文献类型：期刊文章

作　　者：杜胜[1,2,3] 陈聪[1,2,3] 胡杰[1,2,3] 陈略峰[1,2,3] 安剑奇[1,2,3] 陈鑫[1,2,3] 曹卫华[1,2,3] 吴敏[1,2,3]

DU Sheng;CHEN Cong;HU Jie;CHEN Luefeng;AN Jianqi;CHEN Xin;CAO Weihua;WU Min(School of Automation,China University of Geosciences,Wuhan 430074,China;Hubei Key Laboratory of Advanced Control and Intelligent Automation for Complex Systems,Wuhan 430074,China;Engineering Research Center of Intelligent Technology for Geo-Exploration,Ministry of Education,Wuhan 430074,China)

机构地区：[1]中国地质大学(武汉)自动化学院,湖北武汉430074 [2]复杂系统先进控制与智能自动化湖北省重点实验室,湖北武汉430074 [3]地球探测智能化技术教育部工程研究中心,湖北武汉430074

出　　处：《冶金自动化》

基　　金：国家自然科学基金重点国际(地区)合作研究项目(61210011);湖北省自然科学基金创新群体项目(2015CFA010);高等学校学科创新引智计划项目(B17040)。

年　　份：2022

卷　　号：46

期　　号：2

起止页码：3-18

语　　种：中文

收录情况：IC、RCCSE、普通刊

摘　　要：随着“碳达峰”“碳中和”“低碳冶金”等概念的提出,钢铁行业的绿色智能制造已成为大势所趋。铁前工序是钢铁冶金过程的前端工序,也是主要的能源消耗环节。因此,实现铁前工序的绿色智能制造具有重要的经济价值和环保意义。围绕钢铁冶金过程铁前工序绿色智能制造,以“智能碳使用”的低碳冶金技术为核心,综述铁前工序运行状态智能感知、运行参数智能控制、运行性能智能优化和智能协同管控4个方面的研究进展。运行状态智能感知是获取难以检测运行状态信息的主要手段,包括运行状态监测和运行状态识别。运行参数智能控制是实现铁前工序运行状态正常的前提,包括基于人工经验的智能控制、基于参数预测的智能控制和面向多目标集成智能控制。运行性能智能优化是提升运行状态的运行性能的主要措施,包括操作参数智能优化和运行指标智能优化。钢铁冶金过程智能协同管控着重研究感知、控制和优化技术的协同融合。最后,分析当前存在的机遇与挑战,铁前大数据分析和运行状态智能感知、铁前工序一体化智能协同管控和铁前工序全流程性能提升与优化控制或将成为铁前工序绿色智能制造的前景方向。

关 键 词：钢铁冶金过程  绿色智能制造  铁前工序  智能感知 智能控制 智能优化  智能协同管控  

分 类 号：TF4]