本報(bào)訊 近日，鋼鐵領(lǐng)域首個(gè)AI連鑄模型雛形在寶鋼股份2號(hào)連鑄機(jī)正式投運(yùn)，實(shí)現(xiàn)了在線檢測(cè)、預(yù)測(cè)、優(yōu)化控制，使得結(jié)晶器液面波動(dòng)、噴嘴狀態(tài)等指標(biāo)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(jù)悉，該連鑄領(lǐng)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(jié)晶器液面波動(dòng)根因分析、結(jié)晶器液面波動(dòng)預(yù)測(cè)、結(jié)晶器熱電偶異常檢測(cè)、二冷噴嘴診斷、扇形段輥縫綜合診斷與調(diào)優(yōu)、扇形段驅(qū)動(dòng)異常診斷等6項(xiàng)人工智能模型組成。
為落實(shí)中國(guó)寶武“鋼鐵+AI”戰(zhàn)略，寶鋼股份確定了2024年AI建設(shè)任務(wù)，在寶鋼股份數(shù)據(jù)AI部的指導(dǎo)下，煉鋼廠牽頭，成立了由煉鋼廠、寶鋼工程、設(shè)備部、中央研究院、華為公司等多部門組成的連鑄AI團(tuán)隊(duì)，利用連鑄數(shù)字孿生工廠中對(duì)齊的海量設(shè)計(jì)和運(yùn)行數(shù)據(jù)，探索利用人工智能深度重構(gòu)傳統(tǒng)連鑄模型，深入開展AI技術(shù)在鑄機(jī)安全、質(zhì)量、成本等方面的研發(fā)與應(yīng)用，打造行業(yè)領(lǐng)先的連鑄領(lǐng)域模型。
連鑄工序中結(jié)晶器、二次冷卻、扇形段是穩(wěn)定生產(chǎn)的關(guān)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(yīng)和精細(xì)控制生產(chǎn)問(wèn)題？構(gòu)建與產(chǎn)線狀態(tài)實(shí)時(shí)相關(guān)的關(guān)鍵場(chǎng)景模型，做到先知先覺(jué)，從而更好地解決生產(chǎn)條件多變、作業(yè)協(xié)同復(fù)雜等一系列長(zhǎng)期困擾的難題，增加生產(chǎn)過(guò)程穩(wěn)定性，提高生產(chǎn)效率和產(chǎn)品質(zhì)量，該團(tuán)隊(duì)經(jīng)過(guò)充分調(diào)研和論證，選擇最具有挑戰(zhàn)性的關(guān)鍵問(wèn)題進(jìn)行攻關(guān)，讓AI在實(shí)戰(zhàn)中發(fā)揮價(jià)值。
經(jīng)過(guò)該團(tuán)隊(duì)半年多艱苦探索，通過(guò)多輪技術(shù)方案優(yōu)化、特征工程分析、模型攻關(guān)、多場(chǎng)景多因素協(xié)同優(yōu)化等開發(fā)，不斷提高模型預(yù)測(cè)準(zhǔn)確率和命中率，集成知識(shí)形成連鑄細(xì)分領(lǐng)域模型，在設(shè)備故障診斷、設(shè)備狀態(tài)預(yù)測(cè)、生產(chǎn)異常作業(yè)導(dǎo)航等方面發(fā)揮顯著作用，關(guān)鍵工藝參數(shù)大幅改善。隨著現(xiàn)場(chǎng)應(yīng)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(jìn)一步開發(fā)投入新模型，持續(xù)完善涵蓋安全、質(zhì)量、成本等的連鑄領(lǐng)域模型。
下一步，該團(tuán)隊(duì)將繼續(xù)探索“機(jī)理模型+AI模型”相融合的鋼鐵工序領(lǐng)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(shè)計(jì)優(yōu)化、工藝機(jī)理深度認(rèn)知、安全生產(chǎn)過(guò)程控制改進(jìn)等，解決行業(yè)痛點(diǎn)難點(diǎn)問(wèn)題，鞏固成果形成規(guī)模效益，打造“AI+鋼鐵”行業(yè)轉(zhuǎn)型升級(jí)標(biāo)桿示范。 （鮑武）
《中國(guó)冶金報(bào)》（2024年12月17日 01版一版）
