本報訊 近日，鋼鐵領(lǐng)域首個AI連鑄模型雛形在寶鋼股份2號連鑄機正式投運，實現(xiàn)了在線檢測、預(yù)測、優(yōu)化控制，使得結(jié)晶器液面波動、噴嘴狀態(tài)等指標的不斷改善，賦能該公司高端、智能、綠色、高效連鑄制造能力提升。
據(jù)悉，該連鑄領(lǐng)域模型雛形由寶鋼股份、寶鋼工程、華為公司等合作研發(fā)，由結(jié)晶器液面波動根因分析、結(jié)晶器液面波動預(yù)測、結(jié)晶器熱電偶異常檢測、二冷噴嘴診斷、扇形段輥縫綜合診斷與調(diào)優(yōu)、扇形段驅(qū)動異常診斷等6項人工智能模型組成。
為落實中國寶武“鋼鐵+AI”戰(zhàn)略，寶鋼股份確定了2024年AI建設(shè)任務(wù)，在寶鋼股份數(shù)據(jù)AI部的指導(dǎo)下，煉鋼廠牽頭，成立了由煉鋼廠、寶鋼工程、設(shè)備部、中央研究院、華為公司等多部門組成的連鑄AI團隊，利用連鑄數(shù)字孿生工廠中對齊的海量設(shè)計和運行數(shù)據(jù)，探索利用人工智能深度重構(gòu)傳統(tǒng)連鑄模型，深入開展AI技術(shù)在鑄機安全、質(zhì)量、成本等方面的研發(fā)與應(yīng)用，打造行業(yè)領(lǐng)先的連鑄領(lǐng)域模型。
連鑄工序中結(jié)晶器、二次冷卻、扇形段是穩(wěn)定生產(chǎn)的關(guān)鍵環(huán)節(jié)，具有典型的“黑箱”特征，如何解決傳統(tǒng)工藝模型難以快速響應(yīng)和精細控制生產(chǎn)問題？構(gòu)建與產(chǎn)線狀態(tài)實時相關(guān)的關(guān)鍵場景模型，做到先知先覺，從而更好地解決生產(chǎn)條件多變、作業(yè)協(xié)同復(fù)雜等一系列長期困擾的難題，增加生產(chǎn)過程穩(wěn)定性，提高生產(chǎn)效率和產(chǎn)品質(zhì)量，該團隊經(jīng)過充分調(diào)研和論證，選擇最具有挑戰(zhàn)性的關(guān)鍵問題進行攻關(guān)，讓AI在實戰(zhàn)中發(fā)揮價值。
經(jīng)過該團隊半年多艱苦探索，通過多輪技術(shù)方案優(yōu)化、特征工程分析、模型攻關(guān)、多場景多因素協(xié)同優(yōu)化等開發(fā)，不斷提高模型預(yù)測準確率和命中率，集成知識形成連鑄細分領(lǐng)域模型，在設(shè)備故障診斷、設(shè)備狀態(tài)預(yù)測、生產(chǎn)異常作業(yè)導(dǎo)航等方面發(fā)揮顯著作用，關(guān)鍵工藝參數(shù)大幅改善。隨著現(xiàn)場應(yīng)用的持續(xù)深入，已投入模型將持續(xù)協(xié)同優(yōu)化提升，并進一步開發(fā)投入新模型，持續(xù)完善涵蓋安全、質(zhì)量、成本等的連鑄領(lǐng)域模型。
下一步，該團隊將繼續(xù)探索“機理模型+AI模型”相融合的鋼鐵工序領(lǐng)域模型方法論，用AI重新定義智能工廠全生命周期的工程設(shè)計優(yōu)化、工藝機理深度認知、安全生產(chǎn)過程控制改進等，解決行業(yè)痛點難點問題，鞏固成果形成規(guī)模效益，打造“AI+鋼鐵”行業(yè)轉(zhuǎn)型升級標桿示范。 （鮑武）
《中國冶金報》（2024年12月17日 01版一版）
