本報訊 近日，鋼鐵領域首個AI連鑄模型雛形在寶鋼股份2號連鑄機正式投運，實現了在線檢測、預測、優(yōu)化控制，使得結晶器液面波動、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。
據悉，該連鑄領域模型雛形由寶鋼股份、寶鋼工程、華為公司等合作研發(fā)，由結晶器液面波動根因分析、結晶器液面波動預測、結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優(yōu)、扇形段驅動異常診斷等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建設任務，在寶鋼股份數據AI部的指導下，煉鋼廠牽頭，成立了由煉鋼廠、寶鋼工程、設備部、中央研究院、華為公司等多部門組成的連鑄AI團隊，利用連鑄數字孿生工廠中對齊的海量設計和運行數據，探索利用人工智能深度重構傳統(tǒng)連鑄模型，深入開展AI技術在鑄機安全、質量、成本等方面的研發(fā)與應用，打造行業(yè)領先的連鑄領域模型。
連鑄工序中結晶器、二次冷卻、扇形段是穩(wěn)定生產的關鍵環(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和精細控制生產問題？構建與產線狀態(tài)實時相關的關鍵場景模型，做到先知先覺，從而更好地解決生產條件多變、作業(yè)協(xié)同復雜等一系列長期困擾的難題，增加生產過程穩(wěn)定性，提高生產效率和產品質量，該團隊經過充分調研和論證，選擇最具有挑戰(zhàn)性的關鍵問題進行攻關，讓AI在實戰(zhàn)中發(fā)揮價值。
經過該團隊半年多艱苦探索，通過多輪技術方案優(yōu)化、特征工程分析、模型攻關、多場景多因素協(xié)同優(yōu)化等開發(fā)，不斷提高模型預測準確率和命中率，集成知識形成連鑄細分領域模型，在設備故障診斷、設備狀態(tài)預測、生產異常作業(yè)導航等方面發(fā)揮顯著作用，關鍵工藝參數大幅改善。隨著現場應用的持續(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、質量、成本等的連鑄領域模型。
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計優(yōu)化、工藝機理深度認知、安全生產過程控制改進等，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)轉型升級標桿示范。 （鮑武）
《中國冶金報》（2024年12月17日 01版一版）
