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钢铁生产脱硫工艺优化,每年减少1700万元损失 | 创新场景

潘德菡
导读 场景描述图片系AI生成工艺,是一家企业如何利用生产工具对各种原材料、半成品进行加工或处理,使之成为产品的方法,包括铸造、锻压、机械加...

场景描述

图片系AI生成

工艺,是一家企业如何利用生产工具对各种原材料、半成品进行加工或处理,使之成为产品的方法,包括铸造、锻压、机械加工、热处理、焊接、装配、油漆等工艺类别。

一方面,各个行业都有自己的通用数字工具和自动化设备,如CAPP(计算机辅助工艺过程设计系统)。另一方面,企业自主研发创新、经验总结的加工方法,可以成为企业自己的独门秘籍,比如毛坯制作、机械加工、热处理等各个环节先后顺序的优化,都可以提高生产效率、降低生产成本、提升产品质量,是一家工业企业最核心的竞争力。

每家制造业企业都规定了产品的工艺路线、机器设备和加工模具的种类、品名及编号、检验方法等,是组织生产和工人进行生产操作的重要依据。

过去20年中国制造业的工艺优化,主要聚焦于两个方面:引进国外的辅助工艺设计系统和培养有经验的专家。今天,则转向了数据智能。

以攀钢集团为例。脱硫是钢铁生产过程中的一个重要环节,硫工艺的好坏是判别中国钢铁与德国钢铁的重要标准。由于硫化物会降低钢的韧性,所以工人师傅倾向于多加脱硫反应剂。但反应后产生的脱硫渣会带走大量金属料,每个炉次以220吨计,脱硫渣量均值为5吨,其中铁损占比约为40%--55%。假设脱硫剂的加入量降低10%,理论上可降低0.8--1kg/吨的钢料消耗。

解决方案

第一步,构建仿真模型:基于历史数据与实时数据,构建脱硫预测模型。通过结合脱硫剂加入量、喷吹速率等十多个关键参数,模拟脱硫全过程,并配合参数优化模型,检验不同组参数的合理性及有效性。

第二步,参数寻优模型:结合机器学习与老师傅的经验,识别脱硫过程中的对脱硫结果影响最大的参数,包括钝化镁加入量、钝化石灰加入配比、平均流量、喷吹时长等,通过寻优模型识别参数间的最优关系。再回归到仿真模型中进行反复验证,最终得到最优参数:在满足脱硫效果的前提下,找到最小脱硫剂加入量的那组“配方”。

第三步,脱硫操作人员根据推送的推荐参数,动态调节脱硫剂的加入量,减少脱硫剂的消耗。

成效

对年产值400万吨钢的攀钢西昌钢钒基地来说,每年减少1700万元损失。生产工艺优化的解决方案,已经在钢铁、水泥、固废、化工、光伏等多个行业场景中得到实践。

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