碳排放量大、能源消耗量高一直以来都是高炉炼铁工艺存在的主要问题，为了攻破这一技术难关，实现炼铁工业绿色化、低碳化目标，近年来，科技研发人员将大数据技术与炼铁工艺融合在一起，并通过搭建大数据技术平台的方法对炼铁数据进行分析与处理，然后将数据精准的关联到上料、烧结、温度及压力控制系统当中，这对炼铁生产效率的提升发挥着至关重要的作用。
1 大数据技术推动高炉炼铁智能化发展的研究现状
目前，随着大数据技术的迅猛发展，高炉炼铁智能化发展的研究重点主要集中在铁水温度、铁水硅含量、煤气产生量等关键技术指标上面，以铁水温度这一指标为例，该领域的技术人员借助于大数据技术来构建出炉铁水温度的预测模型，通过这一模型可以对铁水温度进行精准预测，这对炼铁质量的提升具有重要意义，利用该模型预测的出炉铁水温度，平均误差能够在4.3℃左右。另外，在优化高炉操作参数以及炼铁大数据平台构建方面，也取得了突破性进展。比如通过采集炼铁高炉的历史运行数据来建立数据仓库，并利用聚类算法对数据进行分类处理，然后可以精准的筛选出炉况变化的相关变量，这就给炼铁高炉的安全稳定运行提供了有力的参考数据[1]。而在炼铁大数据管理平台构建方面，研究人员通过对高炉炼铁全流程数据的采集为炼铁生产管理提供辅助决策数据，然后根据这些精准的数据信息，建立和完善集监控、预测、故障诊断、功能优化于一身的智能化管理模式，这对推进高炉炼铁工艺智能化、自动化、标准化发展进程将起到积极的促进作用，高炉炼铁大数据智能管理平台功能模块如表1所示。
表1：高炉炼铁大数据智能管理平台功能模块
2 高炉炼铁大数据智能平台的搭建思路
2.1 高炉炼铁大数据智能平台
搭建高炉炼铁大数据智能平台首先需要将物联网、大数据、智能制造、云技术、移动互联技术融合在一起，以构建一个易于操作、易于控制、易于管理的云平台。根据高炉炼铁的特点，需要先行建立一个炼铁管理模型架构，炼铁信息的采集主要来自于纳米传感器以及柔性热电偶，并通过对炼铁设备的过程监测、状态监测数据来建立大型数据库，这一炼铁云端平台的管理模型不仅具有自主判断能力，并且可以通过自主学习的模式对整个炼铁流程进行有效监控与管理。需要注意的是：在构建炼铁云平台时主要借助于智能运输系统与微纳米传感器来完成终端控制任务。其中，智能运输系统融合了大数据技术中，使炼铁物料运输实现无人化与智能化管理，这样既可以降低各类安全事故的发生概率，也能够降低能源消耗、提高作业生产效率。而微纳米传感器具有可靠性高、数据集成速度快、体积小、精度高等特点，通过该传感器能够对高炉内部的温度、压力、热流强度等指标进行实时监测。
2.2 高炉炼铁智能控制系统
烧结是炼铁生产当中的一道重要工序，在引入大数据技术以后，技术人员可以通过模型计算的方法来构建烧结智能控制系统，首先，在数据采集阶段，需要采集烧结设备各个监测点以及智能仪表所获取的数据信息，并通过对各类数据的分析、诊断来执行和优化决策。该控制系统主要包括终点预测模型、料仓储存状态模型、返料比调整模型等。如果在烧结过程中出现布料不均、燃烧温度不均或者局部过烧的问题，红外成像仪可以直接获取料层的烧结状态，并将相关的数据信息反馈给终端操作人员，然后可以风机变频器以及风门开度进行调节，使布料厚度及燃气供应量达到最佳配比，烧结工艺流程如图1所示。同时，炼铁高炉大数据智能平台运行的关键在于智能管理系统的建立与完善，为了实现对高炉炼铁生产流程的在线监测，在搭建大数据平台时，除了应用微纳米技术、红外成像技术来采集生产数据以外，还需要运用冶金动力学以及数学模型计算的方法来构建可视化模型，技术人员通过对模型各类参数的观察与分析，能够在最短的时间内获取炼铁高炉设备的容积大小、温度、压力、副产品、煤气量等技术参量，这种集数据采集、智能分析、质量管理及安全预警功能于一身的智能化平台，使高炉炼铁效率及质量得到大幅提升[2]。
图1：烧结工艺流程
3 大数据技术推动高炉炼铁智能化发展展望
在炼铁生产当中，只有切实解决碳排放量高与能源消耗量大的问题，钢铁行业才能成功转型，基于这一理念，在大数据迅猛发展的今天，钢铁行业应当始终秉持与时俱进的态度，并充分发挥大数据技术容量大、类型多、存取速度快、应用价值高的特点，通过对炼铁数据的深入挖掘与优化整合，加快推进高炉炼铁向数字化、自动化、智能化、标准化转型，以实现降本增效的既定目标。
结语：
目前，大数据技术已经在高炉炼铁领域得到普遍推广和应用，其应用效果也逐步突显出来，因此，钢铁行业所要亟需解决的现实问题是如何推进大数据技术应用标准化、规模化进程的问题。与此同时，钢铁行业应当根据高炉炼铁智能化发展现状，制定出一套科学性强、可行性高、适用性广的大数据管理平台的运行方案，并积极借鉴一些先进的管理经验与技术来弥补炼铁大数据平台运行过程中存在的不足，进而为钢铁行业的快速稳步发展奠定坚实基础。
参考文献：
[1]张莉彬.大数据技术在工业炉智能炼铁生产中的应用[J].工业加热,2024,53(04):16-19.
[2]季玉璋,张卫军,刘馨,等.大数据技术推动高炉炼铁智能化发展的研究现状及展望[J].冶金经济与管理,2023,(06):17-20.