劉獻東
作為歐洲鋼鐵行業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的13個重點科研基金項目之一，自組織生產(chǎn)類RFCS（歐洲煤鋼研究基金會）項目關(guān)注生產(chǎn)線及設(shè)備的自動協(xié)調(diào)和產(chǎn)出的優(yōu)化。自組織生產(chǎn)整合了資源、設(shè)備和人員，基于它們與主計算機的密切互動，提高了自動化程度，實現(xiàn)了對生產(chǎn)網(wǎng)絡的實時控制。
自組織生產(chǎn)類RFCS項目包括以下7個主要子項目：
一是長材產(chǎn)品的網(wǎng)絡物理生產(chǎn)優(yōu)化系統(tǒng)（CPPS）項目。
目前，鋼鐵行業(yè)的生產(chǎn)技術(shù)已達到一定水平，要想進一步的改善，需要對工藝流程進行整體優(yōu)化，而不僅僅是改善單個工藝流程。因此，鋼鐵行業(yè)必須開發(fā)出適合整個工藝流程的技術(shù)模型，以尋求典型、多準則的解決方案。把工藝流程控制模型、材料質(zhì)量模型、物流/調(diào)度模型和通信（計算機、軟件、網(wǎng)絡）等模型整合并用于生產(chǎn)優(yōu)化，能夠?qū)崿F(xiàn)對各種變化的快速反應。
為降低能耗、縮短生產(chǎn)時間并提高產(chǎn)品質(zhì)量，該項目為網(wǎng)絡物理生產(chǎn)優(yōu)化系統(tǒng)設(shè)計開發(fā)了一個虛擬仿真平臺。該項目在安賽樂米塔爾位于西班牙和曼斯塔德的兩家工廠中得到了開發(fā)和實際應用，提高了流程鏈的靈活性、生產(chǎn)效率，改善了質(zhì)量并節(jié)省了能源。
二是預測性傳感器數(shù)據(jù)挖掘項目。
預測性傳感器數(shù)據(jù)挖掘項目旨在開發(fā)新的方法和工具，以提高產(chǎn)品質(zhì)量、降低制造成本。該項目的主要功能有：通過識別質(zhì)量缺陷的主要形成原因，以優(yōu)化制造工藝、預測產(chǎn)品質(zhì)量及降低成本。該項目主要關(guān)注外觀、內(nèi)在質(zhì)量和機械性能3個方面的指標，一方面識別質(zhì)量異常的主要原因，以優(yōu)化制造工藝；另一方面挖掘數(shù)據(jù)，預測產(chǎn)品質(zhì)量情況，以更好地表征產(chǎn)品特性。
該項目從大量復雜的數(shù)據(jù)中提取知識，基于相當長時間內(nèi)（2年~3年）的高頻（1赫茲~10赫茲）時間序列記錄，獲取相關(guān)數(shù)據(jù)信息（如平均澆鑄速度）用于統(tǒng)計分析。
為了自動大量分析這些時間序列數(shù)據(jù)，該項目提出了5個圍繞主軸構(gòu)建的綜合解決方案：設(shè)計和管理大數(shù)據(jù)庫類型；從時間序列中提取特征，開發(fā)用于構(gòu)建高級指標的算法，以更好地表征影響質(zhì)量的工藝現(xiàn)象；對機器學習進行描述性和預測性分析，以查明質(zhì)量不合格的原因并實現(xiàn)更好的預測；開發(fā)分析型服務器，以加快模型構(gòu)建、優(yōu)化模型管理，并為流程專家和數(shù)據(jù)挖掘?qū)＜抑g的交流提供支持；實現(xiàn)知識資本化和有價值的統(tǒng)計知識管理，規(guī)范和優(yōu)化工藝知識與統(tǒng)計知識之間的交流。
三是通過增強自動程序監(jiān)控能力檢測鋼結(jié)構(gòu)缺陷項目。
該項目旨在開發(fā)新穎的設(shè)計方法、系統(tǒng)、程序和技術(shù)解決方案，通過集成感測和自動化技術(shù)實現(xiàn)鋼結(jié)構(gòu)建筑物的自動檢測。該項目將延長工業(yè)基礎(chǔ)設(shè)施的使用壽命并降低檢查成本，通過使用先進的工具改善人工作業(yè)環(huán)境，提高生產(chǎn)安全性。
該研究的主要內(nèi)容包括：通過圖像處理、熱成像和振動測量的數(shù)據(jù)融合，實現(xiàn)鋼結(jié)構(gòu)的幾何形狀和條件虛擬化；開發(fā)機器人和自動系統(tǒng)（如無人機和地面移動機器人）等用于檢測鋼結(jié)構(gòu)缺陷的軟件；嵌入傳感器系統(tǒng)，采用納米等技術(shù)，使鋼結(jié)構(gòu)能進行自評估和自診斷；等等。
四是一貫制鋼水溫度控制項目。
一貫制鋼水溫度控制項目旨在開發(fā)一個覆蓋電弧爐和鑄造工藝全過程的操作專家系統(tǒng)，從而在精確控制鑄造溫度的同時，實現(xiàn)節(jié)能和減少物料消耗。操作專家系統(tǒng)可幫助操作員評估溫度信息的準確性和可靠性，并提出進一步的測量建議和余下工藝步驟的最佳化操作建議，從而幫助操作員以最佳方式處理溫度異常變化。具體效果如下：提高鑄造溫度命中率精度；優(yōu)化資源效率，減少電能消耗；減少對澆鑄速度的干擾，提高鋼的生產(chǎn)率和質(zhì)量。
五是新型自動模型識別和在線參數(shù)自適應項目。
該項目提出了可擴充系統(tǒng)的概念，旨在應用自學習方法，實現(xiàn)基于模型的產(chǎn)品性能在線控制。該項目采用了遺傳算法、多項式模型、迭代學習控制方法和前饋控制等技術(shù)，并在熱軋—層流冷卻、層流冷卻—酸洗—冷軋、退火線—熱鍍鋅3個作業(yè)線上得到了實際應用。
六是控制熱軋產(chǎn)品幾何形狀的簡明數(shù)據(jù)系統(tǒng)項目。
該項目旨在開發(fā)一個新的工具，對全部工藝路線不同設(shè)備的地圖進行客觀說明和分析，并生成適用于自動控制、決策系統(tǒng)的簡明數(shù)據(jù)系統(tǒng)。目前，熱軋板材、卷帶材的平面度和尺寸精度的測量系統(tǒng)已得到廣泛應用，通常采用等高線圖或“地圖”的形式向軋機操作員和技術(shù)人員提供直觀的顯示。該項目試圖開發(fā)的工具將用于集成不同測量工藝及設(shè)備的幾何形狀信息，并進行直觀簡明的表達，以有利于在線控制和技術(shù)調(diào)查。
七是鋼鐵生產(chǎn)的集成動態(tài)能源管理項目。
由于電網(wǎng)在同一天的不同時間內(nèi)、不同季節(jié)之間都存在波動，再加上可再生能源的興起進一步增加了電網(wǎng)的電力波動，而鋼鐵又是用電大戶，需要基于電網(wǎng)和價格的波動對能源進行動態(tài)管理和優(yōu)化。鋼鐵生產(chǎn)的集成動態(tài)能源管理項目通過對接智能電網(wǎng)，引入靈活的負荷控制技術(shù)和程序，從而降低電力成本。
該項目的目標包括：開發(fā)以能源成本為重點的生產(chǎn)計劃；預測能源需求，優(yōu)化生產(chǎn)流程從而最大程度地減少不平衡（預定功率與實際功率之間的偏差）；實現(xiàn)最小化峰值負載；對電網(wǎng)異常事件進行合適的處置。
該項目的主要開發(fā)內(nèi)容包括：確定預測方法、模型；采用代理系統(tǒng)；在4種不同生產(chǎn)類型的鋼廠中實現(xiàn)實際應用。
《中國冶金報》（2021年1月22日 02版二版）
