摘 要：從20 世紀90 年代開始，專家係統在國外高爐得到推廣應用。同時期，我國采用多種模式開發與應用高爐專家係統，但由於操作理念、檢測數據、維護等原因
，國內高爐專家係統沒有達到預期效果。在新形勢下，結合信息化技術
、物聯網技術

，專家係統應該向高爐集約化、可視化管理模式發展。

　　國外高爐專家係統

　　高爐數學模型:

　　在高爐專家係統形成以前，計算機技術在高爐冶煉過程中的應用是從數學模型開始的。最早是20 世紀50 年代初期的靜態數學模型
，例如前蘇聯的拉姆配料計算模型、美國內陸鋼鐵公司的物料平衡計算數學模型等。20 世紀70 niandai，youyushiyouweiji，jiangdigaolujiaobichengweiqiyezhongdian，yijiangdigaolujiaobiweizhuyaomudeshuxuemoxingxiangjibeikaifayuyingyongchulai，rufaguogangtieyanjiuyuankaifadeRist 模型
、Wu 模型，比利時冶金研究中心開發的Ec 模型，日本住友公司開發的Ts 模型。

　　20 世紀80 年代，日本鋼鐵工業開始崛起，對9 座720m3～1420m3 在線生產高爐和4 座實驗小高爐進行整體解剖調查分析
，以及對係統物理模型模擬實驗，了解高爐冶煉過程中發生一些現象的內在規律、現象，推進高爐數學模型快速發展，相繼開發與應用動態數學模型、一維和二維數學模型，高爐數學模型不僅種類繁多
，而且覆蓋範圍廣
，具體見表1。

　　20 世紀90 年代由於“多流體理論”問世，該理論將爐內各物質分成氣相
、固相、液相和粉相
，並被用來描述高爐下部區域反應的結構。該階段數學模型基本上采用CFD-DEM 相結合開發方法，數學模型從一維模型發展到二維模型和三維模型。經過20 年發展，一些應用效果較好的數學模型融合到高爐專家係統中。

　　日本高爐專家係統：

　　日本首先提出開發高爐專家係統，首先是集成數學模型。1986 年，該模型首次在日本鋼管公司福山高爐應用，之後日本大型鋼鐵公司相繼開發與應用不同的高爐專家係統，例如新日鐵大分廠SAFAIA 係統和君津高爐ALIS 係統，用於軟融帶判斷、高爐開爐及休風恢複操作指導。京濱高爐專家係統包含無鍾爐頂布料模型、裝料製度、煤氣流分布、爐體溫度場

、風量
、風壓、透氣性等數學模型。日本鋼管福山廠BAISYS 係統

，包含爐況檢測診斷與控製、異常爐況預報與控製
、布料控製和爐溫預報等數學模型。日本住友金公司HYBRID係統，將數學模型和高爐專家規則相結合


，用於判斷爐況、計算爐熱指數TS、鐵水[Si]含量與鐵水溫度的預報和高爐操作指導。

　　日本川崎GO-STOP 係統由8 種指數計算模型構成，對高爐操作因素做定量分析

，將各種因素控製在最佳範圍內
，使用8 個指數檢驗
、評價和診斷高爐冶煉過程爐況狀態，抽取230 個監測信息用於推理機推理，建立600 條專家知識規則。日本川崎之後在GO-STOP 基礎上，又開發與應用Advanced GO-STOP，目前GO-STOP係統已經成為各種專家係統的基礎。

　　芬蘭Rautaruuki 高爐專家係統：

　　芬蘭Rautaruuki 高爐專家係統主要由4 個子係統組成：

　　高爐熱狀態係統。計算高爐熱指數
、下料指數、直接還原度指數及碳素熔損指數、煤氣成分指數、渣皮脫落指數、透氣性指數、阻力係數及Rist 操作線等，通過8 個指數計算
，識別操作參數對爐溫影響程度，並根據計算結果提出操作建議。

　　高爐操作爐型管理。計算冷卻壁熱負荷、計算爐體溫度場分布
，監控渣皮脫落、渣皮厚度。

　　高爐爐況診斷。判斷滑料、管道發生概率
，計算爐頂壓力、爐頂溫度及變化幅度
、計算料速。對每班及全天煤氣流分布進行評價，對煤氣利用率
、總壓差、局部壓差做短周期、中周期和長周期評價，分析煤氣利用率變化原因。

　　高gao爐lu爐lu缸gang平ping衡heng管guan理li。高gao爐lu物wu料liao平ping衡heng計ji算suan，實shi時shi計ji算suan爐lu缸gang內nei渣zha鐵tie生sheng成cheng量liang和he殘can餘yu量liang
，並bing與yu爐lu缸gang安an全quan容rong鐵tie量liang進jin行xing比bi對dui，指zhi導dao高gao爐lu出chu鐵tie操cao作zuo
，間jian接jie判pan斷duan軟ruan融rong帶dai上shang下xia移yi動dong程cheng度du。

　　奧鋼聯VAiron 高爐專家係統：

　　1992 年的早期專家係統是谘詢式專家係統
，主要功能是對工藝參數進行評估和提出操作建議，1996 年升級為具有部分閉環式功能專家係統，閉環功能主要用於焦比控製

、入爐堿度控製和蒸汽噴吹量控製。係統由過程信息管理係統
、過程數學模型、爐況的診斷評估係統
、爐況調節和執行係統組成。

　　其他類型高爐專家係統：

　　德國帝森克虜伯公司高爐專家係統（THYBAS）。THYBAS 係統用於判斷軟熔帶

、計算最低燃料比、預報鐵水溫度、計算爐缸內渣鐵液位高度。

　　瑞典高爐智能報警係統。應用神經元網絡、專家係統和專家規則預測爐溫。

　　法國高爐高級監控係統。法國的SOLLAC 公司開發SACHEM 高爐高級監控係統
，用於異常爐況預報和實時爐況診斷。

　　國外最典型高爐專家係統主要有3個，分別是日本的GO-STOP 係統

、芬蘭Rautaruuki 高爐專家係統和奧鋼聯VAiron 高爐專家係統。目前，德國西門子公司組合芬蘭Rautaruuki 和奧鋼聯VAiron 高爐專家係統
，開發新一代高爐專家係統。

　　我國高爐專家係統

　　我國高爐數學模型和專家係統起步相對較晚
，發展過程與國外基本類似，首先從數學模型開始，之後開展高爐專家開發與應用。

　　我國高爐數學模型開發過程：

　　我國最早的高爐數學模型是1987 年由清華大學與鞍鋼合作開發的鐵水[Si]含量預報模型，應用在鞍鋼9號高爐和4 號高爐，預報命中率82%，用於輔助高爐操作人員判斷爐溫發展趨勢。20 世紀90 年代，一些企業與科研機構合作開發與應用一些數學模型，見表2。

　　我國高爐數學模型種類少，前期主要集中在鐵水[Si]含量預報模型，雖然後期相繼開發一些數學模型
，但應用效果均沒有達到預期目標。

　　我國高爐專家係統開發過程：

　　20 世紀90 年代以後，隨著國內高爐急速向大型化
、xiandaihuafazhan，xuduodaxinggaoluzaijichuzidonghuagaizaozhongcaiyongjisuanjiyijiheerjixitong，weigaoluzhuanjiaxitongdekaifayuyingyongdiandinglejichu。guoneigaoluzhuanjiaxitongzhuyaoyousanzhongleixing。

　　引進國外高爐專家係統。如寶鋼引進日本的GO-STOP 係統，1996 年投入運行
；武鋼

、本鋼

、首鋼和唐鋼引進芬蘭高爐專家係統；攀鋼、沙鋼、昆鋼
、重鋼和南鋼引進奧鋼聯的高爐專家係統。

　　在引進國外專家係統基礎上，國內企業與科研機構合作開發的高爐專家係統。例如，寶鋼在引進與消化日本“GO-STOP”係統基礎上，與複旦大學合作開發了“爐況監視和管理係統”。武鋼在引進芬蘭高爐專家係統的基礎上，與北京科技大學合作在1 號高爐開發自己的高爐專家係統。

　　自主開發的高爐專家係統。例如首鋼與原冶金部自動化研究院合作開發的“人工智能高爐冶煉專家係統”，係統包括爐體熱狀態判斷係統、異常爐況判斷和爐體狀態判斷3個子係統；馬鋼與原冶金部自動化研究院合作開發“馬鋼高爐爐況診斷專家係統”
；南鋼與重慶大學合作開發的“南鋼高爐操作管理係統”
；鞍鋼開發的“11 號高爐人工智能係統”
；浙江大學開發的“高爐煉鐵優化專家係統”分別在杭鋼、新臨鋼鐵
、萊鋼
、濟(ji)鋼(gang)和(he)邯(han)鋼(gang)高(gao)爐(lu)得(de)到(dao)推(tui)廣(guang)與(yu)應(ying)用(yong)。該(gai)係(xi)統(tong)針(zhen)對(dui)國(guo)內(nei)高(gao)爐(lu)實(shi)際(ji)條(tiao)件(jian)
，利(li)用(yong)動(dong)態(tai)規(gui)劃(hua)理(li)論(lun)建(jian)立(li)多(duo)目(mu)標(biao)優(you)化(hua)數(shu)學(xue)模(mo)型(xing)
，尋(xun)找(zhao)冶(ye)煉(lian)參(can)數(shu)的(de)最(zui)佳(jia)範(fan)圍(wei)
、最佳組合
，從而實現爐況故障診斷、爐溫預報與高爐生產報表自動打印，對爐況進行綜合推斷
，使高爐順行穩定程度提高，實現控製、管理一體化。

　　國內高爐專家係統存在問題：

　　與(yu)國(guo)外(wai)企(qi)業(ye)相(xiang)比(bi)
，國(guo)內(nei)高(gao)爐(lu)專(zhuan)家(jia)係(xi)統(tong)起(qi)步(bu)晚(wan)
，整(zheng)體(ti)上(shang)高(gao)爐(lu)專(zhuan)家(jia)係(xi)統(tong)遠(yuan)沒(mei)有(you)達(da)到(dao)預(yu)期(qi)目(mu)標(biao)
，大(da)部(bu)分(fen)企(qi)業(ye)在(zai)嚐(chang)試(shi)應(ying)用(yong)一(yi)段(duan)時(shi)間(jian)後(hou)


，由(you)於(yu)各(ge)種(zhong)原(yuan)因(yin)，最(zui)終(zhong)還(hai)是(shi)選(xuan)擇(ze)放(fang)棄(qi)。國(guo)內(nei)專(zhuan)家(jia)係(xi)統(tong)不(bu)成(cheng)功(gong)主(zhu)要(yao)原(yuan)因(yin)如(ru)下(xia)：

　　gaolucaozuolinianchayi。guoneigaolucaozuozhecezhongzishenjingyan，zhuyaokaojiankongyijihuamianlaicaozuogaolu

，guowaigaoludabufenchangguicaozuojunyouzhuanjiaxitongzidongbihuankongzhihuoangaoluzhuanjiaxitongzhidaocaozuo；

　　化(hua)檢(jian)驗(yan)數(shu)據(ju)失(shi)真(zhen)或(huo)輸(shu)入(ru)滯(zhi)後(hou)
，專(zhuan)家(jia)係(xi)統(tong)得(de)到(dao)數(shu)據(ju)不(bu)可(ke)靠(kao)或(huo)數(shu)據(ju)時(shi)效(xiao)性(xing)差(cha)，造(zao)成(cheng)推(tui)理(li)機(ji)給(gei)出(chu)錯(cuo)誤(wu)的(de)反(fan)饋(kui)信(xin)息(xi)，造(zao)成(cheng)高(gao)爐(lu)操(cao)作(zuo)人(ren)員(yuan)對(dui)專(zhuan)家(jia)係(xi)統(tong)失(shi)去(qu)信(xin)任(ren)
；

　　一級自動化檢測係統不可靠

，例如，大部分高爐提供的爐頂煤氣成分在線自動分析和爐身靜壓力儀表數據均不準確
；

　　gaoluzhuanjiaxitongqueshaoyouxiaoweihu，youqiyinjindegaoluzhuanjiaxitong，youyumeiyoupeiyangzijidezhuanyeweihurenyuan，zhuanjiaxitongdebudaoyouxiaoweihuyuwanshan，zuihoubeipofangqi。

　　高爐專家係統發展方向

　　在新形勢下，我國經濟已由高速增長階段轉向高質量發展階段，《鋼鐵“十三五”規劃》和《鋼鐵行業投資指南》中明確提出培育形成一批鋼鐵智能製造工廠，尤其是支持鋼鐵生產關鍵工序的大數據中心平台建設。因此，結合信息化技術
、物聯網技術，鋼鐵聯合企業高爐生產智慧化和集約化
，將成為新的發展方向。

　　推動高爐生產向智慧化和集約化發展

　　目前我國高爐基本上完成大型化
、現代化改造，高爐裝備水平達到世界領先
，要結合先進信息技術

、物聯網技術在高爐上應用，實現高爐大數據雲平台、大數據挖掘與智能分析，實現智慧化
、集約化管理模式。

　　建立以高爐為核心覆蓋其他煉鐵工序數據源和大數據處理中心的信息係統，打破信息“孤島”，建立集團公司級煉鐵大數據智能網絡平台，為高爐群實現集約化管理模式奠定基礎；

　　建立高爐機理模型與數字化模擬相融合係統。建立“數字化高爐”仿真平台，深度解析高爐冶煉機理以及高爐多元
、多相
、多場強烈耦合的內部現象，將高爐冶煉機理與數據分析融合，修正與重構高爐數學模型。

　　高爐大數據全流程挖掘與雲計算。將曆史數據與當前操作關聯
，實現高爐生產過程多種操作參數優化
，推算最佳高爐工藝路線。

　　建立高爐操作指導係統。彙集全方位數據，對數據溯源分析
，對特征數據提取、整合、結果推送
，推送變更操作影響因素和上一班次操作參數爐況評價和運行趨勢分析結論。

　　推動高爐冶煉過程向可視化技術發展

　　將虛擬現實技術（VR）應ying用yong於yu高gao爐lu冶ye煉lian生sheng產chan過guo程cheng
，構gou建jian多duo源yuan信xin息xi融rong合he交jiao互hu性xing的de高gao爐lu冶ye煉lian環huan境jing，充chong分fen發fa揮hui大da數shu據ju的de價jia值zhi，實shi現xian高gao爐lu大da數shu據ju雲yun平ping台tai交jiao互hu，高gao爐lu冶ye煉lian全quan過guo程cheng可ke視shi化hua管guan理li
，實shi現xian“黑盒子”向“白盒子”的突破性進步。

　　kaifaludingliaomiansanweikeshihuajiankongxitong。caiyongduoxianggaolukeshihuajiankonghefangzhenjishu，shiyongludingsheyingtuxianghejiguangliaomiansaomiaojianceyibiao，tongguotuxiangshibiejishujianliliaomianxingzhuangfenbucanshu，zhidaogaolubuliaocaozuo。

　　開發高爐操作爐型三維可視化監控係統。建立高爐爐內不同區域爐牆內型變化和爐內氣流分布判斷模型，實現對爐體的內襯厚度、渣皮厚度、操作爐型的在線監測和圖像重建

，對爐牆結瘤
、渣皮頻繁脫落、操作爐型不合理等異常情況進行診斷。

　　開發高爐風口回旋區三維可視化監控係統。應用多視角的高爐風口CCD 圖像，利用圖像識別技術建立高爐風口回旋區模型，可視化地反映回旋區分布情況，監控風口區域焦炭運動、噴吹煤粉流股大小
，及時發現風口區域生降等，判斷高爐爐缸工作狀態。

　　開(kai)發(fa)三(san)維(wei)數(shu)字(zi)化(hua)爐(lu)缸(gang)內(nei)襯(chen)侵(qin)蝕(shi)可(ke)視(shi)化(hua)診(zhen)斷(duan)係(xi)統(tong)。有(you)效(xiao)實(shi)現(xian)複(fu)雜(za)條(tiao)件(jian)和(he)不(bu)充(chong)分(fen)條(tiao)件(jian)下(xia)的(de)爐(lu)缸(gang)內(nei)襯(chen)侵(qin)蝕(shi)三(san)維(wei)可(ke)視(shi)化(hua)監(jian)控(kong)，實(shi)現(xian)各(ge)個(ge)服(fu)役(yi)階(jie)段(duan)爐(lu)缸(gang)的(de)侵(qin)蝕(shi)診(zhen)斷(duan)和(he)安(an)全(quan)評(ping)估(gu)，科(ke)學(xue)確(que)定(ding)爐(lu)缸(gang)內(nei)襯(chen)的(de)安(an)全(quan)厚(hou)度(du)和(he)安(an)全(quan)預(yu)警(jing)線(xian)

，科(ke)學(xue)製(zhi)定(ding)目(mu)標(biao)爐(lu)缸(gang)安(an)全(quan)維(wei)護(hu)技(ji)術(shu)，保(bao)證(zheng)高(gao)爐(lu)安(an)全(quan)受(shou)控(kong)。

　　結語

　　suiranwoguogaoluzhuanjiaxitongqibuwan
，danwoguogaolushuliangzhongduo，erqiejibenshangwanchengxiandaihuagaizao
，peizhixianjinjichuzidonghuahexianjinjisuanjixitong，jubeikaifagaoluzhuanjiaxitongjichutiaojian。zaiguojiagulizhizaoyejiasuxiangshuzihua、網絡化、智能化方向拓展政策引導下，鋼鐵企業應根據自身高爐裝備水平、原燃料條件

，開發符合自身特點、針對企業自身存在主要問題的專家係統。

　　具有多座高爐的企業應該將數據庫、物聯網、高爐專家係統充分融合，在新形勢下，結合信息化技術、物wu聯lian網wang技ji術shu，實shi現xian高gao爐lu群qun集ji約yue化hua管guan理li模mo式shi，開kai發fa與yu應ying用yong高gao爐lu冶ye煉lian過guo程cheng可ke視shi化hua集ji成cheng技ji術shu
，實shi施shi高gao爐lu冶ye煉lian全quan過guo程cheng可ke視shi化hua管guan理li模mo式shi，努nu力li實shi現xian高gao爐lu生sheng產chan過guo程cheng的de精jing確que在zai線xian控kong製zhi，達da到dao高gao效xiao、綠色、安全的生產目標。

作者：車玉滿 郭天永 孫鵬 薑喆 姚碩 費靜 劉炳南