智能自动化在金属冶炼中的应用探究

刘鹏

[摘    要 ]金属冶炼是传统产业的代表，在国民经济中占据不容忽视的地位。近年来，随着互联网技术、信息技术以及数据技术的快速发展，这些技术在传统金属冶炼行业中的应用越来越普遍，推动金属冶炼向着越来越自动化智能化的方向发展。本文围绕智能自动化在金属冶炼中的应用议题进行了探讨，首先概述了金属冶炼工业自动化技术发展状况，然后论述了智能自动化在金属冶炼中的应用及应用效果，最后展望了智能自动化在金属冶炼中的应用发展趋势，供相关人士参考。

[关键词]金属冶炼;自动化;智能技术

[中图分类号]TF30 [文献标志码]A [文章编号]2095–6487（2020）07–00–03

[Abstract]Metal smelting is the representative of traditional industry， which plays an important role in national economy. In recent years， with the rapid development of Internet technology， information technology and data technology， the application of these technologies in traditional metal smelting industry is more and more common， which promotes the development of metal smelting towards the direction of more and more automation and intelligence. This paper discusses the application of intelligent automation in metal smelting. Firstly， the paper summarizes the development of automation technology in metal smelting industry， and then discusses the application and application effect of intelligent automation in metal smelting. Finally， it looks forward to the application and development trend of intelligent automation in metal smelting for reference.

[Keywords]metal smelting; automation; intelligent technology

自动化技术和人工智能技术在信息技术的支持下得到越来越普遍的应用。从实际的需求看，金属冶炼对温度等参数的控制十分严格，而智能自动化调节方式能够很好地减少人为判断和操作误差，从而更好地优化控制冶金生产参数，不仅提高冶金生产效率，而且能够降低成本。金属冶炼行业在科技的引擎动力下正在迈入智能化发展阶段，为冶金企业提质增效，实现高质量发展目标奠定了强大的技术条件。

1 金属冶炼工业自动化技术发展现状分析

金属冶炼工业自动化技术最初源自于国外，自上个世纪中期，我国开始引进金属冶炼自动化技术。截止到目前，我国冶金产业自动化设备的覆盖率已经超过60 %。从冶炼自动化技术发展水平看，自动化设备的核心技术仍旧掌握在别的国家手里，我国在金属冶炼工业自动化的自主知识产权数量较少，整体科技创新水平与国外先进国家仍旧存在一定的差距。金属冶炼工业自动化技术应用经历了从基础自动化到过程自动化，最终到管理自动化的阶段。目前，金属冶炼工业自动化技术基本覆盖了金属冶炼的整个生产流程，即从信息采集到信息分析，最终形成指令执行。

2 智能自动化在金属冶炼中的应用

2.1 利用智能自动化技术对炉温进行调控

炉温是影响金属冶炼品质的重要因素。传统的控温方式是人工观测炉温。而智能自动化控温是对炉缸内热流强度和冷却水的情况进行调节，通过检测炉缸温度和冷却壁温度实现二者配合，实现更准确的控温效果。实现的技术原理如下：冷却水流速為v，水温差为T，水比热容为c，冷却壁面积为S。则金属热流强度J的计算公式如下：

J=（v×T×c×1000）/S

假设冶炼天数为D，高炉容积为V，则每立方米冶炼炉的金属冶炼强度I的计算公式如下：

I=（J·T）/（D·V）

炉温冷却参数的调控应根据金属冶炼强度进行，需要在最佳金属冶炼强度时对冷却温度进行调控。因此需要两个条件同时满足，得到如下函数：

公式（1）中的x，y，z…代表函数参数，如风量、配料、冷却水流速等参数。通过智能自动化系统中的软件可同时满足两个条件，得到优化后的参数值，实现对炉温的科学调控。

此外，智能自动化系统中的控制中心实时接收生产设备传感器的温度信号，根据生产操作间内的温度变化情况进行信息处理。由于温度和热量具有紧密关系，因此通常采用的方法是建立设备开启的控制群函数和设备关闭的控制群函数。计算公式如下：

公式（2）中Ot代表t时间内设备开启的控制群函数;Bt代表t时间内设备关闭的控制群函数;n代表控制群系数。根据设备开启和关闭控制群函数结果可计算出生产过程需要的总热量Q。计算公式如下：

Q=Qs+Qr+Qz+Qs+Qh

公式中，Q代表生产过程需要的总热量 ;Qs代表太阳辐射热;Qr代表人体承受的最大热量;Qz代表设备运行过程中产生的热量;Qs代表设备从外部得到的热量;Qh代表操作过程中损失的热量。根据计算得到的总热量，控制中心对供热管和冷水泵下达指令，完成温度的自动调节。

通过智能化技术的应用，不但可以避免设备运行过程中浪费能耗，而且可以准确掌控设备启停时间，减少了人为启停失误率，减少安全事故发生。

2.2 利用智能自动化技术对工艺参数权重进行调控

在设计到配料等多参数因素时，不同参数权重大小是调控的难点。利用智能自动化技术可以更快地找到金属冶炼影响权重，实现冶炼工艺优化。如在冶炼过程中，不同的料速、不同的風温以及不同的透气性等因素会影响冶炼质量。对这些参数进行数据处理可以得到最佳权重。假设单一的控制指数分别为FI1，FI2，FI3…，FIn，N为每小时风流量，则控制指数FI为：

将公式（3）用卷积函数处理，得到炉级权重X，其中，Xi代表冶炼过程中第一个时间单位的数值，Wi代表参数数据对金属含量的影响权重。

例如计算出风量、风温、料速度、透气性等各参数控制指数（如表1所示），然后根据上式计算得到金属冶炼炉级权重。

2.3 利用智能自动化技术对金属冶炼效益进行控制

金属冶炼效益应考虑到金属点解产量和质量，考虑到金属冶炼成本，尽可能兼顾到冶炼品质较高且能耗较低。通过智能自动化技术可以建立金属分解用电函数，得到全天不同时间段的电流密度J计算公式如下：

电流密度Dk介于最低电流密度和最高电流密度之间。最低电流密度是造成金属反溶的电流密度，最高电流密度是金属电解允许的最大电流密度，该值与供电设备以及电解容量有关。

2.4 利用智能自动化技术对金属冶炼排放物进行控制

金属冶炼行业的废渣废液必须经过严格处理，达标后才能排放。通过智能自动化技术对冶炼金属中的有毒物质排放进行合理控制，避免超标排放。对金属冶炼沸腾炉设备进行参数监控，确保烟气排放指标在合规范围内，有效减少硫氧化物排放量。高浓度的硫氧化物被集中收集并制备成强酸，可作为处理金属汞的原料。利用强酸和汞反应，降低汞浓度，减少有毒重金属排放。利用智能自动化技术可实现无人操作，在完全密封的情况下实现金属冶炼排放物控制，避免了工作人员现场作业面临的健康危害，在排放物处理过程中，参数调节更加准确。

3 智能自动化在金属冶炼中的应用效果

将传统金属冶炼和智能自动化金属冶炼的实际应用情况进行实验对比分析。智能自动化系统中，不同功能下位机与计算机连接，电炉与控制设备进行连接，软件系统为WINDOWS控制软件，CLIENT/SERVER数据库及WINCC组态软件。采用同批次金属样品进行冶炼，冶炼工艺和冶炼条件相同。智能自动化技术的一组采用自动加料方式，传统技术的一组采用人工加料方式。然后对两组金属冶炼成分进行测定，得到如表2结果。

根据实验数据可知，智能自动化冶炼预测误差和相对误差比传统冶炼方式得到的对应值更小，因此采取智能自动化冶炼技术可以更精准的对金属冶炼参数进行调控，实现对金属冶炼品质的严格控制。

4 智能自动化在金属冶炼中的应用发展趋势

随着金属冶炼工业信息化技术和智能化技术的发展，在冶金企业中的应用也将更加深入广泛。随着智能自动化技术的深度应用，金属冶炼采集的数据越来越多，在大量的数据支持下，数据资源开发成为智能化冶金发展的重要趋势。通过对数据信息的分析，找出数据的内在关联特征，对过程控制系统的完善提供支持。

5 结语

综上所述，智能自动化技术在金属冶炼中的应用既是理论层面的应用，同时也是实践层面的应用。结合当前冶金企业智能自动化技术应用实际状况，从实际问题出发，确保资源的投入，加大技术难题攻克，在解决问题的过程中进一步强化基础理论的研究，形成理论实践正向反馈，不断完善技术方案和生产管理制度标准。如此，才能推动冶金企业加快走上智能经济发展道路，才能弥补国内金属冶炼中智能自动化自主知识产权方面的不足，才能推动国内金属冶炼产业健康蓬勃发展。

参考文献

[1] 李松宇.自动化技术在有色冶金工业中的应用[J].中国金属通报，2019（8）：50.

[2] 王彦姣.智能自动化在金属冶炼中的应用研究[J].世界有色金属，2020（12）：68.

[3] 杨文静.智能自动化在金属冶炼中的重要应用[J].世界有色金属，2019（21）：8-9.

[4] 金志欢，金鑫，江超，等.旋转机械故障诊断技术在金属冶炼设备中的应用[J].世界有色金属，2020，542（2）：44-45.

[5] 王雅琳.智能集成建模理论及其在有色冶炼过程优化控制中的应用研究[D].中南大学，2001.