在高炉中，铁矿石、焦炭和烧结矿被转化成生铁，生铁是炼钢工艺的主要原料。这一过程包括从炉顶交替装入焦炭和铁矿石，然后吹入热风，通过焦炭中的碳还原铁矿石，生成铁水。
当前管道行程预测技术面临的挑战
铁水品质与高炉运行动态密切相关，因此，必须对高炉运行状态进行精确控制，以保证高炉的高效安全运行。其中一个关键挑战是高炉管道行程，这里存在煤气流经炉料时不均匀的现象。这种现象会影响热传导和还原反应，导致生产率降低、局部过热以及焦炭消耗增加。
管道行程源于高炉炉料固有的复杂性。炉料的尺寸、形状、密度和分布不均匀，造成整个炉料横截面的透气性不同。管道气流会绕过富含粉末的密集区域，破坏预热和还原过程，导致生产不稳定，并降低高炉生产率。
传统的管道行程预测方法依赖于煤气流量、压力变化和温度变化等间接指标。这些方法往往缺乏准确性，提供的预警有限，妨碍了及时干预。因此，需要一种更可靠、更主动的方法来预测管道行程。不准确和不及时的预测会导致严重的生产和能源损失。
高炉管道行程预测新技术
技术描述
德国某公司开发了一种全新技术，可以利用先进的数据分析和机器学习来预测高炉管道行程动态。来自压力表、温度探头和煤气分析仪等传感器的实时数据被输入经过训练的机器学习模型，从而识别与可能发生的事故相关的模式和异常现象。该模型会生成一个预测分数，显示在特定时间范围内发生管道行程异常的概率。
复合人工智能
复合人工智能（图1）通过传感器集成了实时数据收集功能，确保关键参数信息的持续流动。这些实时数据是后续分析过程的基础。
1）数据预处理：对收集到的数据进行严格的预处理，确保数据的完整性和可靠性，包括清理数据以消除异常值或不一致之处，并按照标准格式进行归一化处理。
2）特征工程：首先通过建模来设计新特征，利用高炉操作的基本原理从数据中提取更多的认知。结合领域知识增强模型的预测能力。
3）机器学习算法选择：对各种算法进行评估，最终选择了一种基于树状结构的算法，该算法利用一个精心策划的数据集对工程特征进行训练。
4）模型评估：使用保留的测试集对训练好的模型进行性能评估，确保其能很好地泛化到全新的、未见过的数据中。这一阶段对精确度和召回率进行了深入分析，从而提高了检测管道行程异常的可靠性。
5）部署：该模型部署在生产环境中，实时运行，持续监控高炉数据，及时发现并提醒操作人员注意管道行程异常。这种主动的方法可实现快速干预，最大限度减少管道行程对高炉效率和生产的影响。
确定关键过程指标以评估管道行程条件
为了评估管道行程潜力，关键工艺指标（KPI）起着至关重要的作用。要准确检测高炉管道行程情况，就必须识别那些能提示煤气流不平衡的关键绩效指标。
1）CO/CO2比率：该指标表示燃烧效率，比率过低表明管道行程中燃烧不完全，而比率过高则暗示焦炭燃烧过度，可能导致炉况不稳定。
2）炉顶煤气温度：与热量分布相关，是管道行程的早期预警。管道行程会造成局部热区，导致温度分布不均。
3）压差：测量炉区之间的压力差，如果压降低于预期值，则表明空气绕过了炉料；如果气道堵塞，就会发生严重管道行程异常，进而增加压降。
4）鼓风量：管道行程最初可能会因炉料阻力较小而使鼓风量增加，但随着时间的推移，气道的存在可能会扰乱流向和分布，导致总体鼓风量减少或波动。
5）焦粉：气道中堆积过多的焦炭粉会妨碍炉料的正常下降和气流的分布。
基于第一原理的模型
该研究采用了基于第一原理的建模方法，为预测高炉管道行程设计了创新功能。该方法整合了高炉操作的基本原理，重点关注不同炉区的热风压力和温度等关键参数。
热风压力、煤气成分、鼓风量和温度等关键工艺变量会直接影响炉床内的煤气流动和透气性。在特征工程中开发的压力-温度指数可以捕捉压力和热膨胀之间的相互作用，从而更清楚地了解炉料的特性。该指数是推导“透气性指数”的基础，可量化煤气在炉料中的流动难易程度。这些工程特征为构建复杂的气道预测模型奠定了基础。
机器学习模型
与单一模型方法相比，集合学习方法利用了不同算法的优势，弥补了个别算法的弱点，并产生了稳健的预测结果。随机森林和梯度提升等特定的集合算法尤其擅长捕捉高炉数据中复杂的非线性关系。
该模型是在带有时间注释的历史数据上进行训练的，可根据当前和过去的高炉行为预测管道行程事件。这一功能使操作员能够在管道行程严重影响性能之前采取积极措施。该模型会生成一个预测分数，显示发生管道行程事件的概率，并以里程表的形式显示威胁等级为“低”“中”或“高”。
该技术的开发经历了几个阶段，最初的研发阶段已经完成。目前，该技术正在模拟高炉环境中进行测试和验证。
解决方案和优势
与现有管道行程预测方法相比，该技术具有以下多个优势：1）早期准确预测：能够及时采取预防措施，避免重大损失；2）无缝集成：可集成到现有控制系统中，实时了解高炉运行情况；3）数据整合与管理：确保数据的准确性和一致性，从而进行准确预测；4）算法开发和改进：不断改进，提高预测准确性，适应不断变化的条件；5）人机交互：直观的人机界面可帮助操作人员有效解释预测结果并采取适当行动；6）标准化和部署：建立全行业标准，促进不同工厂采用该技术，从而产生更广泛的影响。
对炼铁工艺的影响
这项技术的成功实施会对炼铁工艺产生重大影响：1）早期检测：提前预测管道行程，可为采取纠正措施留出充足的时间；2）提高效率：主动预防可优化高炉运行，提高生产率并降低能耗；3）提高准确性：与传统的经验方法相比，机器学习算法可提供更准确的预测；4）降低成本：最大限度地减少管道行程异常现象的发生，可降低相关成本，包括高炉损坏和生产损失；5）减少生产损失：早期检测可最大限度地减少中断并提高产量；6）增强安全性：预测和预防管道行程异常可降低高炉损坏风险和相关的安全隐患。
其他因素
数据质量和可用性：预测的准确性在很大程度上取决于高炉传感器提供的实时数据的质量和可用性，因此需要持续监控和维护。
模型训练和维护：机器学习模型需要根据新数据不断更新和完善，从而适应不断变化的运行条件。
与现有系统集成：与现有控制系统的无缝集成对于高效和有效地利用技术至关重要。
结论
本研究介绍了一种采用先进分析和机器学习技术预测高炉管道行程异常的技术。随着钢铁行业向可持续发展转型，这种变革性的方法为长期存在的操作难题提供了积极的解决方案，今后有望提升高炉操作效率并降低成本。
