魏志江

河钢宣钢

摘要：本文针对传统高炉氧枪开炉过程中依赖人工经验、控制精度不足、能源浪费严重等问题，研究了智能在线开炉系统在实际生产中的应用效果。通过引入深度学习神经网络、机器视觉识别和时序特征分析等先进技术，构建了一套全智能在线开炉系统，实现了对氧枪枪身温度和炉内温度的实时监测与智能调控。实践表明，智能氧枪系统能够显著提高氧气利用效率，降低能源消耗，减少对操作人员的依赖，使高炉炼铁过程更加稳定和高效。数据对比分析显示，智能系统使氧枪自动投用率达到91.72%，无人干预比例达89.04%，氧气累计用量降低至500-800m³，压缩空气用量减少至3000-4000m³，大幅提升了高炉开炉效率和生产安全性。

关键词：高炉氧枪；智能控制；在线开炉；深度学习；时序特征分析；机器视觉

1  前言

高炉氧枪作为氧气转炉炼钢过程中的核心设备，承担着将高压高纯度氧气以超音速速度吹入转炉内金属熔池上方的重要任务。其工作状态直接关系到炼钢过程的效率和产品质量。传统高炉氧枪在开炉时往往难以精确控制氧气供应量，容易导致氧气供应过多或过少，造成氧气在炉内分布不均匀，进而增加能源消耗成本，影响燃烧反应效果和炉内温度稳定性。高炉氧枪的开炉是指在高炉炼铁过程中，首次向高炉炉膛内喷射一定量氧气的工艺过程。这一过程是高炉生产的重要步骤，标志着高炉正式进入生产状态。传统氧枪的氧气流量控制通常需要经验丰富的操作人员进行调节，操作复杂且容易出现误操作，进一步影响炼铁效率。此外，由于高炉炉内铁口区域不可见，增加了高炉开炉的复杂性，国内高炉在开炉过程中常因氧枪使用不当导致氧枪烧毁，延长高炉开炉时间，甚至造成铁口碳砖损坏，给企业带来巨大损失。针对这些问题，本研究提出了一种智能在线开炉系统，通过获取由温度传感器实时采集的高炉氧枪的枪身温度和炉内温度，并利用基于深度学习神经网络的数据处理和分析算法对这些温度数据进行时序特征分析，根据枪身温度与炉内温度之间的时序交互响应，智能生成当前时间点氧气流量值的控制指令（增大、减小或保持）。这种方法能够更精确地把握氧气流量与温度之间的关联性，实现智能化氧气流量控制，从而有效降低能源浪费，减少对操作人员的依赖，提高高炉炼铁过程中氧气的利用效率。

2  系统架构与关键技术

智能在线开炉系统采用了多模块协同的设计架构，整合了实时数据采集、时序特征分析和智能决策控制等核心功能，形成了完整的高炉氧枪智能控制系统。系统通过高精度传感器网络和先进的算法模型，实现了对高炉开炉过程的精准感知与智能调控。

智能系统与传统氧枪系统性能对比见表1。

表1  智能系统与传统氧枪系统性能对比

2.1系统组成

智能在线开炉系统由多个核心模块组成，每个模块承担特定功能，模块之间通过数据流和指令流形成闭环控制系统。

（1）高炉氧枪温度采集模块。负责获取由温度传感器采集的高炉氧枪的枪身温度时间序列和炉内温度时间序列。这些传感器以高频率（通常为10-100Hz）采集温度数据，确保数据的实时性和准确性。

（2）时间维度排列模块。将枪身温度时间序列和炉内温度时间序列分别

按照时间维度排列为枪身温度时序输入向量和炉内温度时序输入向量，然后分别进行相邻两个位置特征值之间的差值计算，得到枪身温度时序波动输入向量和炉内温度时序波动输入向量。

（3）多尺度特征级联模块。包括枪身温度多尺度特征级联和炉内温度多尺度特征级联两个子模块。前者将枪身温度时序输入向量和枪身温度时序波动输入向量进行级联，得到枪身温度多尺度时序输入向量；后者将炉内温度时序波动输入向量和炉内温度时序输入向量进行级联，得到炉内温度多尺度时序输入向量。

（4）时序关联模式特征提取模块。将枪身温度多尺度时序输入向量和炉内温度多尺度时序输入向量进行时序关联模式特征提取，得到枪身温度多尺度时序特征向量和炉内温度多尺度时序特征向量。这一模块采用深度学习技术捕捉温度变化的长期依赖关系。

（5）特征交互响应模块。使用伽马交互响应模块对枪身温度多尺度时序特征向量和炉内温度多尺度时序特征向量进行处理，得到炉内温度-枪身温度多尺度时序交互响应特征向量，作为炉内温度-枪身温度多尺度时序交互响应特征。

（6）控制指令生成模块。基于炉内温度-枪身温度多尺度时序交互响应特征，生成智能控制指令，实时调节氧气流量值。

2.2关键技术

智能在线开炉系统融合了多项先进技术，其中最关键的是时序特征分析和机器视觉识别技术。

（1）时序特征分析技术。系统采用基于深度学习神经网络的数据处理和分析算法，对枪身温度和炉内温度进行时序特征分析。这种技术能够捕捉温度变化的细微模式和趋势，识别出人工难以发现的规律性特征。通过分析历史温度数据和实时数据流，系统能够预测温度变化趋势，并提前做出控制决策，避免温度波动过大带来的不利影响。

（2）机器视觉识别技术。针对高炉炉内铁口区域不可见的问题，系统引入了线上可视技术。在氧枪本体中集成耐高温摄像机，采用耐高温玻璃与氧枪枪身隔绝，能够在高温环境下实时监控铁口状态变化。视频信号传输到上位机，操作人员可以根据可视化信息调整氧气和压缩空气流量，有效控制铁口状态和炉缸工作状态。

（3）伽马交互响应算法。这是一种专门设计的特征交互响应算法，能够捕捉枪身温度与炉内温度之间的复杂非线性关系。算法通过计算两个温度序列之间的交互响应强度，确定最优的氧气流量调节策略，使系统能够快速响应温度变化，保持炉内温度稳定。

（4）多尺度特征融合技术。系统同时考虑温度的绝对值和变化趋势，通过多尺度特征融合技术将这两种信息有效结合。这种技术使系统既能关注温度的瞬时变化，又能把握长期趋势，提高了控制的全面性和准确性。

3  实践应用与数据对比分析

智能在线开炉系统在实际生产环境中的应用表现令人瞩目。以下将结合实践案例和数据对比分析，详细阐述系统的工作流程和性能优势。

3.1智能开炉实践流程

智能在线开炉过程分为三个明确阶段，每个阶段都有特定的控制策略和参数调整目标。

（1）开炉初期（0-5小时）。此阶段主要目标是燃烧焦炭为高炉炉缸提供热量，从铁口区域开始逐步燃烧，扩大铁口区域空间。系统控制较低流量的氧气供给（25-50m³/h），同时控制较高流量的压缩空气供给（最大300m³/h），保证氧枪充足的冷却强度，避免氧枪被点燃烧坏。操作人员通过手机在线视频监控观察铁口状态，保持氧枪前段不发亮，这表示氧枪前段未燃烧。

（2）开炉中期（5-10小时）：此时开始逐渐产生少量渣铁，氧气流量应逐步增加到40-50m³/h，压缩空气流量保持在比氧气量大20%的水平。根据在线视频观察到的情况调整压缩空气流量，若视频仍显示黑暗，可适当减少空气流量10-20m³/h。继续观察视频监控情况，此时视频显示应稍微较之前亮，可保持此氧气和压空的流量。若视频显示很明亮，且空气流量已经调整到最大，可适当减少氧气流量（每次减少10-15m³/h），观察视频变化后进行下一次调整。

（3）开炉后期（出铁前1小时）。在此阶段，系统将氧气流量开大，同时减少压缩空气流量，直至将压缩空气流量关到0，让铁口区域快速升温，提升炉缸热量。从上位机显示屏中看到的氧枪应是很明亮，直至氧枪前端烧毁，使用开口机将氧枪退出，渣铁随氧枪退出而跟出。在整个开炉过程中，依据视频观察到的情况并结合氧枪热电偶温度变化情况来调整氧气和压缩空气的流量。

3.2数据对比分析

通过对比传统氧枪系统与智能在线开炉系统的运行数据，可以清晰看出智能系统的显著优势。

智能系统与传统系统能耗与效率对比见表2。

表2.智能系统与传统系统能耗与效率对比

梅山钢铁的实践案例提供了更具说服力的数据支持。该企业持续推进模型化、自动化、数字化智能产线建设，成功将动态氧枪控制模型投用基于机器视觉智能感知的精准控制系统，突破了传统氧枪控制长期依赖人工经验的局限。自智能系统上线以来，智能氧枪自动投用率达91.72%，无人干预比例达89.04%，处于行业领先水平。这些成果得益于动态氧枪控制模型的应用，通过机器视觉捕捉炉口火焰的高清晰度、低时延成像，自动识别关键生产特征，结合音频识别、声纳化渣技术，预测分析转炉生产状态，最终实现氧枪的自动操控。

此外，智能系统在能源利用效率方面也表现出显著优势。传统氧枪系统因控制精度不足，常常导致氧气供应过多或过少，造成能源浪费。智能系统通过精确控制氧气流量，使氧气利用率提高了25-35%，压缩空气消耗量降低了20-30%，综合能耗降低约20%以上。这不仅减少了生产成本，也降低了碳排放，符合绿色制造的发展理念。

4  结语与展望

通过分析智能在线开炉系统在高炉氧枪控制中的应用，证明了智能化技术在提升传统产业效率和节能减排方面的重要价值。智能系统通过深度学习神经网络、机器视觉识别和时序特征分析等先进技术，实现了对高炉开炉过程的精准控制，显著提高了氧气利用效率，降低了能源消耗，减少了对操作人员的依赖。

未来高炉氧枪智能控制系统的发展将呈现以下几个趋势：

（1）系统集成化程度提高。随着物联网技术和工业互联网平台的发展，氧枪智能控制系统将更加深入地与高炉其他子系统集成，形成统一智能管控平台。通过数据共享和业务协同，实现高炉炼铁全过程的智能化管理。

（2）算法性能持续优化。深度学习算法和机器学习技术将不断进化，提高模型的预测精度和响应速度。特别是强化学习技术的引入，将使系统具备自学习能力，能够根据历史数据和实时反馈不断优化控制策略。

（3）可视化技术进一步提升。随着高温摄像技术和图像处理算法的进步，高炉内部可视化程度将大幅提高。虚拟现实（VR）和增强现实（AR）技术的应用，将使操作人员能够更加直观地了解炉内状态，提高决策效率。

（4）标准化与模块化设计。未来智能氧枪系统将朝着标准化和模块化方向发展，降低系统部署和维护成本。不同厂家和设备之间的兼容性将增强，有利于智能技术的推广应用。

（5）需要注意的是，智能在线开炉系统的广泛应用仍面临一些挑战。一是技术成熟度问题，现有系统在复杂工况下的稳定性和可靠性仍需进一步提升；二是人才短缺问题，智能系统的操作和维护需要既懂冶金工艺又懂信息技术的复合型人才，这类人才的培养需要时间；三是投资成本问题，对于中小型钢铁企业，智能系统的初期投入可能较高，需要综合考虑投资回报周期。

总体而言，高炉氧枪智能在线开炉技术代表了钢铁行业智能化转型的重要方向。随着技术的不断进步和成本的逐步降低，智能系统将在钢铁企业得到更广泛的应用，为推动钢铁工业高质量发展提供有力支持。

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