魏志江

河鋼宣鋼

摘要：本文針對傳統高爐氧槍開爐過程中依賴人工經驗、控制精度不足、能源浪費嚴重等問題，研究了智能在線開爐系統在實際生產中的應用效果。通過引入深度學習神經網絡、機器視覺識別和時序特征分析等先進技術，構建了一套全智能在線開爐系統，實現了對氧槍槍身溫度和爐內溫度的實時監測與智能調控。實踐表明，智能氧槍系統能夠顯著提高氧氣利用效率，降低能源消耗，減少對操作人員的依賴，使高爐煉鐵過程更加穩定和高效。數據對比分析顯示，智能系統使氧槍自動投用率達到91.72%，無人干預比例達89.04%，氧氣累計用量降低至500-800m³，壓縮空氣用量減少至3000-4000m³，大幅提升了高爐開爐效率和生產安全性。

關鍵詞：高爐氧槍；智能控制；在線開爐；深度學習；時序特征分析；機器視覺

1  前言

高爐氧槍作為氧氣轉爐煉鋼過程中的核心設備，承擔著將高壓高純度氧氣以超音速速度吹入轉爐內金屬熔池上方的重要任務。其工作狀態直接關系到煉鋼過程的效率和產品質量。傳統高爐氧槍在開爐時往往難以精確控制氧氣供應量，容易導致氧氣供應過多或過少，造成氧氣在爐內分布不均勻，進而增加能源消耗成本，影響燃燒反應效果和爐內溫度穩定性。高爐氧槍的開爐是指在高爐煉鐵過程中，首次向高爐爐膛內噴射一定量氧氣的工藝過程。這一過程是高爐生產的重要步驟，標志著高爐正式進入生產狀態。傳統氧槍的氧氣流量控制通常需要經驗豐富的操作人員進行調節，操作復雜且容易出現誤操作，進一步影響煉鐵效率。此外，由于高爐爐內鐵口區域不可見，增加了高爐開爐的復雜性，國內高爐在開爐過程中常因氧槍使用不當導致氧槍燒毀，延長高爐開爐時間，甚至造成鐵口碳磚損壞，給企業帶來巨大損失。針對這些問題，本研究提出了一種智能在線開爐系統，通過獲取由溫度傳感器實時采集的高爐氧槍的槍身溫度和爐內溫度，并利用基于深度學習神經網絡的數據處理和分析算法對這些溫度數據進行時序特征分析，根據槍身溫度與爐內溫度之間的時序交互響應，智能生成當前時間點氧氣流量值的控制指令（增大、減小或保持）。這種方法能夠更精確地把握氧氣流量與溫度之間的關聯性，實現智能化氧氣流量控制，從而有效降低能源浪費，減少對操作人員的依賴，提高高爐煉鐵過程中氧氣的利用效率。

2  系統架構與關鍵技術

智能在線開爐系統采用了多模塊協同的設計架構，整合了實時數據采集、時序特征分析和智能決策控制等核心功能，形成了完整的高爐氧槍智能控制系統。系統通過高精度傳感器網絡和先進的算法模型，實現了對高爐開爐過程的精準感知與智能調控。

智能系統與傳統氧槍系統性能對比見表1。

表1  智能系統與傳統氧槍系統性能對比

2.1系統組成

智能在線開爐系統由多個核心模塊組成，每個模塊承擔特定功能，模塊之間通過數據流和指令流形成閉環控制系統。

（1）高爐氧槍溫度采集模塊。負責獲取由溫度傳感器采集的高爐氧槍的槍身溫度時間序列和爐內溫度時間序列。這些傳感器以高頻率（通常為10-100Hz）采集溫度數據，確保數據的實時性和準確性。

（2）時間維度排列模塊。將槍身溫度時間序列和爐內溫度時間序列分別

按照時間維度排列為槍身溫度時序輸入向量和爐內溫度時序輸入向量，然后分別進行相鄰兩個位置特征值之間的差值計算，得到槍身溫度時序波動輸入向量和爐內溫度時序波動輸入向量。

（3）多尺度特征級聯模塊。包括槍身溫度多尺度特征級聯和爐內溫度多尺度特征級聯兩個子模塊。前者將槍身溫度時序輸入向量和槍身溫度時序波動輸入向量進行級聯，得到槍身溫度多尺度時序輸入向量；后者將爐內溫度時序波動輸入向量和爐內溫度時序輸入向量進行級聯，得到爐內溫度多尺度時序輸入向量。

（4）時序關聯模式特征提取模塊。將槍身溫度多尺度時序輸入向量和爐內溫度多尺度時序輸入向量進行時序關聯模式特征提取，得到槍身溫度多尺度時序特征向量和爐內溫度多尺度時序特征向量。這一模塊采用深度學習技術捕捉溫度變化的長期依賴關系。

（5）特征交互響應模塊。使用伽馬交互響應模塊對槍身溫度多尺度時序特征向量和爐內溫度多尺度時序特征向量進行處理，得到爐內溫度-槍身溫度多尺度時序交互響應特征向量，作為爐內溫度-槍身溫度多尺度時序交互響應特征。

（6）控制指令生成模塊。基于爐內溫度-槍身溫度多尺度時序交互響應特征，生成智能控制指令，實時調節氧氣流量值。

2.2關鍵技術

智能在線開爐系統融合了多項先進技術，其中最關鍵的是時序特征分析和機器視覺識別技術。

（1）時序特征分析技術。系統采用基于深度學習神經網絡的數據處理和分析算法，對槍身溫度和爐內溫度進行時序特征分析。這種技術能夠捕捉溫度變化的細微模式和趨勢，識別出人工難以發現的規律性特征。通過分析歷史溫度數據和實時數據流，系統能夠預測溫度變化趨勢，并提前做出控制決策，避免溫度波動過大帶來的不利影響。

（2）機器視覺識別技術。針對高爐爐內鐵口區域不可見的問題，系統引入了線上可視技術。在氧槍本體中集成耐高溫攝像機，采用耐高溫玻璃與氧槍槍身隔絕，能夠在高溫環境下實時監控鐵口狀態變化。視頻信號傳輸到上位機，操作人員可以根據可視化信息調整氧氣和壓縮空氣流量，有效控制鐵口狀態和爐缸工作狀態。

（3）伽馬交互響應算法。這是一種專門設計的特征交互響應算法，能夠捕捉槍身溫度與爐內溫度之間的復雜非線性關系。算法通過計算兩個溫度序列之間的交互響應強度，確定最優的氧氣流量調節策略，使系統能夠快速響應溫度變化，保持爐內溫度穩定。

（4）多尺度特征融合技術。系統同時考慮溫度的絕對值和變化趨勢，通過多尺度特征融合技術將這兩種信息有效結合。這種技術使系統既能關注溫度的瞬時變化，又能把握長期趨勢，提高了控制的全面性和準確性。

3  實踐應用與數據對比分析

智能在線開爐系統在實際生產環境中的應用表現令人矚目。以下將結合實踐案例和數據對比分析，詳細闡述系統的工作流程和性能優勢。

3.1智能開爐實踐流程

智能在線開爐過程分為三個明確階段，每個階段都有特定的控制策略和參數調整目標。

（1）開爐初期（0-5小時）。此階段主要目標是燃燒焦炭為高爐爐缸提供熱量，從鐵口區域開始逐步燃燒，擴大鐵口區域空間。系統控制較低流量的氧氣供給（25-50m³/h），同時控制較高流量的壓縮空氣供給（最大300m³/h），保證氧槍充足的冷卻強度，避免氧槍被點燃燒壞。操作人員通過手機在線視頻監控觀察鐵口狀態，保持氧槍前段不發亮，這表示氧槍前段未燃燒。

（2）開爐中期（5-10小時）：此時開始逐漸產生少量渣鐵，氧氣流量應逐步增加到40-50m³/h，壓縮空氣流量保持在比氧氣量大20%的水平。根據在線視頻觀察到的情況調整壓縮空氣流量，若視頻仍顯示黑暗，可適當減少空氣流量10-20m³/h。繼續觀察視頻監控情況，此時視頻顯示應稍微較之前亮，可保持此氧氣和壓空的流量。若視頻顯示很明亮，且空氣流量已經調整到最大，可適當減少氧氣流量（每次減少10-15m³/h），觀察視頻變化后進行下一次調整。

（3）開爐后期（出鐵前1小時）。在此階段，系統將氧氣流量開大，同時減少壓縮空氣流量，直至將壓縮空氣流量關到0，讓鐵口區域快速升溫，提升爐缸熱量。從上位機顯示屏中看到的氧槍應是很明亮，直至氧槍前端燒毀，使用開口機將氧槍退出，渣鐵隨氧槍退出而跟出。在整個開爐過程中，依據視頻觀察到的情況并結合氧槍熱電偶溫度變化情況來調整氧氣和壓縮空氣的流量。

3.2數據對比分析

通過對比傳統氧槍系統與智能在線開爐系統的運行數據，可以清晰看出智能系統的顯著優勢。

智能系統與傳統系統能耗與效率對比見表2。

表2.智能系統與傳統系統能耗與效率對比

梅山鋼鐵的實踐案例提供了更具說服力的數據支持。該企業持續推進模型化、自動化、數字化智能產線建設，成功將動態氧槍控制模型投用基于機器視覺智能感知的精準控制系統，突破了傳統氧槍控制長期依賴人工經驗的局限。自智能系統上線以來，智能氧槍自動投用率達91.72%，無人干預比例達89.04%，處于行業領先水平。這些成果得益于動態氧槍控制模型的應用，通過機器視覺捕捉爐口火焰的高清晰度、低時延成像，自動識別關鍵生產特征，結合音頻識別、聲納化渣技術，預測分析轉爐生產狀態，最終實現氧槍的自動操控。

此外，智能系統在能源利用效率方面也表現出顯著優勢。傳統氧槍系統因控制精度不足，常常導致氧氣供應過多或過少，造成能源浪費。智能系統通過精確控制氧氣流量，使氧氣利用率提高了25-35%，壓縮空氣消耗量降低了20-30%，綜合能耗降低約20%以上。這不僅減少了生產成本，也降低了碳排放，符合綠色制造的發展理念。

4  結語與展望

通過分析智能在線開爐系統在高爐氧槍控制中的應用，證明了智能化技術在提升傳統產業效率和節能減排方面的重要價值。智能系統通過深度學習神經網絡、機器視覺識別和時序特征分析等先進技術，實現了對高爐開爐過程的精準控制，顯著提高了氧氣利用效率，降低了能源消耗，減少了對操作人員的依賴。

未來高爐氧槍智能控制系統的發展將呈現以下幾個趨勢：

（1）系統集成化程度提高。隨著物聯網技術和工業互聯網平臺的發展，氧槍智能控制系統將更加深入地與高爐其他子系統集成，形成統一智能管控平臺。通過數據共享和業務協同，實現高爐煉鐵全過程的智能化管理。

（2）算法性能持續優化。深度學習算法和機器學習技術將不斷進化，提高模型的預測精度和響應速度。特別是強化學習技術的引入，將使系統具備自學習能力，能夠根據歷史數據和實時反饋不斷優化控制策略。

（3）可視化技術進一步提升。隨著高溫攝像技術和圖像處理算法的進步，高爐內部可視化程度將大幅提高。虛擬現實（VR）和增強現實（AR）技術的應用，將使操作人員能夠更加直觀地了解爐內狀態，提高決策效率。

（4）標準化與模塊化設計。未來智能氧槍系統將朝著標準化和模塊化方向發展，降低系統部署和維護成本。不同廠家和設備之間的兼容性將增強，有利于智能技術的推廣應用。

（5）需要注意的是，智能在線開爐系統的廣泛應用仍面臨一些挑戰。一是技術成熟度問題，現有系統在復雜工況下的穩定性和可靠性仍需進一步提升；二是人才短缺問題，智能系統的操作和維護需要既懂冶金工藝又懂信息技術的復合型人才，這類人才的培養需要時間；三是投資成本問題，對于中小型鋼鐵企業，智能系統的初期投入可能較高，需要綜合考慮投資回報周期。

總體而言，高爐氧槍智能在線開爐技術代表了鋼鐵行業智能化轉型的重要方向。隨著技術的不斷進步和成本的逐步降低，智能系統將在鋼鐵企業得到更廣泛的應用，為推動鋼鐵工業高質量發展提供有力支持。

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