趋势分析

伴随我国上游煤炭行业和下游钢铁行业的供给侧改革与结构性调整,导致企业盈利压力增大,引入数字化转型使能降本增效将是煤焦化企业的必然选择

降本增效:人工智能技术,为配煤优化和焦炭质量精准预测带来新的可能

通过人工智能方式优化配煤,能保证焦炭质量,合理利用煤炭资源,节约高价值的炼焦煤,扩大炼焦煤资源,实现焦炭生产的保质降本

精细化管理:信息系统升级,提高信息化水平

焦化企业通过信息集成与大数据技术想结合,将生产过程数据进行关联分析和可视化呈现,为企业经营决策提供数据支撑,实现企业的精细化管理

设备预测性维护:物联网+人工智能,实现生产装备预测性维护,提高装备收益

通过工业协议接口获取设备的运行状态数据,实时监测运行状态,运用人工智能技术,抽取设备数据中的关键特征,构建装备故障分析模型与故障预测模型,实现故障快速定位和维修建议

智能环保监控:应用物联网及云计算技术,及时识别环保风险

近年来国家环保要求逐年提高,污染物的排放控制已经成为焦化企业的重点工作。通过将排风口传感设备接入IoT平台进行数据采集,使用云计算对数据进行分析,能够及时发现可能出现的环保风险

展开

业务挑战

业务挑战

  • 优质炼焦煤资源稀缺价格高,导致企业生产成本高

    炼焦原料煤的使用占据炼焦总成本的80%以上,受限于国内优质炼焦煤稀缺,主焦煤、肥煤等优质炼焦煤价格较高,导致焦化企业的生产成本高昂
    炼焦原料煤的使用占据炼焦总成本的80%以上,受限于国内优质炼焦煤稀缺,主焦煤、肥煤等优质炼焦煤价格较高,导致焦化企业的生产成本高昂
  • 焦炭质量难预测,引起生产指标富余造成成本进一步升高

    国内当前普遍采用的传统配煤方式基于原料煤的工业成分信息进行配煤生产,对于焦炭的热强、冷强等关键指标仅能做范围预测,无法实现精准质量预测
    国内当前普遍采用的传统配煤方式基于原料煤的工业成分信息进行配煤生产,对于焦炭的热强、冷强等关键指标仅能做范围预测,无法实现精准质量预测
  • 混煤场景配煤难,易出现焦炭指标不达的生产事故

    伴随国家对煤炭资源分级利用的相关政策推出,煤矿、洗煤厂通过混煤来实现煤炭综合利用的场景越来越普遍,基于工业成分的传统配煤无法应对混煤场景
    伴随国家对煤炭资源分级利用的相关政策推出,煤矿、洗煤厂通过混煤来实现煤炭综合利用的场景越来越普遍,基于工业成分的传统配煤无法应对混煤场景
  • 配煤经验靠人工积累,难以传承

    当前国内绝大多数焦化企业均采用传统配煤,依赖配煤专家多年的经验积累形成的经验公式进行生产配煤,配煤技术难以传承和进化
    当前国内绝大多数焦化企业均采用传统配煤,依赖配煤专家多年的经验积累形成的经验公式进行生产配煤,配煤技术难以传承和进化

解决方案场景

焦炭质量预测

焦炭质量预测

焦炭质量预测用于解决传统配煤场景下焦炭质量预测不准的问题,当前焦炭质量预测精度已超过95%。基于煤场选煤、配煤、碳化室(焦炉工艺)参数来对焦炭质量作出预测

  • 原煤堆场 原煤堆场中与焦化企业的原料煤库存数据相关联,能够实时获取到企业炼焦原煤的所有信息。配煤师通过勾选的方式来选取需要使用的各种原料煤,在选择时可以准确的看到所选煤种的各个特征指标等信息
  • 配煤 基于原料煤,进行各个原料煤的占比按实际需要进行调整
  • 碳化室 炼焦需要的配合煤确定后,需要对炼焦的工艺流程做确认,主要是确定炼焦的炉温及结焦时间长度
  • 焦炭质量预测 将原料煤的配比及炼焦的工艺数据作为模型的输入调用模型进行焦炭质量预测,预测结果包括焦炭的质量指标灰分A d、硫分St,d、抗碎强度M40、耐磨强度M10、反应性 CRI 、反应后强度 CSR、挥发份 Vdaf几个关键指标做出结果预测。另外还会对焦炭、煤气、焦油、粗苯四大产物的产率做出预测
配煤配比优化

配煤配比优化

方案将配煤操作软件化呈现,后台已经关联企业的原料煤库存系统,是配煤师进行配煤操作的良好辅助系统。操作时配煤师根据需要选取需要使用的原煤,然后输入煤种原料煤的配比上下限值,再输入需求的焦炭指标以及工艺信息后系统会给出建议的混合煤配比

  • 堆场选煤 原煤堆场中与焦化企业的原料煤库存数据相关联,能够实时获取到企业炼焦原煤的所有信息。配煤师通过勾选的方式来选取需要使用的各种原料煤,在选择时可以准确的看到所选煤种的各个特征指标等信息
  • 配煤 用户对所使用的每个煤源所需要使用的最大、最小占比做出修订(缺省情况下最小占比值均为0,最大占比值为50)。同时可设置每个原料煤的库存,参与模型优化
  • 焦炭目标质量 用户确定焦炭目标质量,包括焦炭的质量指标灰分A d、硫分St,d、抗碎强度M25、耐磨强度M10、反应性 CRI 、反应后强度 CSR、挥发份 Vdaf。以及入炉煤的挥发份 Vdaf最大值和最小值等
  • 碳化室 对配煤量以及炼焦的工艺流程做确认,主要是确定炼焦的炉温及结焦时间长度
  • 焦炭 将原料煤的的煤源库存和特征指标,目标的焦炭质量指标,炼焦的工艺数据作为模型的输入调用模型进行智慧配煤推荐,系统会给出建议的配合煤配比建议。另外还会对焦炭的质量指标和产物的产率做出预测

解决方案架构

智慧配煤解决方案

根据数据采集模板反馈工艺稳定状态下近两年的生产数据,华为云服务根据反馈的数据进行分析后对模型进行再训练来适配新客户场景,并指导客户进行数据验证和小焦炉效果验证,确保满足客户实际生产需求


架构优势

模型精度满足焦化企业生产需要

提供焦炭质量预测和配煤优化推荐两个基础功能,依托于企业真实生产历史数据进行建模,模型精度高,经过适配后可以用于辅助配煤师更高效完成日常配煤工作

全流程综合效益评估优化

基于企业历史配煤数据、焦炭、煤气、焦油等主要产物产率数据,结合价格优化配比

符合配煤师习惯

方案不区分煤种和矿点,只看指标,优化结果较贴近客户实际情况,符合配煤师配煤习惯

支持全流程优化

全流程打通原料煤数据,配合煤以及焦炭数据,云上模型自动刷新,保持模型的高精度,后期企业生产数据上云,可无缝对接模型,将焦炉等数据全部纳入模型,可实现全流程优化

相关方案

应用集成ROMA解决方案
ROMA源自华为数字化转型集成实践,聚焦应用和数据连接,提供轻量化消息、数据、API等集成能力,简化企业上云,支持云上云下、跨区域集成,打通IT与OT,连接企业与生态伙伴,帮助企业实现数字化转型
FusionPlant工业互联网平台
FusionPlant工业互联网平台是华为基于30年ICT技术积累和制造经验打造的开放式平台,聚焦“联接+云”,提供智能化的边缘层、泛在网络、可信IaaS、工业PaaS,及汇聚生态伙伴的工业SaaS, 助力制造企业数字化转型

客户案例

河南鑫磊

鑫磊集团使用华为云AI和预集成算法打造智能配煤解决方案,通过对海量煤焦化数据的分析、训练、推理,实现焦煤质量智能预测,准确率超过95%,每顿焦炭的原料煤生产成本可下降30元。按100万吨焦炭产能计算,每年为鑫磊集团节省煤炭成本约3000万,极大的提升了鑫磊集团的市场竞争力

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