人工智能在高炉应用中的阶段

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1、人工智能在高炉应用中的阶段人工智能涉及范围很广，包括智能信息处理系统(包括模糊控制、专家系统和神经元网络等）、智能机器人、自然语言识别等。但在高炉中主要是应用智能信息处理系统，特别是集中对专家系统进行开发和应用，成功例子也较多。由于高炉过程复杂，很难以数学模型准确地描述，特别是在炉子难行的时候往往仍靠熟练操作工操作。为此，把有经验的熟练操作人员的操作诀窍用计算机执行，使没有经验的操作工借此也能良好操作高炉。人工智能首先用于高炉并卓有成效，根据日本某些钢铁厂报道，使用人工智能判断炉况的命中率可达99.5%。高炉人工智能的应用大致分为下列几个阶段：(1)1980

2、年以前。由于理论建立的数学模型仅在高炉操作稳定时有效，而在炉况异常时不适用，采用理论推断与实践经验评价相结合的模型获得较好的结果。这类模型有日本各个钢铁公司的炉况综合判断系统，如日本川崎钢铁公司的GO-STOP、新日铁的AGOS和BRIGHT、日本钢管福山厂的量AG和PILOT等。但这类系统只用了实践经验的知识而没有推理等，原则上还不能称为专家系统，仅是开始使用人工智能的雏形。(2)1980~1993年。1980年，丹麦F.LSmith公司在水泥窑使用模糊控制并获得成功和推广，证明在大规模工业生产中人工智能是适用的。日本首先大力开发人工智能在高炉中的应用。这

3、时期的特点主要是建立单项（如异常炉况诊断、炉热诊断等）或少数功能（炉热预报和炉况预报还包括短期、中期、长期诊断以及突发性异常预报，休风指导与设备故障指导等功能）以及仅作为操作指导的专家系统，并大多为与常规数学模型结合的混合系统。这类系统经多年开发，发展成积累知识更多（如新日铁君津厂的AUS系统，其数据14000，规则约1500条；而大分厂的SAFAIA系统，其数据28000，规则约5000条）、准确性更高（如新日铁大分厂的SAFAIA系统，炉况预报命中率为98%；君津厂的ALIS系统，炉况预报命中率为99.5%)并与更多新技术结合（如SAFAIA系统使用神经

4、元网络来识别、记录曲线模式，作为专家系统的辅助功能；德国蒂森钢铁公司THYBAC系统中的高炉诊断与预测专家系统，通过自学习神经元网络来显示Kohonen特征图形；瑞典钢铁公司更采用神经元网络系统来预报铁水硅含量）的系统，为以后阶段创造了条件。这类系统有日本各大公司的人工智能系统、韩国浦项钢铁公司的风压变化预报专家系统（硬件使用AGO型AI处理器，开发工具为EKAXII，它进行风压预报并诊断高炉下部不活跃区和不稳定的煤气流，以指导高炉操作）、英国英钢联的高炉专家系统（使用ART开发工具并为Rercar高炉开发，已于1989年投运，它可预报崩料、悬料等异常炉况）

5、、德国蒂森钢铁公司THYBAC系统中的高炉诊断与预测专家系统、意大利ILVA公司的高炉专家系统（在其塔兰托厂使用）、比利时国家研究中心CRM的高炉专家系统ACCESS(预报炉况、诊断结瘤以及渣皮脱落）和马里蒂姆钢铁公司的MODTT专家系统、瑞典钢铁公司的铁水硅含量预报神经元网络系统和勤奥厂的MASMESTER炉热预报专家系统、澳大利亚BHP公司的高炉工长指导系统、美国美钢联MonValley厂的高炉专家系统等。我国20世纪80年代中期，太钢的模糊辨识铁水硅含量预报系统（1984年底投运，1985年6月由冶金部科技司组织鉴定并通过，使用BCM-f量型微型计算机

6、，硅预报命中率约为70%，年经济效益约为275万元），宣钢的炉况判断专家系统，首钢的高炉冶炼专家系统，宝钢的炉况判断专家系统，石钢的炉况及炉热判断专家系统，马钢的炉况及炉热判断专家系统，鞍钢10号高炉的炉况及炉热判断专家系统、11高炉的人工智能系统，杭钢、济钢、莱芜等380m3级小高炉的炼铁优化专家系统，台湾中钢公司的高炉专家系统(使用PC286计算机及Goldwork开发工具，预报炉况和炉热以及诊断冷却器漏水故障等）都属于这类系统。除炉况及炉热诊断以外，还有针对高炉其他过程的专家系统，如日本新日铁的高炉炉顶余压发电操作支援系统，由于TRT(topgasre

7、coveryturbineunit，高炉煤气余压透平发电装置）的阀门开关等设备很多，出故障后不易找出原因，往往要停车几个小时，但使用本系统后只需几分钟就可找出故障点而加以排除；又如川崎制铁的水渣作业专家系统、热风炉燃烧控制混合型专家系统、炉料装人及分布专家系统等；在许多工序（如热风炉等）还使用模糊控制。可以说，自从日本钢管公司的BAISYS系统于1986年2月在其福山厂的高炉运行以来，世界各公司纷纷在其高炉开发和使用人工智能，而且规模越来越大，使用了中型计算机和网络，不仅用于高炉炉况诊断还用于辅助工艺线，如水渣控制和TRT等。(3)1993~1998年。这时

8、期的特点是把多个数学模型和冶炼操作和评价的多种甚至全