Intelligenza artificiale Usher in una nuova era di previsione di viaggio con pipeline di Blast Furnace

Nella catena di produzione dell'industria siderurgica, l'Eltal Furnace, in quanto attrezzatura di produzione principale, il suo stato operativo è direttamente correlato alla qualità e alla produzione di prodotti in acciaio. Come menzionato in *Suggerimenti per il funzionamento stabile di Blast Furnaces *, il funzionamento stabile e regolare di Blast Furnaces è di grande significato per i benefici economici delle imprese. Inoltre, la qualità del metallo caldo è strettamente legata alla dinamica operativa degli altiforni. Pertanto, il controllo preciso dello stato di funzionamento del forno di esplosione è la chiave per garantire il funzionamento efficiente e sicuro degli altiforni. Tra i tanti fattori che influenzano il funzionamento stabile di Blast Furnaces, il problema del viaggio della pipeline di Blast Furnace è sempre stato un mal di testa persistente per le imprese in acciaio. 

Il viaggio con la conduttura del forno di Blast Furnace si riferisce al fenomeno del flusso di gas irregolare attraverso l'onere. In circostanze normali, il flusso di gas nel forno dell'esplosione dovrebbe essere distribuito uniformemente per garantire che l'onere possa essere completamente riscaldato e ridotto. Tuttavia, quando si verifica il viaggio con la pipeline, la portata del gas nelle aree locali aumenterà bruscamente, mentre è relativamente debole in altre aree. Questa distribuzione irregolare del flusso di gas interrompe gravemente il normale progresso delle reazioni di trasferimento e riduzione del calore, portando a un declino della produttività del fornace di esplosione, del surriscaldamento locale e un sostanziale aumento del consumo di coke. * Tecnologia in acciaio: la pratica della tecnologia Henan Huaxi nella rapida restaurazione della spruzzatura bagnata per il n. 8 Furnace di Shougang Changzhi Steel* sottolinea che nell'operazione di Furnace Blast, se il controllo del volume dell'aria e della pressione durante il processo di abbassamento degli oneri è irragionevole, è estremamente facile causare la via di viaggio con la conduttura, influenzando l'operazione stabile della fornace di esplosione. 

 In profondità esplorazione delle cause del viaggio della conduttura, la complessità dell'onere dello stesso grande forno è la causa principale. Le dimensioni, la forma, la densità e la distribuzione irregolari del carico provocano una permeabilità all'aria irregolare nell'intera sezione Croce. Il flusso di gas del gasdotto bypassa le aree dense ricche di polvere, interrompendo così i processi di preriscaldamento e riduzione, portando a una produzione instabile e una ridotta produttività del fornace. I metodi tradizionali per prevedere il viaggio della pipeline si basano principalmente su indicatori indiretti come flusso di gas, variazioni di pressione e variazioni di temperatura. Tuttavia, questi metodi hanno spesso scarsa precisione e capacità di allarme precoce limitate, che non sono favorevoli a un intervento tempestivo e non possono soddisfare i requisiti della moderna produzione in acciaio per alta efficienza e stabilità. * Lo stato di ricerca e le tendenze di sviluppo dei sistemi esperti di fusione di Blast Furnace* menziona che dagli anni '70 sono stati sviluppati molti modelli matematici per ridurre il rapporto di coke tra gli altiforni, ma ci sono ancora carenze nella previsione dei viaggi della conduttura. Pertanto, la ricerca di un metodo di previsione più affidabile e proattivo è estremamente urgente. 

 Un marchio: la nuova tecnologia sviluppata da un'azienda tedesca ha portato speranza di risolvere questo problema. Questa tecnologia utilizza analisi dei dati avanzati e metodi di apprendimento automatico per prevedere accuratamente la dinamica del viaggio della pipeline di Blast Furnace. Il suo principio di lavoro è inserire dati di tempo reali da sensori come calibri, sonde di temperatura e analizzatori di gas in un modello di apprendimento automatico pre -addestrato. Attraverso l'apprendimento da una grande quantità di dati storici, il modello può identificare modelli e anomalie relative a potenziali incidenti di viaggio della pipeline e generare un punteggio di previsione per mostrare la probabilità di anomalie di viaggio con la pipeline che si verificano all'interno di un periodo di tempo specifico. 

 Il processo specifico di questa tecnologia consiste in diversi passaggi rigorosi. Il primo è la preelaborazione dei dati, in cui i dati raccolti vengono rigorosamente elaborati per ripulire i valori anomali o le incoerenze e normalizzarli secondo i formati standard per garantire l'integrità e l'affidabilità dei dati. Quindi, attraverso l'ingegneria delle caratteristiche, ulteriori informazioni vengono estratte dai dati in base ai principi di base dell'operazione di Blast Furnace e nuove funzionalità sono progettate per migliorare la capacità di previsione del modello. Successivamente, vengono valutati vari algoritmi e viene selezionato un algoritmo basato su albero e le funzionalità ingegnerizzate vengono addestrate utilizzando set di dati accuratamente ordinati. Dopo la formazione, il set di test riservati viene utilizzato per valutare le prestazioni del modello e la precisione e il richiamo vengono analizzati in profondità per garantire che possa essere ben applicato a nuovi dati. Infine, il modello viene distribuito nell'ambiente di produzione, in esecuzione in tempo reale, monitorando continuamente i dati di Blast Furnace e notificando prontamente agli operatori una volta rilevate le anomalie. Questo approccio proattivo consente un rapido intervento e riduce al minimo l'impatto dei viaggi con la conduttura sull'efficienza e sulla produzione di Blast Furnace. 

 Nel valutare il potenziale del viaggio con la pipeline, gli indicatori di processo chiave (KPI) svolgono un ruolo cruciale. Il rapporto CO/CO2 può riflettere l'efficienza della combustione. Un rapporto troppo basso indica una combustione incompleta durante il viaggio della conduttura, mentre un rapporto troppo elevato implica un'eccessiva combustione di coke, che può portare a condizioni instabili del forno. La temperatura del gas superiore è correlata alla distribuzione del calore ed è un segnale di avvertimento precoce per il viaggio della conduttura. La pressione differenziale viene utilizzata per misurare la differenza di pressione tra le zone del forno. Una pressione differenziale prevista inferiore a - di quanto indica che l'aria bypassa l'onere e quando il passaggio del gas è bloccato, una grave anomalia di viaggio per il gasdotto aumenterà la pressione differenziale. Il volume dell'esplosione può aumentare inizialmente durante il viaggio con la conduttura a causa della minore resistenza agli oneri, ma nel tempo la presenza di passaggi del gas interromperà la direzione e la distribuzione del flusso, con conseguente riduzione o fluttuazione del volume complessivo di esplosioni. Monitorando e analizzando questi indicatori chiave, questa tecnologia può rilevare in modo più accurato le condizioni del percorso della pipeline di Blast Furnace. 

 Questa tecnologia adotta un primo metodo di modellazione basato sul principio, integrando i principi di base dell'operazione di Blast Furnace e concentrandosi su parametri chiave come la pressione e la temperatura di Blast Hot in diverse zone del forno. L'indice di temperatura di pressione sviluppato nell'ingegneria delle caratteristiche può catturare l'interazione tra pressione ed espansione termica, rivelando più chiaramente le caratteristiche dell'onere. Questo indice è la base per derivare l '"indice di permeabilità", che può quantificare la facilità di flusso di gas attraverso l'onere. Gli algoritmi specifici dell'ensemble come la foresta casuale e il potenziamento del gradiente sono bravi a catturare relazioni complesse non lineari nei dati di Blast Furnace. Allenato sui dati storici con annotazioni di tempo, il modello può prevedere eventi di viaggio della pipeline in base al comportamento attuale e passato dell'altoforno, aiutando gli operatori a prendere misure proattive prima che il viaggio della pipeline influisca seriamente sulle prestazioni e mostra il livello di minaccia come "basso", "medio" o "alto" sotto forma di un ovario. Rispetto ai metodi di previsione dei viaggi della pipeline esistenti, questa tecnologia di intelligenza artificiale presenta vantaggi significativi. Può raggiungere una previsione precoce e accurata, fornendo tempo sufficiente per misure preventive tempestive ed evitare perdite importanti. Ad esempio, in alcuni casi pratici di applicazioni, questa tecnologia ha previsto anomalie di viaggio della pipeline con diverse ore di anticipo, consentendo alle aziende di regolare le operazioni in anticipo ed evitare possibili interruzioni della produzione. Può anche essere integrato perfettamente nei sistemi di controllo esistenti, consentendo agli operatori di cogliere lo stato di funzionamento del forno di esplosione in tempo reale. Le sue potenti funzionalità di integrazione e gestione dei dati garantiscono l'accuratezza e la coerenza dei dati, gettando una base per una previsione accurata. Attraverso lo sviluppo e il miglioramento continuo dell'algoritmo, può migliorare continuamente l'accuratezza della previsione e adattarsi alle mutevoli condizioni di produzione. L'interfaccia della macchina intuitiva aiuta gli operatori a interpretare efficacemente i risultati della previsione e ad adottare azioni appropriate. In futuro, se si possono stabilire e adottare ampi standard industriali da diverse fabbriche, avrà un impatto più ampio positivo. Se questa tecnologia viene implementata con successo, avrà un impatto significativo sul processo di fermentazione, ottenendo molteplici benefici come rilevamento precoce, miglioramento dell'efficienza, maggiore precisione, riduzione dei costi, perdite di produzione ridotta e sicurezza migliorata. 

 Naturalmente, questa tecnologia deve affrontare anche alcune sfide nelle applicazioni pratiche. L'accuratezza della previsione dipende fortemente dalla qualità e dalla disponibilità di dati di tempo reali forniti dai sensori di Blast Furnace, quindi sono necessari monitoraggio continuo e manutenzione dei sensori. L'integrazione senza soluzione di continuità con i sistemi esistenti è anche la chiave per l'uso efficiente di questa tecnologia, che richiede molto lavoro nel docking tecnico e nella compatibilità del sistema. È stato accertato l'incidente causato da problemi di attrezzatura * La causa dell'incendio di Blast Furnace di Baosteel sulla strada di Weiyi: lo scoppio del gasdotto ed erutta il fuoco a causa della caduta delle refrattari * riflette anche da lato l'importanza della manutenzione delle attrezzature e della stabilità del sistema per la produzione di fornace di esplosione. 

 Guardando al futuro, con il continuo sviluppo e il miglioramento della tecnologia di intelligenza artificiale e la sua profonda integrazione con i processi di produzione in acciaio, la tecnologia per prevedere il viaggio della pipeline di Blast Furnace dovrebbe ottenere maggiori scoperte. Il sistema di analisi ausiliario ausiliario online 3D Visual Full Visual MEAI per il processo di fusione di Blast Furnace menzionato in * Breaking Through the "Black Box" della fusione del fornace di esplosione e ottimizzare i costi di making * integra profondamente il meccanismo dell'esplosione del processo di fusione con la tecnologia di intelligenza artificiale. Allo stesso modo, anche la tecnologia futura per prevedere i viaggi per la pipeline di Blast Furnace continuerà a innovare. Non solo porterà significativi benefici economici e miglioramenti dell'efficienza della produzione alle imprese in acciaio, ma promuoverà anche l'intera industria siderurgica verso la direzione dell'intelligenza e del verde, iniettando un nuovo slancio nello sviluppo sostenibile dell'industria siderurgica.