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來源：新華財(cái)經(jīng)

3日從寶鋼股份智慧高爐發(fā)布現(xiàn)場了解到，在寶鋼股份，有一座“會(huì)思考”的2號(hào)高爐，它把“老師傅”幾十年練就的“手感”與大數(shù)據(jù)、云計(jì)算深度融合，不僅讓原本難以窺探的爐內(nèi)“黑箱”變得透明，還能預(yù)測(cè)未來2小時(shí)的爐溫趨勢(shì)，并自動(dòng)給出調(diào)整指令，實(shí)現(xiàn)高爐運(yùn)行的智能化控制。

煉鐵是鋼鐵制造的核心工序，高爐是煉鐵工序的“心臟”。長期以來，高爐生產(chǎn)高度依賴經(jīng)驗(yàn)判斷，控制工況波動(dòng)、降低能源消耗、保持穩(wěn)定運(yùn)行，是行業(yè)轉(zhuǎn)型升級(jí)的共性難題和突出痛點(diǎn)。

“爐內(nèi)反應(yīng)溫度可達(dá)2300多攝氏度，幾乎沒有檢測(cè)設(shè)備可以伸進(jìn)去觀察內(nèi)部發(fā)生了什么?！敝袊鴮毼鋵氫摴煞菘偨?jīng)理劉寶軍說，借助AI模型打開高爐生產(chǎn)“黑箱”，主要是基于寶鋼股份自2015年以來對(duì)智能制造的持續(xù)探索。

劉寶軍告訴記者，好比過去人們憑經(jīng)驗(yàn)知道打雷后可能馬上會(huì)下雨，但不知道為何會(huì)打雷。十余年來，企業(yè)通過積累原料、燒結(jié)、煉焦、高爐等多個(gè)工序的大量數(shù)據(jù)，深度治理后，在不同產(chǎn)品、工序上予以模型輔助，由易而難、循序漸進(jìn)，最終形成高爐模型。

記者從發(fā)布現(xiàn)場了解到，高爐大模型以華為盤古大模型為基礎(chǔ)，涉及2萬個(gè)數(shù)據(jù)顆粒度不一的高爐參數(shù)，研發(fā)團(tuán)隊(duì)將圖片、聲音、事件等不同結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)“翻譯”成模型能理解的語言，構(gòu)建起任意兩個(gè)數(shù)據(jù)之間的關(guān)系。

該模型每10分鐘可進(jìn)行一次預(yù)測(cè)，從“被動(dòng)響應(yīng)”向“主動(dòng)預(yù)測(cè)與調(diào)控”轉(zhuǎn)變，就像給鋼鐵制造裝上了一套“自動(dòng)駕駛系統(tǒng)”，實(shí)時(shí)感知路況、預(yù)判風(fēng)險(xiǎn)、自動(dòng)調(diào)整方向盤和油門。此外，它還會(huì)“學(xué)習(xí)”，每次運(yùn)行的數(shù)據(jù)都會(huì)回傳訓(xùn)練，變得越來越“聰明”。

據(jù)寶鋼股份煉鐵廠廠長張代華介紹，高爐煉鐵這一環(huán)節(jié)的生產(chǎn)成本約占鋼鐵制造總成本的70%，其中溫度波動(dòng)不僅與成本相關(guān)，還與碳排放掛鉤：爐內(nèi)溫度每減少10攝氏度波動(dòng)，每噸鐵水就能少消耗1千克焦炭。目前，該模型對(duì)2小時(shí)后鐵水溫度和硅素的預(yù)測(cè)命中率均超過90%，已實(shí)現(xiàn)全自動(dòng)閉環(huán)控制。模型投用后爐況穩(wěn)定順行，爐溫穩(wěn)定，高爐燃料比下降2公斤/噸鐵水，碳排放減少約5公斤/噸鐵水，單座高爐年降本超千萬元。

北京科技大學(xué)冶金學(xué)部主任張建良表示，當(dāng)前，我國鋼鐵行業(yè)正處于高端化、智能化、綠色化轉(zhuǎn)型的關(guān)鍵時(shí)期，科技創(chuàng)新是驅(qū)動(dòng)行業(yè)高質(zhì)量發(fā)展的核心引擎。“AI高爐”不僅是技術(shù)上的突破，也是生產(chǎn)方式的創(chuàng)新。在產(chǎn)學(xué)研各界的協(xié)同攻關(guān)下，人工智能技術(shù)將在鋼鐵生產(chǎn)全流程實(shí)現(xiàn)更廣泛、更深度的應(yīng)用。

2026年是寶鋼股份AI戰(zhàn)略轉(zhuǎn)型的第三年，公司將持續(xù)落實(shí)中國寶武“2526”工程，全力推動(dòng)AI與鋼鐵核心工序的深度融合，預(yù)計(jì)到明年將累計(jì)建成1200個(gè)以上人工智能場景、25條以上人工智能標(biāo)桿產(chǎn)線。