刘健

（河钢集团承德钒钛新材料有限公司）

背景技术

随着人工智能技术的快速发展，各行业均尝试引入AI以替代人工操作，从而实现更精准、更高效、更低成本的生产目标。在高炉冶炼领域，AI的应用同样被寄予厚望，旨在提高操作精准度、降低事故发生率、减少生产成本。

然而，AI的成功应用必须建立在对事物本质规律透彻理解的基础之上。以象棋、围棋等AI成功案例为例，其高效运转的前提是人类已对这些领域具有深刻把握。若人类自身对某一事物的理解尚不充分，连人工操作都难以保证正确，那么基于此类认知所构建的AI系统，其训练数据的质量和结论的可靠性均存在隐患。更重要的是，AI本身不具备创造性思维，无法超越人类对事物的已有认知。

高炉冶炼过程复杂，影响炉况的因素众多，包括但不限于：炉温、风量、风温、喷煤量、焦比、煤比、球比、布料制度、原料质量、炉身温度、炉腹温度、铁水温度、顶温、料线、设备状态等。如此多维度的变量组合，极易被智能程序忽略或误判，导致系统失效甚至误导操作。

因此，AI技术在高炉领域的应用，必须以人类对高炉冶炼过程的透彻理解为前提。人类对高炉运行规律的认知越深入，所构建的AI系统才越准确、越可靠。

据统计，全国每年有数百座高炉可能发生炉凉事故。为此，有必要研发一种能够对高炉炉凉风险进行提前预警的核心算法，以协助高炉操作人员及时采取撤风、减氧、加焦等调控措施，有效防止炉凉事故的进一步恶化，最大限度地减少生产损失。

发明内容

本文提出两个原创公式，用于对高炉炉况进行分析、预测与判断。

① LJ公式

LJ=T顶/(V料×COKE)

其中：

T顶 = 平均顶温（℃）

V料 = 一小时内放的焦炭数量

COKE = 干焦批重（吨）

② LJXS公式

LJXS=(T前−T后)/t料×100

其中：

T前 = 放料前炉顶最高温度（℃）

T后 = 放料后炉顶最低温度（℃）

t料 = 放料时间（秒）

说明：

LJ数据为曲线型数据，反映炉况变化的连续趋势；LJXS数据为点状数据，反映放料过程中的瞬时变化特征。二者共同构成对当前高炉炉况水平的重要判断依据。

具体应用步骤

第一步： 在主控电脑系统中集成LJ公式与LJXS公式的数据采集与计算模块。

第二步： 记录炉凉事故发生前LJ数据与LJXS数据的特征变化。

第三步： 对比炉凉前与炉况正常时的数据特征，设定预警阈值：

将LJ数值超过某一阈值，或超过该阈值并持续一定时间，设定为一级炉凉预警值；

将LJXS数值在单位时间内超过某一阈值的发生次数，设定为二级炉凉预警值。

第四步： 高炉管理人员根据一、二级炉凉预警，制定相应的应急操作规范，经审批后颁布并组织落实。