现阶段,国内炼铁流程仍以"高炉-转炉"流程为主,且面临着高能耗、高污染及自动化程度不强等问题。随着双碳目标和"十四五"规划等政策的推出,高炉冶炼智能化升级转型得到更加广泛的关注。由于高炉生产涉及的调控参数众多且数据体量庞大,加上数据具有非线性、非高斯和滞后性等特点,使得大数据和人工智能技术在高炉智能化转型过程中拥有较大的发展空间和应用前景。首先从高炉智能预测、智能监测、智能评价和大数据平台4个方面详细阐述了高炉智能化的发展现状,并就各方面作了详细的探讨。其次,针对高炉智能化发展中存在的数据孤岛问题、数据噪声问题、模型鲁棒性问题和黑箱问题,提出了初步的解决办法。最后,结合新一代人工智能技术和钢铁生产技术,从高炉炼铁流程的数据共享、信息物理系统、一体化经营管理系统和移动工厂几个角度进一步展望了智能化转型升级的未来发展。
