众所周知，钢铁生产过程中，高炉冶炼环节是能源消耗和排放“大户”。而在中国宝武钢铁集团有限公司下属的上海梅山钢铁股份有限公司(以下简称“梅钢”)，东北大学储满生教授团队研发的智慧高炉系统实现了碳排放降低5%、吨铁降本30元的成效，为推动钢铁产业降碳增效提供了新解法。这一成果入选了《世界金属导报》组织评选的“2024年世界钢铁工业十大技术要闻”。

　　“梅钢智慧高炉项目的成功应用，代表了钢铁行业智能化与低碳化转型的重要突破，为钢铁行业的绿色转型提供了可复制的示范路径，并为未来钢铁产业的智能化发展提供了重要支持。”对于该项目，评审专家给予了高度评价。

　　校企携手攻关，让高炉更智能

　　传统的高炉操作，依赖经验与人工调控，难以实现精确的过程优化和实时调整，容易造成生产不稳定和资源浪费。随着“双碳”战略的实施，推动钢铁产业降碳增效迫在眉睫。

　　2023年9月，东北大学与梅钢签署了产学研合作协议，“低碳数字化钢铁协同创新中心”揭牌成立。针对传统高炉冶炼的痛点，该校钢铁共性技术协同创新中心充分发挥专业优势，与梅钢组成产学研协作创新团队，以“通用模型+个性数据”的创新理念，成功研发出智慧高炉系统，顺利应用于梅钢4070立方米高炉。

　　团队青年教师唐珏介绍，智慧高炉系统着眼于高炉操作的智能化预测和调控，主要包括高炉操作炉型智能量化表征、高炉关键操作变量的智能化预测与反馈、高炉炉渣碱度的闭环智能调控、高炉炉况的智能预测与溯因模型等方面。这些技术通过对历史和实时数据进行分析，建立高精度的预测模型，使高炉操作能够根据实际情况实时调整，优化工艺过程，减少不必要的能源消耗。

　　科学原理的理论可行性如何在生产一线落地?如何解决高炉炼铁中数据利用率低、原料波动大、炉热控制不稳定等关键难题?一个个问题犹如拦路虎，考验着团队的智慧与毅力，呼唤着校企双方发挥各自优势，共同迎接挑战。

　　自项目开展以来，该校科技工作者和梅钢技术人员双向奔赴，携手钻研。研究团队驻厂工作累计约4500小时，与梅钢专家组团队交流讨论20余次。

　　以梅钢5号高炉为核心应用场景，历经两个月通宵达旦的测试后，团队采用大数据、智能算法与冶炼工艺深度融合的驱动模式，提出了基于“原燃料—操作—状态—渣铁”的全链条数据治理方案，以及涵盖炉热智能预测与反馈、关键变量预测、炉渣碱度闭环和综合炉况智能诊断的智慧高炉模型，为智慧高炉技术的深度应用奠定了基础。

　　变数据为信息，让高炉更“透明”

　　封闭的高炉中，化学反应瞬息万变。通过深度解析，把复杂的高炉数据变为可供优化的信息，让高炉运转更加“透明”，是智慧高炉系统成功的关键。

　　“根据高炉数据来源和结构复杂的特点，我们系统梳理了梅钢高炉生产工序数据，共采集2500余个参数字段，通过数据治理、时滞性分析和关联性分析，开发了模块化、自适应的智能解析方法，将炼铁数据利用率提升至80%。”团队技术骨干石泉说。

　　在数据智能解析过程中，团队就梅钢原燃料数据与入炉料对应关系拟出多种解决方案，逐个测试验证方案的可行性，累计测试代码量近4万行。

　　通过数据与机理的深度融合，团队实现了提前1—3小时精准预测炉热、煤气利用率、透气性等关键参数，提前6小时优化配料方案应对原料波动，并实时诊断炉况状态，动态推送喷煤量、风温等调整措施，全面提升了高炉运行的稳定性和智能化水平，为燃料比降低11kg/吨铁、吨铁生产成本减少30元、吨铁二氧化碳排放降低25kg目标的实现提供了强有力的支撑。

　　“高炉智能化系统的应用，如同给高炉装上了‘聪明大脑’，不仅提升了操作的稳定性，还能提升炼铁过程的可控性和安全性，显著降低生产成本和碳排放。”储满生说。

　　“这个项目的成功，归功于数据、机理与经验的深度融合。以数据驱动为基础、机理模型为核心、冶炼经验为补充，形成了集成式智能炼铁解决方案，为钢铁产业低碳化、智能化转型树立了标杆，提供了可推广、可复制的技术示范。”中国工程院院士、东北大学教授王国栋表示。

　　工艺全面升级，发展新质生产力

　　智慧高炉系统的成功应用，并没有使团队停下攻关的脚步。着眼于技术在其他高炉和工序中的推广，团队又在铁区一体化智能化炼铁技术上取得了重大突破。

　　铁区一体化闭环赋能体系，是团队自主研发的以人工智能和数字孪生技术为核心的高效生产优化平台。该体系通过对烧结、球团、高炉等工序的实时数据采集与分析，实现了虚拟和物理过程的动态交互，支持炼铁工序实现从状态感知、实时分析到科学决策、精准执行的全流程闭环控制。

　　在该体系的助力下，数据就像一条条灵动的“信息流”，高保真、全局性、高响应地流动着，提前预测工序运行状态，为炼铁生产提供更加稳定、高效的保障。

　　这项技术引起了多家国内大型钢铁企业的重点关注，并实现了工业应用。在抚顺新钢铁180平方米烧结产线，技术团队实现了精准计算烧结终点信息，协助现场烧结终点精细化管控，开展烧结状态质量提前预测与操作参数反馈，突破了现场操作人员产线调整时空限制，通过数据驱动烧结产线异常分析，提供现场工艺所忽视的产线异常数据挖掘结果。

　　“我们将深化智能化炼铁技术的研发与应用，服务钢铁行业新质生产力的发展，为我国钢铁产业的转型升级贡献自己的力量。”储满生对未来充满信心。