黨的二十屆四中全會明確提出，堅持把發展經濟的著力點放在實體經濟上，堅持智能化、綠色化、融合化方向。具有巨大節能降碳潛力的電爐短流程將在“十五五”時期得到大力推廣
，智能化技術也將保障電爐短流程煉鋼高效、穩定生產，進一步加快推進我國鋼鐵行業的轉型升級。

　　電爐短流程主要包括電弧爐、精煉爐、連鑄
、軋製等工序。本文將重點從原料管控智能化、單體技術智能化以及電爐短流程智能化3個方麵，簡述智能化技術在電爐短流程煉鋼上的應用現狀與趨勢，並總結“十四五”時期我國鋼鐵行業智能化進展，展望未來電爐短流程智能化煉鋼技術方向。

　　隨著廢鋼用量及循環次數的增加，廢鋼中殘餘有害元素（Cu、Sn、Sb
、As等）日益成為影響電爐鋼質量的因素，廢鋼自身帶有的氮以及空氣電離造成的增氮行為
，使電爐鋼中氮含量高達60ppm~100ppm（百萬分之一），難(nan)以(yi)滿(man)足(zu)氮(dan)敏(min)感(gan)鋼(gang)種(zhong)的(de)要(yao)求(qiu)。電(dian)爐(lu)短(duan)流(liu)程(cheng)作(zuo)為(wei)低(di)成(cheng)本(ben)高(gao)效(xiao)製(zhi)備(bei)高(gao)品(pin)質(zhi)鋼(gang)的(de)重(zhong)要(yao)手(shou)段(duan)，使(shi)得(de)鋼(gang)鐵(tie)企(qi)業(ye)對(dui)廢(fei)鋼(gang)的(de)質(zhi)量(liang)要(yao)求(qiu)越(yue)來(lai)越(yue)嚴(yan)
，廢(fei)鋼(gang)分(fen)類(lei)分(fen)揀(jian)的(de)需(xu)求(qiu)越(yue)來(lai)越(yue)迫(po)切(qie)。

　　feigangzhinengpanjixitongshimuqianyingyongbijiaopubiandezhinenghuaxitong，dadatigaolefeigangfenleixiaolv。buguo，youyugaixitongweinengyuchengfenkuaisujiancejishushixianouhe，shangnanyizuodaojingquefenlei。tongshi
，jianshezhinenghuafeigangliaochangyuelaiyueyinqirenmendeguanzhu，zhinenghuafeigangliaochangzaizhinengganzhi、爐料跟蹤

、實時存貯、動態3D圖像識別、廢鋼信息數字化等技術的基礎上，可實現廢鋼處理綠色化、分選高效化、配料自動化

、管理精細化的目標。在基於圖像識別技術進行廢鋼分類分揀技術研究方麵

，北京科技大學、華北理工大學
、安徽工業大學等高校和用友網絡公司、達涅利公司、鐳目公司、河(he)鋼(gang)數(shu)字(zi)等(deng)企(qi)業(ye)均(jun)開(kai)展(zhan)了(le)相(xiang)關(guan)工(gong)作(zuo)，圖(tu)像(xiang)識(shi)別(bie)技(ji)術(shu)使(shi)廢(fei)鋼(gang)經(jing)曆(li)了(le)從(cong)宏(hong)觀(guan)圖(tu)像(xiang)到(dao)大(da)類(lei)區(qu)分(fen)的(de)過(guo)程(cheng)
，完(wan)成(cheng)了(le)初(chu)步(bu)分(fen)類(lei)分(fen)級(ji)，相(xiang)關(guan)技(ji)術(shu)在(zai)一(yi)些(xie)鋼(gang)鐵(tie)企(qi)業(ye)得(de)到(dao)初(chu)步(bu)應(ying)用(yong)。

　　在廢鋼元素檢測方法中，火花直讀、紅外光譜法和X熒光檢測法（XRF）等方法被廣泛應用。然而，這些技術很難實現在線快速分析檢測。隨著機器學習技術的快速發展，激光誘導擊穿光譜技術（LIBS）與其相結合，在廢舊金屬分類領域展現出巨大潛力，尤其在鋁合金和不鏽鋼等含特定元素材料的精細分類方麵。LIBS技ji術shu在zai廢fei鋼gang分fen類lei上shang的de應ying用yong研yan究jiu工gong作zuo已yi經jing開kai展zhan，但dan由you於yu廢fei鋼gang車che間jian惡e劣lie的de工gong作zuo環huan境jing以yi及ji廢fei鋼gang本ben身shen的de複fu雜za性xing，影ying響xiang了le檢jian測ce結jie果guo的de準zhun確que性xing和he可ke靠kao性xing，大da多duo處chu於yu實shi驗yan室shi研yan究jiu及ji中zhong試shi階jie段duan。要yao實shi現xian廢fei鋼gang快kuai速su分fen類lei分fen揀jian

，需xu將jiang廢fei鋼gang圖tu像xiang識shi別bie與yu元yuan素su快kuai速su檢jian測ce技ji術shu深shen度du耦ou合he
，為wei現xian代dai電dian爐lu智zhi能neng化hua冶ye煉lian賦fu能neng。

　　總體來看，“十四五”期間，國內鋼企對廢鋼“分類堆放”“科學配料”“精料入爐”理念有了一致認同，並在智能判級
、智能配料方麵有了重大突破，快速檢測技術正處於攻堅克難的關鍵階段
，相信“十五五”將實現圖像識別與在線檢測深度耦合，為現代電爐智能化冶煉提供“精糧細糠”。

　　隨著互聯網
、大數據以及檢測控製技術的發展，一係列智能化監測技術和控製模型在電爐煉鋼過程中得到應用
，如智能配料、電極智能調控
、智能化取樣測溫、泡沫渣智能化監測與控製、爐lu氣qi在zai線xian分fen析xi及ji終zhong點dian溫wen度du成cheng分fen預yu報bao等deng

，監jian測ce和he控kong製zhi技ji術shu的de應ying用yong大da幅fu度du提ti高gao了le電dian爐lu煉lian鋼gang過guo程cheng的de智zhi能neng化hua水shui平ping，電dian爐lu智zhi能neng化hua裝zhuang備bei與yu工gong藝yi模mo型xing之zhi間jian的de關guan係xi如ru圖tu所suo示shi。

　　當前，電爐單體智能化煉鋼技術主要涵蓋了以下4個方麵：

　　在線監測係統技術。國內外企業及科研機構大力研發了先進的傳感技術，如鋼鐵研究總院有限公司（下稱鋼研總院）研發的爐門流渣實時識別係統
，北京科技大學研發的USTB非接觸式鋼液測溫係統
，中南大學建立的電爐煉鋼過程能量監控係統，德國西門子研發的Simetal RCB Temp測溫係統、Simelt SonArc FSM泡沫渣監控係統
、Simetal Lomas爐氣連續分析係統
，意大利特諾恩研發的i-TEMP測溫係統、EFSOP（Expert Furnace System Optimization Prgranm）爐氣分析係統，美國PTI（Protein Technologies, Inc.）公司開發的PTI SwingDoor TM電弧爐爐門清掃和泡沫渣控製係統等，主要涵蓋圖像識別、紅外測溫、音頻檢測、煙氣分析等監測技術
，為實時感知電爐爐況提供了“火眼金睛”。

　　電爐控製模型係統。這是智能化的“大腦”。供電
、吹氧、造渣、終點預測等核心模型
，結合神經網絡、專家係統等人工智能算法
，顯著提升了過程控製的精確度和自適應能力。例如
，鋼研總院提出預報電爐終點碳
、磷和溫度的增量神經網絡模型

，北京科技大學利用BP（Back propagation，反向傳播算法）方法建立電爐終點鋼水預報模型，鋼研總院提出增量神經網絡模型，德國西門子開發的SIMETAL Arcos電極調節係統，德國普銳特公司研發的Melt Expert電極控製係統
，意大利特諾恩公司開發的TDR（Time Domain Reflectometry，時域反射技術）數字式調節係統等，實現了能量輸入的優化與關鍵指標的精準預報。

　　電爐智能控製裝備技術。這是執行指令的“手腳”。鋼研總院研發的鋼水溫度在線傳感測量係統，德國西門子公司設計的Simetal LiquiRob自動測溫取樣機器人
、美國PTI公司開發的PTI TempBoxTM自動測溫取樣係統
、德國巴登公司開發的MultiROB機器人、意大利達涅利研發的Q-Robert melt測溫取樣係統等自動化裝備逐步推廣應用
，有效替代了高風險
、高強度的人工操作
，提高了作業精度與安全性。

　　電爐整體智能控製集成技術。該項技術將在線監測
、模型與裝備深度耦合
，形成協同優化的整體解決方案。如德國西門子開發的電弧爐Simental EAF Heatopt整體控製方案、意大利特諾恩公司開發的iEAF智能控製係統
、意大利達涅利公司開發的Q-MELT係統、北京科技大學開發的電爐複合吹煉集成控製技術
、東北大學開發的綠色智能電弧爐煉鋼技術、中冶賽迪開發的電弧爐高效智能控製技術等
，旨在實現從感知、juecedaozhixingdebihuanzhinengkongzhi。zhideguanzhudeshi，jinqigangyanzongyuanheshagangjituanlianhekaifadedianluzhinenghualiangangxitongyizaishagangdianluchejianchenggongshangxianyunxing，tongguojiangrengongjingyanmoxinghuabingjieheshishizaixianjiancejishu，jiangdianluyelianquanguochengdongtaiouhe，shixianledianluliangangguochengdezhinenghuajingzhunkongzhiyugaoxiaoyouxuyunxing，shulileguochanhuaxitongjichengyingyongdeshifanyangban。

電爐智能化裝備與工藝模型關係圖

　　“雙碳”目mu標biao下xia，綠lv色se低di碳tan的de電dian爐lu短duan流liu程cheng已yi逐zhu漸jian成cheng為wei國guo內nei鋼gang鐵tie行xing業ye的de發fa展zhan方fang向xiang
，但dan長chang期qi以yi來lai，電dian爐lu煉lian鋼gang技ji術shu創chuang新xin多duo集ji中zhong在zai單dan體ti技ji術shu的de突tu破po
，而er對dui電dian爐lu短duan流liu程cheng的de生sheng產chan調tiao度du智zhi能neng化hua管guan控kong研yan究jiu重zhong視shi不bu夠gou，電dian爐lu短duan流liu程cheng靈ling活huo高gao效xiao的de優you勢shi未wei得de到dao充chong分fen發fa揮hui
，亟ji須xu探tan索suo電dian爐lu煉lian鋼gang全quan流liu程cheng智zhi能neng化hua路lu徑jing。

　　相比之下
，國內外對於長流程煉鋼—連鑄生產調度係統已開展大量研究，並開發了相關的計劃調度產品應用於鋼鐵企業。英國的Broner Group公司開發了高級計劃與排程、製造執行係統應用於印度JSPL（印度金德爾鋼鐵和電力公司）；德國曼內斯曼鋼鐵公司自主開發了計算機生產調度管理係統
；日本NKK軟件公司開發了協同生產調度計劃係統Scheplan應用於日本NKK京濱鋼鐵廠。國內寶鋼股份、首鋼遷鋼
、首鋼京唐、河鋼唐鋼等鋼鐵企業與鋼研總院、北京科技大學、東北大學等科研單位和高校合作，均開發了應用於各自產線的煉鋼—連鑄生產調度係統。

　　然ran而er，國guo內nei大da部bu分fen電dian爐lu煉lian鋼gang流liu程cheng產chan線xian仍reng處chu於yu基ji礎chu自zi動dong化hua階jie段duan，生sheng產chan管guan理li與yu組zu織zhi停ting留liu在zai依yi賴lai人ren工gong決jue策ce
，缺que少shao有you效xiao技ji術shu手shou段duan減jian少shao或huo避bi免mian管guan理li層ceng和he執zhi行xing層ceng之zhi間jian的de信xin息xi延yan時shi或huo錯cuo誤wu。盡jin管guan少shao部bu分fen近jin10nianxinjiandedianluduanliuchengshengchanqiyeyongyoulexianjindezhuangbei，jubeizidongpaichandenengli，danrengquefazaishengchanyichangraodongqingkuangxiashengchanjihuazhongpaidedicengshujuzhicheng，zhinenghuachengdudi。dangchanpinzhongleiduo
、工藝流程複雜、現場出現異常時
，往往導致調度不及時
、不合理，對煉鋼的效率、質量和成本均造成較大影響

，製約企業發展。

　　在電爐短流程智能調度方向上，國內外學者也做了大量研究工作，形成了仿真調度法、機器學習法


、神經網絡與強化學習、專家係統法以及遺傳算法/粒子群算法/蟻群算法等智能搜索算法等研究方法
，但均存在一定的局限性，與實際應用差距較大
，難以完全解決電爐短流程實際的生產調度問題。

　　“十五五”時(shi)期(qi)
，在(zai)國(guo)家(jia)重(zhong)大(da)科(ke)技(ji)專(zhuan)項(xiang)的(de)支(zhi)持(chi)下(xia)，鋼(gang)研(yan)總(zong)院(yuan)研(yan)發(fa)團(tuan)隊(dui)將(jiang)以(yi)殷(yin)瑞(rui)鈺(yu)院(yuan)士(shi)提(ti)出(chu)的(de)冶(ye)金(jin)流(liu)程(cheng)工(gong)程(cheng)學(xue)為(wei)指(zhi)引(yin)，針(zhen)對(dui)高(gao)品(pin)質(zhi)鋼(gang)鐵(tie)材(cai)料(liao)電(dian)爐(lu)短(duan)流(liu)程(cheng)製(zhi)備(bei)存(cun)在(zai)的(de)連(lian)續(xu)化(hua)程(cheng)度(du)偏(pian)低(di)、生產成本較高、產品質量波動較大等技術瓶頸，以物質流、能量流、信息流耦合作用規律為切入點
，在中國寶武馬鋼、河鋼集團石鋼公司等電爐短流程生產示範企業開展覆蓋電爐全流程的鐵素物質流層流運行機製
、電爐短流程能效提升規律等研究，通過電爐全流程過程參數窄窗口與跨工序協同智能控製，實現全流程、多工序耦合優化

，以提升電爐短流程運行質量。

　　展望未來，電爐短流程智能化煉鋼技術發展將聚焦三大核心方向。

　　首先，關鍵技術攻堅是核心基石。要聚焦高溫熔體成分、溫度等關鍵參數的在線檢測瓶頸突破，為智能化升級提供精準可靠的數據支撐。同時，深化冶煉模型的多方法融合，推動機理分析、神經網絡與專家係統的深度耦合，向複合化、高精度模型演進，築牢質量提升的技術根基
，不斷提高冶煉工藝係統性、裝(zhuang)備(bei)可(ke)靠(kao)性(xing)以(yi)及(ji)控(kong)製(zhi)模(mo)型(xing)穩(wen)定(ding)性(xing)。如(ru)建(jian)立(li)電(dian)爐(lu)短(duan)流(liu)程(cheng)多(duo)場(chang)景(jing)下(xia)多(duo)工(gong)序(xu)聯(lian)動(dong)的(de)層(ceng)流(liu)運(yun)行(xing)仿(fang)真(zhen)模(mo)型(xing)和(he)多(duo)工(gong)序(xu)變(bian)工(gong)況(kuang)自(zi)適(shi)應(ying)調(tiao)控(kong)模(mo)型(xing)
，通(tong)過(guo)開(kai)發(fa)在(zai)不(bu)同(tong)生(sheng)產(chan)異(yi)常(chang)條(tiao)件(jian)下(xia)的(de)變(bian)工(gong)況(kuang)識(shi)別(bie)與(yu)動(dong)態(tai)調(tiao)節(jie)技(ji)術(shu)
，實(shi)現(xian)電(dian)爐(lu)短(duan)流(liu)程(cheng)動(dong)態(tai)有(you)序(xu)、協同連續的生產運行。

　　其次，係統協同優化是效率關鍵。從局部單元技術優化轉向全工序覆蓋的信息物理係統構建。通過實現物質流
、能量流、信息流的動態協同匹配，打破工序壁壘，達成全流程運行效率的最大化。例如
，鋼研總院與冶金自動化研究設計院有限公司（簡稱冶金自動化院）成的聯合攻關團隊在首鋼京唐
、唐鋼新區等現代化高爐—轉爐長流程產線上
，成功開展了以物質流、nengliangliuhexinxiliusanliuxietongdegangtieliuchengyouhuahezhinenghuayunxingyanjiuyuchuangxinshijian，xianzhutishengleqiyeshengchanxiaolv。weilai，haixuzhenduigaopinzhigangtiecailiaodianluduanliuchengzhibeicunzaidelianxuhuachengdupiandi、生產成本較高、產品質量波動較大等技術瓶頸，以物質流
、能量流
、信息流耦合作用規律為切入點，開展覆蓋電爐全流程的鐵素物質流層流運行機製、電爐短流程能效提升規律等研究
，通過電爐全流程過程參數窄窗口與跨工序協同智能控製，實現全流程多工序耦合優化。

　　最後，綠色與智能協同是必然趨勢。以綠色原料（廢鋼、直接還原鐵）和he綠lv色se能neng源yuan為wei依yi托tuo，開kai發fa專zhuan用yong單dan元yuan能neng量liang模mo型xing。推tui動dong全quan流liu程cheng綠lv色se低di碳tan與yu智zhi能neng化hua深shen度du融rong合he，極ji致zhi發fa揮hui電dian爐lu短duan流liu程cheng的de環huan境jing優you勢shi
，實shi現xian環huan保bao與yu高gao效xiao的de雙shuang重zhong目mu標biao。例li如ru
，通tong過guo太tai陽yang能neng、風能及穀電等能源晝夜交替補充，能量有效存儲及釋放
，建立微型電網來智能匹配電爐供電，實現綠色能源直接高效利用。

　　總而言之，電爐智能化煉鋼正從單點技術突破邁向全流程
、係統級的集成融合新階段。通過機理深化、數據驅動、裝備升級與係統協同的多維度發力
，電爐煉鋼全麵智能化升級的圖景正加速成形。