智能制造在钢铁冶金铁前工序的应用现状及展望

作     者：任艺 谢林蓉 杜胜 胡杰 陈略峰 吴敏 REN Yi;XIE Linrong;DU Sheng;HU Jie;CHEN Luefeng;WU Min

作者机构：中国地质大学(武汉)自动化学院湖北武汉430074 复杂系统先进控制与智能自动化湖北省重点实验室湖北武汉430074 地球探测智能化技术教育部工程研究中心湖北武汉430074 

出 版 物：《烧结球团》 (Sintering and Pelletizing)

年 卷 期：2023年第48卷第6期

页      面：22-30页

学科分类：08[工学] 0806[工学-冶金工程] 080601[工学-冶金物理化学] 081101[工学-控制理论与控制工程] 0811[工学-控制科学与工程] 081102[工学-检测技术与自动化装置] 

基　　金：高等学校学科创新引智计划项目(B17040) 湖北省自然科学基金青年项目(2021CFB145&2022CFB582) 中国博士后科学基金面上项目(2023M733306) 国家自然科学基金青年项目(62303431) 

主　　题：铁前工序 智能制造 数字孪生 透明感知 智能运维 智能决策 

摘      要：钢铁工业是促进我国经济持续发展的支柱型行业。钢铁冶金铁前工序环节较多,面临着数据量大、难以实时监控、难以把握生产状态、人工经验难以准确决策等诸多问题。铁前工序智能制造可推动钢铁企业实现产业转型升级。目前,数字孪生、透明感知、智能运维和智能决策分别在实现多源异构数据的采集与整合显示、系统运行状态信息采集、关键设备的监控与预警和生产参数与指标的优化方面取得了较好的成果,重点从这4个方面阐述了智能制造在铁前工序中的应用,并对未来的发展方向作出了展望。