銅火法冶煉智能生產(chǎn)管理系統(tǒng)的應(yīng)用

陳一波

（江西銅業(yè)集團有限公司 貴溪冶煉廠，江西 貴溪 335424）

1 引言

人工智能等新一代信息技術(shù)正深刻改變著傳統(tǒng)制造業(yè)的發(fā)展模式；江西銅業(yè)集團貴溪冶煉廠（下文簡稱“貴冶”）積極響應(yīng)國家智能制造發(fā)展戰(zhàn)略，實施智能工廠建設(shè)，該項目是國家工信部批準(zhǔn)的“銅冶煉智能工廠試點示范項目”［1］。

智能工廠建設(shè)過程中，貴冶依靠多年積累的冶煉核心技術(shù)為基礎(chǔ)，借助工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)和人工智能技術(shù)，建設(shè)了火法冶煉智能生產(chǎn)管理系統(tǒng)［2］，構(gòu)建三大爐作業(yè)時序的智能控制模型，實現(xiàn)各工序作業(yè)進(jìn)度信息的共享與預(yù)報，以及生產(chǎn)操作控制的輔助決策等應(yīng)用功能。該系統(tǒng)的應(yīng)用提升了工廠精準(zhǔn)化、高效化、智能化和現(xiàn)代化水平。

2 工藝現(xiàn)狀介紹

貴冶的火法冶煉由閃速熔煉，轉(zhuǎn)爐吹煉、陽極爐精煉三大工序組成。三個工序間控制系統(tǒng)相互獨立，但中間產(chǎn)品的供需緊密聯(lián)系。中間產(chǎn)品冰銅、粗銅均是以熔融的液態(tài)裝在鋼包中，必須立即由行車轉(zhuǎn)運至下一工序，否則熔體降溫凝固后將無法進(jìn)行后續(xù)生產(chǎn)。如前端產(chǎn)量大于后端處理能力，將導(dǎo)致中間在制品的積壓，熔體凝固；前端產(chǎn)量過小，后端空爐待料時間過長，降低爐作業(yè)效率，帶來巨大的能源浪費。因此，三大工序以及行車作業(yè)相互之間的協(xié)同配合、控制好中間在制品產(chǎn)出與接收的動態(tài)平衡非常重要。

閃速爐為連續(xù)性作業(yè)，其排放冰銅的時機不僅取決于爐內(nèi)銅液面高度，還要綜合考慮轉(zhuǎn)爐的作業(yè)周期，以確保排出的冰銅能及時加入轉(zhuǎn)爐內(nèi)。

轉(zhuǎn)爐吹煉為周期性作業(yè)，分為進(jìn)料期、造渣期、造銅期。轉(zhuǎn)爐作為中間工序與上、下兩道工序聯(lián)系都非常緊密，工序內(nèi)每2 臺轉(zhuǎn)爐進(jìn)行期交換作業(yè)，以錯開進(jìn)料期，對接閃速爐工序連續(xù)性產(chǎn)出的冰銅；造銅期結(jié)束后粗銅需盡快轉(zhuǎn)運至陽極爐，騰出空爐待料。

陽極爐精煉也是周期性作業(yè)，分為進(jìn)料期、氧化期、還原期、澆鑄期。陽極爐作為末端工序，必須配合轉(zhuǎn)爐的作業(yè)周期，準(zhǔn)備空爐承接轉(zhuǎn)爐周期性產(chǎn)出的粗銅。陽極銅的產(chǎn)量與質(zhì)量作為火法冶煉的最終產(chǎn)品是工廠生產(chǎn)調(diào)度決策的重要依據(jù)。

3 生產(chǎn)信息的收集與整理

以智能生產(chǎn)管理系統(tǒng)為核心，依托工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)，整合現(xiàn)有資源，聯(lián)通各自獨立的DCS 或PLC控制系統(tǒng)，消除信息孤島，實現(xiàn)生產(chǎn)數(shù)據(jù)的高效采集，作業(yè)進(jìn)度的實時共享，協(xié)同指令的即時通訊［3］。智能生產(chǎn)管理系統(tǒng)將各工序的作業(yè)周期時序，按時間刻度以進(jìn)度條的方式展示，并采集相應(yīng)的關(guān)鍵信息，在系統(tǒng)內(nèi)實時共享并自動存檔，可方便地查詢?nèi)我鈺r段歷史記錄。以下為各工序需要采集的關(guān)鍵信息。

3.1 閃速熔煉工序需要采集的信息

閃速熔煉工序主要分為配料、干燥，閃速爐，鍋爐、排煙三大部分。智能生產(chǎn)控制系統(tǒng)采集熔池中銅渣液面的高度、各排銅口的排銅時間、排銅量，以時間為刻度生成已完成的排銅、排渣作業(yè)進(jìn)度條。在配料干燥工序采集精礦的庫存情況、精礦成分、各礦種的配比、混合礦的干燥量、干礦倉料位等關(guān)鍵信息；在閃速爐工序采集各類風(fēng)、氧的消耗量，冰銅品位和溫度、爐渣溫度和含銅量，以及渣鐵硅比等信息；在鍋爐與排煙工序收集鍋爐入口溫度、爐膛負(fù)壓等信息。

3.2 吹煉工序需要采集的信息

轉(zhuǎn)爐為周期性作業(yè)，智能生產(chǎn)管理系統(tǒng)采集每臺轉(zhuǎn)爐各周期的開、停風(fēng)時間，以時間為刻度生成各爐的作業(yè)進(jìn)度條。進(jìn)料期需采集每包入爐冰銅的重量和剩余包殼量，以及其來源，加入時間等；在造渣期需采集各入爐冷料種類及其裝入量、石英裝入量、富氧用量、煙氣溫度、產(chǎn)渣量，渣溫、渣含銅等；在造銅期需采集各入爐冷料種類及其裝入量、富氧用量、煙氣溫度、煙氣SO2濃度、產(chǎn)銅量、銅溫、粗銅含硫、含氧量等。

3.3 陽極爐工序需要采集的信息

陽極爐同樣為周期性作業(yè)，智能生產(chǎn)管理系統(tǒng)采集每臺陽極爐各周期的開、停風(fēng)時間，以時間為刻度生成各爐的作業(yè)進(jìn)度條。在進(jìn)料期采集每包入爐粗銅的重量和剩余包殼量、加入時間、來源爐號和爐次、每斗入爐冷料種類和重量；在氧化期采集重油消耗量、氧化風(fēng)量、以及氧化前后的銅溫等關(guān)鍵信息；在還原期采集天然氣消耗量、二次氧消耗量、爐膛負(fù)壓、還原前后銅溫、陽極銅含硫和含氧量等；在澆鑄期采集澆鑄陽極板數(shù)量、單重、合格率、澆鑄時間等關(guān)鍵信息。

3.4 行車工序

行車工序由3 臺行車組成，主要負(fù)責(zé)三大工序之間的物料轉(zhuǎn)運。行車作為服務(wù)工序，需及時響應(yīng)各崗位完成物料轉(zhuǎn)運任務(wù)。系統(tǒng)采集各臺車的位置信息、吊物的物料名稱及其重量信息，并將其與各臺爐的位置信息進(jìn)行對應(yīng)。

4 信息的智能化分析與應(yīng)用

智能生產(chǎn)控制系統(tǒng)具備自學(xué)習(xí)功能。采集生產(chǎn)過程中的關(guān)鍵變量，借助貴冶多年的生產(chǎn)經(jīng)驗，對海量的信息進(jìn)行智能分析，實現(xiàn)火法冶煉的智能聯(lián)合調(diào)度和作業(yè)管理。可實現(xiàn)以下幾方面的功能：

4.1 智能化預(yù)測進(jìn)度，指導(dǎo)作業(yè)

智能生產(chǎn)管理系統(tǒng)采用智能算法進(jìn)行系統(tǒng)建模，在實時共享已發(fā)生作業(yè)周期時序進(jìn)度條的基礎(chǔ)上，對熔煉各工序未來周期時序?qū)崿F(xiàn)兩種模型下的預(yù)報。在各崗位的信息看板［4］以進(jìn)度條填充的形式直觀展示。

（1）數(shù)學(xué)模型精準(zhǔn)測算未來2 h 周期時序。

智能生產(chǎn)管理系統(tǒng)依據(jù)閃速爐精礦成分、投料量和入爐風(fēng)、氧量，結(jié)合冰銅品位，計算閃速爐未來2 h 銅锍產(chǎn)出量；依據(jù)銅锍產(chǎn)出量和冰銅品位，結(jié)合轉(zhuǎn)爐吹煉風(fēng)、氧量，計算轉(zhuǎn)爐未來2 h 吹煉時長；依據(jù)粗銅裝入量及其溫度和硫、氧含量，結(jié)合陽極爐氧化時的風(fēng)量計算氧化時間，結(jié)合陽極爐還原期天然氣用量計算還原時間，結(jié)合澆鑄速度，計算澆鑄時間，據(jù)此計算陽極爐未來2 h 的作業(yè)時長，實現(xiàn)三大爐作業(yè)節(jié)奏的有效控制。

（2）經(jīng)驗?zāi)Ｐ统醪酵扑阄磥?4 h 周期時序。

智能生產(chǎn)管理系統(tǒng)依據(jù)歷史標(biāo)準(zhǔn)經(jīng)驗用時模型，結(jié)合裝入量和冰銅品位等關(guān)鍵參數(shù)對熔煉系統(tǒng)三大工序未來24 h 的周期時序進(jìn)行大致推算。

4.2 過程控制輔助決策

（1） 在閃速爐儀表室崗位系統(tǒng)采集精礦倉庫存、配料倉料位、精礦成分、干燥機處理能力等關(guān)鍵變量，再根據(jù)混合礦目標(biāo)品位、含硫量、含鐵量、金屬雜質(zhì)上限以及目標(biāo)渣含硅等工藝控制參數(shù)，進(jìn)行智能化配料。借助冶金數(shù)模預(yù)算熔煉過程所需要的各種風(fēng)、氧和其它輔料的用量，輔助操作人員決策。在熔煉過程中再結(jié)合已知的冰銅品位和溫度、渣含硅和渣溫、以及煙氣的成分、溫度、負(fù)壓等實時采集信息，指導(dǎo)操作人員對各項工藝參數(shù)進(jìn)行精準(zhǔn)的反饋修正。

在閃速爐爐前崗位建立放銅安排、排渣安排的計算模型。系統(tǒng)依據(jù)采集的混合礦成分、投料量、冰銅品位、冰銅溫度、渣含銅、熔池液位等關(guān)鍵變量進(jìn)行銅锍產(chǎn)出量計算；再結(jié)合整個系統(tǒng)的熔煉作業(yè)節(jié)奏、進(jìn)料量、冰銅處理能力、粗銅處理能力、轉(zhuǎn)爐作業(yè)周期預(yù)算等參數(shù)，智能預(yù)測放銅、放渣的時機和排放量。指導(dǎo)操作人員按統(tǒng)一標(biāo)準(zhǔn)規(guī)范操作，避免出現(xiàn)放銅不及時造成等料、或放銅過早造成錮鈹發(fā)生率高的現(xiàn)象。

（2）轉(zhuǎn)爐工序在造渣期開始前系統(tǒng)依據(jù)采集的入爐冰銅量、冰銅品位、冰銅溫度等關(guān)鍵變量，進(jìn)行熔劑投入量試算和熱量平衡試算，輔助操作人員決策石英加入量、冷料加入量、以及富氧濃度。在造渣期開始后再結(jié)合吹煉期間送風(fēng)量、送氧量、煙氣的成分、溫度、負(fù)壓等實時采集信息，進(jìn)行造渣期終點時間測算，實現(xiàn)造渣期終點判斷。

轉(zhuǎn)爐工序在造銅期開始前系統(tǒng)依據(jù)采集的造渣期投入與產(chǎn)出量以及渣溫、渣成分等關(guān)鍵變量，進(jìn)行熱量平衡試算和爐產(chǎn)銅量試算，預(yù)算出造銅期平衡反應(yīng)熱所需要的冷料加入量、氧氣消耗量，以及爐產(chǎn)粗銅量，輔助操作人員決策。造銅期開始后再結(jié)合吹煉期間送風(fēng)量、送氧量、煙氣的成分、溫度、負(fù)壓等實時采集信息，進(jìn)行造銅期終點時間測算，實現(xiàn)造銅期終點判斷。

（3）陽極爐工序在加料期系統(tǒng)依據(jù)采集的轉(zhuǎn)爐粗銅溫度以及硫、氧含量等關(guān)鍵變量，進(jìn)行氧化反應(yīng)試算和熱量平衡試算，預(yù)算氧化反應(yīng)所需要的時間以及達(dá)到氧化終點目標(biāo)溫度所需要的燃料消耗量，指導(dǎo)操作人員合理控制單位時間的燃料流量。氧化期開始后結(jié)合粗銅裝入量、氧化風(fēng)量、氧化前銅溫與目標(biāo)溫度的差值等實時采集信息，指導(dǎo)操作人員調(diào)整單位時間的燃料流量，并對氧化期終點時間進(jìn)行測算，實現(xiàn)氧化期終點判斷。

氧化期結(jié)束后，系統(tǒng)依據(jù)采集的氧化終點粗銅溫度以及硫、氧含量等關(guān)鍵變量，進(jìn)行還原反應(yīng)試算和熱量平衡試算，預(yù)算還原反應(yīng)所需要的時間以及達(dá)到還原終點目標(biāo)溫度所需要的還原劑消耗量，指導(dǎo)操作人員合理控制單位時間的還原劑流量。還原期開始后結(jié)合還原劑用量、還原前銅溫與目標(biāo)溫度的差值等實時采集信息，指導(dǎo)操作人員調(diào)整單位時間的還原劑用量，并對還原期終點時間進(jìn)行測算，實現(xiàn)還原期終點判斷。

在澆鑄期開始后，系統(tǒng)依據(jù)采集的爐內(nèi)銅量以及澆鑄速度等變量，預(yù)算澆鑄期所需時間。

4.3 生產(chǎn)異常預(yù)警

智能生產(chǎn)管理系統(tǒng)對各控制系統(tǒng)的運行參數(shù)和現(xiàn)場巡檢提交的數(shù)據(jù)進(jìn)行全面監(jiān)控。管理系統(tǒng)內(nèi)預(yù)先設(shè)定各指標(biāo)的控制范圍、異常等級和異常發(fā)生時分級上報的標(biāo)準(zhǔn)。當(dāng)出現(xiàn)異常情況時，智能系統(tǒng)按照控制標(biāo)準(zhǔn)進(jìn)行報警和異常信息的分級推送，并在系統(tǒng)的三維視圖中對異常狀態(tài)點進(jìn)行準(zhǔn)確定位。管理系統(tǒng)對異常情況進(jìn)行智能評估，當(dāng)異常情況會影響主系統(tǒng)生產(chǎn)時，即時修訂未來周期時序的預(yù)測結(jié)果，如后端工序生產(chǎn)進(jìn)度放緩會導(dǎo)致前端產(chǎn)品積壓時，提前指導(dǎo)前端工序降負(fù)荷生產(chǎn)。

手機APP 可直接與智能生產(chǎn)管理系統(tǒng)對接，實時動態(tài)監(jiān)控作業(yè)進(jìn)度、運行參數(shù)、技經(jīng)指標(biāo)等，即時接收管理系統(tǒng)推送的異常報警信息，使企業(yè)管理更加智能化。

4.4 智能化報表自動生成

智能生產(chǎn)管理系統(tǒng)具備統(tǒng)一整合周期時序信息、物料投入和產(chǎn)出數(shù)量、能源及輔料消耗數(shù)量的功能，可智能匯總計算出生產(chǎn)日報、周報、月報、年報，以及各項技經(jīng)指標(biāo)的變化趨勢圖和產(chǎn)量計劃完成進(jìn)度表。系統(tǒng)通過收集班組、員工交接班的信息，可對應(yīng)生成車間級、工段級、班組級、員工級的生產(chǎn)績效報表，滿足績效考核需要。系統(tǒng)可生成每爐次的生產(chǎn)績效指標(biāo)報表并分爐窯進(jìn)行匯總，監(jiān)控各臺爐窯運行狀態(tài)變化。系統(tǒng)保存重點設(shè)備的關(guān)鍵參數(shù)信息并形成運行狀態(tài)趨勢圖，監(jiān)控設(shè)備劣化傾向，滿足設(shè)備管理需要［5］。

5 結(jié)束語

銅的火法冶煉過程屬于“黑箱”系統(tǒng)，在現(xiàn)有技術(shù)條件下無法感知爐內(nèi)冶煉過程的變化，因而難以精準(zhǔn)控制生產(chǎn)節(jié)奏［6］。通過智能化手段進(jìn)行事前預(yù)測及事后反饋修正，可以顯著提高精準(zhǔn)化控制水平。同時，人工智能技術(shù)通過采集海量的實際生產(chǎn)數(shù)據(jù)不斷進(jìn)行自學(xué)習(xí)，修正、完善冶金過程數(shù)學(xué)模型，從而滿足新一代銅冶煉工廠精準(zhǔn)化、高效化、智能化管理的更高要求。