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基于工业互联网的炼铁生产线数字孪生系统钢铁制造业是我国国民经济重要支柱产业，其中炼铁过程作为耗能最大、排放最多、成本最高的环节，是实现“碳达峰”、“碳中和”战略目标的主战场。

案例应用场景/领域

钢铁行业炼铁流程领域

主要技术内容

1. 技术背景和意义

钢铁制造业是我国国民经济重要支柱产业，其中炼铁过程作为耗能最大、排放最多、成本最高的环节，是实现“碳达峰”、“碳中和”战略目标的主战场。应用炼铁生产线数字孪生体解决方案解决炼铁行业数据流通不充分、关键信息不完备、试错成本高的关键痛点，为行业的工艺改进、钢铁行业整体的智能制造水平的提升提供助力。

2. 技术要点和优势

本案例从炼铁生产的实际业务、工艺机理出发，根据炼铁过程特性及安全、稳定、高效、低成本的共性需求，采用先进传感、数据挖掘与处理、数据建模、调控优化等技术，基于工业互联网平台建设炼铁生产线的数字孪生系统，形成可视化虚拟炼铁生产系统，实现与现场物理生产线平行运行，为炼铁生产安全高效运行提供模拟仿真、监测诊断、预测优化、测试验证的数字孪生系统平台。基于炼铁生产线数字孪生系统，通过故障监测、诊断、预测与智能运维，提高炼铁生产安全性；通过关键性能指标预测与高性能运行控制，提高炼铁生产稳定性；通过物料配方优化与工艺参数设计仿真，提高炼铁生产效率，降低生产成本。通过炼铁生产线数字孪生系统的应用，推动以经验为主的传统炼铁工业过程向智能工业生产模式转化，大幅提升企业发展质量和效益，加快推进钢铁行业转型升级，引领钢铁产品向中高端发展。面向流程行业共性需求，建立生产线数字孪生系统标杆，形成标准，促进流程行业数字孪生系统推广应用。

技术应用情况

1）高炉工艺参数优化

自2019年开始应用于柳钢集团，通过铁水质量优化控制模型，产品成材率提高0.2%，以柳钢1200万吨的年产量以及目前正品与废钢差价900元/吨计算，产生的效益为2160万元/年。2）烧结配料优化，自2019年开始应用于柳钢集团，以吨铁成本最低的采购模式，有效降低原料采购成本，以柳钢年产1200万吨产能，吨铁原料成本降低5元/吨铁，合计：1200万*5.0=6000万元。3）设备全周期监控，自2017年开始应用于柳钢集团，模型误报率与漏报率均低于5%，预报时间提前15分钟以上，点检人员日常点检工作负荷大幅降低，人工费用可以减少20%，设备维修费用可以减少 35%。模型实施前柳钢平均一条生产线涉及现场人员120人，实施后预计一年可节省人工费用300万。4）炼铁过程能耗控制，自2017年开始应用于柳钢集团，根据降低入炉焦比1kg/t，可降低生铁成本1.4元，按2650m³高炉年产铁量185万t计算，则采用该系统为整个炼铁系统降低1kg焦比带来的经济效益至少为：185×1.4=259.7万元/年。近两年柳钢燃料比分别降低7.5 kg/t、5.8 kg/t，燃料比降低节约成本分别为：3166万元，1380万元。