永阳特钢在大型转炉智能炼钢模型上叠加十多个小模型，打造智能高效的超级炼钢商。阅读提示：从站在转换器前观看火焰听声音指挥操作，到火焰图像识别模型和全波段分析模型进行精确操作；从依靠经验燃烧原矿，到借助大型机型获得性能更稳定的烧结矿；从人工称重、人工平移点，到大模型助力产供销一体化……在河北永阳特钢集团有限公司的生产线上，大小模型的叠加应用，造就了永不疲倦的“超级钢铁人”。不仅减少了人工影响造成的工艺损失，大大减少了操作人员的劳动力，而且提高了工作的稳定性和准确性，创造更高的经济效益它是。近日，工人在河北永阳特钢集团有限公司钢厂主控室监控生产。河北日报记者白云拍到一键钢厂照片，取代钢厂“盲盒”。近日，记者在河北永阳特钢集团有限公司（以下简称“永阳特钢”）钢铁生产主控室内看到，工人王世豪正盯着屏幕，连续操作着桌面上的按钮。屏幕上闪烁的火焰从红色变成浅蓝色，一条代表ti的曲线估计火的温度会慢慢上升到1600多摄氏度。 “这是我们几个月前才上线的大型炼钢模型，在它的帮助下，传统转炉冶炼正在逐步打开‘盲盒’。”永阳特钢炼钢厂厂长李成江说。在传统转炉冶炼中g过程中，存在高温、多相、复杂的物理变化和化学反应，以及浑浊的生产过程。与原料质量波动相关，存在人工依赖度高、冶炼成本不稳定、冶炼末端命中率低等痛点。这在业内被称为“盲盒开启”。因此，像王世豪这样具有15年工作经验的技术操作人员是炼钢厂转炉操作的骨干技术人员。 “传统精炼工艺李成江说。终点命中率是指大方坯结束时钢水成分和温度在所有大方坯炉次中达到目标范围的炉次比例。这个比例的高低影响着钢材的生产质量，关系到钢厂的经济效益。培养一名技术枪手至少需要四到五年的时间。如今，软件工程师承载着他们的价值。具有大型模型制作经验。当天，联通智慧钢铁兵团软件研发经理丁雪松来到主控室采集数据。 “我们在这条生产线上收集了400多个点的7万多条数据来训练一个大型模型。”丁雪松介绍。近日，河北永阳特钢集团有限公司特钢车间被拍到。河北日报记者 白云 摄 以转炉智能炼钢系统下火焰金眼大型模型为例。过去，熔炉工人通过观察火焰的颜色来判断熔炉内的温度。 “这个判断的结果是非常主观的，不同的熔炉工人根据经验可能会得出不同的结论。但智能大模型应该做的就是尽量放大这种经验。”丁雪松说道。通过图像识别火焰的颜色，火焰模型将炉内的温度转换为可读的估计值。接下来，音频渣模型开始通过声纳采集渣的声音。 “一名合格的枪支操作员必须全方位观察、全方位聆听。”李成江表示，这句业内老话不仅说明了观察火焰的重要性，还说明通过声音可以判断炉渣熔化的程度。毕竟，要想炼出好钢，就必须先炼出好矿渣。 “如果炉渣熔化得当，炉子里的声音就会很安静。如果炉渣熔化得不好，炉子里就会发出刺耳的噪音。”李成江决定把这个经验也融入到大模型中，数字化。判断炉内冶炼进度的大型模型只是接下来十几个大型模型的铺垫。 “过去，Siworkers在炉前进行评估和判断，喷枪操作员调整炉子的位置“根据除渣情况调整氧枪和流量，控制添加辅助动词的时机和数量。”李成江说，这不仅考验工人的知识、经验、注意力、反应能力，还容易造成视觉疲劳。如今，这些分析判断都集中在大模型上。永阳特钢推出的大转炉智能炼钢模型，叠加了十多个小模型，包括主原料转炉模型、炉料状态段、燃料分析模型、辅助枪模型、终点预测模型、合金化模型和自学习模型，帮助永阳特钢行为超超模型和自学习，帮助永阳的永阳“超”超超模型和交付交付，帮助永阳的永阳“炼钢人”。 “目前，我们生产线吨钢钢材消耗已降低2至7公斤，每炉熔炼时间缩短26秒，转炉飞溅率降低10%以上。”同时，终点命中率从75%提高到95%，吨钢成本降低5-15元。用更稳定的原料炼制优质钢材。黑轻轨、矿钢、U型钢、扁钢……特钢产品永阳特钢展厅内陈列的巴掌大小的叉车引起了记者的注意，“我们工厂生产的扁钢用于加工叉车的货叉。”永阳特钢信息部负责人奚彩虹表示，他们的客户包括安徽合力、浙江杭叉等国内知名叉车企业，大型车型在多个生产环节的应用，为永阳特钢主控室的产品性能提升提供了更多可能。辛特林g车间，一名女工观察屏幕，偶尔操作一下鼠标。半生满腔热情工作的烧结车间主任崔明超并不认为，这就是引发烧结工艺技术革命的大模型。 “看看烧结台车里的料层，中等厚度，人工很难达到这个水平。”崔明朝指着屏幕上缓缓穿过镜头的原材料说道。精炼工艺是将混合后的铁精矿、熔剂、含铁回收料、粉状矿物等放入烧结台车中，通过添加燃料加热至1200-1300摄氏度，加工成更适合高炉的块状矿石。 “过去，筛选过程中的主要工作是火警观察员，其技术含量仅次于火炮操作员。他负责观察火炮的厚度。”崔明超表示，如果材料撒得厚，则不会燃烧，而且块状烧结矿质量差；如果材料撒得薄，则浪费燃料，公司成本太高。永阳特钢推出的精炼工艺大模型，改变了这些原本依靠人工经验的操作环节，实现了数字化，实现了炼制优质特钢的原料更加稳定。崔明超指出主控室的屏幕上出现一系列滚动的数据：“我们现在看到的是不断的过滤过程。每一个数据的水平、每一步的进展一目了然。”支持这一操作的是最优配料模型、燃料比优化模型、料位平衡模型、混合料位平衡模型、搅拌机料位平衡模型。水优化等一些小模型的叠加应用优化控制、BTP计算模型、渗透率计算模型等永阳特钢专门进行了计算。应用大过滤工艺模型后，转鼓指数（烧结矿机械强度物理性能指标）由原来的75.3%提高到77%，烧结矿成分综合合格率由原来的91.5%提高到96.7%，烧结返工率由原来的20.69%下降到17.41%。特殊钢经过烧结、高炉、转炉、精炼等一系列工序加工成扁钢、重轨、吊车轨、H型钢、矿用型钢等轧制成钢的钢材产品。 “我们是第一家向中国承诺起重机轨道产品永不断裂的公司。”永阳特钢企业管理部部长戴紫伟表示，他们已经占据了国内75%的市场份额。轻型铁路和60%的重轨产品。两类产品还在中国钢铁工业协会发布的2023年度实物质量品牌培育产品冶金产品中荣获“金杯奖”。弹簧扁钢也是主导产品之一。市场上常见的弹簧钢大多可以达到1600MPa。永阳特钢开发的弹簧扁钢强度高达1700兆帕。弹簧疲劳寿命可超过12万次。“这些产品将进一步推动我国汽车工业和高端金属材料的国产化。”戴紫伟表示，系列大机型的引进以及炼钢生产质量的提升，将支撑永阳特钢研发2000兆帕甚至2100兆帕超高强度弹簧扁钢。数字化智能管控中心屏幕上汇聚各种数据河北永阳特钢集团有限公司 河北日报记者 白云社 数字化管控，实现产供销一体化。 10月9日上午，一辆满载钢材的卡车缓缓驶入工厂。自动门识别系统将车辆的车牌号、装载类别、吨位等信息上传至大车型。司机开车到Weightbridge后，跳下车，前往固定称重室自行操作。各点采集的信息同时上传至测量中心。 “当原材料进入工厂时，大模型会根据输入的信息自动采集和检验，整个过程没有人为干预，保证了原材料数据的真实性和高质量、高价格的结算。”席彩虹说道。生产高峰期，数百辆卡车每天进出工厂。更大型号的引入，使称重车的效率从2-3分钟/辆提高到1分钟/辆。一天最多可处理600辆卡车进出工厂。您在bigdelo 奚彩虹提到的不是一个，而是很多。进入永阳特钢数字化智能管控中心，参观者会被整个中心的满墙屏幕所震撼。蓝色屏幕上闪烁着绿色、黄色和红色的数据和曲线。从原材料的采购量和实验室结果，到炼油炼钢工艺的开发，再到产品的生产、销售和交付，这里都聚集了大量的数据。 “过去，每个工厂、每个工序都必须填写生产调度日志。”戴紫薇表示每次都积累起来很麻烦。产供销信息统计及时、劳动有力紧张。整个工厂的信息首先要在财务部门汇总，他们可以计算出各种报表。 “如果想了解某一天全厂的生产情况，至少需要推迟三天。”席彩虹说道。以成品从仓库发货为例。过去，依靠人工计数。现在，每个成品在到达装配线上时都配有带有二维码的证书。记者用手机扫描二维码，立即看到了吊轨上标注的产品的订购方、炉号、化学成分、拉力强度等详细信息。这个二维码不仅让采购员更容易清楚地了解产品的性能和质量，也让大模型更容易自动分析和下达物料采购计划、生产计划s等基于产品的销售。全厂信息数字化也带来了另一种可能性。大能源模型建立了能源流动网络调度模型，将能源信息链接到能源使用、回收、转换、传输和分配三个环节，形成对众多能源的调节。河北永阳特钢集团有限公司展厅内陈列的特钢产品。河北日报记者白云摄，以轧钢厂用水为例。传统水磨中，每个单位的水都是独立分散的，分析困难，并且存在无法移峰填谷等缺点。大模型通过对控制流程的集成和优化，实现各单元的智能化控制，实现信息共享和协作，与钢铁生产线控制系统连接，自动调节水量。根据生产进度进行流转，提高整个生产过程的协调性和效率。 “经测算，生产过程中减少新补水量，每月可节水200吨。”席彩虹说道。此外，水系统与磨机循环系统连接，实现水系统的智能控制，每年节省备品备件成本70万元以上。补水设备峰谷时段运行，每年节省电费68万元。在过滤过程中，通过大模型实现烟气循环和低热能发电的管理和控制。通过能源生产、输送、分配、消费等动态监测管理，优化能源平衡，吨钢综合能耗降低2%，节能能力1形成0万吨标准煤。借助产供销大模型、能源大模型、设备大模型等众多大模型，只需点击鼠标即可看到整个工厂的实时数字信息，让订单更加精准。 “人工智能大规模模型在钢铁企业的应用正在重塑钢铁行业的发展格局。”奚彩虹表示，在逐步实现降本增效、可持续发展的同时，将推动永阳特钢从制造型向“智能制造”跨越式发展。 （河北日报记者白云）专家访谈行业与大模型的壁垒河北永阳特钢集团有限公司使用的转炉钢大模型由东北大学王国栋学术组与中国联通智慧钢铁联合研发兵团。近日，调试永阳特钢转炉智能钢项目的王国栋学术团队成员刘书超研究员接受了本报记者采访。记者：之前我们看到的大模型在其他领域的应用和这里有很大的不同。作为专业人士，您能告诉我们这个差异在哪里吗？刘树超：在其他领域，大模型的应用往往侧重于算法层面的优化和迭代。但钢铁行业生产现场非常现场，很多指令需要根据实际生产情况进行调整。以转炉运行为例，仅通过观察火焰的颜色，就可以判断炉渣的状态是变得活跃还是恢复到干燥状态。这就需要先开发一套完整的样本数据库和判断逻辑，这样大模型才能准确根据实时数据快速识别转炉吹渣状况。我们实践大型模型的核心是在完成数据采集、清洗、分类的基础上，实现炼钢全流程数据的横向连接，然后利用人工智能技术制作大型模型，最终解决转炉生产主要环节长期存在的“黑匣子”问题。记者：在采访中我们也注意到，工业化程度较高的钢铁行业同样依赖于手工经验。大型转炉模型如何将钢铁经验与智慧结合起来？刘树超：工业生产对精度控制和实时性都有非常严格的要求。如今，大型模型在钢铁生产中的应用主要集中在趋势分析和决策支持上。具体来说，大模型将分析结果传输到小模型每个环节，然后小模型驱动工业软件执行特定的控制指令。在这个过程中，大模型的训练深深获得了高级技术人员的经验。本质上，它将人工经验难以量化的问题转化为标准数据和模型，从而打通了钢铁行业与大模型技术之间的应用壁垒。可以说，现阶段，人工经验非常重要，是推动大规模模型落地的主要支撑。记者：目前钢铁行业推出的大型机型能否完全替代人工体验？刘树超：炼钢是劳动密集型产业，制造工艺复杂，存在安全隐患。引进大型机型应立足于保证安全生产，避免事故发生。因此，完全取代人工体验并不现实。e 在这个阶段。以大型转炉智能炼钢模型为例。虽然该模型已在南京钢铁、梅山钢铁等多家企业使用，但我们仍需要对其进行不断调试和训练，不断优化算法，减少误差，确保模型始终能适应生产环境的复杂性和变化，降低潜在风险。记者：您委托的转炉炼钢项目未来有哪些可能？刘树超：我们团队成立了“科学家+工程师”的研发团队，采用工厂化的合作模式，我就是其中之一。在这种模式下，科研人员可以与技术业务的陶汉紧密合作，第一时间发现实际生产问题并共同调试。优化技术方案，真正实现技术升级与生产运营的无缝衔接。 t的主要目标目前的项目是在前一阶段的基础上继续完善模型的功能，让原本难以掌控的生产“黑匣子”转变为能为企业创造更多价值的“金匣子”。 （文/河北日报记者白云） 特别声明：以上内容（如有则包括照片或视频）由自媒体平台“网易号”用户上传发布。本平台仅提供信息存储服务。 注：以上内容（如有较多，包括图片、视频）由网易HAO用户上传发布，网易HAO为社交媒体平台，仅提供信息存储服务。