牟维良

当前，我国钢铁行业正处于转型升级的关键时期，国家先后出台《“十四五”智能制造发展规划》《钢铁行业“十四五”发展规划》等政策文件，明确提出推动钢铁行业向智能化、绿色化、高端化转型，鼓励企业加快智能制造技术应用，提升生产效率、降低能耗与污染物排放，实现高质量发展。智能化已成为钢铁企业提升核心竞争力、应对市场竞争的必然选择。AI智能一键炼钢工艺融合人工智能、大数据、智能感知与冶金机理模型，实现炼钢全流程自动化、精准化、闭环控制。本文从工艺概述、应用必要性、发展现状、关键技术、现存挑战及未来趋势六个方面，探讨冶金企业推广该工艺的迫切需求与发展路径，为炼钢厂智能化升级提供参考。

1    引言

转炉炼钢是钢铁生产的核心工序，其控制水平直接决定生产效率、产品质量、成本与安全。传统炼钢高度依赖人工经验，存在碳温命中率低、质量波动大、工序协同差、安全风险高、成本管控难等痛点。随着工业互联网、人工智能、机器视觉、自动控制等技术成熟，一键炼钢从单点自动化走向全流程智能化，推动生产由经验驱动向数据驱动、由离散管控向一体化闭环管控转型。

智能一键炼钢以一键吹炼为核心，联动自动出钢、物料跟踪、行车调度、生产排程等系统，构建覆盖脱硫—转炉—精炼—连铸的全流程智能炼钢体系，是冶金企业建设AI+数智化工厂、落实国家“十四五”智能制造与钢铁行业发展规划的关键载体。

2    炼钢厂AI智能一键炼钢工艺概述、需求、分析

2.1  核心定义

AI智能一键炼钢工艺，是指融合人工智能（深度学习、大模型）、机器视觉、智能传感器、工业互联网、冶金机理模型等技术，构建“感知-决策-执行”闭环系统，操作人员仅需点击启动按钮，系统即可自动完成装铁、吹炼、加料、测温取样、终点判定、出钢、溅渣等全流程工序，无需人工干预的智能化炼钢模式。

2.2  生产效率与工序协同需求

实现转炉吹炼全流程无人干预，缩短冶炼周期，提升作业率

物料跟踪与容器识别自动化，杜绝混罐、错配，提升物流效率

生产排程与行车调度智能优化，均衡生产节奏，提高设备利用率

数据自动采集与闭环传输，减少人工录入，提升响应速度

2.3  产品质量稳定控制需求

精准控制碳温双命中率，降低成分与温度波动

实时识别喷溅、返干、溢渣等异常，提升钢水纯净度

出钢、吹氩、合金化过程标准化自动执行，减少人为误差

全流程质量追溯，支撑工艺持续优化

2.4  成本与绿色低碳需求

优化氧、熔剂、合金消耗，降低吨钢成本

减少人工岗位，降低用工成本

降低能耗与烟气排放，支撑双碳目标

延长炉衬寿命，降低设备维护成本

2.5  本质安全与作业环境需求

以远程自动操作替代炉前高温、粉尘高危作业

完善安全联锁与故障报警，快速处置异常

降低人员劳动强度，改善作业条件

2.6  数字化与AI智能化管控需求

打通工序数据壁垒，实现一体化集中管控

模型自学习与持续迭代，提升控制精度

与MES、检化验、铁钢系统对接，支撑全局优化

构建可复制、可推广的智能炼钢标杆模式

3  AI智能一键炼钢核心工艺与关键技术

3.1  核心工艺架构

以转炉一键吹炼为中枢，形成“感知—决策—执行—反馈”闭环：

一键吹炼：静态模型+动态模型+副枪+火焰/音频/烟气分析，全自动控枪、供氧、加料

自动出钢与倒渣：定位、检测、合金微调、下渣检测联动

物料跟踪与容器识别：天车定位+RFID+视觉识别，全流程物料溯源

数字化应用：脱硫、LF/RH精炼、连铸数据贯通

智能排程调度：生产计划与物流、设备协同优化

3.2  关键支撑技术

多模态感知技术

炉口火焰视觉识别、全频段音频化渣、炉气分析、微波雷达定位、溢渣/钢流/液位检测，实现炉内状态透明化。

AI智能冶金模型

融合机理模型与深度学习，实现碳温精准预报、喷溅识别、合金优化配比、动态氧枪控制。

工业互联网与边缘计算

高可靠低时延工业网络，现场数据实时处理，保障控制指令毫秒级响应。

自动控制与设备改造

PLC升级、HMI重构、钢包车/渣罐车精确定位、合金溜槽与吹氩阀门自动化改造。

数据平台与集成技术

统一数据中台，实现内部系统互联互通，对外对接MES等信息系统。

4  AI智能一键炼钢实施路径与建设要点

4.1  总体建设思路

遵循整体规划、分步实施、立足现有、升级改造、技术领先、实用高效、安全可靠原则，聚焦痛点、先核心后辅助、先基础后提升。

4.2  分步实施路径

一期（核心突破）：一键吹炼、容器号识别、物料跟踪，解决碳温命中与物流精准问题

二期（自动化覆盖）：自动出钢、自动溅渣、自动吹氩，关键工序无人化

三期（协同管控）：脱硫/精炼/连铸数字化应用，工序闭环

四期（全局优化）：智能排程与行车调度，全流程一体化管控

收尾：系统集成、模型精调、验收投产、持续运维优化

4.3  实施关键要点

存量设备利旧，控制投资，降低施工风险

模型与现场深度耦合，保障工况适应性

安全优先，完善联锁、报警、应急机制

人员培训与流程再造，匹配智能化运行

长期迭代优化，建立数据自学习机制

5    应用成效与行业价值

5.1  生产效率提升

转炉作业周期缩短5%–8%，生产效率提升10%以上

自动出钢投用率≥92%，工序衔接更顺畅

人工记录与干预大幅减少，管理效率显著提升

5.2  质量显著改善

低碳钢碳温双命中率≥90%，中碳钢≥84%，高碳钢≥78%

喷溅识别准确率≥75%，钢水合格率提升2%–3%

成分与温度波动收窄，产品稳定性增强

5.3  经济效益突出

吨钢成本降低50–80元，年节约成本数千万元

人工成本降低15%以上，合金消耗降低3%–5%

吨钢能耗降低2%–4%，物料浪费明显减少

5.4  安全与绿色效益

前高危作业大幅减少，现场本质安全水平提升

能耗与排放降低，助力绿色低碳与超低排放

标准化作业，安全事故概率显著下降

5.5  行业示范价值

形成可复制的转炉智能化升级方案，推动钢铁行业从“经验炼钢”走向“AI智能一键数据炼钢”，助力我国钢铁工业高质量发展。

6    当前发展瓶颈与对策

6.1    主要瓶颈

模型泛化能力不足，多钢种、多变工况适应性有限

现场高温、粉尘、强干扰导致感知设备稳定性不足

多系统集成复杂，数据孤岛仍存在

企业数字化基础不均，人才与资金投入压力大

标准体系不完善，验收与评估缺乏统一依据

6.2   改进对策

强化机理+数据混合建模，提升鲁棒性与自学习能力

选用工业级抗干扰感知设备，优化安装与运维

构建统一数据平台，推进全流程数据贯通

政策引导+校企合作，降低改造成本，培育专业人才

加快制定智能炼钢技术规范与成熟度评估标准

7    未来发展趋势

7.1    AI大模型深度赋能，实现“自主决策”

炼钢垂直大模型将进一步优化，融合多模态数据（文本、图像、声音、数值），具备自主学习、自我优化、异常诊断、自主决策能力，实现真正意义上的“无人化炼钢”。

7.2    数字孪生技术全面应用

构建转炉数字孪生体，虚拟映射炉内实时状态，实现虚拟调试、工况模拟、故障预警、远程运维，提升系统稳定性与运维效率。

7.3    全产业链智能化协同

从“单一工序智能”向**“铁-钢-铸-轧”全产业链智能协同**升级，打通上下游数据壁垒，实现生产计划、物料调度、质量管控、能耗优化的全局最优。

7.4    绿色低碳与智能融合

AI模型将碳排放指标纳入优化目标，通过精准控制降低能耗与碳排放，助力企业实现“双碳”目标；同时，推广低碳原料、清洁能源、余热回收技术，构建绿色智能炼钢体系。

7.5    中小企业低成本智能化方案

随着国产化技术成熟、模块化产品推出、云平台服务普及，一键炼钢系统成本将持续下降，形成轻量化、易部署、低成本的解决方案，助力中小企业快速实现智能化升级。

8    结论

AI智能一键炼钢是冶金炼钢厂转型升级的核心引擎，能够系统性解决传统工艺效率低、质量不稳、成本高、安全风险大等痛点，实现效率、质量、成本、安全、绿色协同提升。在政策引导与技术驱动下，智能一键炼钢正从单点智能走向全流程、全价值链智能，推动我国钢铁工业迈向高端化、智能化、绿色化的AI智能新阶段。

 未来，随着AI大模型、数字孪生、工业互联网等技术的深度融合，一键炼钢将向自主化、全产业链协同、绿色低碳、低成本方向发展，推动钢铁行业从“经验炼钢”全面迈入“智慧炼钢”新时代，为我国钢铁工业高质量发展提供核心支撑。