舒有武1 郭炳楠 2 杜树 1 李壮年1
（1 太钢不锈钢股份有限公司 2 山西工程职业学院）
摘 要 为破解高炉炼铁工序“黑箱”特性、调控大时滞多耦合、人工操作标准化程度低等行业痛点，同时响应钢铁行业低碳智能化转型发展需求，太钢炼铁厂历经多阶段技术研发与实践，逐步构建起适配自身生产特点的炼铁智能化体系。本文梳理了太钢炼铁智能化从基础数据模型构建到数据化控制平台开发，再到大数据与人工智能深度融合的数字化工厂平台搭建的发展历程，详细分析了炉热智能闭环控制、炉缸长寿管理诊断、关键工艺参数预测优化、气流智能调剂四大核心智能化系统的技术实现路径与应用效果，并总结了系统应用的综合效益及关键技术创新点。研究表明，太钢炼铁智能化系统通过“机理+数据”双驱动模式，融合AI算法、大数据挖掘、数字孪生等技术与冶金工艺，实现了高炉冶炼的精准调控、智能诊断与优化决策，显著降低了燃料消耗、提升了生产稳定性与安全性，同时形成了自主技术体系。该实践为钢铁行业炼铁工序的数字化、智能化转型提供了可复制、可参考的实施范例。
关键词 太钢炼铁厂 高炉冶炼 智能化系统 机理+数据双驱动 大数据挖掘 数字孪生
引言
高炉炼铁是钢铁工业的核心工序，其生产过程具有强非线性、大时滞、多变量耦合的“黑箱”特性，传统人工经验操作存在四班操作标准不一、炉况调控滞后、燃料消耗偏高、生产稳定性差等问题，已难以满足现代钢铁工业高质量、低碳化、精细化发展的要求。随着工业互联网、人工智能、大数据挖掘等新一代信息技术与制造业的深度融合，炼铁工序的智能化转型成为破解行业发展痛点、提升生产效率与效益的核心路径。
太钢炼铁厂作为国内炼铁行业的标杆企业，立足自身高炉生产特点与管理理念，历经多年技术探索与实践，分阶段推进炼铁智能化系统的研发与应用，从引进吸收国外先进专家系统理念，到与国内团队合作开发数据化控制平台，再到搭建面向大数据、智能化的数字化工厂平台，逐步实现了人工智能方法与冶金工艺模型的深度融合。其研发的一系列炼铁智能化系统在实际生产中落地应用，取得了显著的经济、生产、安全与环保效益，为钢铁行业炼铁工序的智能化升级积累了宝贵实践经验。
1 太钢炼铁智能化系统发展阶段
太钢炼铁智能化的发展并非一蹴而就，而是结合高炉炉龄更新、技术发展趋势与企业生产需求，分三个阶段逐步推进，实现了从“引进吸收”到“合作开发”，再到“自主创新、深度融合”的跨越式发展，其核心发展脉络如下：
1.1 第一阶段：基础数据采集与管理模型构建
该阶段依托5#炉第一代炉龄，以国外行业先进专家系统理念为基础，结合奥钢联专家系统的高炉冶炼模型与太钢自身生产特点，集成诸多控制模型，完成了炼铁生产基础数据采集与管理模型的搭建，为后续智能化系统的开发奠定了数据与模型基础。
1.2 第二阶段：面向冶炼过程的数据化控制平台开发
在5#炉第二代炉龄阶段，太钢转变研发理念，从“依托国外模型”转向“面向冶炼过程实际”，与国内标杆专家系统团队北科亿力合作开发专家系统，重点搭建了以数据整合为主的操作控制系统。该系统充分融入太钢自身的高炉管理理念，实现了炼铁生产数据的有效整合与过程化控制，推动了炼铁生产从人工经验操作向数据化操作的初步转变。
1.3 第三阶段：大数据与智能化融合的数字化工厂平台搭建
随着炼铁智控中心的投入使用，太钢炼铁智能化进入全新发展阶段。该阶段以高炉智控中心为核心载体，搭建了面向大数据、智能化炼铁的数字化工厂平台，突破了传统工艺模型的局限性，实现了人工智能方法与冶金工艺模型的深度融合，核心目标指向低碳智能炼铁，标志着太钢炼铁正式迈入数字化、智能化生产新阶段。
2 太钢炼铁智能化核心应用系统及技术实现
基于多年的技术积累与发展，太钢炼铁厂研发并落地了四大核心智能化系统，各系统围绕高炉冶炼的不同痛点展开技术攻关，形成了相互协同、覆盖高炉生产核心环节的智能化技术体系，各系统的技术实现与核心设计如下：
2.1 基于“机理+数据”双驱动的炉热智能闭环控制系统
该系统针对太钢6#高炉（4350m³）炼铁工序“黑箱”特性、炉热调控大时滞多耦合，以及传统人工操作导致的操作标准不统一、炉温波动剧烈、燃料消耗居高等问题展开技术攻关，是高炉冶炼核心环节的智能化调控系统。
系统以“机理+数据”双驱动为核心设计理念，构建了数据-计算-控制-防护四层架构，集成机器学习预测、热平衡计算等多类算法，设计了自动/手动/加权多元控制模式，并设置A/B冗余安全防护机制，形成了“预测-调控-防护”全链路闭环控制体系。通过异常数据处理、大数据分析、多模型耦合、AI预测、动态策略调整，实现了喷煤量的精准计算；运用机器学习与深度学习技术，精准预测铁水温度、[Si]含量，并结合实时数据迭代校验，自动寻优燃料比，适配负荷变化与料速平衡，实现了炉热调控从静态到动态自适应的转变，最终取代了传统的人工经验操作，实现炉热在线智能控制。
2.2 炉缸长寿管理诊断模型
炉缸是高炉的核心关键部位，其服役状态直接决定高炉的安全生产周期，该模型以炉缸长寿管理为核心目标，实现了炉缸安全状态的可感知、可分析、可预警，为高炉长寿化操作提供智能决策支持。
模型的核心技术实现包含三大模块：一是智能建模与三维可视化，建立炉缸炉底三维非稳态传热模型，可自动计算并动态展示温度场、侵蚀内型、渣铁壳厚度，支持横、纵剖面切换巡检；二是多维度动态预警体系，基于单点超标、侵蚀速率加速、耐材残厚超限等多重数字化标准，建立分级自动预警机制，融合热电偶、水温差等多源信息实现全炉役实时监测与历史追溯；三是AI智能体应用，基于Deepseek+Dify自主研发智能体，打造高炉长寿知识问答与问数系统，支撑侵蚀分析、安全评分及智能报告生成，填补了行业内AI在高炉长寿管理领域应用的空白。
2.3 基于大数据挖掘的高炉关键工艺参数预测和优化
该系统针对高炉生产过程中工艺参数影响因子复杂、预测精度低、优化决策缺乏科学依据等问题，通过大数据挖掘技术实现了关键工艺参数的智能预测与多目标优化。
系统的核心创新在于数据挖掘方法与算法的集成应用：创新性研发时序型数据关联规则挖掘方法，并将FP-Growth算法成功应用于高炉离散型数据关联规则挖掘，深入挖掘高炉关键工艺参数的影响因子并确立其合理范围；开发了基于线性回归、Lowess局部加权回归、FP-Growth等算法的高炉参数大数据挖掘平台，并结合生产工艺开发一系列量化操控模型；采用基于工艺原理的特征工程、精细的超参数调优和创先的集成学习调优技术，构建基于机器学习的高炉参数智能预测模型及在线应用程序；融合机器学习与遗传算法的优势，研发高炉参数多目标优化模型，最终形成了从参数预测到优化决策的智能化解决方案。
2.4 基于数据和AI的高炉气流智能调剂技术
高炉气流分布直接影响炉况顺行与生产效率，该技术以揭示高炉“黑箱”奥秘、实现气流精准调控为目标，建立了数字化、可视化且可解释的高炉气流智能诊断与调剂技术体系。
技术体系包含四大核心协同模块：一是上部调剂模型化，提出创新的布料参数量化设置方法，解决布料参数调整不规范问题；二是下部调剂智能化，开发压差预测模型实现压差精准预测，通过压差异常归因模型快速排查影响因子，同时建立高炉最大风量模型，为风量调控提供科学指导；三是炉况评价数字化，结合风口亮度检测和图像识别AI算法，实现风口区域定量化，开发炉况自学习定量化评价技术，增强炉况诊断能力；四是炉况3D可视化，利用数字孪生技术构建高炉炉况3D可视化仿真模型，实现炉况实时3D展示、历史回放和联动监控。四大模块协同作用，实现了高炉气流的精确控制与高炉运行的稳定高效。
3 太钢炼铁智能化系统应用综合效益
太钢炼铁四大核心智能化系统在实际生产中落地应用后，实现了技术、经济、生产、安全、环保等多维度效益的提升，不仅破解了高炉生产的诸多行业痛点，还形成了自主技术体系，成为钢铁行业“AI+制造”数字化转型的标杆，各维度效益如下：
3.1 经济效益
智能化系统的应用实现了高炉燃料消耗的显著降低与生产成本的大幅缩减，各系统均取得了可观的经济收益：炉热智能闭环控制系统使铁水硅含量降低0.09、燃料比下降4.66kg/tFe，预计年降本1884万元；高炉关键工艺参数预测和优化系统使燃料比降低8.6kg/t，球团比例提升3.5%，年降本达2443.6万元；高炉气流智能调剂技术使6#高炉燃料比降低11.4 kg/tFe，球团比例增加2.1%，初步测算年降本超1017.2万元；炉缸长寿管理诊断模型创效355万元以上。各系统协同发力，为太钢炼铁厂带来了显著的成本节约与经济效益。
3.2 生产运营效益
一是统一了高炉四班操作标准，解决了传统人工操作的差异性问题，增强了高炉应对复杂工况的适应性，大幅减少炉温、热负荷等指标的波动对生产的影响；二是提升了炉况预测与诊断的准确性，炉热智能闭环控制系统的铁水指标预测命中率提升至85%以上，工艺参数预测模型为操炉人员提供了精准的炉况预测，高炉的稳定性和顺行度显著提升，有效解决了热负荷长期高位运行和频繁波动的问题；三是实现了生产过程的数字化与自动化，取代了部分人工经验操作，提升了炼铁生产的精细化、标准化水平。
3.3 安全生产效益
炉缸长寿管理诊断模型构建了“监测-诊断-预警-决策”的全闭环体系，实现了炉缸安全状态的实时监测与分级预警，新增关键安全节点预测，为护炉决策预留了充足窗口，有效防范了重大安全事故的发生；同时该模型助力3#高炉实现19年超长服役，达到行业先进水平，提升了高炉全炉役的安全生产管理能力。此外，各智能化系统均设置了安全防护机制或冗余设计，进一步保障了高炉生产的稳定性与安全性。
3.4 绿色环保效益
高炉燃料消耗的大幅降低直接推动了温室气体排放的减少，其中高炉气流智能调剂技术实现CO₂排放降低26 kg/tFe，属于典型的节能降耗和环境友好型技术应用。太钢炼铁智能化系统以“低碳智能炼铁”为核心目标，通过技术创新实现了节能减碳，契合钢铁行业绿色低碳发展的国家战略要求。
3.5 技术创新效益
炉热智能闭环控制系统已申报13项专利，形成了自主技术体系，破解了高炉智能调控的行业痛点；炉缸长寿管理诊断模型融合3D数字孪生、大模型等创新技术，填补了行业AI在高炉长寿管理领域的应用空白；大数据挖掘与气流智能调剂技术则在算法应用、工艺模型融合方面实现了多项创新。太钢炼铁智能化的实践形成了一系列可复制、可推广的技术成果，为行业同类问题提供了解决方案范例。
4 太钢炼铁智能化的关键技术创新
太钢炼铁智能化系统的成功落地，核心在于实现了新一代信息技术与冶金工艺的深度融合，其关键技术创新点可总结为以下四点：
（1）构建“机理+数据”双驱动的技术核心：突破了传统单一依靠冶金机理模型或数据模型的局限性，将高炉冶炼的工艺机理与大数据、AI算法深度融合，既保证了系统的工艺合理性，又提升了模型的预测与调控精度，成为各智能化系统稳定运行的核心支撑。
（2）多算法集成与大数据挖掘技术的创新应用：针对高炉生产的时序型、离散型数据特点，创新研发数据关联规则挖掘方法，集成机器学习、深度学习、遗传算法、FP-Growth等多类算法，构建了从数据处理、参数预测到多目标优化的完整技术链条，实现了对高炉生产数据的深度挖掘与价值转化。
（3）数字孪生与AI大模型的场景化落地：将数字孪生技术应用于炉缸温度场、高炉炉况的三维可视化展示，实现了生产过程的直观化、可感知；基于Deepseek+Dify自主研发AI智能体，并落地于高炉长寿管理的知识问答、智能诊断场景，填补了行业AI大模型在炼铁领域实际应用的空白。
（4）打造全链路闭环控制与多维度预警体系：各智能化系统均构建了“预测-调控-防护”或“监测-诊断-预警-决策”的全链路闭环体系，同时结合高炉生产特点建立分级、多维度的预警机制，实现了从“被动应对”到“主动预测、提前防控”的转变，提升了系统的智能化与精细化水平。
5 结论与展望
5.1 结论
太钢炼铁厂历经三个阶段的技术探索，成功构建了以炉热智能闭环控制、炉缸长寿管理诊断、关键工艺参数预测优化、气流智能调剂为核心的炼铁智能化系统体系，实现了从人工经验操作向数据化、智能化操作的跨越式转变。该体系以“机理+数据”双驱动为核心，融合大数据挖掘、AI算法、数字孪生等新一代信息技术与冶金工艺，在实际生产中取得了显著的经济、生产、安全与环保效益，不仅大幅降低了高炉燃料消耗、提升了生产稳定性与安全性，还形成了一系列自主技术成果，填补了行业多项应用空白。太钢炼铁智能化的实践证明，新一代信息技术与炼铁工艺的深度融合是破解高炉冶炼“黑箱”特性、实现炼铁工序高质量发展的核心路径，其分阶段推进、贴合生产实际、注重工艺与技术融合的研发与应用模式，为钢铁行业炼铁工序的数字化、智能化转型提供了可参考、可复制的实施范例。
5.2 展望
在钢铁行业绿色低碳、高质量发展的国家战略背景下，炼铁工序的智能化升级将向更深层次、更广范围推进。未来太钢炼铁厂可从三方面继续深化智能化建设：一是进一步推动全工序的智能化协同，实现高炉、烧结、焦化等炼铁上下游工序的数据互通与智能调控，打造全流程低碳智能炼铁体系；二是持续探索AI大模型、工业互联网等新技术在炼铁领域的场景化应用，提升系统的自主决策与自学习能力；三是围绕低碳炼铁目标，深化智能化系统与氢能炼铁、富氧喷煤等低碳工艺的融合，实现智能化与低碳化的协同发展。同时，太钢炼铁智能化的技术成果与实践经验可进一步向行业推广，推动整个钢铁行业炼铁工序的数字化、智能化、低碳化转型，助力钢铁工业实现高质量发展。
参考文献
[1] 太钢炼铁厂.太钢炼铁厂智能化系统应用实践[Z].内部技术资料,2025.
[2] 中国金属学会.高炉炼铁智能化技术发展指南[M].北京:冶金工业出版社,2024.
[3] 冶金工业信息标准研究院.钢铁行业数字化转型与智能制造发展报告[R].2025.
