钢铁工业智慧水系统发展现状与展望

来源:冶金技术服务

一、引言

作为“十三五”收关之年，“十三五”期间，钢铁工业能源与环保约束进一步增强。在政策引领下，通过绿色可持续发展、资源节约和污染物减排等措施，落实供给侧结构性改革、提高资源利用与产出效率将是钢铁工业现在乃至将来绿色高质量发展的必由之路。

“十三五规划纲要”明确要求推进资源节约、集约利用，加强生态保护修复、健全生态安全保障机制、加大环境综合治理力度。对于水资源，特别针对是具有突出环境影响的总氮、总磷、重金属等污染物，在纳入流域、区域及车间排口以排污许可证为法律约束，实施浓度与总量的双重监管。

水利部〔2019〕373号文件发布了新阶段下钢铁工业用水定额，进一步明确了现有企业水资源的管理目标及新建企业水资源论证、许可及评价指标。其中，对于含焦化及冷轧的钢铁联合企业，先进值为3.9 m3/t粗钢、领跑值为3.1m³/t粗钢。

另一方面，工信部“智能制造发展规划（2016—2020年）”指出，2025年前，推进智能制造发展实施“两步走”战略：第一步，到2020年，智能制造发展基础和支撑能力明显增强，传统制造业重点领域基本实现数字化制造，对有条件、有基础的重点产业智能转型取得明显进展；第二步，到2025年，智能制造支撑体系基本建立，重点产业初步实现智能转型。《钢铁工业调整升级规划》也明确要求行业夯实智能制造基础、全面推进智能制造的任务。

二、钢铁工业智慧水系统发展现状

钢铁生产工业是用水大户，吨钢耗新水是衡量一座钢铁厂先进性及城市钢厂的重要指标。典型长流程钢铁联合企业水系统包括以下部分：水源取水、工业用水制取、循环冷却水、废水处理与回用等，如用于工业水、软水、纯水等的制取系统；用于高炉风口、炉体及设备等间接冷却的清循环系统；用于高炉冷却壁、连铸结晶器等间接冷却的纯水密闭系统；用于轧线钢坯冷却除磷、烟气湿式除尘等的浊循环系统；用于加热炉汽化冷却及烟气余热回收系统；用于焦化废水、冷轧废水等废水处理、回用及零排放系统等等。

以某厂水系统现状为例，各水处理设施大多配套主体生产线单独分期建设，由于主线设备多引进于日系或德系，其对于水处理系统的设计理念有所差异，导致实际现场运行管理风格差异较大。各水处理设施装备水平、自动化程度、水质过程监控深度等水平参差不齐，还有不少工作需要人工干预。总体来看，水系统操作人员分散，操作模式各异，运行管理也主要依靠个人经验。全厂各水系统之间、水系统与主线工艺生产之间缺乏信息对接，水系统的“智慧”严重不足，主要表现在：

（1）控制系统零乱分散：

全厂水系统共有各类控制系统不仅数量超过200余套，且涉及10多家品牌。控制系统架构及网络拓扑繁杂，既有常规的C/S结构，也有大量的单客户端结构，还有部分厂商封闭的特殊构架。网络连接方式既包括各厂商标准的以太网，也有大量的各种专用现场总线。全流程的学习成本、二次开发代价和长期运维成本居高不下，也不利于互动交流、数据共享、生产协同、综合决策。生产控制仅能满足基本生产要求，在面对优化调整时，往往存在时间和空间上的脱节。

（2）自动化完成度不高

现有各水系统虽能实现大多数自动控制，但部分环节还需要人工干预，还有大量机电一体品、阀门等不具备远程操作条件。部分重要设备的运行状态、设备状态的监测配置不全，现场分散配置大量值班岗位，员工现场工作及巡检强度大。虽然，部分区域已经实施或正在实施部分集中操作，但对于全厂水系统而言，总体还是处于分散操作的形态。

（3）数据挖掘能力不足

水系统之间仅通过能源管理系统EMS进行部分用能量层面的数据交互。类似工序间、水系统与用户间、水系统与制造系统间的信息沟通不足。在数据分析、辅助决策方面功能较弱，主要还是依靠操作或调度人员的经验进行管控。全厂性的水量平衡需要从多个系统中导入数据，信息采集没有统一标准，造成统计偏差，水量优化难，排放管控难。生产动态信息与能源管理信息互为信息孤岛。缺少全方位的数据管理平台，水系统的整体综合管控水平还需要进一步提升。

三、钢铁工业智慧水系统发展展望

参考国际机动车工程师学会（SAE）提出的自动驾驶技术L0~ L5分级标准，我们把钢铁工业水系统发展分为以下五个阶段（图1）：

（1）传统水系统：各水处理系统配套产线独立运行，部分远程控制，部分操作现场实施。

（2）集中水系统：同一中控室对多水处理系统集中操作，打破物理、地理维度上的鸿沟。典型特征：操作控制室整合。

（3）数字水系统：各水处理系统之间操作控制与运行数据集成，打破信息维度上的鸿沟。典型特征：数据一张表；数据不落地；控制系统画面风格统一。

（4）智能水系统：常态自动运营，根据产线指令与异常信息，一键调控，实现少人值守。典型特征：一键变负荷；一键换辊（切换）；系统健康度预警；水位水量自平衡；设备管网状态预测。

（5）智慧水系统：根据各类生产状态，自平衡、自调控，最终实现无人值守与经济最优。典型特征：与高炉、炼钢等专家系统数据交互，以实时及趋势工况自动优化公辅运行；应用循环水冷却模型、缓蚀阻垢模型、生化与深度处理模型等，对系统进行自动调整及后台参数优化。

Figure 1 Schematic diagram of water system development stage of iron and steelindustry

需要指出的是，对于新建钢铁企业配套水系统，宜以智能水处理、智慧水处理为目标进行顶层规划与设计。对于已有钢铁企业水系统整合与改造，应该采取的不仅仅是传统拉光纤式的物理性操作室整合，而是上层平台数据全线贯通，控制系统的真正融合。软件上通过架构优化、画面整合、画面优化统一风格、工位模块化可配置等措施，支持高效集中操作；硬件上，通过合理配置冗余拓扑、冗余服务器、网络安全等措施提升系统安全性。对关键系统和设备实行智能控制，以知识模型改进经验操作，利用大数据提供决策支持，以时间粒度带动管理深度。

四、水系统智慧应用

（1）水量平衡模型：用于自动控制全厂或局部给排水设施运行平衡。由于取水（制水） = 用水 + 损耗 + 排水 - 回用，构建全流程水量平衡信息。通过实时用水量指导取水、制水；也能根据实时用水量、制水量、排水量、回用量，分析损耗点，节约水耗[1,2]。对于局部平衡，即水处理单元中各水池间的水量平衡。由于浇铸、精炼、轧制等生产过程间断进行，要求水处理系统同步间断运行。送水泵根据用户指令可按若干个预设模式进行自动开停，系统内其他泵组根据水量平衡联动进行调整，保证系统水量平衡。

（2）稳态调控模型：用于清循环、纯水密闭等系统，实现零干预。根据指令或设定目标，自动调节冷却塔风机与板式换热器（蒸发空冷器），使水温满足用户要求；自动控制送水泵启停与备用泵投入，保证供水水压。进一步结合用户生产热负荷反馈与大气环境温湿度等数据，可提前预测与调控，优化电能利用。

（3）能耗优化模型：用于构建基于电价的水泵运行策略，实现能效电厂。由于水库、围厂河、管网具备缓冲作用，泵站的逐时抽水量可以不等于系统逐时的供水量。在这一前提下，利用峰谷电价差，制定各个时段泵站的流量、扬程以及对应的开关机方案用以指导泵站的运行调度，使得能够合理的利用电能资源，降低泵站的运行费用。

（4）水库生态运行：掌握长江枯水期氯离子动力系数分析取水技术、氯离子与电导率相关性分析取水技术，取优质长江原水入库、全天候监控水库水质。实现“避咸取淡、避污取清、避低取高、避峰取谷”的保质量、控污染、降电耗、省电费操作技术。

（5）设备预测性维护：采用先进的预测性维护理念，转变检修、维修方式，提升可靠性[3,4]。通过构建与集成机械健康监测模块化，可提前预知和判断旋转设备的潜在故障。如通过对轴承和齿轮故障进行监测，结合各向震动、电流强度或开机瞬间变化程度，有效通过模型提供更早期的预警与趋势判断。

（6）智慧监盘：将员工经验和机器智能相互交融、不断迭代增强[5]。智慧监盘以多维度的“健康度”（安全性、经济性等）对水系统运行情况进行综合评价，以期望值（多参数关联预测模型）和当前值作对比，并考虑当前工况下关联参数的交互影响作用，得出当前及未来水系统的“健康度”，用于指导员工快速发现风险与隐患，起到监视危险点、提醒设备异常、监督操作工艺等作用。员工不用去盯着诸多参数，而只需关注指导意见，发现提示时层层递进，迅速找到原因，起到精准控制时间、监视危险点、提醒设备异常、降低启停能耗、监督操作工艺等作用，大幅降低操作运行的劳动强度。

（7）APS（一键启停）、ABS（功能组一键启停）：水处理系统大多数操作涉及单系统、多设备的联合调控，操作过程虽有一定繁琐性，但步骤基本可固定，具有将其归类、整合、合并成功能组的可能性。因此，开发APS/ABS功能，可大幅简化员工操作难度，对绝大多数操控任务实现一键操作，比如：一键调温、一键变负荷、一键换辊（换规格）、一键水量平衡、一键开/停机等。也为后续进一步实现无人值守打下扎实的基础。