魏志江

（河钢宣钢教授级高级工程师）

摘要：钢铁行业作为全球碳排放量最大的制造业领域，其设备智能化与节能技术革新是实现"双碳"目标的关键路径。本文通过分析智能运维系统在设备能效优化中的作用，结合余热回收、氢基冶炼等低碳技术应用，提出基于数据驱动的全流程节能方案。通过案例分析显示，智能运维可使设备故障率降低、能耗下降，且低碳技术改造可减少碳排放，为钢铁工业绿色转型提供系统性参考。

1.0钢铁行业碳排放现状与挑战

（1）全球占比：2023年中国粗钢产量占全球54%（10.19亿吨/18.88亿吨），行业碳排放占全国总量15%。

（2）能效痛点：传统高炉工序能耗占比超70%，设备非计划停机导致能耗增加20%。

（3）政策驱动：《2024-2025节能降碳行动方案》要求钢铁行业2024-2025年减排二氧化碳5300万吨。

2.0智能运维技术体系与应用

设备状态监测系统架构图和设备故障预测算法流程图如图1和图2。

图1. 设备状态监测系统架构图

特别说明：4G DTU模块升级版并不是5G DTU模块‌。尽管它们都属于DTU（Data Transfer Unit）设备，但4G DTU和5G DTU在技术规格和应用场景上有显著区别。

一是技术规格差异：硬件架构‌：5G DTU采用多核处理器（如ARM Cortex-A72）与独立基带芯片，相比4G DTU的单核MCU，算力提升5倍以上，支持更复杂的协议转换与数据加密‌1；二是网络连接‌：5G DTU支持5G网络，具有低延时、高速度的特点，适合于需要高速数据传输和低延迟的应用场景‌2。而4G DTU则使用4G网络，适用于一般的物联网应用；三是应用场景差异：5G DTU‌：适用于需要高速度、低延迟的场景，如自动驾驶、远程医疗、智能制造等‌2。5G DTU的硬件升级使其能够处理更复杂的数据传输需求；4G DTU‌：广泛应用于工业自动化、远程监控等领域，适合一般的物联网应用，如传感器数据采集、设备监控等‌3。4G DTU的性价比更高，适合预算有限的用户。

图2. 设备故障预测算法流程图

图1之中的4G DTU是一种广泛用于工业物联网数据传输的终端设备，各类传感器串口原始数据通过RS485/232传输到DTU转4G网络，双向透明传输，支持Modbus RTU转TCP/MQTT。广泛应用于远程电力监控、水文水资源监测、山洪地质灾害监测预警、环保污染监测、气象数据采集、森林防火监控等领域。

图2之中的KPCA即核主成分分析（Kernel Principal Component Analysis），是一种用于数据降维的非线性主元分析方法，以下从其定义、主要思想、与PCA的对比、计算过程、应用领域等方面的定义。

（1）KPCA定义

KPCA是一种非线性主元分析方法，用于解决非线性数据的降维问题，通过非线性映射和PCA在高维空间进行数据降维。其输出通常是一系列降维后的数据点，这些点可在二维或三维空间中可视化，以便直观观察数据的分布和潜在结构​​​。

（2）KPCA的主要思想：通过某种事先选择的非线性映射函数Ф将输入矢量X映射到一个高维线性特征空间F之中，然后在空间F中使用PCA方法计算主元成分。核主成分分析最主要的是非线性映射函数Ф的选取​。

（3）KPCA与PCA的对比：PCA算法是一种线性投影技术，仅考虑了数据的二阶统计信息，利用降维后使数据的方差最大原则保留尽可能多的信息，但没有利用高阶统计信息，忽略了数据的非线性相关性。而KPCA通过非线性变换将数据映射到高维空间，在高维空间中进行特征提取，能获得更好的特征提取性能​。

（4）KPCA计算过程步骤概述：一是数据标准化处理：去除平均值，进行中心化​​；二是求核矩阵K：使用核函数将原始数据由数据空间映射到特征空间。常采用径向基核函数等，例如高斯径向核函数，先选定其中的参数，计算核矩阵K，修正核矩阵得到KL​​；三是中心化核矩阵：得到中心化后的核矩阵KC​；四是计算矩阵KC的特征值和特征向量：运用雅可比迭代方法计算KL特征值与特征向量​​；五是特征向量排序与选取：将特征向量按对应特征值大小从上到下按行排列成矩阵，取前k行组成矩阵P​​；六是降维后数据输出：P即为降维到k维后的数据​。

（5）KPCA应用领域

KPCA是解决非线性数据降维问题的有效工具，广泛应用于机器学习、模式识别、图像处理等领域。在实际应用中，它不仅可用于数据降维，还能用于分类、聚类、特征提取等多个任务，与支持向量机（SVM）等其他机器学习方法结合，能提升模型的预测能力​​​。

总的来说，掌握KPCA不仅有助于理解和处理复杂数据，还能提高模型的性能和解释性。

2.1核心架构

（1）感知层：部署振动传感器（精度±0.1μm）、红外热像仪（测温范围-20℃~1500℃）

（2）分析层：基于LSTM的故障预测模型（准确率>92%）​

（3）执行层：自适应控制策略（节电率18%）

2.2典型案例

（1）包钢锌铝镁生产线：通过设备升级与余热回收，工序能耗降低2.78%，年节约标煤40万吨​

（2）永钢集团循环经济园：钢渣3D打印技术使固废利用率达98%，物流电动化减少柴油消耗115万升/年​

3.0节能低碳关键技术对比分析

表1.节能低碳关键技术对比分析表

4.0技术经济性验证

（1）包钢案例：150兆瓦绿电项目年发电2.1亿度，替代化石能源比例达32%​。

（2）行业数据：极致能效工程使58家企业高炉工序能耗降低4.3%，转炉工序降耗7.1%​。

（3）华北平台欧帆公司的“高炉机器人”半自动化更换风口及其相关装置”降低了更换时间和降低了高炉休风率、焦化炉门检修AGVAI机器人等受到了上海宝钢焦化、马钢焦化、安钢周口钢铁公司等领导及师傅们、使用的高度评价。

（4）重庆科技大学施金良教授检化验技术团队的“冶金企业在线检测设备”的光谱、中子、激光等检测技术，快速准确的检测出冶金企业从矿山采矿，到选矿、原料场、烧结、球团、焦化、高炉炼铁、炼钢、轧钢、产品销售的各个环节的各种成分的准确报验，即降低了人工成本，又保证了安全、准确性、及时性，从而降低了冶炼成本。

（5）成本分析：智能运维初期投资约80元/吨钢，但通过降低故障损失可年增收1200万元（10万吨产能线）。

5.0结语与展望

（1）技术融合：数字孪生+AI优化算法将提升能效预测精度至95%以上。

（2）氢能突破：绿氢成本降至20元/kg时，氢基冶炼可替代30%高炉产能。​

（3）标准建设：需建立覆盖设备能效、碳足迹追踪的智能标准体系。

（4）政策建议：设立国家钢铁低碳技术创新中心，重点支持八大前沿技术（如：富氢碳循环高炉（HyCARBF）、近零碳电炉炼钢（Near-Zero Carbon EAF）、氢基直接还原铁（H₂-DRI）、碳捕集利用与封存（CCUS）、高效智能数字化炼钢、钢化联产（Steel-Chemical Integration）、高性能低碳材料研发、绿电+储能系统集成）。

参考文献

[1]  中国经济网. 钢铁行业驶上"绿色航道". 2024

[2]  中国经济网. 钢铁业发展聚焦节能降碳. 2024

[3]  广东狮昂智能. 钢铁企业电气设备智能运维系统. 2022