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隨著中國制造2025國家戰(zhàn)略的深入發(fā)展，國家不斷制定落實一系列措施來推動中國制造業(yè)智能轉(zhuǎn)型升級。同時，大口徑不銹鋼管企業(yè)的智能制造、綠色、數(shù)字化轉(zhuǎn)型等議題成為討論的焦點。其中重要的手段就是大口徑不銹鋼管企業(yè)深度應(yīng)用工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)、云計算、大數(shù)據(jù)等先進(jìn)技術(shù)，通過工業(yè)化和信息化的深度融合，推進(jìn)企業(yè)智能制造技術(shù)落地應(yīng)用，加快推動傳統(tǒng)大口徑不銹鋼管企業(yè)的轉(zhuǎn)型升級。利用大數(shù)據(jù)分析，研究模擬高爐“黑箱”內(nèi)部作業(yè)情況，為生產(chǎn)調(diào)度決策提供指導(dǎo)依據(jù)，從而提高生產(chǎn)效率，降低能源消耗及生產(chǎn)損耗，以實現(xiàn)降低煉鐵生產(chǎn)成本。文章通過對大數(shù)據(jù)在煉鐵高爐生產(chǎn)過程中的應(yīng)用設(shè)想加以敘述。

煉鐵工序是直面企業(yè)外部復(fù)雜多變的原料采購環(huán)境，要消化原料質(zhì)量波動對生產(chǎn)的影響；在生產(chǎn)過程各工序錯綜復(fù)雜難以協(xié)同優(yōu)化控制，操作過程仍以人工經(jīng)驗和主觀判斷為主，煉鐵知識難以轉(zhuǎn)化、沉淀、復(fù)用，技術(shù)提升過程面對高爐“黑箱”內(nèi)部的物理場難以解析的問題，難以做到爐況的長期穩(wěn)定等。這就導(dǎo)致了整個煉鐵過程基本都是依賴與人而不是智人在管理和控制，生產(chǎn)過程的標(biāo)準(zhǔn)化、智能化體系難以建立，以及行業(yè)企業(yè)內(nèi)各煉鐵廠技術(shù)經(jīng)濟指標(biāo)參差不齊的問題。

1依托基礎(chǔ)感知器件

現(xiàn)場PLC/DCS->實現(xiàn)智能化物質(zhì)/能量/信息組織管理（通過各工藝單元智能管理系統(tǒng)實現(xiàn)生產(chǎn)控制自感知、自決策、自執(zhí)行、自適應(yīng)）->進(jìn)而實現(xiàn)產(chǎn)線集中監(jiān)控及智能化經(jīng)營服務(wù)（通過硬件層面+軟件層面智能化系統(tǒng)整合，實現(xiàn)產(chǎn)線各工藝單元的智能管理，同時基于平臺整合鐵前MES業(yè)務(wù)功能實現(xiàn)企業(yè)大數(shù)據(jù)智能分析及智能化經(jīng)營服務(wù)）。將數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)進(jìn)行統(tǒng)一，實現(xiàn)數(shù)據(jù)互聯(lián)共享、統(tǒng)一的數(shù)據(jù)資產(chǎn)智能分析以及產(chǎn)線的集中智能監(jiān)控經(jīng)營。

2煉鐵云邊協(xié)同的生產(chǎn)運營管理模式

“云”即指平臺，在數(shù)據(jù)中心的基礎(chǔ)上搭建大數(shù)據(jù)分析平臺對中長期數(shù)據(jù)挖掘分析，實現(xiàn)操作制度的優(yōu)化和長周期的爐況分析、診斷與決策，同時整合鐵前MES業(yè)務(wù)功能，打通采購—生產(chǎn)—管理數(shù)據(jù)孤島及業(yè)務(wù)孤島�！斑叀奔粗父鞴に噯卧�的智能管理系統(tǒng)，在煉鐵各工藝單元的主控制建立運用機理建模和人工智能實現(xiàn)工況診斷的智能管理系統(tǒng)，實現(xiàn)“工業(yè)傳感+物聯(lián)網(wǎng)動態(tài)感知”—“機理模型+知識庫智能診斷”—“大數(shù)據(jù)+機器學(xué)習(xí)優(yōu)化決策及協(xié)同管理”的煉鐵的智造智管。因此大數(shù)據(jù)在煉鐵高爐生產(chǎn)過程中應(yīng)用主要包含“云”和“邊”兩個維度（協(xié)同優(yōu)化），旨在推動煉鐵高爐操作技術(shù)、管理水平的提升，進(jìn)而實現(xiàn)鐵前制造過程的標(biāo)準(zhǔn)化、智能化。

3工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺

IaaS、PaaS和SaaS的新型架構(gòu)建立煉鐵大數(shù)據(jù)平臺，采用分布式數(shù)據(jù)處理和任務(wù)調(diào)度，經(jīng)濟高效的完成數(shù)據(jù)集成，實現(xiàn)高效率、規(guī)范化數(shù)據(jù)處理流程。平臺技術(shù)架構(gòu)的設(shè)計考慮到大口徑不銹鋼管行業(yè)大數(shù)據(jù)應(yīng)用的時效性、周期性和復(fù)雜性，制定統(tǒng)一的數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)和接口規(guī)范，實現(xiàn)對結(jié)構(gòu)化和半結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的上傳和存儲。結(jié)合數(shù)據(jù)展示分析挖掘的實際需要，選擇內(nèi)存數(shù)據(jù)庫、關(guān)系型數(shù)據(jù)、時序數(shù)據(jù)庫、對象數(shù)據(jù)庫以及分布式數(shù)據(jù)庫相結(jié)合的混搭式數(shù)據(jù)存儲架構(gòu)，充分發(fā)揮各類型數(shù)據(jù)庫的特點，從而更好的實現(xiàn)在線監(jiān)測、時序分析、設(shè)備報警、大數(shù)據(jù)分析等業(yè)務(wù)應(yīng)用場景。

4建立決策支持的管理信息中心，打造智能領(lǐng)導(dǎo)駕駛艙

專門針對產(chǎn)線生產(chǎn)狀態(tài)、成本、管理情況的總體分析展示，為企業(yè)內(nèi)部領(lǐng)導(dǎo)及相關(guān)高管提供的指標(biāo)分析型系統(tǒng)。打破數(shù)據(jù)隔離，實現(xiàn)指標(biāo)分析及決策場景落地。通過詳盡的生產(chǎn)指標(biāo)、安全指標(biāo)、成本指標(biāo)等體系，實時反映煉鐵產(chǎn)線的運行狀態(tài)，將采集的數(shù)據(jù)形象化、直觀化、具體化，打造智能領(lǐng)導(dǎo)駕駛艙，同時還可以支持直接下鉆到各工藝單元。

5煉鐵高爐大數(shù)據(jù)平臺架構(gòu)

平臺技術(shù)架構(gòu)要考慮到大口徑不銹鋼管行業(yè)大數(shù)據(jù)應(yīng)用的時效性、周期性和復(fù)雜性，制定統(tǒng)一的數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)和接口規(guī)范。結(jié)合數(shù)據(jù)展示分析挖掘的實際需要，選擇內(nèi)存數(shù)據(jù)庫、關(guān)系型數(shù)據(jù)、時序數(shù)據(jù)庫、對象數(shù)據(jù)庫以及分布式數(shù)據(jù)庫相結(jié)合的混搭式數(shù)據(jù)存儲架構(gòu)，充分發(fā)揮各類型數(shù)據(jù)庫的特點，從而更好的實現(xiàn)在線監(jiān)測、時序分析、設(shè)備報警、大數(shù)據(jù)分析等業(yè)務(wù)應(yīng)用場景。采用分布式數(shù)據(jù)處理和任務(wù)調(diào)度，經(jīng)濟高效的完成數(shù)據(jù)集成，實現(xiàn)高效率、規(guī)范化數(shù)據(jù)處理流程。

5.1數(shù)據(jù)采集治理存儲

數(shù)據(jù)采集部分，支持串口、OPC、關(guān)系型數(shù)據(jù)庫、用戶自定義報文等多種通訊方式與不同設(shè)備或第三方系統(tǒng)進(jìn)行數(shù)據(jù)通訊，采用統(tǒng)一的數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)，無縫鏈接大數(shù)據(jù)平臺，實現(xiàn)工業(yè)現(xiàn)場多元異構(gòu)系統(tǒng)數(shù)據(jù)采集，對于一級控制系統(tǒng)數(shù)據(jù)，提供分布式數(shù)據(jù)緩沖池，支持毫秒級數(shù)據(jù)通訊和數(shù)據(jù)緩存，可配置虛擬點，外掛復(fù)雜業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)處理服務(wù)，實現(xiàn)復(fù)雜業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)的加工處理整合。

5.2高爐智能管理系統(tǒng)

系統(tǒng)基于高爐水溫差、爐缸熱電偶、爐頂成像等整體監(jiān)測系統(tǒng)，采集高爐一級操作數(shù)據(jù)、軌道衡、檢化驗等系統(tǒng)數(shù)據(jù)建立支撐整個系統(tǒng)高效準(zhǔn)確運行數(shù)據(jù)倉庫。運用高爐冶煉機理模型（冶金熱力學(xué)、動力學(xué)模型、冶金物理化學(xué)）、專家推理機及移動互聯(lián)等先進(jìn)技術(shù)建立了服務(wù)于煉鐵廠的安全預(yù)警、生產(chǎn)操作優(yōu)化、智能診斷、生產(chǎn)管理、在線監(jiān)測、實時預(yù)警等一系列豐富的業(yè)務(wù)功能，推動煉鐵生產(chǎn)過程向數(shù)字化、網(wǎng)絡(luò)化及智能化轉(zhuǎn)型。

5.3安全生產(chǎn)預(yù)警模塊

通過高爐安全生產(chǎn)預(yù)警模塊，在統(tǒng)一的坐標(biāo)系下定制化建立安全預(yù)警標(biāo)準(zhǔn)，打通包括冷卻壁熱負(fù)荷監(jiān)測、爐缸爐底侵蝕、壁體溫度巡檢、風(fēng)口檢漏和高爐全景視圖等各安全監(jiān)測模型的數(shù)據(jù)孤島，為操作人員提供整個爐體縱向、徑向的整體化安全監(jiān)測巡檢。

5.4操作冶煉工藝模塊

通過高爐生產(chǎn)操作工藝模塊，結(jié)合包括布料模型、氣流分布、操作爐型、送風(fēng)制度、爐缸平衡、爐缸活躍性、爐渣粘度、動態(tài)鏡像、平衡計算等對高爐生產(chǎn)具有指導(dǎo)意義的操作模型，可視化監(jiān)控高爐，實現(xiàn)高爐上部調(diào)劑、中部調(diào)劑和下部調(diào)劑全方面的數(shù)字化、模型化。

5.5智能診斷模塊

通過爐況智能診斷模塊，提供包括爐況智能診斷推理機、多維變量爐況預(yù)警、爐況變化關(guān)聯(lián)性分析等智能模型實現(xiàn)爐況的自動分析、診斷、預(yù)判，給出相應(yīng)爐況的操作建議并支持下發(fā)一級實現(xiàn)閉環(huán)控制（下發(fā)一級功能需甲方自動化配合實施）的功能通過自學(xué)習(xí)實現(xiàn)工長操作層面的自感知-自分析-自決策-自執(zhí)行的高爐智能優(yōu)化。

5.6爐況智能診斷推理機

高爐推理機內(nèi)提前錄入完整的高爐爐況識別知識庫以及診斷規(guī)則。爐況知識庫主要分為爐料質(zhì)量、高爐行程類、爐體和爐熱等四大類。高爐行程類又包括空穴、塌料、懸料、管道、料線、煤氣分布類型等子規(guī)則。高爐爐體類包括，爐缸堆積、結(jié)瘤、活躍指數(shù)，爐墻侵蝕，渣皮脫落行程等子規(guī)則，爐熱類包括爐熱趨勢判斷和漏水等兩個子類，其中每個子類還包括不同程度的多種現(xiàn)象預(yù)報和對應(yīng)的動作指導(dǎo)。

5.7爐況變化關(guān)聯(lián)性分析

針對高爐實際操作和煉鐵流程來看，主要關(guān)注的是高爐操作和狀態(tài)參數(shù)同其它參數(shù)的關(guān)系，將所有涉及高爐生產(chǎn)的原料數(shù)據(jù)、安全數(shù)據(jù)、生產(chǎn)過程數(shù)據(jù)、經(jīng)濟指標(biāo)數(shù)據(jù)做相關(guān)性矩陣分析，從大數(shù)據(jù)的角度簡單分析影響各個參數(shù)的因子。選擇高爐操作者關(guān)心的任意兩組數(shù)，求得其階段關(guān)聯(lián)系數(shù)的變化，以此來調(diào)整優(yōu)化高爐工長操作，提高高爐操作的穩(wěn)定性和方向性，防止誤判、盲目操作。

5.8多維變量爐況提前預(yù)警

首先將現(xiàn)場關(guān)注的、對爐況波動反映比較特征明顯的多維數(shù)據(jù)作為訓(xùn)練集合，利用PCA算法進(jìn)行降維處理，將樣本主要部分進(jìn)行三維凸包處理得到正常爐況時期的凸包包裹范圍，將次要部分進(jìn)行SPE處理得到正常爐況SPE控制限。將訓(xùn)練后得到的凸包包裹范圍與SPE控制限樣本應(yīng)用于現(xiàn)場實時數(shù)據(jù)，進(jìn)行檢測，一旦有超過凸包包裹范圍或者SPE控制限表明有異常爐況。

5.9生產(chǎn)質(zhì)量管理模塊

通過高爐生產(chǎn)質(zhì)量管理模塊，提供包括物料編碼、原燃料信息、渣鐵信息、有害元素、燒結(jié)礦質(zhì)量跟蹤等生產(chǎn)過程管理模型；根據(jù)自動讀取的原燃料數(shù)據(jù)實現(xiàn)閉環(huán)配料，同時實現(xiàn)電子報表的定制化生成，完全取代紙質(zhì)報表；此外實現(xiàn)對整個高爐生產(chǎn)過程長短周期的分析自動生成報告，分別在工長、爐長、廠長或?qū)＜覍用鎸崿F(xiàn)為綜合判斷調(diào)整爐況提供更加清晰的依據(jù)，為專家制定出最優(yōu)的調(diào)整策略及方向。

5.10數(shù)據(jù)資產(chǎn)倉庫模塊

通過高爐數(shù)據(jù)資產(chǎn)倉庫模塊，整合高爐一級PLC系統(tǒng)、MES系統(tǒng)、三級檢化驗系統(tǒng)和高爐智能管理系統(tǒng)等各系統(tǒng)，將實時生產(chǎn)操作數(shù)據(jù)、上料數(shù)據(jù)、爐頂布料數(shù)據(jù)、入爐原燃料數(shù)據(jù)、熱電偶數(shù)據(jù)、水溫差數(shù)據(jù)、渣鐵成分?jǐn)?shù)據(jù)、各模型計算結(jié)果數(shù)據(jù)等進(jìn)行一代爐役的存儲形成數(shù)據(jù)資產(chǎn)，并可按周期定期進(jìn)行平均值、極值、標(biāo)準(zhǔn)差等數(shù)據(jù)統(tǒng)計，保障一代爐役的數(shù)據(jù)追溯。

綜上所述，大數(shù)據(jù)在煉鐵高爐生產(chǎn)中的應(yīng)用，必須建立在煉鐵各工藝智能單元及基礎(chǔ)硬件監(jiān)測基礎(chǔ)上的，通過對各生產(chǎn)過程數(shù)據(jù)實時采集和監(jiān)測，最終形成智造過程數(shù)據(jù)分析中心和共享中心。同時，運用大數(shù)據(jù)分析工具及技術(shù)，實現(xiàn)對整個生產(chǎn)過程的分析，為現(xiàn)場專家、廠級領(lǐng)導(dǎo)及技術(shù)科研發(fā)人員綜合判斷生成經(jīng)營管理狀態(tài)、調(diào)整生成工況提供更加清晰的依據(jù)。幫助企業(yè)實現(xiàn)從單一傳統(tǒng)大口徑不銹鋼管制造設(shè)備監(jiān)測到基于工業(yè)大數(shù)據(jù)的整體監(jiān)測、分析和診斷的體系建立；助力從產(chǎn)線數(shù)字化管控到企業(yè)級全局分析再到集團(tuán)對標(biāo)決策的整體優(yōu)化，提升生產(chǎn)效率，創(chuàng)新管理模式。