基于物质流、能量流与信息流的钢铁厂智能调控系统架构研究

大型钢铁企业调度对象具有大规模、多目标、复杂约束及动态不确定性等特征,常规人工调度方法难以实现资源能源合理调配及作业实时最优,本文在对先进钢铁企业生产调度现状研究的基础上,根据钢铁制造流程特点,探索适合钢铁流程工业新一代调度指挥系统的整体架构,从信息化、集成化、智能化三个层面对生产制造流程进行升级;同时,针对现有调度指挥系统在物质流、能量流与信息流融和协调上存在的问题,提出建设基于物质流、能量流与信息流"三流合一"的钢铁厂智能调控系统,实现钢铁制造流程中物质流、能量流与信息流的协同优化,以适应智能制造对生产流程优化调度要求,促进冶金流程工业调度指挥系统的发展。     

钢铁生产全流程智能协同管控系统设计与应用

为了打破钢铁生产企业现有系统之间的信息壁垒,集中监控生产全流程数据,通过物质流、能量流和信息流(三流)之间的协同,实现公司调度的“提前预测、精准调度”,提出一种钢铁生产全流程智能协同管控策略,并进行智能协同管控系统的设计。首先,针对钢铁企业生产管理现状和主要任务进行分析,阐述“三流”协同的基本概念,总结企业对智能协同管控系统的需求;然后,分别采用B/S架构和分布式技术进行系统总体架构和数据库系统的设计,基于Pearson相关性分析方法选择产能预测模型的输入变量,并采用Elman神经网络进行建模,再对系统的主要功能进行详细设计;最后,将系统应用于湖南华菱涟源钢铁有限公司生产管理部。运行结果表明,该系统能通过“三流”之间的协同为公司生产管理与能源调度提供有效指导,且视频联动、异常数据报警、产耗量预测等功能表现良好,满足了企业对钢铁生产全流程的智能管控需求。     

基于数据融合的多业务智能协同管控系统在钢铁企业的应用

本系统结合钢铁制造过程业务和数据特征,在感知、处理、存储和分析利用业务系统数据基础上,构建基于数据融合的多业务智能协同管控系统并成功应用,实现钢铁企业生产过程、设备、能源环保、物流、安全等核心要素的相互融合和管控,有效提升了企业整体生产运营效率。     

钢铁制造流程动态运行要素的认识与实践

 深入认识钢铁制造流程的动态运行特征是实现流程动态-有序、协同-连续运行状态管控的基础。基于对钢铁生产流程特征的分析,阐述了“流、流程网络与运行程序”作为钢铁制造流程动态运行3大要素的特征及其数学描述,明确了运行程序是进行物质流、能量流在以流程网络为基础的网络空间中运行优化的调控手段,以及构建铁素物质流及能量流在流程网络上的动态运行优化模型是实现钢铁制造流程高效优质低耗低成本运行的有效途径。对于钢铁制造企业,提出了以生产计划调度优化模型为核心的运行程序优化技术,通过优化模型形成的生产计划调度指令可引导制造流程运行状态的整体优化,实现生产资源的合理优化配置和能源利用效率提升。     

磁性材料企业数字化转型及磁性材料智能制造探索

基于中钢天源数字化转型案例分析,围绕磁性材料智能制造体系架构、智能制造业务场景、生产制造执行与工艺管控、产品质量优化、智慧能源管理5个方面,总结磁性材料企业数字化转型探索实践,力图为磁性材料企业智能化发展提供理论依据与实践参考。     

铁区一体化智能管控平台的开发

以铁区综合指标整体最优为目标,基于超融合服务器集群和分布式微服务架构,开发铁区多工序协同优化的铁区一体化智能管控平台。平台通过工业物联网组件采集高炉、烧结、焦化和原料场30万个以上的数据点,基于主流的MPP和Hadoop等大数据平台建立覆盖铁区全流程的数据体系,提供开放的标准化的Restful API数据访问接口。在数据平台上实现了大数据可视化、生产指数智能诊断、特殊炉况诊断、参数合理范围寻优等一系列跨工序数据融合、耦合计算的智能应用。平台的投用促进了铁区生产从单工序分散管控向一体化集中管控、从单工序寻优到铁区整体最优的转变,提高了炼铁生产的稳定性和效率。     

钢铁智能制造背景下物质流和能量流协同方法

钢铁企业面临库存增加、产能过剩、盈利艰难等问题,迫切需要通过绿色化和智能化的发展来应对当前的严峻形势.基于钢铁企业制造流程特点,通过分析企业以铁素流为核心的物质流和相应能量流网络特征,针对企业现有信息化系统在物质流和能量流协同方面存在的问题,提出钢铁制造过程的物质流和能量流的协同方法,明确物质流和能量流的耦合应从钢铁制造的单元工位设备与整体流程网络两个层面进行规划、设计和实施,并且指出可从完善信息监控、进行计划协同和调度协同三个方面来实现协同优化.构想基于现有信息系统架构,通过增加相应企业资源计划系统、制造执行系统、能源管理系统等信息系统的功能,以及建立物质流和能量流协同优化信息子系统的方式,以钢铁制造过程的物质流和能量流相关信息的数字化及模型化为支撑,实现制造流程的物质流和能量流协同优化,达成生产优化、资源优化和能源优化的效果.      

地下金属矿智能矿山总体规划

针对地下金属矿智能矿山建设中集成化程度低、共享性差和协同性缺乏等问题,提出地下金属矿智能矿山总体规划,包含规划目标、规划思路、系统架构和应用平台架构。以矿山生产业务流和数据流为线索,围绕生产技术、生产管理、过程管控和安全环保,规划覆盖全要素、贯穿全流程的智能矿山建设内容。生产技术协同平台促进生产技术协同作业流程化和规范化,生产管理平台确保生产管理及时性与共享性,智能开采装备与系统保障现场作业人员安全和设备跟踪调度,安全环保平台为管理低成本化和痕迹化提供了方法,三维可视化智能管控平台为数据集成可视化提供了手段。研究成果可为地下金属矿智能矿山规划、设计和建设提供指导。     

我国首个钢铁智能化经营管控系统在鄂钢上线

<正>鄂钢智能化全流程经营管控系统,包括产供销管理系统、能源动态管控系统、物流动态管控系统等,覆盖鄂钢所有生产线及业务。该系统相当于智能时代的"钢铁操作系统",可以定义和动态配置资源,控制和优化输入输出,推进供应链网络协同,为企业及员工的价值创造和能力成长提供高效交互平台。鄂钢经营管控系统是中国宝武集团绿色智慧驱动战略的重要组成部分。     

智能制造一体化架构与集成

智能制造可以提高企业的生产运行效率和产品质量稳定性,是实现核心业务的集约化和标准化、生产经营精准高效和对市场快速反应的重要手段。河钢集团唐钢公司以物联网、云计算、大数据等新一代信息技术与先进制造技术的深度融合为基本路径,构建了集智能装备、智能工厂、智能互联于一体的智能制造体系。介绍了智能制造一体化总体构架,从铁-钢生产界面动态协同、产销管理深度集成、仓储-物流智慧运输集成、质量设计-生产一贯制应用集成、能源-环保工厂智能管控5个方面详细阐述了系统集成情况。唐钢示范工厂的成功实践为国内钢铁行业智能制造积累了丰富的经验。     

大型钢企智能天车系统的设计开发及应用

介绍全国首家智能天车系统的总体架构和基本功能,并对具体应用进行解析和效果对比。针对冶金智能物流体系和企业需求,综合冶金物流管理、天车调度控制、自动控制和信息化技术,智能天车系统设计为3层架构,分步骤实现工艺流程信息化、工单配给智能化、天车运行自动化和物流现场无人化。系统的研发应用实现了冶金生产与物流无缝衔接,保证了生产信息和物流信息同步、不落地,夯实了冶金智能物流体系的基础,体现了智能工厂的核心理念,是智能制造技术在传统制造业中的具体应用。     

炼钢厂多尺度建模与协同制造

在阐述炼钢厂多尺度建模与协同制造技术架构的基础上,分别从单体工序尺度、车间区段尺度与炼钢厂运行尺度开展了炼钢厂协同制造的研究。从工序/装置过程控制系统（PCS）到炼钢厂制造执行系统（MES）进行了较为系统的建模研发,构建了包括转炉工序、精炼工序与连铸工序在内的工序工艺控制模型以及以生产计划与调度模型为核心的物质流运行优化模型,并通过工序工艺控制和生产计划与调度的动态协同,实现了炼钢厂多工序/装置的高效运行。研发了炼钢?连铸过程工序工艺控制模型、生产计划与调度模型同MES之间的数据接口,实现了MES与生产工艺控制、流程运行控制、生产计划与调度系统的有机融合,形成了以机理模型与数据模型协同驱动的工艺精准控制、多工序协同运行、基于“规则+算法”的生产计划与调度为支撑的炼钢?连铸过程集成制造技术,通过多层级的纵向协同与多工序的横向协同,实现了炼钢厂的协同运行与控制。研究成果是炼钢?连铸过程智能制造的有益探索与实践,对流程工业智能制造企业具有很强的参考价值,对冶金工业绿色化、智能化发展具有示范与借鉴作用。应用后,明显提升了炼钢厂的协同制造水平,取得了显著的经济与社会效益。      

钢铁制造流程系统节能与能效提升

 提高制造流程系统能效,节约能源是降低生产成本和减少碳排放的重要措施。近年来,中国钢铁工业节能工作经历了单体设备节能、工序优化节能到系统节能,取得了显著进步。以中国钢铁工业节能进程为基础,阐述了系统节能的概念、内涵及研究进展并探讨了未来发展方向,主要从工序与界面协同匹配、物质流与能量流耦合和构建工业生态链接体系等方面展开。同时指出,在系统节能理论和冶金流程工程学理论指导下,中国钢铁工业节能减排工作将得到跃升发展,钢铁制造流程的系统能效将显著提升,钢铁工业绿色化与智能化协同和低碳转型发展指日可待。     

唐钢智能制造的信息化架构设计

 钢铁工业是国民经济的重要基础产业,要实现其可持续协调发展,需要加快实现自动化、数字化、智能化制造进程。以唐钢信息化架构设计为切入点,以面向未来智能制造为出发点,建立了新型钢铁企业信息自动化架构体系。以一贯制质量设计及一体化产销计划的实现为主线,对一二级系统实施全公司范围的建设和改造,在三四级之间新建设三点五级系统——公司级高级计划排程系统、公司级订单设计系统、公司级质量管理系统;新建二点五级工厂数据库系统,搭建智能工厂的数据基石。实现体系内一至五级的纵向全线贯通,引领企业实现转型升级,为企业智能制造打下基础。     

板带轧制过程中的智能化关键技术

通过智能化关键技术实现多工序、全流程板带产品质量提升和生产过程优化，解决由于工序界面和工况复杂性导致的产品质量和生产效率问题，是板带轧制智能化的未来发展方向。在智能化系统构建中要开发以下智能化关键技术，首先要基于CPS架构建立多工序协调优化系统，实现轧制过程多工序协调优化与质量精准控制；其次，面向定制化生产的智能优化决策与动态排程技术，提高生产效率；第三，基于产品全流程质量在线监控、诊断与优化技术，打通制备全流程质量信息流，实现产品质量异常追溯和关键质量参数在制备全流程的优化；最后，开发轧制过程性能一体化智能控制技术，通过轧制过程温控- 变形耦合- 性能匹配控制，形成智能化组织性能预测、动态快速设计及钢种归并技术。     

钢铁制造流程的物质流和能量流协同优化

智能制造和绿色制造已成为制造业的发展趋势,钢铁企业具有资源和能源消耗大、排放高等特点而面临着严峻挑战。为此,运用冶金流程工程和系统工程的原理,对钢铁企业物质流和能量流的协同优化问题进行分析。通过对钢铁企业信息系统 ERP、MES 和 EMS 的分析,从信息流角度阐述了改善钢铁制造流程物质流和能量流的系统协调方法,探讨了基于信息流的物质流和能量流的协同优化机制及可能途径,为从设备单元的过程控制与流程整体生产以及能源管理的不同层面进行物质流和能量流的协同优化提供了思路。     

自然崩落法一体化放矿优化控制与智能化管理系统研制

为实现新时期自然崩落法科学合理的放矿控制和管理,使用C++编程语言和hoops可视化工具包研制了自然崩落法一体化放矿优化控制和智能化管理系统。系统构建步骤如下：（1）分析自然崩落法放矿优化控制与智能化管理系统的业务需求,从而确定系统的软件需求;（2）提出该系统层次式平台+插件的软件体系结构,并采用程序插件作为系统的插件类型,设计了插件接口;（3）分析放矿过程涉及数据的特点,确定了自然崩落法放矿数据模型设计的基本要求和数据管理的方式,设计了系统的数据结构,选用SQLite数据库来存储和管理数据;（4）根据需求设计了系统的功能结构,开发了一套以矿岩流动模拟分析和资源模型数据为基础,以资源开采经济评价、放矿计划优化编制及放矿生产过程智能化管理为核心的集成化软硬件应用系统,实现了从数据流、业务流到管理流程的无缝衔接和高度集成。矿山应用实例表明,该系统可以满足自然崩落法矿山企业对放矿控制与智能化管理系统的实际需求,具有较好的应用前景。     

基于5G软件定义钢铁工业控制系统的设计与实现

钢铁领域的设备控制通常由可编程逻辑控制器(PLC)执行。随着工业智能化改造深入推进,基于硬件的PLC已无法满足智能制造的需求。为此,提出一种基于5G云架构的软件定义控制系统,对软件定义PLC控制系统的系统架构、5G通信网络、云平台进行深入研究,并通过实际场景对云化软件定义PLC控制的可行性进行验证。实际应用结果证明,该系统满足对工业厂区控制系统的高性能接入、传输、计算、存储的需求,实现了工业自动化生产全流程统一云化管控的能力。     

基于5G软件定义钢铁工业控制系统的设计与实现

钢铁领域的设备控制通常由可编程逻辑控制器(PLC)执行。随着工业智能化改造深入推进,基于硬件的PLC已无法满足智能制造的需求。为此,提出一种基于5G云架构的软件定义控制系统,对软件定义PLC控制系统的系统架构、5G通信网络、云平台进行深入研究,并通过实际场景对云化软件定义PLC控制的可行性进行验证。实际应用结果证明,该系统满足对工业厂区控制系统的高性能接入、传输、计算、存储的需求,实现了工业自动化生产全流程统一云化管控的能力。