인공 지능은 새로운 폭발 용광로 파이프 라인 여행 예측 시대에 안내합니다.

철강 산업의 생산 체인에서, 고로는 핵심 생산 장비로서 운영 상태는 철강 제품의 품질 및 출력과 직접 관련이 있습니다. 폭발 용화의 안정적인 운영을위한 *팁 *에서 언급했듯이, 폭발 용 위치의 안정적이고 원활한 운영은 기업의 경제적 이점에 큰 의미가 있습니다. 또한, 뜨거운 금속의 품질은 고로의 작동 역학과 밀접한 관련이 있습니다. 따라서, 고로 작동 상태의 정확한 제어는 용광로의 효율적이고 안전한 작동을 보장하는 열쇠입니다. 고로의 안정적인 운영에 영향을 미치는 많은 요인 중에서, 고로 파이프 라인 여행의 문제는 항상 철강 기업에게 지속적인 두통이었다. 

고로 파이프 라인 여행은 부담을 통한 고르지 않은 가스 흐름의 현상을 말합니다. 정상적인 상황에서는 고로의 가스 흐름을 고르게 분배하여 부담을 완전히 가열하고 감소시킬 수 있도록해야합니다. 그러나 파이프 라인 이동이 발생하면 지역 지역의 가스 유량이 급격히 증가하는 반면 다른 지역에서는 상대적으로 약합니다. 이 고르지 않은 가스 흐름 분포는 열 전달 및 감소 반응의 정상적인 진행을 심각하게 방해하여 고로 생산성, 국부 과열 및 코크스 소비의 상당한 증가를 초래합니다. * 철강 기술 : Shougang Changzhi Steel의 No. 8 Blast Furnace*에 대한 습식 스프레이의 빠른 회복에서 Henan Huaxi 기술의 관행* Blast Furnace 작동에서 부담을 낮추는 동안 공기 부피 및 압력의 제어가 불합리한 경우 파이프 라인 이동을 일으키는 것이 매우 쉬워서 폭발 용광로의 안정적인 작동에 영향을 미칩니다. 

 파이프 라인 이동의 원인에 대한 깊이 탐색에 따라, 고로 부담 자체의 복잡성이 근본 원인입니다. 부담의 고르지 않은 크기, 모양, 밀도 및 분포는 전체 Burden Cross -Section에서 고르지 않은 공기 투과성을 초래합니다. 파이프 라인 가스 흐름은 분말이 풍부한 조밀 한 영역을 우회하여 예열 및 감소 공정을 방해하여 불안정한 생산 및 고로 생산성을 줄입니다. 파이프 라인 이동을 예측하는 전통적인 방법은 주로 가스 흐름, 압력 변화 및 온도 변화와 같은 간접 지표에 의존합니다. 그러나 이러한 방법은 종종 정확성이 좋지 않고 조기 경고 기능이 제한되어 있으며, 이는 적시에 개입에 도움이되지 않으며 고효율과 안정성을위한 현대 철강 생산 요구 사항을 충족시킬 수 없습니다. * Blast Furnace Smelting Expert Systems의 연구 상태 및 개발 동향* 1970 년대 이래로 많은 수학적 모델이 고로의 코크 비율을 줄이기 위해 개발되었지만 파이프 라인 이동 예측에는 여전히 결함이 있다고 언급했습니다. 따라서보다 신뢰할 수 있고 사전 예측 방법을 찾는 것이 매우 시급합니다. 

 브랜드 - 독일 회사가 개발 한 새로운 기술은이 문제를 해결하기위한 희망을 가져 왔습니다. 이 기술은 고급 데이터 분석 및 기계 학습 방법을 사용하여 Blast Furnace Pipeline Travel의 역학을 정확하게 예측합니다. 작동 원리는 압력 게이지, 온도 프로브 및 가스 분석기와 같은 센서의 실제 시간 데이터를 사전 훈련 된 기계 학습 모델로 입력하는 것입니다. 많은 양의 과거 데이터로부터 학습을 통해이 모델은 잠재적 인 파이프 라인 여행 사고와 관련된 패턴과 이상을 식별하고 특정 기간 내에 발생하는 파이프 라인 이동 이상의 확률을 보여주기 위해 예측 점수를 생성 할 수 있습니다. 

 이 기술의 특정 프로세스는 몇 가지 엄격한 단계로 구성됩니다. 첫 번째는 데이터 전처리입니다. 수집 된 데이터가 특이 치나 불일치를 정리하고 표준 형식에 따라 정규화하여 데이터 무결성 및 안정성을 보장하기 위해 엄격하게 처리됩니다. 그런 다음 기능 엔지니어링을 통해 더 많은 정보가 고로 작동의 기본 원리를 기반으로 데이터에서 채굴되며 새로운 기능은 모델의 예측 능력을 향상 시키도록 설계되었습니다. 그 후, 다양한 알고리즘이 평가되고 트리 기반 알고리즘이 선택되고 엔지니어링 된 기능은 신중하게 정렬 된 데이터 세트를 사용하여 교육됩니다. 훈련 후, 예약 된 테스트 세트는 모델의 성능을 평가하는 데 사용되며 정밀도 및 리콜은 새로운 데이터에 잘 적용될 수 있도록 심층적으로 분석됩니다. 마지막으로,이 모델은 생산 환경에 배치되어 실제 시간으로 실행되며, 고로 데이터를 지속적으로 모니터링하고 일단 변칙이 감지되면 운영자에게 즉시 알립니다. 이 사전 예방 접근 방식은 빠른 중재를 가능하게하고 파이프 라인 이동이 폭발 용 위치 효율성 및 생산에 미치는 영향을 최소화합니다. 

 파이프 라인 여행의 잠재력을 평가할 때 핵심 프로세스 지표 (KPI)는 중요한 역할을합니다. CO/CO2 비율은 연소 효율을 반영 할 수 있습니다. 너무 낮은 비율은 파이프 라인 이동 중에 불완전한 연소를 나타냅니다. 비율도 높기 때문에 과도한 코크스 연소를 의미하므로 불안정한 용광로 조건으로 이어질 수 있습니다. 최상가 가스 온도는 열 분포와 관련이 있으며 파이프 라인 이동의 초기 경고 신호입니다. 차압은 용광로 영역 사이의 압력 차이를 측정하는 데 사용됩니다. 예상보다 낮은 차등 압력은 공기가 부담을 우회하고 가스 통로가 차단되면 심각한 파이프 라인 이동 이상으로 인해 차등 압력이 증가합니다. 블라스트 부피는 부담 저항력이 낮아 파이프 라인 이동 중에 처음으로 증가 할 수 있지만, 시간이 지남에 따라 가스 통로의 존재는 흐름 방향과 분포를 방해하여 전체 블래스트 부피의 감소 또는 변동을 초래합니다. 이러한 주요 지표를 모니터링하고 분석 함으로써이 기술은 고로 파이프 라인 이동의 상태를보다 정확하게 감지 할 수 있습니다. 

 이 기술은 첫 번째 원칙 기반 모델링 방법을 채택하여 고로 작동의 기본 원리를 통합하고 다른 용광로 영역의 핫 블래스트 압력 및 온도와 같은 주요 매개 변수에 중점을 둡니다. 기능 엔지니어링에서 개발 된 압력 - 온도 지수는 압력과 열 팽창 사이의 상호 작용을 포착하여 부담의 특성을보다 명확하게 보여줍니다. 이 지수는 "투과성 지수"를 도출하기위한 기초이며, 이는 부담을 통한 가스 흐름의 용이성을 정량화 할 수 있습니다. 임의의 산림 및 그라디언트 부스트와 같은 특정 앙상블 알고리즘은 고로 데이터에서 복잡한 비선형 관계를 캡처하는 데 능숙합니다. 시간 주석이 달린 과거 데이터에 대한 교육을받은이 모델은 폭발 용 위치의 현재 및 과거 행동에 기초하여 파이프 라인 여행 이벤트를 예측할 수 있으며, 파이프 라인 여행이 성능에 심각하게 영향을 미치기 전에 운영자가 사전 조치를 취하고, 위협 수준을 "낮은", "매체"또는 "높음"으로 표시하는 데 도움이 될 수 있습니다. 기존의 파이프 라인 여행 예측 방법과 비교할 때이 인공 지능 기술에는 중요한 이점이 있습니다. 조기 및 정확한 예측을 달성하여 적시 예방 조치를위한 충분한 시간을 제공하고 주요 손실을 피할 수 있습니다. 예를 들어, 일부 실제 적용 사례 에서이 기술은 몇 시간 전에 파이프 라인 이동 이상을 예측하여 기업이 사전에 운영을 조정하고 가능한 생산 중단을 피할 수 있도록합니다. 또한 기존 제어 시스템에 원활하게 통합 될 수있어 운영자가 실제 시간으로 Blast Furnace 작동 상태를 파악할 수 있습니다. 강력한 데이터 통합 ​​및 관리 기능은 데이터의 정확성과 일관성을 보장하여 정확한 예측의 기초를 마련합니다. 지속적인 알고리즘 개발 및 개선을 통해 예측 정확도를 지속적으로 향상시키고 변화하는 생산 조건에 적응할 수 있습니다. 직관적 인 휴먼 - 머신 인터페이스는 운영자가 예측 결과를 효과적으로 해석하고 적절한 조치를 취하는 데 도움이됩니다. 미래에, 산업 - 광범위한 표준을 다른 공장에서 확립하고 채택 할 수 있다면 더 긍정적 인 영향을 미칩니다. 이 기술이 성공적으로 구현되면 철분 제작 공정에 큰 영향을 미쳐 조기 탐지, 효율성 향상, 정확도 향상, 비용 절감, 생산 손실 감소 및 안전성 향상과 같은 여러 가지 이점을 달성합니다. 

 물론,이 기술은 실제 응용 분야에서 몇 가지 과제에 직면 해 있습니다. 예측의 정확도는 고로 센서가 제공하는 실제 시간 데이터의 품질 및 가용성에 크게 의존하므로 센서의 지속적인 모니터링 및 유지 보수가 필요합니다. 기존 시스템과의 원활한 통합은 또한이 기술의 효율적인 사용의 핵심이며 기술 도킹 및 시스템 호환성에 많은 작업이 필요합니다. Weiyi Road에서 Baosteel의 고로 화재의 원인에 대한 장비 문제로 인한 사고가 확인되었습니다. 굴절로 인한 파이프 라인 버스트 및 폭발 화재 *는 또한 고로 생산에 대한 장비 유지 보수 및 시스템 안정성의 중요성을 반영합니다. 

 인공 지능 기술의 지속적인 개발 및 개선과 철강 생산 공정과의 심층 통합으로 미래를 바라 보면서 Furn Furnace Pipeline Travel을 예측하는 기술은 더 큰 돌파구를 달성 할 것으로 예상됩니다. 폭발 용광로 제련 비용의 "블랙 박스"를 뚫고 아이언 메이킹 비용을 최적화 할 때 언급 된 폭발 용광로 제련 공정을위한 MEAI 전체 3D 시각 온라인 보조 분석 시스템은 폭발 용광로 제련 공정의 메커니즘을 인공 지능 기술과 깊이 통합하여 전체 3D 블라스트 가로 제련 과정의 시각적 동적 추적을 달성하고 송전 장치 운영을 제공합니다. 마찬가지로, 고로 파이프 라인 여행을 예측하기위한 미래의 기술도 계속 혁신 할 것입니다. 그것은 철강 기업에 상당한 경제적 이점과 생산 효율성 개선을 가져올뿐만 아니라 철강 산업을 인텔리전스와 녹색의 방향으로 향하게하여 철강 산업의 지속 가능한 개발에 새로운 자극을 주입합니다.