爆発炉パイプラインの旅行予測の新しい時代の人工知能の案内

鉄鋼産業の生産チェーンであるBlast Furnaceは、コア生産機器として、その動作ステータスは鋼製品の品質と生産量に直接関係しています。爆風炉 *の安定した操作のヒント *で述べたように、爆風炉の安定した滑らかな操作は、企業の経済的利益にとって非常に重要です。さらに、ホットメタルの品質は、爆風炉の操作ダイナミクスに密接に関連しています。したがって、爆風炉動作ステータスの正確な制御は、爆風炉の効率的で安全な動作を確保するための鍵です。爆風炉の安定した操作に影響を与える多くの要因の中で、爆風炉パイプラインの移動の問題は、常に鉄鋼企業にとって永続的な頭痛の種でした。 

爆発炉パイプラインの旅行とは、負担を通る不均一なガスの流れの現象を指します。通常の状況では、爆発炉のガスの流れは、負担を完全に加熱して減らすことができるように均等に分布する必要があります。ただし、パイプラインの移動が発生すると、地域のガス流量は大幅に増加しますが、他の地域では比較的弱くなります。この不均一なガスフロー分布は、熱伝達と還元反応の通常の進行を深刻に破壊し、爆発炉の生産性の低下、局所的な過熱、コークス消費の大幅な増加につながります。 *鉄鋼技術：hen香炉の8番の爆発炉の湿気散布の迅速な回復における河南Huaxiテクノロジーの実践*は、爆風炉動作では、負担の低下プロセス中の空気量と圧力の制御が不合理である場合、パイプライン移動を引き起こすことが非常に簡単であることを指摘しています。 

 パイプライン旅行の原因の深さの調査では、爆風炉の負担自体の複雑さが根本的な原因です。負担の不均一なサイズ、形状、密度、および分布は、負担のクロス全体にわたって不均一な空気透過性をもたらします。パイプラインガスの流れは、粉末が豊富な密な領域をバイパスし、それにより予熱と還元プロセスを破壊し、不安定な生産と爆発炉の生産性の低下につながります。パイプライン旅行を予測するための従来の方法は、主にガスの流れ、圧力の変化、温度変化などの間接的な指標に依存しています。ただし、これらの方法は、精度が低く、早期警告機能が限られていることが多く、タイムリーな介入を助長せず、高効率と安定性のための最新の鉄鋼生産の要件を満たすことができません。 *爆風炉製錬の専門家システムの研究状況と開発動向* 1970年代以来、爆風炉のコーラ比を減らすために多くの数学モデルが開発されているが、パイプライン旅行の予測にはまだ欠陥があると述べています。したがって、より信頼性が高く積極的な予測方法の検索は非常に緊急です。 

 ブランド - ドイツの企業によって開発された新しいテクノロジーは、この問題を解決する希望をもたらしました。このテクノロジーは、高度なデータ分析と機械学習方法を使用して、ブラスト炉パイプライン旅行のダイナミクスを正確に予測します。その動作の原則は、圧力ゲージ、温度プローブ、ガス分析装置などのセンサーからのリアルタイムデータを事前に訓練された機械学習モデルに入力することです。大量の履歴データから学習することで、モデルは潜在的なパイプライン旅行事故に関連するパターンと異常を特定し、予測スコアを生成して、特定の時間枠内で発生するパイプラインの移動異常の確率を示すことができます。 

 この技術の特定のプロセスは、いくつかの厳密なステップで構成されています。 1つ目は、データの整合性と信頼性を確保するために、標準形式に従って外れ値または不一致をクリーンアップし、正規化するために、収集されたデータが厳密に処理されます。次に、機能エンジニアリングを通じて、Blast Furnace操作の基本原則に基づいてデータからより多くの情報が採掘され、新しい機能はモデルの予測能力を強化するように設計されています。その後、さまざまなアルゴリズムが評価され、ツリーベースのアルゴリズムが選択され、慎重にソートされたデータセットを使用してエンジニアリング機能がトレーニングされます。トレーニング後、予約済みのテストセットを使用してモデルのパフォーマンスを評価し、精度とリコールを詳細に分析して、新しいデータに適切に適用できるようにします。最後に、モデルは生産環境に展開され、実際のタイムで実行され、爆風データを継続的に監視し、異常が検出されたらすぐにオペレーターに通知します。この積極的なアプローチにより、迅速な介入が可能になり、炉炉の効率と生産に対するパイプライン旅行の影響を最小限に抑えます。 

 パイプライン旅行の可能性を評価する際に、重要な役割を果たします。 CO/CO2比は、燃焼効率を反映できます。 Aも低い比率は、パイプラインの移動中の不完全な燃焼を示しますが、高比率は過度のコーラ燃焼を意味し、不安定な炉の状態につながる可能性があります。最上部のガス温度は熱分布に関連しており、パイプライン移動の早期警告信号です。差圧は、炉ゾーン間の圧力差を測定するために使用されます。予想される差額よりも低い場合は、空気が負担をバイパスすることを示し、ガス通過がブロックされると、重度のパイプライン移動の異常が差圧を増加させます。負担抵抗が低いため、パイプラインの移動中に爆発量は最初に増加する可能性がありますが、時間の経過とともにガス通路の存在は流れの方向と分布を破壊し、全体的な爆風量の減少または変動をもたらします。これらの重要な指標を監視および分析することにより、このテクノロジーは、爆風パイプラインの移動の状態をより正確に検出できます。 

 このテクノロジーは、最初の原則に基づいたモデリング方法を採用し、ブラスト炉動作の基本原理を統合し、異なる炉ゾーンのホットブラスト圧力や温度などの主要なパラメーターに焦点を当てています。フィーチャエンジニアリングで開発された圧力 - 温度指数は、圧力と熱膨張の間の相互作用を捉えることができ、より明確に負担の特性を明らかにします。このインデックスは、「透過性インデックス」を導き出すための基礎であり、負担を通るガスの流れの容易さを定量化できます。ランダムフォレストや勾配ブーストなどの特定のアンサンブルアルゴリズムは、爆風データに複雑な非線形関係をキャプチャするのに優れています。時間注釈を使用して履歴データでトレーニングされたこのモデルは、爆風炉の現在および過去の動作に基づいてパイプライン旅行イベントを予測でき、オペレーターがパイプライン旅行がパフォーマンスに深刻な影響を与える前に積極的な対策を講じ、脅威レベルを「低」、「中」、または「高」として表示することができます。既存のパイプライン旅行予測方法と比較して、この人工知能技術には大きな利点があります。早期かつ正確な予測を達成し、タイムリーな予防措置に十分な時間を提供し、大きな損失を回避できます。たとえば、いくつかの実際のアプリケーションケースでは、このテクノロジーは数時間前にパイプライン移動の異常を予測し、事業が事前に運用を調整し、生産の可能性を回避することができました。また、既存の制御システムにシームレスに統合され、オペレーターが実際のタイムでブラスト炉の動作状況を把握できるようにすることもできます。その強力なデータ統合と管理機能は、データの正確性と一貫性を確保し、正確な予測の基盤を築きます。継続的なアルゴリズムの開発と改善により、予測の精度を継続的に強化し、生産条件の変化に適応することができます。直感的なヒト - マシンインターフェイスは、オペレーターが予測結果を効果的に解釈し、適切なアクションを実行するのに役立ちます。将来的には、業界 - 幅広い基準をさまざまな工場で確立し、採用できる場合、より広範なプラスの影響があります。このテクノロジーが正常に実装されている場合、鉄製造プロセスに大きな影響を与え、早期の検出、効率の向上、精度の向上、コスト削減、生産損失の削減、安全性などの複数の利点を達成します。 

 もちろん、この技術は、実際のアプリケーションでもいくつかの課題に直面しています。予測の精度は、ブラスト炉センサーによって提供される実際の時間データの品質と可用性に大きく依存するため、センサーの継続的な監視とメンテナンスが必要です。既存のシステムとのシームレスな統合は、このテクノロジーの効率的な使用の鍵でもあり、技術的なドッキングとシステムの互換性の多くの作業が必要です。 * Weiyi RoadのBaosteelの爆発炉火災の原因 *の機器の問題によって引き起こされる事故が確認されています。パイプラインが破裂し、耐火物の落下により火災が発生しました *爆発炉生産の機器の維持とシステムの安定性の重要性も反映しています。 

 将来に目を向けて、人工知能技術の継続的な開発と改善と、鉄鋼生産プロセスとの深い統合により、爆発炉パイプラインの移動を予測する技術は、より大きなブレークスルーを達成すると予想されます。爆発炉の製錬と鉄製の製造コストの最適化の「ブラックボックス」を突破する *爆発炉製錬プロセスのためのMEAIフル3Dビジュアルオンライン補助分析システム *ブラスト炉の製錬プロセスのメカニズムと人工知能技術のメカニズムを深く統合して、3Dブラスト炉の完全な基礎の視覚的な動的追跡を実現します。同様に、ブラスト炉パイプラインの旅行を予測するための将来の技術も革新を続けます。それは、鉄鋼企業に大きな経済的利益と生産効率の改善をもたらすだけでなく、鉄鋼産業全体を知性と緑の方向に向けて促進し、鉄鋼産業の持続可能な開発に新しい推進力を注入します。