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工业智能|钢铁生产数字孪生开发和应用的工业前景可期

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发布时间:2021-08-03

1、H公司对数字孪生技术的构想

尽管数字孪生的概念已存在多年,但美国宇航局(NASA)于2010年首次给出了明确定义:数字孪生是对车辆或系统进行集成的多物理量、多尺度、多概率模拟仿真,使用较佳物理模型、传感器更新、历史数据等,反映其飞行孪生的生命过程。

数字孪生的几个关键部件已经从这个定义中衍生出来,包括集成仿真、模型、传感器更新和历史信息。

随着近年来技术的发展,尤其是边缘计算和云计算领域、loTML/AI、虚拟现实(VR)和增强现实(AR)领域,数字孪生的概念也演变出诸多不同的观点。数字孪生是实体装备的动态数字表示,它结合了多种建模技术(如第一原理模型、数据驱动模型和工程设计模型)和实时数据,从而得出有意义的见解,帮助改进人类决策。

有效的数字孪生应包含集成、智能和交互。

物联网集成数据连接——在增强可视化环境中,数字孪生技术集成了来自工艺运行、设备维护和产品质量的所有数据源,以及基于预定义装备层次框架的高保真2/3D装备设计模型。它和它的物理双胞胎建立了实时数据交换,建立了单一的真实版本,呈现了请求式情景化信息,通过安全的公共或私有云基础设施确保所有指定用户的信息透明。

内置智能的知识连接——数字孪生技术必须有其内置智能,这是它和广泛应用的商务智能(BI)仪表板的关键区别——无论它是否在2D3D环境中呈现。数字孪生技术提供一个分析平台,有效结合了第一原理模型、大数据和ML/AI技术,产生可实施洞察,并做出与物理装备安全性、可靠性、有效性和收益性相关的智能决策。数字孪生可巩固不同类型和来源的知识和专有技术,包括其他系统产生的。

通过交互实现价值连接——数字孪生通过各种数字孪生服务、预维护、场景分析、增强训练或远程专家支持端口等与人类或机器交互,从而为业务增加价值。数字孪生的出现可能从根本上突破ISA95企业集成和控制系统模型的金字塔层级,如图1所示,产生一种新的各种扩展服务集中的数字孪生模型(图1b))。这种新的数字孪生方法的好处是,它将在所有竖井之间共享信息,并在运营部门、智能部门(如财务、采购、商务计划、物流等)之间,甚至与外部组织如原始设备制造商和服务提供商之间创建一种全新的协作方式。


2、高炉4.0的发展

H公司高炉4.0是基于数字孪生平台开发的,这个平台有三个支柱:数据集成、操作智能和劳动力连接。每个支柱由各种数字孪生服务组成,如图2所示。


数据集成——数据集成的目标是为高炉建立一个单一的真实的数据来源,在需要的时候在正确的时间向正确的人提供可靠的信息。高炉是价值链中最重要的资产。现代高炉设备齐全,从装料系统、热风和燃油喷射系统到出铁操作和整体冷却设备。传统的鼓风炉内部容积为3000m3,装有上千个传感器。由于技术限制、操作条件恶劣、工艺技术复杂等诸多其他原因,高炉操作人员和工程师尚未掌握高炉的全部真相,他们总是在解释高炉的内部状态。为了做到这一点,工程师需要依靠深度数据分析和离线实验室样本分析来控制铁水质量。缺乏必要的实时信息会对他们感知和分析操作条件,以及在正确的时刻做出正确决策的能力造成负面影响。

最近,H公司一直在与加拿大国家研究委员会(NRC)合作,开发一种新的智能传感器技术PyroLIBS并将其商业化。使用激光诱导击穿光谱学连续测量铁水化学成分,而高炉出铁并给控制系统提供即时反馈用于实时工艺优化。该技术通过增加新的关键数据,丰富高炉的单一真相来源,并对生产率和质量控制产生了巨大的影响。

从常规/智能传感器或其他企业信息系统获取数据后,获得单一真相来源的下一个挑战是以情景化的方式编排和呈现数据,使数据和相关信息对所有利益相关者透明并唾手可得。数字孪生技术完美地实现了这一目的,它集成了所有数据源、实时运行数据、设备停机时间和维护记录、原材料和产品质量等,并将他们集成到高保真度的高炉3D模型中。数字孪生在虚拟空间创建了一个高炉操作的动态数字影像。通过3D网络用户界面(UI),可以从不同的角度观测高炉。例如,选择一个风口放大,所有的结构化数据(风口规格、操作状态、冷却水流量等)和与此风口相关的非结构化数据(风口监测电缆沟的图像)可以立即提供给操作人员。这是通过一个底层数据模型完成的,它用来管理装备层级框架并连接到相应的数据源。操作智能也可以进行集成,根据H公司专有的数据分析算法,可以检测到风口漏水。

考虑到高炉的单一真相来源,开发任何类型的仪表板变得相对容易。

运营智能——夯实基础后,数据集成成为运营智能的重要促成因素,它是高炉4.0的核心价值。运营智能是在H公司丰富的炼铁经验基础上,结合先进的第一原理和数据驱动建模技术建立的。在许多其他项目中,已经确定了使用案例中的五个增值主题。

1)工艺监测:高炉4.0连续实时监控工艺运行,检测异常的工艺漂移和扰动,操作人员快速响应,使工艺恢复正常。前面提到的风口漏水检测是本主题的典型案例。一旦收到漏水警报,操作员会首先通过“气体检测”来验证,然后决定是否需要及何时更换风口,以防燃料比的增加、耐火材料的损坏和进一步的生产损失。其他使用案例有高炉炉料下降的实时追踪、在线质量和能量平衡计算以监控高炉操作燃料和氧气喷射。

2)情景分析:工艺工程师使用高炉4.0作为高炉数字孪生技术来模拟高炉操作,在各种操作情境和/或条件下进行假设分析,并据此制定或调整生产计划。例如,通过炉料分布模拟,工艺工程师可以通过搜索较佳分布矩阵(如角度和环)来获得理想的矿焦比曲线。高炉操作者可以测试和调整未来的出铁计划,来应对炉缸中超预期的铁和炉渣水平,从而确保稳定运行和持续向下游供应铁水。

3)操作指导:高炉4.0有足够的信息和内置智能逻辑,可以为操作人员提供可操作的建议。这确实是迈向高炉自动操作的第一步。一个例子是高炉热控制,稍后将在本节详细讨论。

4)装备预测性维护:预测性维护是典型的数字孪生服务。高炉4.0使用热量评估模型在线监测炉缸耐火材料温度和厚度。一旦发现高风险点,可采取预测性维护措施(如钛铁矿点装料)保护耐材壁。

5)整体价值链优化:高炉不是独立运行的。实际上,它通过复杂的物质和能量流与许多上下游业务相链接,如焦炭厂、烧结/球团厂、炼钢厂甚至电厂等,他们代表了高温金属价值链。高炉4.0从整体上分析了这一价值链,识别原材料、生产和质量等制约因素,进一步使受这些条件约束的高温金属生产的成本最小化。这有助于钢铁制造商对市场改变快速做出响应,提高其竞争优势。

以下部分介绍了两个工业实例,来展示高炉4.0通过其操作智能带来的巨大价值。

1)高炉出铁指导——高炉出铁是控制高炉稳定运行的重要方面。将高炉炼铁和熔渣的连续性与出铁工艺的间歇性相匹配,对高炉的操作人员来说往往是一种挑战。理想状态下,铁水和除渣的速率应与铁和渣的熔炼速率完全匹配。这种情况下,炉缸内没有液体累积。一旦液体累积,它们会对风口回旋区施加反向压力,扭曲高炉内气流,对高炉操作造成负面影响。许多小的强制转换也会导致操作不稳定。液体累积然后迅速排干炉缸会造成慢--慢的装料速度和料线移动。铁水和炉渣的大量堆积会增加高炉压力,降低装料速度。在某些极端情况下,当炉渣和/或铁水高度接近风口时,突然关闭高炉将导致风口注满炉渣,并延迟启动以清洗风口、清除固化的炉渣。这是一个应该避免的主要风险。许多高炉遵循经验制定的出铁原则,但缺乏在线工具测量炉缸液位,来确定在当前运行情况下应用该规则是否有效。为帮助操作人员控制出铁,避免上述问题,H公司开发了一个出铁指导模型,作为高炉4.0的一部分。

大多高炉操作都被精心记录并制作出铁数据日志,以分析和改善出铁性能。出铁日志内容有:钻孔启/停时间、铁水开始流动时间、见渣时间和出铁口堵塞时间等。出铁指导模型利用这些信息与其他实时工艺数据一起,通知操作人员炉缸内有多少液体残留。模型也帮助操作人员处理数据,进行场景分析,提高出铁性能。

出铁指导模型本质上是追踪液体进出炉缸的质量平衡。对比铁水和炉渣产量与它们相对应的出铁速率就可以预估高炉炉缸内的液位。炉缸也可以作为液体连续填充和周期排放的体积控制模型。随着矿石熔化成铁水和炉渣来实现填充。高炉操作人员采用的出铁方法形成了周期性排放。了解这些材料在任一给定时间点的流速,以及高炉几何形状和材料性能就可以对炉缸液位进行估算。通过对高炉历史数据进行在线质量平衡并提取这个信息可以完成铁水和炉渣的质量计算。虽然有多种现成的技术可以测量铁水和炉渣的出铁率和出渣率,但它们往往不适合在出铁指导模型中使用。原因是液体离开出铁口和流速测量之间存在延迟。这些技术为备选的“实时”方法提供了好的参考。另一种方法是使用改进的伯努利方程,根据出铁口几何形状、风压、液柱压力和摩擦系数假设来计算总出铁率。进入炉缸的液体质量减去炉内排出材料质量就是炉缸内液体的累积。出铁指导模型使用这些数学技术来确定液位。

有了这些信息,出铁速率与生产率相比的不规则性就变得显而易见了。同时,还可以识别出液面对风压的影响。炉缸内有炉渣和铁水,操作人员可以更好预测何时采取适当的对策。例如,改变钻头直径或减少产量。

干式炉缸的做法是连续出铁,95%的时间出渣。干式炉缸做法确保炉缸液面增高,不会通过对风道区域施加压力而影响高炉内的气体流动,确保炉料平稳下降,因为铁和炉渣不会在炉缸内堆积,并允许高炉在任何时候都可以迅速关闭,而不用担心风口和吹管充满熔渣和铁。以下部分演示了出铁指导模型如何帮助操作人员维护干燥的炉缸。

出铁指导模型应用实例结果展示了双出铁口高炉的典型出铁实践。趋势图显示了高炉炉缸内的液面,线条图显示了出铁口12的浇注情况,分别显示出出铁口12的开孔时间、见渣时间和孔闭时间。就在1600h前,出铁指导模型显示炉内有液体堆积。这个工具提示操作人员采取正确的行动降低炉缸内液面水平。出铁指导模型中内置了一个预测函数,通过调整出铁进度和/或出铁参数预测未来炉缸液面。在这种情况下,17:10打开出铁口2 并将铸件搭在随后的出铁口,排出炉液保持炉缸干燥。出铁指导模型是在有效帮助操作人员管理出铁实践的同时,在高炉众多职责范围内进行多工作业。

2)高炉热控制——高炉热控制是将铁水温度(或含硅量)控制在目标范围,是实现高效、稳定运行的另一个重要的方面。低的铁水温度会带来一些出铁问题,高的铁水温度会导致不必要的燃料消耗,提高运行成本。热控制的目标是减少铁水温度的变化,使降低目标温度和总燃料消耗成为可能,而不妨碍高炉生产能力。           

高炉有两种燃料来源:分批从高炉顶部装入的冶金焦炭、煤粉和/或通过风口连续喷入的天然气。与焦炭装入相比,燃料喷入是控制高炉能量输入的快捷方式,它用于控制风道火焰温度,在炉腹区提供额外的氢气,以促进铁还原,减少碳的消耗。高炉热控制的挑战之一是协调燃料比和焦比,并处理铁水温度对燃料变化的缓慢响应,可达6-8h。为实现这一点,开发了热控制模型作为高炉4.0的一部分。在这个模型中,一个瞬时铁水生产率用炉顶煤气分析和减少微量元素来计算,允许按照高炉内时刻变化的还原条件对燃料消耗率进行快速调整,维持一个相对稳定的总燃料消耗率。热控制模型对焦比和燃料比提供建议,指导操作人员反馈实际燃料需求,减少铁水温度变化。

在这个具体例子中,要控制并减少铁水温度变化,以避免因铁水温度过高导致的其他操作问题。热控制模型由两个互相连接的循环组成。内循环每30分钟执行一次,根据当前的热状态评估和计算的瞬时产量来给出天然气喷吹率。外循环每出铁一次就执行一次,根据最新获得的铁水温度重新评估高炉热状态。为了更好地了解铁水温度变化趋势,确定高炉合适的热状态,本文使用了统计分析方法。然后用简单决策树模型对所需焦比的变化进行了预测。铁水温度平均值和标准差分别减少约10℃,超过20%

3)劳动力连接——最后,一个设计良好的高炉数字孪生可以通过安全的云基础设施分享,并为更多的专家和工程师提供远程技术支持和增强培训接口。例如,AR/VR技术集成到高炉4.0,在高炉风口更换过程检测到漏水时,提供有效的可视化标准操作流程。随着技术在未来几年内的成熟,在高炉工作中使用这些工具将带来显著的收益。

关键词:
钢铁   高炉4.0   智能化  
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