冠盈配资中信特钢：AI赋能炼钢全流程，领跑工业碳达峰

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　　当钢铁遇上AI，会碰撞出怎样的火花？

　　中信泰富特钢板块作为中信集团“焕星”行动的先行者，以数智化升级为引擎，用“AI智慧”重塑炼钢全流程，实现从装备自动化、业务信息化、生产数字化、决策智能化的不同阶段跨越，推动行业向高端智造方向发展。

　　AI炼钢系列将陆续分享AI在炼钢生产线中的实际应用与成效，话解中信泰富特钢板块如何按下产业链变革的快捷键。

　　机器人打造比家里更安全的炼钢厂

　　在经过详细的危险岗位梳理后，我们采用机器人结合AI视觉技术替代危险岗位，促进现场本质安全的提升，致力于打造一个比家里更安全的工厂。

　　以测温取样为例，过去通过人工操作。人工测温时可能会接触到飞溅的高温钢水，造成烫伤或烧伤的风险。万一电炉内存在过多的氧气或可燃气体，可能会引发爆炸，对操作人员可能造成伤害。

　　目前冠盈配资，前线炼钢生产线上，已通过远程工业机器人操作替代传统人工操作。智能工业机器人根据人工历史工作轨迹进行训练和优化，实现操作标准化。工业机器人基于孪生模型，动态映射炉衬状态，并计算钢液高度、钢渣厚度等信息，推荐测温位置、深度、时间等参数，自动下发操作指令。

　　通过智能化装备的应用，测温取样成功率已经高达98%，机器人测温取样时间则比人工取样缩短5%，实现从“人工操作”到“远程智控”的跃升。

　　炼钢过程和做蛋糕有着异曲同工之处，比如碳多钢脆、锰多影响焊接，众多变量因素相互交织。寻找最佳配料方案的过程需要科研人员不断投入时间和试错。

　　本期分享中信泰富特钢板块的科研人员如何将AI变身为“大厨”，打破传统研究范式，智能寻求最优化的炼钢配料方案。

　　“AI大厨”巧用大模型配料表

　　炼钢过程和日常做蛋糕有着异曲同工之处。做蛋糕需要依据不同的口味和口感要求，精准调配面粉、鸡蛋、糖、牛奶等原料的比例。

　　炼钢也要根据不同钢种的质量和性能需求，添加特定配比的合金等原料，包括配料计算复杂，且面临依赖人工经验、原料价格与质量波动、模型精度与适配性不足等各种问题。炼钢过程根据不同钢种的质量和性能要求，需要添加不同配比的合金原料，在现实生产中存在诸多约束条件。因此，炼钢配料寻求成本最优、质量最佳的配料方案具有一定挑战性。

　　中信泰富特钢板块的“AI大厨”上岗打破了传统靠经验试错的研发范式，让炼钢从经验驱动向智能决策转变。以电炉炼钢为例，原料以废钢为主，废钢中含有碳、镍、铬、锰等元素，现有4种不同类型的废钢，其中元素含量各不相同。除废钢外，还有镍、铬、锰三类合金添加。比如碳多钢脆、锰多影响焊接，变量因素相互交织。“AI 大厨”则能巧妙地运用炼钢大模型来攻克难题，为研制钢材寻找精准的“菜谱”。

　　南京钢铁今年正式推出的“元冶·钢铁大模型”和中信泰富特钢使用的内部大模型都是整合分析几十年来百万条核心工艺数据形成的产品知识库，全面采集生产过程和产品质量等数据冠盈配资，能实时评价质量控制水平并优化工艺控制参数，减少过程偏差。

　　“AI 大厨”通过在线求解，实时分析海量生产数据与复杂工艺参数，结合预测和专家模型，不断提高精度与可靠性。不仅大幅提升配料准确性与效率，还能随实际生产变化及时调整方案，确保钢材在成本可控下达到最佳质量标准，已实现千万级降本增益。

　　我们在实践中发现，单一大模型无法满足所有能力需求。因此，南钢集团推出的“元冶·钢铁大模型”是从模型集群的视角定义了工业大模型“2+1”架构。以决策与控制模型集群为“左脑”，辅助进行寻优、计算、精准推理；以感知与认知模型集群为“右脑”，通过“数据+知识”双轮驱动，实现多维度感知；结合“脑枢”集群对任务的理解、拆解分发，推动左右脑协同解决任务，形成闭环探索。“元冶”大型首期已落地20个场景应用，展现出显著的实践价值。同时，欢迎行业伙伴共建共享，共创“元冶”大模型生态。

　　——南钢集团人工智能研究院院长李瑾彦

　　让炼钢过程的能源使用变化看得见，并实现自动调度？

　　听起来有点天方夜谭，但中信泰富特钢板块通过智能可视化的应用进行实时数据采集，实现了能源消耗与能量排放的全局可视化，协助工作人员可以智能调度能源使用，实现高效节能减排。

　　中信泰富特钢板块基于统一的数据采集，为炼钢全过程构建能源全局可视化及局部应用模型，满足全局运行能耗管控需求，通过工序协同，工艺协同，能产协同，实现吨钢碳排放量不断下降，高效降能增绿。

　　炼钢炉的 “呼吸” 可见智能调度能源消耗

　　把炼钢化学能量输入输出比作呼吸的过程。炼钢炉中输入天然气、氧气等，与炉料进行化学反应，可有效地去除杂质，控制钢材成分。但传统生产过程中，燃烧反应过程不可见，炉内情况测量困难。

　　中信泰富特钢板块利用最新技术，构建了冶炼全过程仿真模型，结合AI数据分析和视觉检测技术，可以计算出能量平衡并做动态控制调节，比如建立氧气与天然气输入关系，形成流量输入优化系统，以实现能量的最优输入目标，有效降低燃气消耗。智能调度有利于洞察能源消耗与能效挖潜，实现闭环优化调度，通过极限压缩可控能耗，最终实现了能源价值的最大化。