智能化技術在鋼鐵行業轉型升級中起著關鍵作用，其應用不僅提高生產效率、節約資源、減少排放，還增強生產過程的可控性和安全性，推動鋼鐵行業向綠色、智能、可持續方向發展。

高爐冶煉環節是鋼鐵生產中能源消耗和排放的主要來源，智能化控制至關重要。傳統高爐操作依賴人工調控，難以精準優化，而基于人工智能、大數據和機器學習的智能系統在此領域具有巨大潛力。燒結環節同樣重要，燒結礦是主要入爐料，其生產過程影響碳排放、污染排放及高爐效率。傳統控制依賴人工經驗，缺乏智能調控。基于大數據和人工智能的智能燒結技術，通過實時監控與動態調節，精準優化燒結過程，提高礦石質量，降碳降本。

基于鐵區一體化閉環賦能體系，圍繞煉鐵工序智能化需求，開展燒結、球團、高爐等核心環節的技術研發與工程應用，目標包括提升各環節的智能化水平。主要任務目標包括以下幾方面：1）高爐操作爐型智能化預測與調控：建立智能預測與調控模型，通過集成高爐內溫度、壓力、氣流等多源數據，實時監控爐型變化，預測其在不同操作條件下的演化，并動態調整操作參數，確保高爐在最佳爐型下運行。2）高爐關鍵操作變量智能化預測與反饋：構建高爐關鍵操作變量（如溫度、壓力、煤氣利用率等）的智能預測與反饋系統，利用實時數據和預測算法，準確預測并反饋至控制系統或操作人員。智能反饋機制自動調整操作參數，確保高爐在復雜生產環境中保持最優狀態，最小化能源消耗與污染排放。3）高爐爐渣堿度閉環智能調控模型：開發高爐爐渣堿度閉環智能調控模型，通過智能控制系統結合實時與歷史數據，精確預測爐渣堿度變化，動態調整配料和操作參數，確保爐渣堿度維持在最佳范圍。4）高爐爐況智能預測模型：建立高爐爐況預測模型，通過全面分析運行數據，提前預警潛在故障。利用深度學習與數據挖掘技術，結合歷史數據和實時工況，構建精準預測模型，實現實時監測與智能預警。5）智能化燒結過程優化與調控：通過精準分析燒結礦生產中的關鍵因素（如原料配比、燃料利用率等），實時調整燒結生產參數，提高礦石質量并降低能源消耗。

鐵區一體化閉環賦能體系是以人工智能和數字孿生技術為核心的高效生產優化平臺。通過實時數據采集與分析實現了虛擬與物理過程的動態交互，支持煉鐵工序從狀態感知、實時分析到科學決策和精準執行的全流程閉環控制。借助高保真、全局性和高響應性的數據流動，賦能體系在優化資源配置的同時還能預測未來的工序運行狀態，從而為煉鐵工序提供更加穩定、高效的生產支持。關鍵技術通過數據驅動、實時反饋與自適應調節，實現最佳工況控制，適應多變生產環境，具備廣泛適用性與亮點。

1）高爐爐型智能化預測與調控。結合深度學習與多變量建模技術，基于實時數據調整高爐操作參數，確保最佳爐型狀態，具備自適應調節能力，適應復雜生產需求。

2）高爐關鍵操作變量預測與反饋。通過多源數據融合與智能預測，精準預測關鍵變量并反饋至控制系統，優化資源利用，提升效率與安全性。

3）爐渣堿度閉環智能調控。通過閉環智能控制系統，實時監控爐渣堿度并調整操作參數，減少負面影響，提升能源效率，推動節能減排。

4）爐況智能預測模型。結合大數據與機器學習，預測高爐異常與故障，提前預警潛在風險，確保生產穩定與安全。

5）燒結球團過程優化與調控。應用智能化調控技術，優化燒結過程，減少能源浪費，提升燒結礦質量，推動綠色低碳生產，促進可持續發展。

鐵區一體化智能化技術通過深度融合大數據技術與冶金工藝，實現煉鐵生產過程的狀態感知、實時分析、科學決策和精準執行。該技術能夠精確評估與預測冶煉狀態與產品質量，提供可靠的智能決策和優化操作方法，從而提升煉鐵過程的穩定性與高效性，推動鋼鐵產業智能化轉型，促進節能減排。技術路線如圖1所示。

燒結智能配礦技術通過結合大數據和集成學習架構，解決了燒結礦配礦成本高、質量不穩定等問題。其核心包括建立燒結智能配礦數據庫，整合多源異構數據，進行數據治理、自動清洗與整合，并通過基礎實驗表征礦石特性，生成高質量實驗數據，為智能模型提供支撐。利用機理與機器學習融合方法，構建了燒結礦質量、冶金性能和生產成本的預測模型，通過多目標優化算法生成燒結優化配礦方案。在現場應用中，該技術提高了燒結礦性能預測的精準性及成本控制能力，穩定了燒結礦質量并降低了生產成本。

新型智能化高效燒結技術旨在優化燒結工作狀態，應用實時數據智能化技術進行燒結狀態質量的精準評價、預測與優化。技術實現包括數據治理、關鍵參數時滯性分析、深度學習預測模型構建等。開發的軟件集成了實時預測、綜合評價與操作反饋功能模塊，提升了燒結礦質量的穩定性，減少了人工調整依賴。模型能夠實時監控和優化燒結過程，增強了異常參數的追溯與診斷能力，在復雜原料條件下推動燒結過程的穩定運行，從而支持節能降耗與質量提升。

高爐智能化技術針對數據來源和結構復雜的問題，通過數據治理、時滯性和關聯性分析，開發了模塊化、自適應的智能解析方法。采集了2500多個參數，提升煉鐵數據利用率至80%，實現了從“數據”到“信息”的智能解析。基于MISO和MIMO神經網絡算法，開發了高爐關鍵變量智能預測與反饋模型，能夠同步預測透氣性、煤氣利用率及熱負荷等關鍵參數的變化趨勢，預測準確率超過90%，并通過反饋模型提供優化操作建議，提升了高爐的運行穩定性和生產效率。

爐熱智能預測與反饋模型融合冶金機理與數據，針對鐵水溫度和硅含量等關鍵指標進行精準預測與實時調整。鐵水溫度預測誤差控制在±10 ℃，硅含量誤差在±0.05%以內，預測準確率超過85%。該模型推送的調整措施有效穩定了爐熱水平，提高了高爐生產效率。

爐缸活躍性評價方法結合深度學習與高爐工藝，實現了爐缸活躍性水平的量化預測與反饋。投用后，爐缸活躍性分值的動態預測準確率超過90%，反饋的調整措施有效提升了爐缸活躍性分值11.45%，確保了高爐的順行和穩定。

此外，爐渣堿度智能調整模型實現了堿度的實時核算與預測，提供了配料調整方案。模型預測準確率超過85%，有效提升了爐渣堿度的穩定性，保障了高爐運行的順行性。通過多角度提取關鍵變量并結合集成學習技術，建立了動態評價體系，準確評估高爐運行狀態、趨勢預測及原因溯因。模型與實際爐況的吻合度超過80%，預測準確率超過90%，有效優化了高爐運行管理，增強了對異常狀況的響應能力。

鐵區一體化智能化煉鐵技術已在寶鋼、梅鋼、山鋼、鞍鋼、南鋼等多家大型鋼鐵企業實現工業應用。邯寶2號燒結產線實現了燒結礦冶金性能在線預測和燒結優化配礦，精準預測礦成分質量與生產成本，噸鐵成本降低5元/t。撫順新鋼鐵180m2燒結產線通過精準計算燒結終點信息與操作反饋，燒結狀態穩定性提高了7%以上，質量穩定性提升5%以上。梅鋼5號高爐首次實現鐵水溫度與硅含量變化趨勢提前1~3h預測，預測準確率超過85%，并通過反饋噴煤量、濕度、風溫等參數，穩定爐溫水平。撫順新鋼鐵1號高爐實現了爐溫提前1h預測與反饋，爐溫穩定率從54.88%提升至84.89%，提高近30%。此外，爐缸活躍性預測準確率超過90%，穩定性提升11.45%。太鋼6號高爐實現了關鍵爐況智能化預測與優化，鐵水合格率從74.5%提升至86.8%，焦比、透氣性、穩定性改善，燃料成本降低2.5元/t，技術經濟指標達到國內先進水平。這些技術的應用顯著提升了鋼鐵生產的穩定性、質量和經濟效益。