L'intelligence artificielle inaugure une nouvelle ère de prédiction de voyage de pipeline haut fourneau

Dans la chaîne de production de l'industrie sidérurgique, le haut fourneau, en tant qu'équipement de production de base, son statut de fonctionnement est directement lié à la qualité et à la production des produits en acier. Comme mentionné dans * Tips pour un fonctionnement stable des hauts-four *, le fonctionnement stable et fluide des hauts-four est très importante pour les avantages économiques des entreprises. De plus, la qualité du métal chaud est étroitement liée à la dynamique de fonctionnement des hauts fourneaux. Par conséquent, le contrôle précis de l'état du fonctionnement du haut fourneau est la clé pour assurer le fonctionnement efficace et sûr des hauts fourneaux. Parmi les nombreux facteurs affectant le fonctionnement stable des hauts fourneaux, le problème des voyages du pipeline du haut fourneau a toujours été un mal de tête persistant pour les entreprises d'acier. 

Le voyage du pipeline du haut fourneau fait référence au phénomène du flux de gaz inégal à travers le fardeau. Dans des circonstances normales, le flux de gaz dans le haut fourneau doit être réparti uniformément pour garantir que la charge peut être complètement chauffée et réduite. Cependant, lorsque les voyages de pipeline se produisent, le débit de gaz dans les zones locales augmentera fortement, alors qu'il est relativement faible dans d'autres zones. Cette distribution de débit de gaz inégal perturbe gravement les progrès normaux des réactions de transfert de chaleur et de réduction, entraînant une baisse de la productivité du haut fourneau, une surchauffe locale et une augmentation substantielle de la consommation de coke. * Technologie en acier: la pratique de la technologie Henan Huaxi dans la restauration rapide de la pulvérisation humide pour le haut fourneau n ° 8 de Shougang Changzhi Steel * souligne que dans le fonctionnement du haut fourneau, si le contrôle du volume d'air et de la pression pendant le processus de baisse de la charge est déraisonnable, il est extrêmement facile de provoquer des déplacements de pipeline, affectant le fonctionnement stable du haut fourneau. 

 Après l'exploration en profondeur des causes du voyage de pipeline, la complexité de la charge du haut fourneau elle-même est la cause profonde. La taille, la forme, la densité et la distribution inégales de la charge entraînent une perméabilité à l'air inégal dans toute la section croisée de la charge. Le débit de gaz du pipeline contourne les zones denses riches en poudre, perturbant ainsi les processus de préchauffage et de réduction, conduisant à une production instable et à une réduction de la productivité du haut fourneau. Les méthodes traditionnelles pour prédire les déplacements sur les pipelines reposent principalement sur des indicateurs indirects tels que le débit de gaz, les changements de pression et les changements de température. Cependant, ces méthodes ont souvent une mauvaise précision et des capacités d'alerte précoce limitées, qui ne sont pas propices à une intervention en temps opportun et ne peuvent pas répondre aux exigences de la production d'acier moderne pour une efficacité et une stabilité élevées. * L'état de la recherche et les tendances de développement des systèmes d'experts de la fusion du haut fourneau * mentionne que depuis les années 1970, de nombreux modèles mathématiques ont été développés pour réduire le rapport de coke des hauts fourneaux, mais il y a encore des lacunes dans la prédiction du voyage de pipeline. Par conséquent, la recherche d'une méthode de prédiction plus fiable et proactive est extrêmement urgente. 

 Une marque de marque développée par une entreprise allemande a apporté l'espoir de résoudre ce problème. Cette technologie utilise l'analyse avancée des données et les méthodes d'apprentissage automatique pour prédire avec précision la dynamique du voyage sur les pipelins du haut fourneau. Son principe de travail est de saisir les données réelles de temps de capteurs tels que les manomètres, les sondes de température et les analyseurs de gaz dans un modèle d'apprentissage automatique pré-formé. En apprenant à partir d'une grande quantité de données historiques, le modèle peut identifier les modèles et les anomalies liés aux accidents de voyage potentiels de pipeline et générer un score de prédiction pour montrer la probabilité que les anomalies de voyage de pipeline se produisent dans un délai spécifique. 

 Le processus spécifique de cette technologie se compose de plusieurs étapes rigoureuses. Le premier est le prétraitement des données, où les données collectées sont strictement traitées pour nettoyer les valeurs aberrantes ou les incohérences et les normaliser en fonction des formats standard pour assurer l'intégrité et la fiabilité des données. Ensuite, grâce à l'ingénierie des fonctionnalités, plus d'informations sont extraites des données en fonction des principes de base de l'opération de haut fourneau, et les nouvelles fonctionnalités sont conçues pour améliorer la capacité de prédiction du modèle. Par la suite, divers algorithmes sont évalués et un algorithme basé sur des arbres est sélectionné et les fonctionnalités d'ingénierie sont formées à l'aide d'ensembles de données soigneusement triés. Après la formation, l'ensemble de test réservé est utilisé pour évaluer les performances du modèle, et la précision et le rappel sont analysés en profondeur pour s'assurer qu'il peut être bien appliqué aux nouvelles données. Enfin, le modèle est déployé dans l'environnement de production, fonctionnant en temps réel, surveillant en continu les données du haut fourneau et notifiant rapidement les opérateurs une fois les anomalies détectées. Cette approche proactive permet une intervention rapide et minimise l'impact du déplacement des pipelines sur l'efficacité et la production du haut fourneau. 

 Lors de l'évaluation du potentiel de la déplacement des pipelines, les indicateurs de processus clés (KPI) jouent un rôle crucial. Le rapport CO / CO2 peut refléter l'efficacité de la combustion. Un rapport trop faible indique une combustion incomplète pendant les déplacements du pipeline, tandis qu'un rapport trop élevé implique une combustion excessive de coke, ce qui peut entraîner des conditions de fourneau instables. La température du gaz supérieure est liée à la distribution de la chaleur et est un signal d'alerte précoce pour les voyages de pipeline. La pression différentielle est utilisée pour mesurer la différence de pression entre les zones du four. Une pression différentielle inférieure - que - attendue indique que l'air contourne le fardeau, et lorsque le passage du gaz est bloqué, une anomalie de voyage de pipeline sévère augmentera la pression différentielle. Le volume de l'explosion peut augmenter initialement pendant les déplacements du pipeline en raison d'une résistance à la charge plus faible, mais au fil du temps, la présence de passages de gaz perturbera la direction et la distribution d'écoulement, entraînant une diminution ou une fluctuation du volume de souffle global. En surveillant et en analysant ces indicateurs clés, cette technologie peut détecter plus précisément l'état de la déplacement du pipeline du haut fourneau. 

 Cette technologie adopte une méthode de modélisation basée sur le premier - principe, intégrant les principes de base du fonctionnement du haut fourneau et se concentrant sur des paramètres clés tels que la pression de souffle à chaud et la température dans différentes zones de fournaise. L'indice de température de pression développé dans l'ingénierie des caractéristiques peut capturer l'interaction entre la pression et l'expansion thermique, révélant plus clairement les caractéristiques de la charge. Cet indice est la base pour dériver «l'indice de perméabilité», qui peut quantifier la facilité de flux de gaz à travers la charge. Des algorithmes d'ensemble spécifiques tels que la forêt aléatoire et l'augmentation du gradient sont bons pour capturer des relations non linéaires complexes dans les données du haut fourneau. Formé sur les données historiques avec les annotations de temps, le modèle peut prédire les événements de voyage sur les pipelines en fonction du comportement actuel et passé du haut fourneau, aidant les opérateurs à prendre des mesures proactives avant que le voyage de pipeline affecte sérieusement les performances et l'affichage du niveau de menace comme "faible", "moyen" ou "élevé" sous la forme d'un compteur kilométrique. Par rapport aux méthodes existantes de prédiction de voyage de pipeline, cette technologie d'intelligence artificielle présente des avantages importants. Il peut atteindre une prédiction précoce et précise, offrant un temps suffisant pour des mesures préventives en temps opportun et évitant les pertes majeures. Par exemple, dans certains cas d'application pratiques, cette technologie a prédit des anomalies de voyage sur les pipelines plusieurs heures à l'avance, permettant aux entreprises d'ajuster les opérations à l'avance et d'éviter les interruptions de production possibles. Il peut également être intégré de manière transparente dans les systèmes de contrôle existants, permettant aux opérateurs de saisir l'état du fonctionnement du haut fourneau en temps réel. Ses puissantes capacités d'intégration et de gestion des données garantissent la précision et la cohérence des données, jetant une base pour une prédiction précise. Grâce au développement et à l'amélioration des algorithmes continus, il peut continuellement améliorer la précision de la prédiction et s'adapter aux conditions de production changeantes. L'interface de machine humaine intuitive aide les opérateurs à interpréter efficacement les résultats de la prédiction et à prendre les mesures appropriées. À l'avenir, si des normes larges de l'industrie peuvent être établies et adoptées par différentes usines, elle aura un impact positif plus large. Si cette technologie est mise en œuvre avec succès, elle aura un impact significatif sur le processus de fabrication de fer, réalisant plusieurs avantages tels que la détection précoce, l'efficacité améliorée, la précision améliorée, la réduction des coûts, la réduction des pertes de production et une sécurité accrue. 

 Bien sûr, cette technologie est également confrontée à certains défis dans les applications pratiques. La précision de la prédiction dépend fortement de la qualité et de la disponibilité des données réelles de temps fournies par les capteurs du haut fourneau, de sorte que la surveillance et le maintien continu des capteurs sont nécessaires. L'intégration transparente avec les systèmes existants est également la clé de l'utilisation efficace de cette technologie, qui nécessite beaucoup de travail dans l'amarrage technique et la compatibilité du système. L'accident causé par des problèmes d'équipement dans * La cause de l'incendie du haut fourneau de Baosteel sur la route de Weiyi a été vérifiée: l'éclatement du pipeline et le feu a éclaté en raison de la chute des réfractaires * reflète également de côté l'importance de l'entretien de l'équipement et de la stabilité du système pour la production de haut fourneau. 

 En regardant vers l'avenir, avec le développement continu et l'amélioration de la technologie de l'intelligence artificielle et son intégration profonde avec les processus de production d'acier, la technologie pour prédire les voyages de pipeline de haut fourneau devrait réaliser de plus grandes percées. Le système d'analyse auxiliaire Visual Auxiliaire en ligne MEAI complet MEAI pour le processus de fusion du haut fourneau mentionné dans * Breaking Through the "Black Box" de la fusion du haut fourneau et de l'optimisation des coûts de création de fer * intègre profondément le mécanisme du processus de fusion du haut fourneau avec le processus de fusion de haut fourneau artificiel pour fournir un suivi dynamique visuel du processus de fusion de haut fourneau 3D. De même, la technologie future pour prédire les voyages de pipeline de haut fourneaux continuera également d'innover. Il apportera non seulement des avantages économiques et des améliorations d'efficacité de la production importants aux entreprises d'acier, mais favorisera également l'ensemble de l'industrie sidérurgique vers la direction de l'intelligence et de la verdure, injectant un nouvel élan dans le développement durable de l'industrie sidérurgique.