牟維良
當前，我國鋼鐵行業正處于轉型升級的關鍵時期，國家先后出臺《“十四五”智能制造發展規劃》《鋼鐵行業“十四五”發展規劃》等政策文件，明確提出推動鋼鐵行業向智能化、綠色化、高端化轉型，鼓勵企業加快智能制造技術應用，提升生產效率、降低能耗與污染物排放，實現高質量發展。智能化已成為鋼鐵企業提升核心競爭力、應對市場競爭的必然選擇。AI智能一鍵煉鋼工藝融合人工智能、大數據、智能感知與冶金機理模型，實現煉鋼全流程自動化、精準化、閉環控制。本文從工藝概述、應用必要性、發展現狀、關鍵技術、現存挑戰及未來趨勢六個方面，探討冶金企業推廣該工藝的迫切需求與發展路徑，為煉鋼廠智能化升級提供參考。
1 引言
轉爐煉鋼是鋼鐵生產的核心工序，其控制水平直接決定生產效率、產品質量、成本與安全。傳統煉鋼高度依賴人工經驗，存在碳溫命中率低、質量波動大、工序協同差、安全風險高、成本管控難等痛點。隨著工業互聯網、人工智能、機器視覺、自動控制等技術成熟，一鍵煉鋼從單點自動化走向全流程智能化，推動生產由經驗驅動向數據驅動、由離散管控向一體化閉環管控轉型。
智能一鍵煉鋼以一鍵吹煉為核心，聯動自動出鋼、物料跟蹤、行車調度、生產排程等系統，構建覆蓋脫硫—轉爐—精煉—連鑄的全流程智能煉鋼體系，是冶金企業建設AI+數智化工廠、落實國家“十四五”智能制造與鋼鐵行業發展規劃的關鍵載體。
2 煉鋼廠AI智能一鍵煉鋼工藝概述、需求、分析
2.1 核心定義
AI智能一鍵煉鋼工藝，是指融合人工智能（深度學習、大模型）、機器視覺、智能傳感器、工業互聯網、冶金機理模型等技術，構建“感知-決策-執行”閉環系統，操作人員僅需點擊啟動按鈕，系統即可自動完成裝鐵、吹煉、加料、測溫取樣、終點判定、出鋼、濺渣等全流程工序，無需人工干預的智能化煉鋼模式。
2.2 生產效率與工序協同需求
實現轉爐吹煉全流程無人干預，縮短冶煉周期，提升作業率
物料跟蹤與容器識別自動化，杜絕混罐、錯配，提升物流效率
生產排程與行車調度智能優化，均衡生產節奏，提高設備利用率
數據自動采集與閉環傳輸，減少人工錄入，提升響應速度
2.3 產品質量穩定控制需求
精準控制碳溫雙命中率，降低成分與溫度波動
實時識別噴濺、返干、溢渣等異常，提升鋼水純凈度
出鋼、吹氬、合金化過程標準化自動執行，減少人為誤差
全流程質量追溯，支撐工藝持續優化
2.4 成本與綠色低碳需求
優化氧、熔劑、合金消耗，降低噸鋼成本
減少人工崗位，降低用工成本
降低能耗與煙氣排放，支撐雙碳目標
延長爐襯壽命，降低設備維護成本
2.5 本質安全與作業環境需求
以遠程自動操作替代爐前高溫、粉塵高危作業
完善安全聯鎖與故障報警，快速處置異常
降低人員勞動強度，改善作業條件
2.6 數字化與AI智能化管控需求
打通工序數據壁壘，實現一體化集中管控
模型自學習與持續迭代，提升控制精度
與MES、檢化驗、鐵鋼系統對接，支撐全局優化
構建可復制、可推廣的智能煉鋼標桿模式
3 AI智能一鍵煉鋼核心工藝與關鍵技術
3.1 核心工藝架構
以轉爐一鍵吹煉為中樞，形成“感知—決策—執行—反饋”閉環：
一鍵吹煉：靜態模型+動態模型+副槍+火焰/音頻/煙氣分析，全自動控槍、供氧、加料
自動出鋼與倒渣：定位、檢測、合金微調、下渣檢測聯動
物料跟蹤與容器識別：天車定位+RFID+視覺識別，全流程物料溯源
數字化應用：脫硫、LF/RH精煉、連鑄數據貫通
智能排程調度：生產計劃與物流、設備協同優化
3.2 關鍵支撐技術
多模態感知技術
爐口火焰視覺識別、全頻段音頻化渣、爐氣分析、微波雷達定位、溢渣/鋼流/液位檢測，實現爐內狀態透明化。
AI智能冶金模型
融合機理模型與深度學習，實現碳溫精準預報、噴濺識別、合金優化配比、動態氧槍控制。
工業互聯網與邊緣計算
高可靠低時延工業網絡，現場數據實時處理，保障控制指令毫秒級響應。
自動控制與設備改造
PLC升級、HMI重構、鋼包車/渣罐車精確定位、合金溜槽與吹氬閥門自動化改造。
數據平臺與集成技術
統一數據中臺，實現內部系統互聯互通，對外對接MES等信息系統。
4 AI智能一鍵煉鋼實施路徑與建設要點
4.1 總體建設思路
遵循整體規劃、分步實施、立足現有、升級改造、技術領先、實用高效、安全可靠原則，聚焦痛點、先核心后輔助、先基礎后提升。
4.2 分步實施路徑
一期（核心突破）：一鍵吹煉、容器號識別、物料跟蹤，解決碳溫命中與物流精準問題
二期（自動化覆蓋）：自動出鋼、自動濺渣、自動吹氬，關鍵工序無人化
三期（協同管控）：脫硫/精煉/連鑄數字化應用，工序閉環
四期（全局優化）：智能排程與行車調度，全流程一體化管控
收尾：系統集成、模型精調、驗收投產、持續運維優化
4.3 實施關鍵要點
存量設備利舊，控制投資，降低施工風險
模型與現場深度耦合，保障工況適應性
安全優先，完善聯鎖、報警、應急機制
人員培訓與流程再造，匹配智能化運行
長期迭代優化，建立數據自學習機制
5 應用成效與行業價值
5.1 生產效率提升
轉爐作業周期縮短5%–8%，生產效率提升10%以上
自動出鋼投用率≥92%，工序銜接更順暢
人工記錄與干預大幅減少，管理效率顯著提升
5.2 質量顯著改善
低碳鋼碳溫雙命中率≥90%，中碳鋼≥84%，高碳鋼≥78%
噴濺識別準確率≥75%，鋼水合格率提升2%–3%
成分與溫度波動收窄，產品穩定性增強
5.3 經濟效益突出
噸鋼成本降低50–80元，年節約成本數千萬元
人工成本降低15%以上，合金消耗降低3%–5%
噸鋼能耗降低2%–4%，物料浪費明顯減少
5.4 安全與綠色效益
前高危作業大幅減少，現場本質安全水平提升
能耗與排放降低，助力綠色低碳與超低排放
標準化作業，安全事故概率顯著下降
5.5 行業示范價值
形成可復制的轉爐智能化升級方案，推動鋼鐵行業從“經驗煉鋼”走向“AI智能一鍵數據煉鋼”，助力我國鋼鐵工業高質量發展。
6 當前發展瓶頸與對策
6.1 主要瓶頸
模型泛化能力不足，多鋼種、多變工況適應性有限
現場高溫、粉塵、強干擾導致感知設備穩定性不足
多系統集成復雜，數據孤島仍存在
企業數字化基礎不均，人才與資金投入壓力大
標準體系不完善，驗收與評估缺乏統一依據
6.2 改進對策
強化機理+數據混合建模，提升魯棒性與自學習能力
選用工業級抗干擾感知設備，優化安裝與運維
構建統一數據平臺，推進全流程數據貫通
政策引導+校企合作，降低改造成本，培育專業人才
加快制定智能煉鋼技術規范與成熟度評估標準
7 未來發展趨勢
7.1 AI大模型深度賦能，實現“自主決策”
煉鋼垂直大模型將進一步優化，融合多模態數據（文本、圖像、聲音、數值），具備自主學習、自我優化、異常診斷、自主決策能力，實現真正意義上的“無人化煉鋼”。
7.2 數字孿生技術全面應用
構建轉爐數字孿生體，虛擬映射爐內實時狀態，實現虛擬調試、工況模擬、故障預警、遠程運維，提升系統穩定性與運維效率。
7.3 全產業鏈智能化協同
從“單一工序智能”向**“鐵-鋼-鑄-軋”全產業鏈智能協同**升級，打通上下游數據壁壘，實現生產計劃、物料調度、質量管控、能耗優化的全局最優。
7.4 綠色低碳與智能融合
AI模型將碳排放指標納入優化目標，通過精準控制降低能耗與碳排放，助力企業實現“雙碳”目標；同時，推廣低碳原料、清潔能源、余熱回收技術，構建綠色智能煉鋼體系。
7.5 中小企業低成本智能化方案
隨著國產化技術成熟、模塊化產品推出、云平臺服務普及，一鍵煉鋼系統成本將持續下降，形成輕量化、易部署、低成本的解決方案，助力中小企業快速實現智能化升級。
8 結論
AI智能一鍵煉鋼是冶金煉鋼廠轉型升級的核心引擎，能夠系統性解決傳統工藝效率低、質量不穩、成本高、安全風險大等痛點，實現效率、質量、成本、安全、綠色協同提升。在政策引導與技術驅動下，智能一鍵煉鋼正從單點智能走向全流程、全價值鏈智能，推動我國鋼鐵工業邁向高端化、智能化、綠色化的AI智能新階段。
未來，隨著AI大模型、數字孿生、工業互聯網等技術的深度融合，一鍵煉鋼將向自主化、全產業鏈協同、綠色低碳、低成本方向發展，推動鋼鐵行業從“經驗煉鋼”全面邁入“智慧煉鋼”新時代，為我國鋼鐵工業高質量發展提供核心支撐。