体系。采用大数据平台对高炉从数据采集存储到预警监控再到最终评价体系，真正做到安全运行、降本增效。1 硬件及通信系统搭建1.1 硬件采集设备搭建高炉大数据平台以硬件为基石，作为具体预测、监控摘要文章以某钢厂高炉现代化改造为背景，介绍了高炉系统中大数据平台的应用实现，以具体项目为案例，从需求、硬件、软件、平台等方面介绍了大数据平台的高炉系统。通过运用大数据、人工智能、模型仿真等技术手段，建立在线监测、行业智能对标、高炉运行体检、智能预警等云端业务，深挖高炉生产节能降耗潜力，为高炉的稳定顺行保驾护航。关键词高炉；大数据；人工智能中图分类号TP273 文献标志码A基于大数据平台的高炉系统杨峰（酒泉钢铁（集团）有限责任公司，甘肃嘉峪关735100）自动化技术与应用 Automation Technology and Application66 今日制造与升级 2023.6和评价的基础。根据现场的情况，主要通过温度、铠装柔性热电偶、风口摄像机、红外热像成像系统、料面扫描仪等满足高炉现场高温、高压、高污染、高粉尘、水汽大、腐蚀严重等复杂多样环境的智能传感器，实现高炉关键设备的自感知。高炉大数据平台硬件架构如图1所示。热成像摄像头风口摄像头光纤交换机工业显示器工程师站服务器PLC风口成像系统视频光端机视频光端机硬盘录像机炉顶热成像系统电动球阀电动推杆其他系统（检化验、ERP、MES）一级系统（PLC、DCS）工控机（通讯机）工控机（通讯机）协议转换器协议转换器模拟量模块模拟量模块流量计温度采集器PLC子站PLC子站炉缸炉底柔性热电偶温度传感器炉缸炉底侵蚀监测系统冷却壁、风口小套热流强度检测系统交换机图1 高炉大数据平台硬件架构水温差设备、铠装柔性热电偶是属于感知技术，主要通过温度传感器对高炉本体不同部位的冷却水温度以及炉体本身的耐材温度进行实施感知；风口摄像机、红外热像成像系统、料面扫描仪等设备属于识别技术，主要是通过特制摄像头及3D 雷达激光技术对高炉内部状态进行成像，实现高炉生产过程的可视化。以高炉炉顶热成像为例，其主要利用高清的红外热像仪和特制的高温红外镜头及针对高炉的热成像等技术，实时监测高炉料面及上部区域图像的现代化监测系统，高炉炉顶热成像采用的是红外热像仪（被动红外摄像机），其探测器能感应几乎所有物体发出红外辐射的能量，铁水的温度越高，其辐射的红外线能量越大，越容易生成图像，并且越好辨识。1.2 通信网络系统搭建在生产网络部署网关通信机和工业网闸，网关通信机通过工业网闸进行隔离采集数据；生产网络经过防火墙、交换机与办公网络中的信息中心服务器连接，网关通信机实时上传采集的数据信息，信息中心部署的服务器进行模型计算、数据存储，以及为厂级提供在线接口服务和 Web 业务功能服务，为各高炉用户提供在线的人机对话功能界面。2 软件及大数据平台搭建2.1 大数据平台搭建大数据平台通过大数据存储、云计算、移动互联网、物联网等新技术，以数据分析为内核驱动力，以生产的管理人员、钢铁产品与高炉生产为基础，实现某钢铁前高炉炼铁数据的互联互通。从大数据融合层面，是将检化验数据、ERP 和各高炉一级、二级系统的分散数据进行统一数据采集、毛刺数据滤波、数据存储，以及核心数据分析、挖掘及利用，建成炼铁智能互联平台，实现集团高炉的整体优化，通过1#6#高炉数据流的互联互通，实现生产与管理方面的数字化、智能化、智慧化和科学化。大数据平台层通过服务器和磁盘阵列进行虚拟化管理，为各业务单元提供基础资源保障。由单元智能优化系统服务器上的单元客户端将数据采集、打包后将数据传输至 nginx 服务，由 nginx 负载均衡到接收程序，接收程序将数据进行校验后写入缓存并发送消息任务，处理程序接收到任务后将数据从缓存中取出校验、解压、序列化后写入 MysQL 中，超过设定保存策略后数据将归档到 hadoop集群中。2.2 应用软件设计在高炉系统整体数据监测的基础上，充分结合现场工艺生产技术人员的实际业务要求，从传热学科、炼铁学科、冶金物理化学等机理层次建模和大数据的人工智能分析层面相结合，定制开发高炉单元智能系统，在线自动实现对高炉“黑箱”的数字镜像和智能诊断预警。主要包含：主界面、安全预警、物料能量利用、冶金工艺、生产管理、高炉大数据分析和系统设置模块，各模块主要功能如图2所示。物料标准偏差物料能量利用高炉智能单元系统炉缸活跃性高炉大数据报表录入炉喉钢砖温度炉缸平衡动态镜像平衡计算热平衡水温差主界面物料平衡炉渣粘度参数报警报表送风制度原料数据原料管理料面跟踪统计数据料种设定操作炉型冶炼工艺生产管理系统设置实时数据工长曲线出铁管理优化配矿物料能量安全预警炉缸侵蚀安全预警Rist操作线操作制度气流监测风口检漏图2 高炉智能单元系统图3 系统实现3.1 高炉分析模型建立建立高炉智能单元系统，主要涵盖高炉安全预警、物料利用情况，以及高炉冶炼工艺生产状态、高炉生产管理等方面的高炉机理模型，为高炉工艺数据解析提供了全新解决方案，实现高炉炼铁复杂工艺系统数据的全面解析，为降本增效技术研究提供技术支撑保障，以及热风炉自动烧炉系统，具体包含以下模型。（1）高炉配料计算及渣铁成分预测模型。自动采集高炉原料成分，通过设定目标参数自动计算出高炉配料方案，并计算出理论的渣铁成分。（2）全炉物料平衡模型。根据槽下每批料的原燃料数自动化技术与应用 Automation Technology and Application2023.6 今日制造与升级 67据，能够计算高炉物料收入和产出，计算理论焦比、渣比、燃料比以及每吨铁的耗风量等数据。（3）炉身冶炼模拟模型。实时判断每批料在高炉内的位置变化，实现炉内各层炉料的质量跟踪。（4）高炉能量利用模型。对高炉建立第一和第二热平衡模型，计算出高炉能量的收支情况。（5）加氢拓展 Rist 操作线模型。能够帮助高炉人员量化分析高炉操作现状，根据高炉不同的冶炼时期，指导生产并指出节焦的潜力。（6）布料激光检测及布料仿真数学模型。采用激光雷达扫描仪，在高炉休风期间对高炉布料轨迹进行测试，结合布料测试结果，开发布料仿真模型，为料面调整提供依据。（7）送风制度模型。自动计算合理的高炉理论燃烧温度及高炉内的炉腹煤气指数与需要的鼓风动能，根据监测风口的布局情况，实时检测风口喷煤状态及其开堵的情况。（8）安全容铁量及出铁管理模型。计算理论出铁量，根据实际出铁情况，计算炉缸残存渣铁量，从而指导高炉安全出铁。（9）侵蚀模型。炉缸侵蚀模型能够准确计算出每个横、纵剖面炉缸的侵蚀状态，起到安全预警作用。（10）操作炉型。通过对炉腹、炉腰和炉身下部操作炉型实时计算，掌握高炉冷却壁炉墙的工作状态，为炉况判断及调整提供依据。3.2 基于大数据平台数据分析数据加工是根据具体业务需求，对相关的实时采集到的监控数据与基础作业业务逻辑数据进行结合、绑定、分析等加工处理，如各种生产车间级及工厂级的生产作业日报表，各种生产参数及数据的标准差分析、方差分析、相关联及数据回归分析等，以及综合各种参数来表征或预报高炉某种状态的各种数学模型，如高炉炉缸侵蚀模型、高炉顺行指数、高炉实际操作炉容计算模型等，主要功能见表1。4 结束语文章根据某钢厂实际工程为基础，利用大数据、云计算与钢铁行业中高炉为核心的炼铁阶段进行深入实践。介绍了基于大数据平台的高炉系统，从数据采集硬件、平台数据网络、集成平台、数据使用、数据分析等模块介绍了整体的项目情况，分析了大数据平台高炉系统实现的思路和基础架构。以四维一体为基石，对高炉生产进行全方位监控与指导优化，实现了对高炉数据的深度挖掘，提炼高炉稳定运行评价指标，建立高炉稳定运行评价体系，形成高炉炉型长寿管理、实现高炉入炉原料质量的实时自动分析预警、自动诊断、自动联动，从而保障某钢高炉长周期稳定运行的效果。参考文献1 赵国磊，孙刘恒.高成云面向信息物理系统架构的高炉炼铁系统智能化设计J.冶金自动化，2021，45（3）：11-18.2 车玉满，郭天永.基于大数据平台智慧高炉现状及发展趋势J.鞍钢技术，2022（6）：1-6.3 车玉满，郭天永.大数据云平台技术在高炉工艺应用与发展J.鞍钢技术，2019（4）：5-10.4 马富涛，张建良，张磊，等.铁前数模技术进展与大数据应用探讨J.钢铁，2018，53（12）：1-9.作者简介杨峰（1984），男，甘肃景泰人，本科，高级工程师，主要研究方向为工业自动化。表1 大数据平台数据分析模块序号 功能模块描述1业务报表包括炼铁过程中高炉工序的班报、日报、月报，不同用户可以应用平台的工具完成所需各类报表的开发2高炉分析建立以高炉为核心的炼铁数据分析业务，按照历史对标-工况寻优-操作分析的脉络，通过历史大数据分析得到现有高炉操作的调整方向与重点。此外，还包括高炉体检、质量追溯等业务3趋势监测用户可以根据自身的需求应用平台“图表工具”进行页面配置4业务工具涵盖平台中报表、监测、质量追溯等业务的配置功能，提高平台业务的通用性，方便现场操作人员进行日常维护5图表工具曲线、堆积图、饼图、雷达图、自助报表等可视化数据分析工具，支持用户自定义配置满足自身需求的图形界面6算法工具方便不同的用户根据算法拖拽任意数据点进行计算并展示对应的数据，允许用户随意选择自己需要的属性，生成图表，方便工作中用提供的算法进行计算增加计算的正确率节省计算时间，现有拟合算法并可以进行算法分享给其他人进行使用7数据管理包括平台中数据接入、数据标准、数据有效性等功能块，进行平台中数据的维护工作8知识馆建立炼铁产线资料库，包括安装报告、工况分析报告、设计数据、各类预案等资料，便于资料归档与查阅9移动管理管理手机 APP 端的数据权限与业务权限10用户管理进行平台用户的增、删、改、查等日常管理11权限管理为平台用户分配不同的业务功能与数据权限12系统设置包括平台的菜单、站点、日志等平台日常管理