使用場景
主要面向鋼鐵行業煉鐵工藝,圍繞煉鐵高爐的配套熱風爐設備,實現智能化的熱風爐精準數據預測,提供優化送風溫度和總煤氣耗量的目標空煤控制策略,提高送風溫度控制水平。
通過燃燒實時動態過程數據采集,構建以增強學習技術、專家經驗為核心的多目標融合模型,以煤氣最小用量及送風溫度達標作為評價指標,基于爐況智能預測、選擇最優煤空比策略,AI燒爐取代人工燒爐,科學控制爐溫、空燃比等參數,達到最佳爐況,實現AI控制率超過99%,減少能源消耗5%~10%,創造經濟效益達千萬。
應用價值
以永鋼8座高爐為例
(1) 節能降碳:AI燒爐節省煤氣5%,8座高爐年節省11.3萬噸CO2排放(目前碳交易市場1噸CO2 40元),節省煤氣用作發電,按照每3m3高爐煤氣發1Kwh電,單座高爐煤氣日消耗量200萬m3,則節約煤氣年發電量730萬kwh,年創造經濟效益千萬;
(2) 能源動態配置:實現熱風爐生產環節能源動態監控、能源平衡優化、能源利用效率提升;
(3) 能耗和排放監控:應用于能耗用量分析、遠程狀態監測、污染物實時監測、超標排放預警;
(4) 綠色集約生產,熱風爐設備上云,實現生產工藝綠色化改進。
根據實時的生產參數自動優化調整空燃比和燒爐節奏,無須人工干預即可進行全自動燒爐,降低勞動強度同時,避免了人工燒爐的個人差異和人為因素。
多目標融合模型,精準預測爐況,具備空燃比與燒爐節奏自動尋優功能,采用了人工智能技術,系統具備自學習能力,有效克服了生產參數波動的影響,保持最佳燒爐狀態。
合理控制燒爐時間、燒爐節奏,自動優化空燃比,達到優秀燒爐工24小時連續工作的水平,有效降低了熱風爐的能耗。
正常停燒是指燒爐過程完成,即煙道溫度或燒爐時間達到設定值時自動停燒;保護停燒是指正常燒爐過程中,當出現拱頂溫度過高、煤氣或空氣的壓力/流量激變、煙道溫度超標等情況之一時,系統自動保護停燒,防止意外發生。
燒爐過程中可隨時投入或退出自動燒爐,手、自動燒爐之間無擾動切換,不影響熱風爐的正常工作。
在拱頂溫度、煙道溫度、燃燒時間目標值已知的情況下,系統自動制定不同時期的燃燒控制策略,結合燒爐過程動態變化,實現自動加燒、減燒,系統提供操作人員手動加減燒功能。
以630m3熔爐計算,按降低煤氣消耗計算經濟效益,三座熱風爐兩燒一送,平均噸鐵煤氣耗用575m3/t計算平均,可有效降低高爐熱風爐煤氣消耗量,僅此一項每年可為永鋼產生超過數百萬元的經濟效益
通過HBSAI對熱風爐的燃燒期實現更加精細化的控制,送風溫度不變條件,有效節約煤氣消耗2%~5%或更高。
手動燒爐與自動燒爐之間無擾動切換。將人力資源的關注點由閥門調節轉移到爐況及設備維護整體監視上,降低勞動強度,提升勞動質量。
通過自學習+專家知識優化,HBSAI能夠不斷累積歷史數據,再通過機器學習使算法模型適應新的爐況、算法模型可實現智能化成長。
本體熱效率是衡量燒爐水平的最直觀的指標,通過AI燒爐能夠顯著提升本體熱效率,即對供給熱風爐的熱量的利用率較人工燒爐更高。