冶金自动化

Select

刘辉, 邵彬, 杨路, 刘建勋

冶金自动化. 2023, 47(2): 1-15.
https://doi.org/10. 3969 / j. issn. 1000-7059. 2023. 02. 001

摘要 ( ) PDF全文 ( )

可视化

转炉炼钢终点判定是吹炼过程中的重要和关键环节,其难点在于实现熔池内的碳含量和温度准确实时测量。围绕转炉炼钢终点碳温测量方法和原理,从转炉炼钢生产工艺过程、终点传统人工判定法、接触式传感器法、基于光谱辐射的检测理论与方法、基于火焰图像处理与识别的碳温回归方法以及基于数据驱动的终点碳温软测量建模方法等方面入手,总结了现有方法的研究内容和思路,分析了其中仍然有待进一步改进的内容,并给出了今后在该领域中的研究发展方向,以期能够对本领域的继续研究和发展起到一定的作用。

Select

融合物理冶金学与机器学习的组织性能预测及热轧工艺优化

李鑫, 周晓光, 曹光明, 崔春圆, 吴思炜, 刘振宇

冶金自动化. 2023, 47(2): 16-26.
https://doi.org/10. 3969 / j. issn. 1000鄄7059. 2023. 02. 002

摘要 ( ) PDF全文 ( )

可视化

传统的钢材组织性能预测和工艺优化技术(物理冶金模型和神经网络模型)无法兼顾钢材性能预测的高精度和物理冶金学基本规律,因此,对钢材生产的实际指导作用有限。基于对工业大数据的关联、清洗等处理,将数字孪生技术应用于钢铁材料组织性能预测及热轧工艺优化中。通过对有效工业数据的机器学习,在保证物理冶金学数学模型规律的条件下,实现了力学性能的高精度预测。以轧制力预测为例,介绍了融合物理冶金学与机器学习的预测方法。利用人工智能算法,对生产工艺进行针对性设计,实现了智能化热轧,主要体现在热轧钢材的定制化生产、减量化合金设计、钢种归并、性能稳定性控制等。最后,对组织性能预测及热轧工艺优化领域的成果进行了介绍。

Select

高炉炼铁智能化的研究现状与展望

孟令茹, 李福民, 刘小杰, 张智峰, 李欣, 吕庆

冶金自动化. 2023, 47(2): 27-40.
https://doi.org/10. 3969 / j. issn. 1000-7059. 2023. 02. 003

摘要 ( ) PDF全文 ( )

可视化

在环保与去产能化的双重影响下,中国钢铁开始向高质、智能、绿色的生产模式转变,传统的高能耗、高污染的高炉冶炼理念已不再适用于“十四五冶规划的发展方向。随着大数据与人工智能技术的兴起,新一代钢铁工业在智能制造的推动下向着绿色制造迈进,通过分析钢铁企业多年积累的数据而建立各种预测模型已成为一种大趋势。本文首先以高炉智能化转型作为研究背景,通过由简入繁的方式介绍了当前高炉冶炼指标预测模型及冶炼过程监测系统。然后,分析了数据处理与专家决策优化策略的重要性,并简要阐述了当前各企业高炉大数据云平台的搭建情况。最后,对高炉智能化转型作出了相应的结论与展望。

Select

智能钢轧一体化管控平台研究与应用

李志伟, 王悦晓, 张军霞, 史忠轩, 栾治伟, 施灿涛

冶金自动化. 2023, 47(2): 41-47.
https://doi.org/10. 3969 / j. issn. 1000-7059. 2023. 02. 004

摘要 ( ) PDF全文 ( )

可视化

针对钢铁企业订单呈现多品种规格、小批量趋势下的生产计划组织难点问题,充分考虑订单结构、设备、原料、工艺等因素,以钢铁企业生产计划为主线构建了钢铁企业智能钢轧一体化管控平台。平台以数据中心为支撑,融合工厂模型、业务模型,并集成算法求解引擎,以支撑订单计划、批量计划、生产调度等业务需求。在管控平台基础上能够实现钢铁企业各个业务系统之间的数据共享,达到综合决策、协同优化的目标。该系统在宁波钢铁有限公司投入使用,在生产计划组织方面起到了较好的效果,为智能化转型奠定了基础。

Select

一种考虑多种可选坯型的炉次批量计划优化方法研究与应用

王悦晓, 施灿涛, 史忠轩, 杨星, 李志伟, 陈红雨

冶金自动化. 2023, 47(2): 48-56.
https://doi.org/10. 3969 / j. issn. 1000-7059. 2023. 02. 005

摘要 ( ) PDF全文 ( )

可视化

通过与钢铁企业实际生产相结合,面向订单坯料设计时多种可选坯型的特殊场景,充分考虑了炉次计划编制过程中所涉及的客户特殊要求、生产工艺约束、设备约束等条件,以降低钢水冶炼成本、减少无委托钢坯库存、提升客户服务水平为目标,基于约束理论建立了数据模型。通过挖掘模型特点,提出了一种基于贪婪算法和回溯法、约束传播方法混合的约束满足问题的求解方法。该算法与传统人工编制计划相比,计划编制效率平均提升 2 897 倍,钢包利用率平均提高 0. 56% ,人工调整率平均为 2. 38% 。试验结果表明,本文所提供的炉次批量计划优化方法有效解决了人工编制计划模式下的效率低下、人工经验依赖程度高、重复性工作量大等问题。

Select

高炉利用系数提升的鼓风制度自适应调控模型研究

王丽敬, 胡支滨, 韩阳, 杨爱民, 张玉柱

冶金自动化. 2023, 47(2): 57-65.
https://doi.org/10. 3969 / j. issn. 1000-7059. 2023. 02. 006

摘要 ( ) PDF全文 ( )

可视化

为确定焦比、煤比、燃料比等经济技术指标调控与高炉利用系数之间的关系,结合贝叶斯优化后的极端梯度提升( extreme gradient boosting,XGBoost) 回归高炉利用系数预报模型在多元线性和回归等方面的优势,借助灰狼优化算法( gray wolf optimization,GWO) ,构建了高炉利用系数提升的鼓风制度预报模型。在经济技术指标可调控区间上,智能推荐技术指标不超过 20% 的区间内,智能推荐模型利用系数提升达 9. 1% 以上,且系统运行稳健、仿真效果有效,具有在钢铁企业可观的应用前景和推广价值。

Select

基于鲸鱼算法优化 BP 神经网络的结晶器液面波动的预测

徐猛, 刘娟娟, 雷洪, 李强, 张秀香

冶金自动化. 2023, 47(2): 66-72.
https://doi.org/10. 3969 / j. issn. 1000-7059. 2023. 02. 007

摘要 ( ) PDF全文 ( )

可视化

在连铸过程中,结晶器液面波动是限制连铸速度和铸坯质量的关键参数之一,因此,液面波动行为的准确预测一直是冶金学者的研究重点。基于此,本文利用 Python 对结晶器液面波动的振幅值进行预测。首先,选取中间包的质量、塞棒的位置、拉力和结晶器振动作为模型的输入,对数据快速傅里叶变换和归一化处理。然后,构建 4 × 3 × 1 的反向传播( back propagation,BP)神经网络模型,并利用鲸鱼算法( whale optimization algorithm,WOA)对初始权值和阈值优化。通过训练预测,相比 BP 神经网络,WOA-BP 神经网络能较好地对结晶器液面波动进行预测,且预测值与结晶器液面波动振幅吻合较好,拟合决定系数( R2 )为 0. 841 4;当振幅偏差为 ± 0. 02 时,命中率可达到 91% 。

Select

基于深度学习的连铸坯低倍质量评级

宋翰凌, 孟晓亮, 罗森, 王卫领, 朱苗勇

冶金自动化. 2023, 47(2): 73-81.
https://doi.org/10. 3969 / j. issn. 1000-7059. 2023. 02. 008

摘要 ( ) PDF全文 ( )

可视化

连铸坯低倍质量检测是评价连铸坯质量的重要手段,正广泛应用于连铸生产过程。然而,钢厂大多采用人工方法对连铸坯低倍质量进行评价。这种人工方法依赖于评级人的经验,缺乏检验的一致性、客观性及准确性。为了准确地对连铸坯凝固组织及中心偏析评级,以 U-Net 网络为基础,集成了残差模块、金字塔池化模块( pyramid pooling module,PPM)以及注意力模块,提出了 APR-UNet 模型。模型中,残差模块可避免深层网络出现退化问题;PPM 可聚合不同区域的上下文信息,加强模型感受野,以提高网络获取全局信息的能力;注意力机制可抑制无用信息,提高模型对铸坯凝固组织及缺陷的分割精度及模型鲁棒性。使用相同数据集分别训练 U-Net 模型和 APR-UNet 模型。试验表明,对连铸坯等轴晶区分割,APR-UNet 模型的交并比( intersection over union,IOU)达 93. 54% ,较 U-Net 模型提高了 1. 06% ;对中心偏析的评级,APR-UNet 模型的评级成功率达 91. 2% ,较 U-Net 模型提高了 3. 6% 。 APR-UNet 模型有效改善了原模型分割结果中出现的过分割现象,在连铸坯凝固组织及缺陷的评级方面具有很大潜力。

Select

基于深度学习的棒材轧机电机负荷预测模型

王文汇, 赵宪明, 张令华, 倪晓东, 翁莉

冶金自动化. 2023, 47(2): 82-88.
https://doi.org/10. 3969 / j. issn. 1000-7059. 2023. 02. 009

摘要 ( ) PDF全文 ( )

可视化

为了确保有效利用轧机设备能力,以某钢厂棒材生产线的轧机电机负荷数据为研究对象,利用 PyTorch搭建基于长短期记忆( long short term memory,LSTM)神经网络的预测模型,定义模型初始网格结构参数,选定单元结构激活函数,并针对模型超参数的选择问题,采用自适应学习算法( adaptive moment estimation,Adam)进行参数优化,迭代降低损失值,提高模型的预测精度。通过试验设计,采用生产两种规格棒材的轧机负荷数据进行验证,结果表明,与未优化的负荷预测模型对比,均方误差 SME分别降低了 3. 28、1. 76,证明了所建立模型的预测效果更好,具有较高的稳定性。

Select

氢冶金气基直接还原竖炉的碳排放监测分析系统

段一凡, 刘小杰, 李欣, 刘然, 李宏扬, 李红玮

冶金自动化. 2023, 47(2): 89-98.
https://doi.org/10. 3969 / j. issn. 1000-7059. 2023. 02. 010

摘要 ( ) PDF全文 ( )

可视化

基于我国双碳双控的政策背景,氢冶金领域中气基直接还原竖炉受到广泛关注。以气基直接还原竖炉作为研究对象,使用集成学习算法和数据离群筛选方法对气基竖炉冶炼过程中的碳排放数据进行收集、存储和分析,并使用 C + + 程序语言搭建碳排放数据平台;采用大数据技术进行碳排放相关参数模型预测和宏观可视化;最后以网页形式进行碳排放分析结果的展示与板块分析。碳排放监测分析系统实现了对气基直接还原竖炉工艺碳排放情况的数据收集、存储、处理,聚类分析、模型预测与智能应用等功能。选取某钢铁厂的气基直接还原竖炉在完整冶炼周期内的实时信息作为系统运行的样本数据,在对其进行筛选、存储、模型预测与可视化呈现后,发现所得结果与实际趋势具有较高吻合度,且可视化结果较为准确和直观,有利于更加精准地对数据进行分析和提取,同时本系统的设计原理也为氢冶金领域进行碳排放含量的监测提供了一种基于物联网技术的解决思路,为日后的工艺改进提供了部分理论数据基础。

Select

冶金工业加热炉三参数串级交叉自动燃烧过程控制的方案设计

陈文仪

冶金自动化. 2023, 47(2): 99-106.
https://doi.org/10. 3969 / j. issn. 1000-7059. 2023. 02. 011

摘要 ( ) PDF全文 ( )

可视化

为了解决国内工业加热炉普遍存在的燃烧效率低、自动控制投用率不高等问题,针对目前加热炉的燃烧控制方案进行了改进性的研究。在传统自动燃烧控制方案的基础上,创新性地研究设计了三参数串级交叉自动燃烧过程控制系统,即在传统加热炉自动燃烧控制回路仅利用空煤配比系数实现燃烧控制的基础上,增加了煤气热值和残氧值两个重要参数参与回路调节,实现了三参数共同作用的串级交叉自动燃烧过程控制方案,并通过仿真模型验证最大动态偏差率平均为 62% ,平均调节时间为 20 s,平均衰减比为 8 : 1,改进后控制方案的稳定性、准确性和快速性等性能指标均较传统燃烧控制方案优越,具有较好的应用前景。

Select

轧机高性能电气传动技术发展与系统应用

张勇军, 刘辰伟, 肖雄, 郝春辉

冶金自动化. 2023, 47(2): 107-116.
https://doi.org/10. 3969 / j. issn. 1000-7059. 2023. 02. 012

摘要 ( ) PDF全文 ( )

可视化

轧机是广泛用于钢铁及有色金属轧制生产的核心关键设备,其驱动电机及电气传动系统具有装机容量大、系统可靠性高、过载能力强、动态响应快等显著特点。在回顾总结轧机电气传动系统发展历程的基础上,比较了几种用于轧机主电机控制相关的大功率电力电子器件及其系统方案,重点介绍了采用新型全控型电力电子器件的三电平脉冲宽度调制( pulse width modulation,PWM)中压变频传动系统的结构和技术特点,同时对国内外目前大功率轧机电气传动系统的研究现状及发展趋势进行了展望。

Select

基于 5G 工业专网的云化带钢表面质量检测系统研究与开发

王军生, 宋宝宇

冶金自动化. 2023, 47(2): 117-123.
https://doi.org/10. 3969 / j. issn. 1000-7059. 2023. 02. 013

摘要 ( ) PDF全文 ( )

可视化

随着 5G、移动边缘计算( mobile edge computing,MEC) 、云平台技术的发展,超 700 Mbps 大上行 5G 专网已成功落户制造行业,这也促使工业非结构化实时数据参与云化产品质量分析成为可能。结合钢铁行业特点,阐述了基于终端层、网络层、云化层和模型层的 5G + 云表检技术框架。同时,针对 5G 工业专网下私有云表检系统给出了解决方案,重点介绍了系统多种实现方式、优化网络承载、分布式软件设计、多元化模型融合、流程化算法编排等方面的内容。最后介绍了鞍钢集团在 5G 工业专网下云化带钢表面质量检测系统的应用及发展情况。

选择文件类型/文献管理软件名称

选择包含的内容

2023年, 第47卷, 第2期　刊出日期：2023-03-25

扫码分享

扫码分享

模态框（Modal）标题

选择文件类型/文献管理软件名称

选择包含的内容

2023年, 第47卷, 第2期 刊出日期：2023-03-25

扫码分享

扫码分享

2023年, 第47卷, 第2期　刊出日期：2023-03-25