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解决方案流程示意及特点
  • 解决方案流程示意图

人工智能与工艺机理结合

详情和优势 炼钢全流程工艺参数优化,将生产过程数据整合并分析挖掘,通过云计算、大数据、人工智能等技术,对提钒、脱硫、转炉炼钢、精炼、连铸等炼钢全流程相关的生产过程和检测数据进行挖掘分析

架构特点

钢铁炼化
数据整合
智能分析
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解决方案优势

关键因素识别

通过对缺陷的聚合和分类,构建针对分选度、等级、表判码和主缺陷的分级模型,在一卷钢扫描完成后快速完成计算并给出智能分级的结果,辅助质检专员的判定。

设备预测性维护

构造关键工业设备系统输入量和输出量关系的映射模型,监控关键工业设备的实时运行数据,当实际输出与基于当前输入的期望输出偏差较大,且满足一定的报警规则,则发出设备异常状态预警。

控制优化

最大限度避免多座热风炉同时换炉,减少多座热风炉同时换炉造成的煤气管网压力的较大冲击,实现不同高炉配套的多座热风炉间协调生产,代替人工实现科学调度。

解决方案落地案例

攀钢集团重点引入了阿里云工业大脑,实现优化造渣环节,降低钢铁料吹损和喷溅。同时工业大脑应用到冷轧环节,找出影响冷轧合格率关键因素,优化冷轧工艺控制,提升冷轧效率效益。

实现:优化冷轧工艺控制,计划每年为攀钢节约超过千万元成本。

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实现:优化冷轧工艺控制,计划每年为攀钢节约超过千万元成本。

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冷轧表检智能分级判钢

通过对缺陷的聚合和分类,构建针对分选度、等级、表判码和主缺陷的分级模型,在一卷钢扫描完成后快速完成计算并给出智能分级的结果,辅助质检专员的判定。

钢铁金相智能分级

针对金属晶粒度自动评定系统拍摄的显微镜图像,构建一种金属晶粒晶界自动提取方法,准确提取显微镜图像中金属晶粒晶界,完成金属晶粒度的定级。

热轧冷辊设备故障预警

对于关键设备,结合工况、电流等在线信号,应用无监督式机器学习技术,预测关键设备的健康指标,提前预警可能出现的故障,避免计划外停机。

换风炉实际协调优化

对烧炉结束时间、送风时间进行预测,并根据预测结果自动调整相关热风炉的烧炉时间和换炉时间,最大限度避免多座热风炉同时换炉,减小热风炉换炉对煤气管网压力的冲击。

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数据工厂

ETL / 数据建模 / 数据管理 / 数据运维

算法工厂

算法开发 / 分享 / 模型训练 / 部署 / 监控

AI创作间

可视化业务编排 / 拖拉拽组装组建

应用工厂

可视化应用搭建 / 直观化数据呈现

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