钢铁冶炼过程智能优化技术
发布时间：2019-04-18 阅读次数：
项目简介：
本项目的核心是，利用非线性优化，工业大数据和人工智能技术，对高炉炼铁的全工序（包括炼焦，烧结，球团，高炉）进行综合优化和预测。在满足高炉过程各项质量指标约束的条件下，使铁水成本最低。通过数字仿真技术，使发生在密闭高炉内部的复杂过程可视化，从而大幅提升高炉冶炼过程的稳定性。使用案例表明，最大综合降本效益可达100元/吨铁水。
预期目标和技术指标：
在项目落地后的三年内，将本技术在中国钢铁企业全面推广应用。三年后达到年营业额1500万元，实现年利润400万元。技术覆盖面达到1亿吨钢铁产能，为应用企业创造节能降本效益20亿元/年
融资需求（万元）：600
项目先进性：国际领先
项目所属领域：先进制造
成果及专利情况：基于人工智能与大数据的钢铁冶金工业过程优化与智能化技术。其核心是：对高炉炼铁的全工序(包括烧结，炼焦，炼铁，球团）进行优化。在满足高炉工序各项质量约束条件下使铁水成本最低。使用案例表明，最大综合降本效益可达100元/吨铁水。
本技术采用国际领先的机器学习算法，能够对焦炭，烧结矿质量进行预测，使高炉内部过程可视化。从而大幅提高高炉操作的稳定性。本技术的应用可为钢铁企业带来巨大的经济效益。
合作方式：合作开发
成果归属：
持有人姓名：黄建波
国家（地区）：中国
联系人：徐向荣 13805555735 xuxr@ahut.edu.cn