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工业互联网清创中心 工业互联网技术体系研究与应用分析( 六 )


因此 ， 急需通过工业互联网平台对企业进行赋能 ， 形成面向设计仿真、安全预警、工况诊断、工艺优化等应用场景的炼铁工业APP ， 实现炼铁生产与管理的数字化、科学化及智能化 。
4.2.1设计仿真
基于炼铁的设计仿真 ， 首先设计人员借助平台上传设备的初步设计图纸 。 其次 ， 通过仿真建模软件模拟设备在设定参数下的热面温度场分布 。 一方面对设备冷却能力、加热特性合理性进行模拟计算 ， 另一方面对设备设计“盲区”进行模拟 。 通过大量的试验数据模拟迭代优化 ， 更好地指导冷却设备生产和优化 。
研究人员通过对炼铁过程中的冷却设备进行热态和冷态试验 ， 找出影响挂渣能力的各个因素 。 然后 ， 通过工业互联网平台PaaS层微服务框架组件、可视化建模等工具 ， 封装产生的研究结果、技术经验 ， 利用平台具有的APP开发工具组件构建冷却设备安全预警监测APP ， 以实现冷却设备生产状态在线可视化管理 。
最后 ， 通过对冷却设备破损实体调研 ， 分析验证冷却设备的运行效果 ， 进一步指导冷却设备设计的升级优化 ， 从而实现冷却设备全生命周期的管理优化 ， 如图7所示 。
工业互联网清创中心 工业互联网技术体系研究与应用分析
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图7炼铁设计仿真工业知识软件化流程
通过对炼铁工艺中冷却设备的全生命周期管理 ， 实现冷却设备实时在线监测 ， 建立设备的安全预警监测APP 。 一方面能够延长冷却设备使用寿命 ， 保障高炉操作炉型的合理稳定 ， 减少设备的损耗；另一方面能够有效避免炉况波动 ， 降低高炉消耗 ， 估计降低吨铁燃料消耗5kg/t铁 。 如果进一步在全国范围内的炼铁工艺中大力推广 ， 可实现增收100亿元/年 。
4.2.2工况诊断
对炼铁过程中的高炉进行工况诊断 ， 通过工业互联网平台数据治理和存储计算 ， 进一步对炼铁高炉生产过程中流量、压力、温度等重要的生产数据源进行过滤、清洗等标准化处理 。 利用工业互联网平台微服务资源池中已经封装的PCA算法模型 ， 对采集的数据进行特征选择、特征抽取和降维处理 ， 调用SPE统计量和三维凸包等算法分析炼铁高炉的生产状态 ， 并调用封装的贡献图算法推算在异常炉况下各个特征变量对产生的后果所占的比重 。
基于工业互联网平台中的容器管理工具 ， 能够集成多个微服务 ， 满足操作者在微服务资源池中进行调用 。 通过平台中的APP开发工具和组件构建高炉工况诊断APP ， 实现高炉生产状态的诊断 ， 如图8所示 。 经过多座高炉现场的实际使用 ， 工业互联网平台能够根据高炉生产的重要参数准确及时地预测故障的发生 ， 误报率低 ， 准确性高 。
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图8基于PCA、三维凸包算法的高炉工况诊断
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结语
随着信息技术的快速发展 ， 工业互联网的功能与技术性能会产生新的变化 ， 并且在企业转型升级过程中起着重要作用 。 未来 ， 企业不仅要利用工业互联网资源进行资产的性能管理 ， 而且要利用工业互联网实现智能制造的云端控制和远程运维管理 ， 建立制造企业的产业链、上下游厂商的供应链和价值链的协同机制 ， 并且建立先进控制技术资源的公共服务体系 ， 最终构成从数据采集到设备、生产现场及企业运营管理优化的闭环 ， 实现工厂从底层到上层的信息贯通 ， 打通自动化孤岛 ， 实现全流程的自动化生产 ， 加强工业软件与行业需求的结合 ， 促进软件技术与工业技术的深度融合 ， 提升企业的智能制造生产水平 。


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