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河北津西钢铁集团股份有限公司

摘要：在全球倡导绿色发展与我国 “双碳” 目标的大背景下，钢铁行业面临着节能降碳与高效运维的双重挑战。本文深入剖析了钢铁设备智能运维与节能降碳技术的重要性，阐述了其对钢铁行业可持续发展的关键作用。通过对现有技术现状的分析，结合实际案例，探讨了当前技术应用中存在的问题，并进一步展望了未来的发展方向，旨在为钢铁行业的转型升级提供理论支持与实践指导。

关键词：钢铁设备；智能运维；节能降碳技术；可持续发展​

1  引言​

钢铁工业是国民经济的重要基础产业，但其高能耗、高排放特性使其成为全球碳排放的主要来源之一。根据国际能源署（IEA）数据，钢铁行业碳排放占全球工业总排放量的 7%，我国钢铁行业碳排放占全国总量的 15% 左右，位居制造业首位。在 “双碳” 目标下，钢铁行业需通过技术创新与管理优化实现绿色转型。智能运维与节能降碳技术作为核心路径，通过设备全生命周期管理和工艺革新，显著提升能效、降低排放，成为行业发展的必然选择。

2  钢铁设备智能运维与节能降碳技术的重要性​

2.1 政策推动与行业发展需求​

我国政府高度重视钢铁行业的绿色发展，出台了一系列政策推动钢铁行业节能降碳。2024 年，国家发展改革委、工业和信息化部等多部门联合印发《钢铁行业节能降碳专项行动计划》，明确提出到 2025 年底，行业能效标杆水平以上产能占比达到 30%，能效基准水平以下产能完成技术改造或淘汰退出的目标任务 。在此政策背景下，钢铁企业必须加快节能降碳技术改造，提升能源利用效率，以满足政策要求，避免因不符合标准而面临限产、停产等风险。同时，随着全球钢铁市场竞争的加剧，钢铁企业需要通过智能化手段提升设备运维水平，降低生产成本，提高产品质量和生产效率，增强自身的市场竞争力。​

2.2 节能降碳对钢铁行业可持续发展的意义​

2.2.1 缓解能源压力​

钢铁行业是能源消耗大户，2023 年我国钢铁行业能源消费总量占全国能源消费总量的比例超过 11% 。通过采用节能降碳技术，如推广烧结烟气循环、大比例球团冶炼等先进技术，加强全流程余能利用，有序开展余能自发电装备更新，积极推广超高温超高压发电等高效利用技术，可以有效降低钢铁生产过程中的能源消耗，减少对外部能源的依赖，缓解我国能源供应紧张的局面。​

2.2.2 减少环境污染​

钢铁生产过程中会排放大量的二氧化碳、二氧化硫、氮氧化物等污染物，对环境造成严重影响。降低碳排放是钢铁行业实现绿色发展的关键任务之一。通过实施节能降碳技术，能够有效减少二氧化碳等污染物的排放，降低对大气环境的污染，推动钢铁行业与环境的协调发展。例如，加快高温高压干熄焦等技术的应用，不仅可以回收余热发电，还能减少传统湿法熄焦过程中产生的大量污染物排放。​

2.3 智能运维对设备管理和生产效率的提升​

2.3.1 实时设备状态监测与故障预测​

传统的设备运维方式主要依赖人工点检和定期检修，存在设备数据在线率不足、定性点检标准占比高、周期检修项目占比大等问题，难以实时准确地掌握设备运行状态 。智能运维技术借助物联网、大数据、人工智能等先进技术，在设备上安装大量传感器，实时采集设备的振动、温度、压力等运行数据，并通过数据分析模型对数据进行深度挖掘和分析。通过建立设备状态动态数据统计模型，根据不同工况的状态数据训练出报警阈值，实现自适应综合预警。不但支持各类阈值类报警，还支持趋势报警，及包含工艺逻辑的边缘规则预警，能够及时发现设备潜在的故障隐患，提前预测设备故障发生的时间和部位，为设备维护提供准确的决策依据，避免因设备突发故障导致的生产中断。​

2.3.2 优化设备维护策略，降低运维成本​

智能运维通过对设备运行数据的分析，能够根据设备的实际运行状况制定个性化的维护策略，实现从传统的定期维护向基于设备状态的预防性维护转变。例如，通过融合设备属性、运行状态、工艺过程、维检过程、运维履历、同类故障特征、负荷累积等多维度数据，结合 AI 算法、专家经验知识，动态调整非线性权重系数，形成设备综合评价系统模型，对设备健康度及相关性能指标作出综合性评价，从而确定设备的最佳维护时机和维护内容。这种精准的维护策略可以减少不必要的设备检修次数，降低设备维护成本，同时延长设备使用寿命。据统计，在通用类设备上，以风机为例，近 5000 台风机集中管控后预警和诊断准确率均超 90%，点检负荷、检修负荷持续下降近三分之一 。​

2.3.3 提高生产效率，保障生产连续性​

设备故障是影响钢铁生产连续性和生产效率的重要因素。智能运维技术能够通过实时监测设备状态，及时发现并解决设备问题，减少设备停机时间，保障生产的连续性。例如，三一重工以工程机械为对象开展全生命周期运营管理，运用实时监控与分析、设备故障维修、预测性 / 预防性维护等手段，单台设备潜在提升收入可达 10%-50% 。在钢铁行业中，智能运维同样可以通过提前预防设备故障，确保生产设备始终处于良好的运行状态，从而提高生产效率，增加企业的经济效益。​

3  钢铁设备智能运维与节能降碳技术现状​

3.1 智能运维技术现状​

目前，钢铁设备智能运维技术已在部分钢铁企业得到应用，但整体仍处于发展阶段。从技术应用范围来看，基本是在某类设备或某条生产线上的点状智能化应用，尚未实现全流程、全工序、跨地域、跨空间的广泛、深度数智应用 。​

在设备连接方面，钢铁企业存在设备感知手段薄弱、高频数据处理困难、多源多维数据难融合、信息孤岛众多等问题。钢铁设备数采场景复杂，环境高温、高湿、多粉尘，设备种类多差异大，给设备数据采集带来了很大挑战。虽然研发和应用了一批专用智能数据采集装置和大规模应用的低成本传感器，但在复杂环境下数采 “最后一公里” 问题仍有待进一步解决 。​

在预警诊断和决策方面，存在状态识别效率低、诊断准确性差、劣化趋势无法把握、维检决策可靠性低、经验转化知识困难等问题。钢铁设备复杂工况、负载多变、状态变化耦合因素多、表征非线性等特点，使得设备故障诊断难度较大。虽然利用算法工具将经验数据化，结合大数据技术应用提高了案例学习效率，但在故障诊断的智能化、精准化方面仍有提升空间 。​

在同类设备、同类产线设备运维对标中，存在设备术语不统一、故障描述不一、设备颗粒度不一、设备表征数据无序、数据处理差异大等问题。现有的设备运维方式不支持智能运维的大范围推广应用，也缺乏智能运维的人员队伍。​

3.2 节能降碳技术现状​

在节能降碳技术方面，钢铁行业已取得了一些进展。在工艺改进方面，烧结烟气循环技术通过将部分烧结烟气返回烧结机，减少了烧结过程中的燃料消耗和废气排放；大比例球团冶炼技术相比传统烧结矿冶炼，具有更高的能源利用效率和更低的污染物排放。在余能利用方面，高温高压干熄焦技术得到了一定程度的推广，通过回收焦炭显热发电，实现了能源的梯级利用。然而，仍有约 15% 的粗钢产能能效达不到基准水平 ，部分节能降碳技术的应用成本较高，推广难度较大。同时，在钢铁低碳冶炼新模式方面，如氢基直接还原、富氢熔融还原等技术仍处于研发和试点阶段，尚未实现大规模工业化应用 。​

3.3 实际案例分析​

3.3.1 江苏嘉轩智能工业科技股份有限公司的 “永磁驱动 + 智能运维” 解决方案​

江苏嘉轩作为目前中国钢铁工业协会唯一认可的永磁电机驱动企业，推出了 “永磁驱动 + 智能运维” 整体解决方案 。该方案已广泛覆盖包括烧结鼓风机、球磨机、皮带输送机、冷轧乳化液泵、连铸结晶器振动电机、压缩空气系统等高耗能主机设备，形成了 “设备级节能 + 系统级降碳” 的双向闭环。通过高效永磁直驱电机替代传统异步电机，结合智能运维系统，显著提升设备运行效率，降低能耗及维护成本。在宝武资源梅山矿业、河钢矿业的实践案例中，嘉轩永磁系统在冷轧及球磨等环节均实现了 10% - 25% 的综合节能率提升，并具备跨场景复制推广能力 。这一案例表明，通过设备的节能改造与智能运维相结合，可以有效降低钢铁企业的能耗和运维成本，提升企业的经济效益和竞争力。​

3.3.2 新余钢铁集团有限公司节能改造项目​

新余钢铁集团有限公司针对烧结厂 360m² 烧结机配料、整粒、成品除尘风机存在的问题进行了节能改造 。改造前，原有除尘风机运行效率低，4 台风机平均运行效率不足 65%；运行状态差，轴承振动超过 2.7mm/s，机壳振动大，噪声大；由于管道设计不合理，除尘工位多，现场除尘环境不良。上海瑞晨环保科技股份有限公司为其提供了节能改造方案，采用高效节能风机替换原有风机。改造后，风机效率平均提升 20%，最高运行效率达到 88.02%；风机运行噪声降低至 75dB 以下，低于国家标准，风机运行最大振动值 1.3mm/s，风机轴承最大温度 42℃；运行风量平均提升 12%，现场环境情况大幅改善。该案例展示了通过对钢铁设备进行针对性的节能改造，可以有效提高设备运行效率，改善生产环境，实现节能降碳的目标。​

4  钢铁设备智能运维与节能降碳技术发展方向​

4.1 智能化技术的深度融合与创新应用​

4.1.1 人工智能与大数据技术的深化应用​

未来，人工智能和大数据技术将在钢铁设备智能运维与节能降碳中发挥更加关键的作用。在智能运维方面，通过建立更加复杂和精准的人工智能模型，如深度学习模型，对海量的设备运行数据、工艺数据、环境数据等进行综合分析，实现设备故障的精准诊断和预测。利用大数据技术对不同钢厂、不同设备的运维数据进行对比分析，挖掘潜在的运维规律和优化空间，形成具有普适性的设备运维知识库和经验库，为钢铁企业提供更全面、更准确的运维决策支持。在节能降碳方面，借助大数据分析技术对钢铁生产过程中的能源消耗数据进行实时监测和分析，找出能源消耗的重点环节和浪费点，通过人工智能算法优化生产工艺参数，实现能源的高效利用和精准控制。​

4.1.2 物联网与边缘计算技术的协同发展​

进一步加强物联网技术在钢铁设备中的应用，实现设备的全面感知和互联互通。通过在设备上部署更多种类、更先进的传感器，实时采集设备的各种运行参数，并通过物联网将数据传输到云端或边缘计算节点。边缘计算技术将在数据处理中发挥重要作用，在靠近设备的边缘端对高频、实时性要求高的数据进行快速处理和分析，实现设备的实时状态监测和本地控制，减少数据传输延迟和网络带宽压力。同时，边缘计算与云计算协同工作，将经过初步处理的数据上传到云端进行深度分析和挖掘，实现设备的远程监控、故障诊断和运维决策制定。例如，通过在钢铁生产线的各个关键设备上安装物联网传感器，实时采集设备的温度、压力、振动等数据，利用边缘计算设备对这些数据进行实时分析，当发现设备状态异常时，及时在本地发出预警并采取相应的控制措施，同时将相关数据上传到云端，供企业管理人员和技术专家进行进一步分析和处理 。​

4.1.3 数字孪生技术在钢铁行业的应用拓展​

数字孪生技术将成为推动钢铁设备智能运维与节能降碳的重要手段。通过构建钢铁设备和生产流程的数字孪生模型，对设备和生产过程进行实时模拟和仿真。在智能运维方面，数字孪生模型可以实时反映设备的实际运行状态，通过对比虚拟模型与实际设备的运行数据，提前发现设备潜在的问题和故障隐患，并进行模拟维修和优化，为设备维护提供更加直观、准确的指导。在节能降碳方面，利用数字孪生技术对不同的生产工艺和能源管理策略进行模拟和评估，找出最优的节能降碳方案，并在实际生产中进行应用和验证。例如，某钢铁企业通过建立高炉的数字孪生模型，对高炉的炉况进行实时监测和模拟分析，根据模拟结果及时调整高炉的操作参数，实现了高炉的稳定运行和能源消耗的降低 。​

4.2 节能降碳技术的突破与推广​

4.2.1 低碳冶炼技术的研发与应用​

加快研发推广应用氢基直接还原、富氢熔融还原等低碳冶炼技术，是实现钢铁行业深度脱碳的关键。氢基直接还原技术以氢气作为还原剂，替代传统的焦炭，能够显著降低二氧化碳排放。未来需要加大对氢基直接还原技术的研发投入，突破技术瓶颈，提高生产效率，降低生产成本，实现大规模工业化应用。同时，富氢熔融还原技术作为一种新型的炼铁技术，也具有广阔的发展前景。通过加强行业合作，整合产学研资源，加快这些低碳冶炼技术的研发和示范工程建设，推动钢铁行业向低碳、绿色方向转型 。​

4.2.2 能源管理系统的优化与升级​

进一步优化和升级钢铁企业的能源管理系统，实现能源的精细化管理和高效利用。通过建立能源实时监测与分析平台，对钢铁生产过程中的能源消耗进行实时监控和分析，及时发现能源浪费现象，并采取相应的措施进行优化。利用先进的能源管理算法，根据生产计划和设备运行状态，优化能源分配和调度，实现能源的合理利用。例如，通过对钢铁企业的电力、煤气、蒸汽等能源介质的消耗进行实时监测和分析，结合生产工艺的变化，动态调整能源供应和使用策略，避免能源的浪费和过剩 。​

4.2.3 余热余压回收利用技术的完善与拓展​

余热余压回收利用技术在钢铁行业具有巨大的节能潜力。未来需要进一步完善和拓展余热余压回收利用技术，提高能源回收效率。在余热回收方面，研发更加高效的余热回收装置和技术，如高温超导余热回收技术，提高余热回收的温度范围和效率。在余压回收方面，优化余压发电系统，提高余压发电的稳定性和可靠性。同时，将余热余压回收利用技术与其他节能技术相结合，实现能源的梯级利用和综合利用。例如，将高炉炉顶煤气余压发电与余热锅炉相结合，先利用炉顶煤气余压发电，再将发电后的煤气余热通过余热锅炉回收，产生蒸汽用于其他生产环节或发电 。​

4.3 智能运维与节能降碳的协同发展​

4.3.1 基于智能运维的节能优化策略​

通过智能运维系统实时监测设备的运行状态和能源消耗情况，根据设备的实际运行工况和能源利用效率，制定个性化的节能优化策略。例如，当智能运维系统监测到某台设备的能源消耗过高时，通过分析设备的运行参数和历史数据，找出能源消耗过高的原因，如设备运行负载不合理、设备老化磨损等，并采取相应的措施进行优化。对于设备运行负载不合理的情况，可以通过调整生产工艺或设备运行参数，使设备在最佳负载状态下运行，降低能源消耗；对于设备老化磨损的情况，可以及时安排设备维护和更换，恢复设备的正常运行效率，减少能源浪费 。​

4.3.2 节能降碳对智能运维的促进作用​

节能降碳技术的应用和推广，将促使钢铁企业对设备进行升级改造，提高设备的自动化、智能化水平，为智能运维提供更好的数据基础和技术支撑。例如，采用高效节能的设备和先进的生产工艺，会使设备产生更多、更准确的运行数据，这些数据可以为智能运维系统提供更丰富的信息，有助于提高智能运维系统的诊断准确性和预测精度。同时，节能降碳技术的应用也会推动钢铁企业加强对能源管理和设备运维的信息化建设，促进智能运维技术在钢铁行业的更广泛应用和发展 。

4.4 跨领域协同与产业生态构建

钢铁设备智能运维与节能降碳技术的发展需要跨领域协同合作，构建完善的产业生态。钢铁企业应加强与信息技术企业、科研机构、高校等的合作，共同开展技术研发和创新应用。例如，与信息技术企业合作开发先进的智能运维软件和硬件设备，与科研机构合作研究新型节能降碳技术。同时，钢铁行业内部企业之间也应加强交流与合作，共享技术经验和资源，形成产业发展合力。此外，还需完善相关产业链，培育一批专注于钢铁设备智能运维与节能降碳技术服务的企业，为钢铁企业提供全方位的技术支持和解决方案 。

5  结论​

钢铁设备智能运维与节能降碳技术是实现行业绿色转型的核心驱动力，对于钢铁行业的可持续发展具有至关重要的意义。在政策推动和市场竞争的双重压力下，钢铁企业必须加快技术创新和应用，提升设备运维水平，降低能源消耗和碳排放。目前，虽然智能运维与节能降碳技术在钢铁行业已取得了一定的进展，但仍存在诸多问题和挑战，如智能运维技术应用范围有限、节能降碳技术成本较高等。未来，应加强智能化技术的深度融合与创新应用，推动节能降碳技术的突破与推广，促进智能运维与节能降碳的协同发展。通过不断探索和实践，钢铁行业有望实现绿色、高效、智能化的转型升级，在满足经济发展需求的同时，实现与环境的和谐共生。​

参考文献​

[1]   2024 年，国家发展改革委、工业和信息化部等多部门联合印发《钢铁行业节能降碳专项行动计划》.​

[2]  中国钢铁新闻.​

[3] 《钢铁行业碳达峰实施方案》.

[4]  国际能源署（IEA）的相关报告，以及企业发布的案例研究等.

[5]  江苏嘉轩智能工业科技股份有限公司的 “永磁驱动 + 智能运维解决方案.

[6]  新余钢铁集团有限公司节能改造项目.