TCISA 415-2024 高炉本体数字孪生系统技术要求

ICS77—010CCSH07

CISA团 体 标 准T/CISA415—2024高炉本体数字孪生系统技术要求Technicalspecificationsfordigitaltwinsystemofblastfurnacebody2024-04-10发布 2024-08-01实施中国钢铁工业协会 发布T/CISAT/CISA415—2024T/CISAT/CISA415—2024IIII11前 言本文件按照GB/T1.1—2020《标准化工作导则第1部分：标准化文件的结构和起草规则》的规定起草。请注意本文件的某些内容可能涉及专利。本文件的发布机构不承担识别专利的责任。本文件由中国钢铁工业协会提出。本文件由全国钢标准化技术委员会（SAC/TC183）归口。本文件起草单位：北京智冶互联科技有限公司、建龙阿城钢铁有限公司、冶金工业信息标准研究院、本文件主要起草人：葛小亮、续飞飞、赵晶晶、赵宏博、王博、严晗、丁宏翔、王来信、马志坚、彭尊、杨建鹏、曹仲勇、王弢、毛明涛、王凤琴、李永杰、宋彩群、杨春建、周晟程、林子恒、周烽、高心宇、陈百红、周春晖、李海涛、高大鹏、吴建、王淑娟。高炉本体数字孪生系统技术要求范围本文件规定了高炉本体数字孪生系统的技术架构、数据层、模型层、应用场景等技术要求。本文件适用于钢铁企业高炉本体数字孪生系统的开发与设计。规范性引用文件（包括所有的修改单适用于本文件。GB/T38637.2—20202部分：数据管理要求T/CISA201—2022钢铁行业高炉智能感知及可视化系统技术要求术语和定义下列术语和定义适用于本文件。3.1高炉本体数字孪生系统digitaltwinsystemofblastfurnacebody3.2设备模型equipmentmodel依据设备的几何结构、空间运动、几何关联等几何属性而建立的模型。3.3数据科学模型datasciencemodel利用数据科学技术对数据进行分析、特征提取而建立的模型。3.4知识模型knowledgemodel依据高炉操作者的学习、实践、探索所获取的认知、判断或技能而建立的模型。3.5机理模型mechanismmodel根据对象、生产过程的内部机制或者物质流的传递机理建立的精确数学模型。技术架构系统架构T/CISAT/CISA415—2024T/CISAT/CISA415—2024PAGEPAGE2PAGEPAGE3高炉本体数字孪生系统架构包括物理层、数据层、模型层、应用层，见图1。物理层包括高炉本体物理实体、分布式控制系统、可编程逻辑控制器、传感器等。应用层包括可视化、设备故障诊断、工艺参数优化、生产过程控制、数字孪生实训等。注：涉及物理层部分的技术内容不在本文件中进行规定；应用层仅列出数字孪生相关的应用服务场景，不对具体技术内容进行规定。注：虚框部分相关的技术要求不在本文件规定的范围内。1高炉本体数字孪生系统架构虚实映射2。2高炉本体数字孪生虚实映射逻辑架构高炉本体数字孪生系统的虚实映射应包括但不限于以下功能：数字虚体应针对数字虚体与物理空间存在的差异进行重构或者更新；数字虚体可依据实际情况将模拟分析结果下发至高炉实体控制器，优化高炉实体生产状态。数据层要求数据采集通用要求数据采集通用要求应符合GB/T38637.2—2020中5.1的规定。数据源要求原燃料质量数据原燃料类型包括但不限于烧结矿、球团矿、块矿、熔剂、焦炭、喷吹物等；质量数据类型包括但不限于化学成分数据（需包含有害元素）、粒度数据、物理性能数据、冷热态强度数据、原料类的软熔性能数据、燃料类的灰分全分析数据；8小时/7天/1天/次。产品、副产品数据1天/次。生产过程信号及状态数据炉前出铁数据炉前出铁数据应包括但不限于铁口号、铁次号、出铁开始时间、出铁结束时间、见渣时间。该类数据应按照铁次采集。风口更换记录数据数据预处理数据转换和抽取数据的转换和抽取应符合GB/T38637.2—2020中6.1.1和6.1.2的规定。数据清洗数据的清洗应符合GB/T38637.2—2020中6.1.3的规定。清洗的数据应包括但不限于以下内容：高炉换炉时期的风量、风压数据；CO、CO2、H2、N2成分数据；炉身静压测量装置反吹期间的炉身静压数据。数据逻辑关联在建立高炉本体数字孪生体统时，应根据高炉炼铁工艺业务流程对不同节点数据进行一致性匹配，包括但不限于以下内容：应考虑风温、风量、喷吹物、富氧、焦比等与炉温的匹配。数据存储存储空间物理存储空间应满足高炉一代炉役以上的数据量存储。存储工具包括但不限于结构化数据库、非结构化数据库、时序数据库。存储备份应符合GB/T38637.2—2020中6.2.5的规定。模型层要求工业模型设备模型本体结构设备：高炉炉壳、冷却壁、填料、砖衬、炉缸炭砖、炉缸陶瓷杯垫；送风装置设备：风口小套、中套、大套、直吹管；炉顶装料设备：探尺、溜槽、上料罐、下料罐、上下阀体、炉顶齿轮箱；喷吹装置设备：喷吹枪。知识模型基于专家知识库的诊断模型该模型应满足以下功能要求：炉状态变化、高炉压损变化、下部活跃性、漏水诊断、悬料、塌料诊断功能应满足T/CISA201—20229.2.2的规定；炉热趋势判断：应根据近期料速、风量、透气性、煤气利用率、顶温、当前高炉物理热水平，对高炉未来热状态趋势进行判断，并按照上述参数波动程度给出炉热发展趋势级别；诊断过程追溯：应能对异常诊断结果的诊断过程进行逐级追溯原因；知识库自学习：诊断知识库应能根据高炉炉役演变过程自适应、自学习升级。高炉顺行体检模型该模型应满足以下功能要求：可每天对高炉顺行状态进行总体评价，并自动生成高炉顺行体检报告，对异常项目进行标记；指标范围及评价规则应满足现场实际生产。机理模型高炉炉顶在线布料仿真模型a）自动模拟计算每一批炉料布料过程中的料流落点及布料后料面形状；b）计算每一批炉料沿高炉半径方向的矿焦比分布及显示矿焦比分布曲线；c）根据高炉布料矩阵自动计算高炉内的边缘负荷、中心负荷、矿石环带宽度等参数。高炉块状带仿真模型根据高炉各部位压缩率、炉料堆比、重量，模拟炉料在炉内各部位平均厚度；模拟预测当前冶炼条件下，炉料到达风口的时间；自动计算高炉冶炼周期，实时判断每批料在块状带的位置变化；自动或手动标记异常炉料，自动跟踪炉料在炉内冶炼进程。高炉操作炉型及挂渣厚度仿真模型模拟计算不同横截面、纵切面的渣皮厚度，绘制操作炉型及渣皮形状；模拟计算每块冷却壁的砖衬厚度和渣皮厚度；统计炉墙渣皮脱落频率、裸露时间；对不同段位和不同方位的区域内渣皮脱落次数进行统计和预警。高炉炉缸炉底炭砖侵蚀残厚仿真模型模拟计算炉底炉缸等温线、温度场、残衬厚度、渣铁壳厚度；按照纵剖面、横剖面两种方式绘制炉底炉缸侵蚀内型和渣铁壳形状、温度场；在高炉采取护炉措施时，自动计算并显示炉底炉缸渣铁壳的生成位置、厚度、形状；应具有炉底气隙、环裂等炉缸异常诊断知识库。高炉出铁平衡模型高炉出铁平衡模型是根据理论计算的实时产铁量以及现场轨道衡/车载秤的实时出铁、出渣数据进行盈亏铁量计算。应能实时模拟高炉内部的渣铁液面高度，对出铁时机进行自动预判。送风制度模型根据送风参数、风口长度、风口直径自动计算每个风口的鼓风动能及回旋区长度；高炉炉渣粘度模型自动计算炉渣对应的炉渣粘度；自动计算炉渣在低温区域的液相占比；自动计算炉渣的粘度与温度关系曲线。有害元素模型有害元素模型以元素平衡为机理，对炉内有害元素带入、支出、蓄积状态进行计算、监控和跟踪。该模型应满足以下功能要求：自动统计分析高炉内部有害元素的负荷、收入、支出、蓄积情况；对高炉内部有害元素过量蓄积的状态进行预判预报。高炉热平衡模型自动计算高炉能量利用水平及热效率；自动计算当前高炉状态下的炉热状态及热指数。高炉物料平衡模型根据槽下排料信号，自动统计每批料的重量、料种、批次信息；自动计算每批料的批铁、焦比、煤比、碱度等指标；按照小时、天、月不同频率统计高炉的物料消耗与支出。高炉配料控制模型根据料种信息、设定的目标[Si]含量和碱度（R2/R3/R4），自动计算满足设定条件的吨铁炉料配比；自动绘制不同配比炉渣成分对应的炉渣粘度-温度曲线；按照配料方案自动对槽下料仓排料方案进行分配与执行。碱度调整控制模型实时监控原燃料成分波动。若原燃料成分出现波动，自动进行碱度校核计算；实时监控炉渣和铁水成分。若有新的炉渣和铁水成分时，自动进行碱度校核计算；根据现场操作要求，定期对碱度进行自动校核；高炉喷吹燃料控制模型根据历史数据自动计算当前高炉状态下合理的操作燃料比；计算当前高炉料速与风量的匹配关系，进行塌料预测；将计算的喷吹燃料量自动下发到控制系统执行。能源分析模型自动分析重点能耗节点，并对节能降耗方向提供建议。数据科学模型多维变量工况预警模型对异常工况数据进行自动预警；对引起异常工况的数据进行追溯分析。铁水温度预测模型在线实时计算并预测铁水温度。模型验证概述高炉炉顶在线布料仿真模型3D高炉块状带仿真模型模型计算的结果指标冶炼周期应与现场操作人员的经验判断一致。高炉炉缸炉底炭砖侵蚀残厚仿真模型410%。高炉喷吹燃料控制模型模型建议喷吹燃料量应比实际操作喷吹燃料量更合理，可按照以下方式进行评价：以班组为统计单位，计算这两种喷吹燃料量分别对应的铁水[Si]均值；模型喷吹燃料量对应的铁水[Si]，应按照燃料比与铁水[Si]的经验关系进行折算；模型建议喷吹燃料量对应的铁水[Si]应更符合现场铁水目标[Si]设定范围。多维变量工况预警模型模型预警结果与高炉操作人员经验判断结果的一致率应大于85%。铁水温度预测模型模型预测结果与铁水温度实测值的差值小于15℃的比例应大于80%。高炉诊断推理机模型85%。模型融合高炉块状带仿真模型的料层分布应与高炉炉顶在线布料模型中的料层分布一致；高炉块状带仿真模型的炉料下移过程应考虑高炉操作炉型及挂渣厚度仿真模型的