Искусственный интеллект вступит в новую эру прогнозирования путешествий по прохождению бластого печи

В производственной цепочке стальной промышленности взрывная печь, как основное производственное оборудование, ее статус эксплуатации напрямую связан с качеством и выходом стальных продуктов. Как упомянуто в *Советах по стабильной эксплуатации взрывных печей *, стабильная и плавная работа бласточных печей имеет большое значение для экономических выгод предприятий. Кроме того, качество горячего металла тесно связано с динамикой операции взрывных печей. Следовательно, точное управление состоянием работы с бластерной печью является ключом к обеспечению эффективной и безопасной работы взрывных печей. Среди многих факторов, влияющих на стабильную работу взрывных печей, проблема прохождения бластого печи всегда была постоянной головной болью для стальных предприятий. 

Перемещение трубопровода для взрыва печи относится к явлению неровного потока газа через бремя. При нормальных обстоятельствах поток газа в взрывной печи должен быть равномерно распределен, чтобы гарантировать, что бремя может быть полностью нагрет и уменьшен. Тем не менее, когда происходит перемещение трубопровода, скорость потока газа в местных районах резко возрастает, в то время как он относительно слабый в других областях. Это неровное распределение потока газа серьезно нарушает нормальный прогресс реакций на теплопередачу и уменьшения, что приводит к снижению производительности бласточной печи, локальному перегреву и значительному увеличению потребления кокса. * Технология стали: практика технологии Хэнана Хуакси в быстром восстановлении влажного опрыскивания для № 8 взрывной печи Шуганг Чанцжи стали*, указывает, что при работе с взрывной печью, если управление объемом воздуха и давление во время процесса понижения бремени является необоснованным, чрезвычайно легко вызвать проезд трубопроводов, влияя на стабильную работу в взрывной печи. 

 При рассмотрении глубины причин перемещения трубопровода сложность самой бремени блассовой печи является основной причиной. Неравномерный размер, форма, плотность и распределение бремени приводят к неравномерной воздушной проницаемости по всему перекрестному скрещиванию. Поток газа трубопровода обходит плотные области, богатые порошком, тем самым нарушая процессы предварительного нагревания и сокращения, что приводит к нестабильному производству и снижению продуктивности взрывной печи. Традиционные методы прогнозирования перемещения трубопровода в основном зависят от косвенных индикаторов, таких как поток газа, изменения давления и изменения температуры. Тем не менее, эти методы часто обладают низкой точностью и ограниченными возможностями раннего предупреждения, которые не способствуют своевременному вмешательству и не могут соответствовать требованиям современного производства стали для высокой эффективности и стабильности. * Тенденции статуса исследования и разработки экспертных систем для плавки бластого печи* упоминают, что с 1970 -х годов были разработаны многие математические модели, чтобы уменьшить соотношение кокса взрывных печей, но все еще существуют недостатки в прогнозировании поездок на трубопровод. Следовательно, поиск более надежного и проактивного метода прогнозирования чрезвычайно срочно. 

 Бренд - новая технология, разработанная немецкой компанией, принесла надежду на решение этой проблемы. Эта технология использует передовые методы анализа данных и машинного обучения для точного прогнозирования динамики прохождения бластого печи. Его принцип работы заключается в том, чтобы ввести реальные данные времени от датчиков, таких как давления, температурные зонды и газовые анализаторы в предварительно обученную модель машинного обучения. Посредством обучения на большом количестве исторических данных модель может идентифицировать закономерности и аномалии, связанные с потенциальными несчастными случаями по прохождению трубопроводов, и генерировать оценку прогноза, чтобы показать вероятность того, что аномалии перемещения трубопровода, возникающие в определенные временные рамки. 

 Конкретный процесс этой технологии состоит из нескольких строгих шагов. Во -первых, это предварительная обработка данных, где собранные данные строго обрабатываются для очистки выбросов или несоответствий и нормализации их в соответствии со стандартными форматами для обеспечения целостности и надежности данных. Затем, благодаря разработке функций, дополнительная информация добывается из данных, основанных на основных принципах работы с бластерной печью, а новые функции предназначены для повышения способности модели прогнозирования. Впоследствии оцениваются различные алгоритмы, и выбирается алгоритм на основе дерева, а инженерные функции обучаются с использованием тщательно отсортированных наборов данных. После обучения зарезервированный набор тестов используется для оценки эффективности модели, а точность и отзыв анализируются глубоко, чтобы убедиться, что она может быть хорошо применена к новым данным. Наконец, модель развернута в производственной среде, работает в реальном времени, постоянно мониторинг данных о взрывной печи и быстро уведомляет операторов после обнаружения аномалий. Этот упреждающий подход обеспечивает быстрое вмешательство и сводит к минимуму влияние перемещения трубопровода на эффективность и производство бласточной печи. 

 При оценке потенциала перемещения трубопровода ключевые индикаторы процесса (KPI) играют решающую роль. Отношение CO/CO2 может отражать эффективность сгорания. Слишком низкое соотношение указывает на неполное сжигание во время перемещения трубопровода, в то время как слишком высокое соотношение подразумевает чрезмерное сжигание кокса, что может привести к нестабильным условиям печи. Верхняя температура газа связана с распределением тепла и является сигналом раннего предупреждения для перемещения трубопровода. Дифференциальное давление используется для измерения разности давления между зонами печи. Более низкое, чем - ожидаемое дифференциальное давление указывает на то, что воздух обходит бремя, и когда газовый проход заблокирован, тяжелая аномалия перемещения трубопровода увеличит дифференциальное давление. Объем взрыва может изначально увеличиваться во время перемещения трубопровода из -за снижения сопротивления бремени, но со временем наличие газовых проходов нарушит направление потока и распределение, что приведет к уменьшению или колебаниям общего объема взрыва. Монирируя и анализируя эти ключевые показатели, эта технология может более точно обнаружить состояние перемещения бласточной печи. 

 Эта технология принимает первый метод моделирования на основе принципа, интегрируя основные принципы работы с бластерной печью и фокусируясь на ключевых параметрах, таких как давление горячего взрыва и температура в различных зонах печи. Индекс давления - температура, разработанный в инженерии функций, может захватить взаимодействие между давлением и термическим расширением, более четко обнаруживая характеристики бремени. Этот индекс является основой для получения «индекса проницаемости», который может количественно оценить простоту потока газа через бремя. Конкретные ансамблевые алгоритмы, такие как случайное повышение леса и градиент, хороши для захвата сложных нелинейных отношений в данных взрывной печи. Обученная историческим данным с временными аннотациями, модель может предсказать события путешествий трубопровода на основе текущего и прошлого поведения бласточной печи, помогая операторам принимать упреждающие меры, прежде чем путешествие трубопровода серьезно влияет на производительность и демонстрируя уровень угрозы как «низкий», «средний» или «высокий» в форме одометра. По сравнению с существующими методами прогнозирования путешествий трубопровода эта технология искусственного интеллекта имеет значительные преимущества. Это может достичь раннего и точного прогнозирования, обеспечивая достаточное время для своевременных профилактических мер и избежать серьезных потерь. Например, в некоторых практических случаях применения эта технология предсказывала аномалии прохождения трубопровода за несколько часов, что позволило предприятиям заранее корректировать операции и избежать возможных перерывов производства. Он также может быть легко интегрирован в существующие системы управления, что позволяет операторам понять статус эксплуатационной печи в реальном времени. Его мощные возможности интеграции и управления данными обеспечивают точность и согласованность данных, закладывая основу для точного прогноза. Благодаря непрерывной разработке и улучшению алгоритма он может постоянно повышать точность прогноза и адаптироваться к изменению условий производства. Интуитивный интерфейс человека - машины помогает операторам эффективно интерпретировать результаты прогнозирования и предпринять соответствующие действия. В будущем, если отрасль - широкие стандарты могут быть установлены и приняты различными фабриками, это будет иметь более широкое положительное влияние. Если эта технология будет успешно внедрена, она окажет значительное влияние на процесс производства железа, достижение множества преимуществ, таких как раннее обнаружение, повышение эффективности, повышение точности, снижение затрат, снижение потерь производства и повышенная безопасность. 

 Конечно, эта технология также сталкивается с некоторыми проблемами в практическом применении. Точность прогнозирования в значительной степени зависит от качества и доступности реальных данных, предоставленных датчиками Blast Furnes, поэтому требуется непрерывный мониторинг и обслуживание датчиков. Бесплатная интеграция с существующими системами также является ключом к эффективному использованию этой технологии, которая требует большой работы в области технической стыковки и совместимости системы. Была установлена ​​авария, вызванная проблемами оборудования в * причине взрыва пожара Баостела на дороге Вейи: разрыв трубопровода и разразился пожар из -за падения огнеупорий * также отражается со стороны важность технического обслуживания оборудования и стабильности системы для производства взрывной печи. 

 Глядя в будущее, с непрерывным развитием и улучшением технологий искусственного интеллекта и ее глубокой интеграции с производственными процессами стали, как ожидается, технология для прогнозирования поездок на бластовую печь, как ожидается, достигнет больших прорывов. Полная 3D 3D -визуальная онлайн -система вспомогательного анализа для процесса плавки для взрывной печи, упомянутой в * прорыве «черного ящика» из плавки бластого печи и оптимизации затрат на железопроизводство * Глубоко интегрирует механизм процесса плавки для взрывной печи с технологией искусственного интеллекта для достижения визуальной динамической отслеживания полного 3D -процесса высадки на 3D -выборочной печи и обеспечения количественной основы для операции бласточной печи. Аналогичным образом, будущая технология прогнозирования проезда для бластерной печи также будет продолжать инновации. Это не только принесет значительные экономические выгоды и повышение эффективности производства для стальных предприятий, но и способствует всей сталелитейной промышленности в направлении разведки и зелени, внедряя новый стимул в устойчивое развитие сталелитейной промышленности.