黨的二十屆四中全會明確提出，堅持把發展經濟的著力點放在實體經濟上，堅持智能化、綠色化、融合化方向。具有巨大節能降碳潛力的電爐短流程將在“十五五”時期得到大力推廣，智能化技術也將保障電爐短流程煉鋼穩定生產，進一步加快推進我國鋼鐵行業的轉型升級。
      電爐短流程主要包括電弧爐、精煉爐、連鑄、軋制等工序。本文將重點從原料管控智能化、單體技術智能化以及電爐短流程智能化3個方面，簡述智能化技術在電爐短流程煉鋼上的應用現狀與趨勢，并總結“十四五”時期我國鋼鐵行業智能化進展，展望未來電爐短流程智能化煉鋼技術方向。

      原料管控-
      智能判級、配料方面有重大突破
      隨著廢鋼用量及循環次數的增加，廢鋼中殘余有害元素（Cu、Sn、Sb、As等）日益成為影響電爐鋼質量的因素，廢鋼自身帶有的氮以及空氣電離造成的增氮行為，使電爐鋼中氮含量高達60ppm～100ppm（百萬分之一），難以滿足氮敏感鋼種的要求。電爐短流程作為低成本gaoxiao制備高品質鋼的重要手段，使得鋼鐵企業對廢鋼的質量要求越來越嚴，廢鋼分類分揀的需求越來越迫切。
      廢鋼智能判級系統是目前應用比較普遍的智能化系統，大大提高了廢鋼分類效率。不過，由于該系統未能與成分快速檢測技術實現耦合，尚難以做到精確分類。同時，建設智能化廢鋼料場越來越引起人們的關注，智能化廢鋼料場在智能感知、爐料跟蹤、實時存貯、動態3D圖像識別、廢鋼信息數字化等技術的基礎上，可實現廢鋼處理綠色化、分選gaoiao化、配料自動化、管理精細化的目標。在基于圖像識別技術進行廢鋼分類分揀技術研究方面，北京科技大學、華北理工大學、安徽工業大學等高校和用友網絡公司、達涅利公司、鐳目公司、河鋼數字等企業均開展了相關工作，圖像識別技術使廢鋼經歷了從宏觀圖像到大類區分的過程，完成了初步分類分級，相關技術在一些鋼鐵企業得到初步應用。
      在廢鋼元素檢測方法中，火花直讀、紅外光譜法和X熒光檢測法（XRF）等方法被廣泛應用。然而，這些技術很難實現在線快速分析檢測。隨著機器學習技術的快速發展，激光誘導擊穿光譜技術（LIBS）與其相結合，在廢舊金屬分類領域展現出巨大潛力，尤其在鋁合金和不銹鋼等含特定元素材料的精細分類方面。LIBS技術在廢鋼分類上的應用研究工作已經開展，但由于廢鋼車間惡劣的工作環境以及廢鋼本身的復雜性，影響了檢測結果的準確性和可靠性，大多處于實驗室研究及中試階段。要實現廢鋼快速分類分揀，需將廢鋼圖像識別與元素快速檢測技術深度耦合，為現代電爐智能化冶煉賦能。
      總體來看，“十四五”期間，國內鋼企對廢鋼“分類堆放”“科學配料”“精料入爐”理念有了一致認同，并在智能判級、智能配料方面有了重大突破，快速檢測技術正處于攻堅克難的關鍵階段，相信“十五五”將實現圖像識別與在線檢測深度耦合，為現代電爐智能化冶煉提供“精糧細糠”。
      煉鋼技術-
      監測和控制技術 推動了過程的智能化
      隨著互聯網、大數據以及檢測控制技術的發展，一系列智能化監測技術和控制模型在電爐煉鋼過程中得到應用，如智能配料、電極智能調控、智能化取樣測溫、泡沫渣智能化監測與控制、爐氣在線分析及終點溫度成分預報等，監測和控制技術的應用大幅度提高了電爐煉鋼過程的智能化水平，電爐智能化裝備與工藝模型之間的關系如圖所示。
      當前，電爐單體智能化煉鋼技術主要涵蓋了以下4個方面：
      在線監測系統技術。國內外企業及科研機構大力研發了*的傳感技術，如鋼鐵研究總院有限公司（下稱鋼研總院）研發的爐門流渣實時識別系統，北京科技大學研發的USTB非接觸式鋼液測溫系統，中南大學建立的電爐煉鋼過程能量監控系統，德國西門子研發的Simetal RCB Temp測溫系統、Simelt SonArc FSM泡沫渣監控系統、SimetalLomas爐氣連續分析系統，意大利特諾恩研發的i-TEMP測溫系統、EFSOP （Expert Furnace System OptimizationPrgranm）爐氣分析系統，美國PTI（Protein Technologies，Inc.）公司開發的PTI SwingDoor TM電弧爐爐門清掃和泡沫渣控制系統等，主要涵蓋圖像識別、紅外測溫、音頻檢測、煙氣分析等監測技術，為實時感知電爐爐況提供了“火眼金睛”。

      電爐控制模型系統。這是智能化的“大腦”。供電、吹氧、造渣、終點預測等核心模型，結合神經網絡、專家系統等人工智能算法，顯著提升了過程控制的精確度和自適應能力。例如，鋼研總院提出預報電爐終點碳、磷和溫度的增量神經網絡模型，北京科技大學利用BP（Back propagation，反向傳播算法）方法建立電爐終點鋼水預報模型，鋼研總院提出增量神經網絡模型，德國西門子開發的SIMETAL Arcos電極調節系統，德國普銳特公司研發的MeltExpert電極控制系統，意大利特諾恩公司開發的TDR（Time Domain Reflectometry，時域反射技術）數字式調節系統等，實現了能量輸入的優化與關鍵指標的精準預報。
      電爐智能控制裝備技術。這是執行指令的“手腳”。鋼研總院研發的鋼水溫度在線傳感測量系統，德國西門子公司設計的Simetal LiquiRob自動測溫取樣機器人、美國PTI公司開發的PTI TempBoxTM自動測溫取樣系統、德國巴登公司開發的MultiROB機器人、意大利達涅利研發的Q-Robert melt測溫取樣系統等自動化裝備逐步推廣應用，有效替代了高風險、高強度的人工操作，提高了作業精度與安全性。
      電爐整體智能控制集成技術。該項技術將在線監測、模型與裝備深度耦合，形成協同優化的整體解決方案。如德國西門子開發的電弧爐Simental EAF Heatopt整體控制方案、意大利特諾恩公司開發的iEAF智能控制系統、意大利達涅利公司開發的Q-MELT系統、北京科技大學開發的電爐復合吹煉集成控制技術、東北大學開發的綠色智能電弧爐煉鋼技術、中冶賽迪開發的電弧爐*智能控制技術等，旨在實現從感知、決策到執行的閉環智能控制。值得關注的是，近期鋼研總院和沙鋼集團聯合開發的電爐智能化煉鋼系統已在沙鋼電爐車間成功上線運行，通過將人工經驗模型化并結合實時在線監測技術，將電爐冶煉全過程動態耦合，實現了電爐煉鋼過程的智能化精準控制與*有序運行，樹立了國產化系統集成應用的示范樣板。

      電爐流程-
      亟須探索全流程智能化路徑
      “雙碳”目標下，綠色低碳的電爐短流程已逐漸成為國內鋼鐵行業的發展方向，但長期以來，電爐煉鋼技術創新多集中在單體技術的突破，而對電爐短流程的生產調度智能化管控研究重視不夠，電爐短流程靈活*的優勢未得到充分發揮，亟須探索電爐煉鋼全流程智能化路徑。
      相比之下，國內外對于長流程煉鋼-連鑄生產調度系統已開展大量研究，并開發了相關的計劃調度產品應用于鋼鐵企業。英國的Broner Group公司開發了高級計劃與排程、制造執行系統應用于印度JSPL（印度金德爾鋼鐵和電力公司）；德國曼內斯曼鋼鐵公司自主開發了計算機生產調度管理系統；日本NKK軟件公司開發了協同生產調度計劃系統Scheplan應用于日本NKK京濱鋼鐵廠。國內寶鋼股份、首鋼遷鋼、首鋼京唐、河鋼唐鋼等鋼鐵企業與鋼研總院、北京科技大學、東北大學等科研單位和高校合作，均開發了應用于各自產線的煉鋼-連鑄生產調度系統。
      然而，國內大部分電爐煉鋼流程產線仍處于基礎自動化階段，生產管理與組織停留在依賴人工決策，缺少有效技術手段減少或避免管理層和執行層之間的信息延時或錯誤。盡管少部分近10年新建的電爐短流程生產企業擁有了*的裝備，具備自動排產的能力，但仍缺乏在生產異常擾動情況下生產計劃重排的底層數據支撐，智能化程度低。當產品種類多、工藝流程復雜、現場出現異常時，往往導致調度不及時、不合理，對煉鋼的效率、質量和成本均造成較大影響，制約企業發展。
      在電爐短流程智能調度方向上，國內外學者也做了大量研究工作，形成了仿真調度法、機器學習法、神經網絡與強化學習、專家系統法以及遺傳算法／粒子群算法／蟻群算法等智能搜索算法等研究方法，但均存在一定的局限性，與實際應用差距較大，難以完全解決電爐短流程實際的生產調度問題。
      “十五五”時期，在國家重大科技專項的支持下，鋼研總院研發團隊將以殷瑞鈺院士提出的冶金流程工程學為指引，針對高品質鋼鐵材料電爐短流程制備存在的連續化程度偏低、生產成本較高、產品質量波動較大等技術瓶頸，以物質流、能量流、信息流耦合作用規律為切入點，在中國寶武馬鋼、河鋼集團石鋼公司等電爐短流程生產示范企業開展覆蓋電爐全流程的鐵素物質流層流運行機制、電爐短流程能效提升規律等研究，通過電爐全流程過程參數窄窗口與跨工序協同智能控制，實現全流程、多工序耦合優化，以提升電爐短流程運行質量。

      “十五五”時期，在國家重大科技專項的支持下，鋼研總院研發團隊將以殷瑞鈺院士提出的冶金流程工程學為指引，針對高品質鋼鐵材料電爐短流程制備存在的連續化程度偏低、生產成本較高、產品質量波動較大等技術瓶頸，以物質流、能量流、信息流耦合作用規律為切入點，在中國寶武馬鋼、河鋼集團石鋼公司等電爐短流程生產示范企業開展覆蓋電爐全流程的鐵素物質流層流運行機制、電爐短流程能效提升規律等研究，通過電爐全流程過程參數窄窗口與跨工序協同智能控制，實現全流程、多工序耦合優化，以提升電爐短流程運行質量。
      未來展望-
      深度融合、系統集成、綠色引領
      展望未來，電爐短流程智能化煉鋼技術發展將聚焦三大核心方向。
      首先，關鍵技術攻堅是核心基石。要聚焦高溫熔體成分、溫度等關鍵參數的在線檢測瓶頸突破，為智能化升級提供精準可靠的數據支撐。同時，深化冶煉模型的多方法融合，推動機理分析、神經網絡與專家系統的深度耦合，向復合化、高精度模型演進，筑牢質量提升的技術根基，不斷提高冶煉工藝系統性、裝備可靠性以及控制模型穩定性。如建立電爐短流程多場景下多工序聯動的層流運行仿真模型和多工序變工況自適應調控模型，通過開發在不同生產異常條件下的變工況識別與動態調節技術，實現電爐短流程動態有序、協同連續的生產運行。
      其次，系統協同優化是效率關鍵。從局部單元技術優化轉向全工序覆蓋的信息物理系統構建。通過實現物質流、能量流、信息流的動態協同匹配，打破工序壁壘，達成全流程運行效率的*大化。例如，鋼研總院與冶金自動化研究設計院有限公司（簡稱冶金自動化院）成的聯合攻關團隊在首鋼京唐、唐鋼新區等現代化高爐-轉爐長流程產線上，成功開展了以物質流、能量流和信息流三流協同的鋼鐵流程優化和智能化運行研究與創新實踐，顯著提升了企業生產效率。未來，還需針對高品質鋼鐵材料電爐短流程制備存在的連續化程度偏低、生產成本較高、產品質量波動較大等技術瓶頸，以物質流、能量流、信息流耦合作用規律為切入點，開展覆蓋電爐全流程的鐵素物質流層流運行機制、電爐短流程能效提升規律等研究，通過電爐全流程過程參數窄窗口與跨工序協同智能控制，實現全流程多工序耦合優化。
      *后，綠色與智能協同是必然趨勢。以綠色原料（廢鋼、直接還原鐵）和綠色能源為依托，開發專用單元能量模型。推動全流程綠色低碳與智能化深度融合，極致發揮電爐短流程的環境優勢，實現環保與*的雙重目標。例如，通過太陽能、風能及谷電等能源晝夜交替補充，能量有效存儲及釋放，建立微型電網來智能匹配電爐供電，實現綠色能源直接*利用。
      總而言之，電爐智能化煉鋼正從單點技術突破邁向全流程、系統級的集成融合新階段。通過機理深化、數據驅動、裝備升級與系統協同的多維度發力，電爐煉鋼*智能化升級的圖景正加速成形。

      （來源鏈接：http://www.csteelnews.com/xwzx/djbd/202512/t20251216_105892.html）