摘要：目前我国信息技术水平和工业的快速发展，大数据时代的到来使得数据成为新时期企业发展的生产要素，各领域加深信息技术与企业生产的融合，推进产业信息与数字化改造。在国家经济快速发展阶段，国内高炉炼铁行业作为钢铁经济中的重要一脉，将大数据分析技术融入高炉炼铁生产应用，积极响应工业4.0与工业创新转型是炼铁行业发展炼铁数字化的必经之路。大数据最早由麦肯锡全球研究院提出，表现出信息资产多样化、数据量扩大、数据处理速度高要求、历史数据累积等数据发展趋势。大数据分析技术的重心在于对目标数据进行采集后处理，分析数据特征，挖掘数据规律，科学使用有利于分析决策的模型，实现大数据平台搭建、可视化分析、重要参数预测分析等技术应用。 关键词：高炉炼铁；炉料结构；智能化；优化思路
引言
在高炉强化冶炼条件下，我国高炉在铜冷却壁应用与维护、高炉炉缸炉底长寿、智能化控制、进一步降低低碳排放等方面还有许多需要持续攻关解决的难题。高炉生产稳定顺行、延
长高炉和热风炉使用寿命、提高全系统安全运行保障还需要持续改进和提升。面向未来，应进一步树立建立以高炉稳定顺行为核心的动态运行工程理念，继续加强精料、高风温、富氧喷煤、高炉长寿、提高顶压和全流程智能化研究，积极采用新技术和氢冶金等先进工艺，依托国内既有资源优势，开发新型炉料结构，不断优化炉料结构提质增效，大力开展绿低碳炼铁技术的探索和研究。
1高炉冶炼炼铁技术
高炉设备是冶炼设备之一，是保证炼铁实现的重要关键，高炉的上部结构装置了材料入口、煤气出风口，在高炉下部设置了排气口和出铁口。高炉生产的时候，将原材料放在高炉进料口，在高温作用下还原铁。高炉冶炼主要是生产生铁，经过生产高温工艺处理煤气，能够为多种设备提供燃料，减少环境污染，在很大程度上提高资源能源的利用效率。高炉冶炼是钢铁行业发展的主要方式，钢铁生产是国民经济生产内容的一部分，新时期我国正从“制造强国”方面转型，制造业发展关系到国民经济发展，因此钢铁生产效率、生产质量直接关系到我国的经济发展速度。高炉炼铁过程存在高消耗、高污染的特征，对人们的生活产生负面影响。因此为了减少能源资源的消耗，促进企业拓展高铁冶炼炼铁工艺，实
现低消耗、低污染的目标，这也是新时期研究高炉冶炼炼铁技术工艺的目标。高炉冶炼炼铁工艺流程主要分为四个部分，分别是上料、装料、通风、煤气净化。在上料部分工作人员根据高炉内容来进行科学、合理调整原材料的比例，提高原材料的利用率，减少生产过程产生的资源浪费现象从而节省成本。装料环节需要保证原材料在高炉内的分布均匀、合理，避免材料存在浪费现象；通风主要是为材料的燃烧提供足够的燃料，保证原材料能够充分燃烧。将空气送到热风炉中加热，加热后的空气进入高炉内助燃，提高燃烧质量。
2高炉炼铁现状
分析高炉炼铁的现状，我国是世界第一钢铁大国。因此，在内部生产上存在着一定的矛盾问题。其中，最为突出的便是大型高炉炼铁技术与落后的小型高炉水准在共存、共进多层次化状态上存在着差异性，影响着我国工业化的步伐。高炉钢铁技术落后，将会导致炼制出的钢铁质量不过关，无法带来期望的经济效益。而为了弥补体质缺失，采用的手段为批量生产，最后导致资源自然资源逐渐匮乏。而在能耗方面，钢铁行业的能耗占全国的14%，高炉炼铁在钢厂中的能耗占70%，能耗极高。高炉技术不高、低水准带来了高消耗，对我的国的可持续发展战略背道而驰。此外，便是环保问题。在任何国家，工业与环
保一直无法均衡，特别对于设计指标不符合的型钢铁厂，其污染物对周围的环境起到了严重的破坏，且大多数破坏为不可逆性破坏。对于这些问题，必须进行解决，但是一项非常艰难的长期任务。且工作环境的不良条件导致许多有专业技能的人才在这一行业无法得到发展，人才大量流失。
3大数据赋能高炉炼铁智能应用
3.1炼铁智能平台构建
炼铁生产工序错综复杂，生产过程无法建立统一的标准化和智能体系，是无法实现高炉数据资源共享的主要原因。为了将炼铁知识转化为技术与炼铁功能业务相结合，利用炼铁物联网收集到的高炉原燃料系统、检化验系统、生产运营系统的基础数据，结合工艺流程建立相关机理数学模型及信息物理系统，结合机器学习算法和数据标准设计炼铁大数据智能互联平台。炼铁大数据智能平台充分融合大数据与互联网技术，实现从烧结造块到铁水出产的数据流、信息流的控制与优化，从炼铁底层数据感知到炼铁云平台数据共享，形成完整的数据链路。平台从根本上打破了地域界限，建立了本地用户与炼铁大数据平台协同协作的服务体系。各单位优先确立数据源需求，通过初步设定的智能网关，自定义网络协议
传输端口与炼铁大数据智能平台进行对接；数据被对外数据接口层接收后由分布式消息中间组件作数据集中处理；多进程多任务数据处理服务对数据进行转换和预处理；通过数据库分库组件将数据集中并存储至各存储单元；对外与终端应用通过应用接口层进行连接，提供接口与Ｗｅｂ组态服务操作需求。与传统炼铁行业数据碎片化、数据共享程度差、数据信息缺乏准确性和时效性、炼铁工序无法集中管控相比，炼铁大数据平台促进了炼铁产业协同升级，助力炼铁产业实现数据到决策之间的持续转化，实现铁区全流程智能管控，融合冶炼机理、人工智能、大数据等学科技术指导炼铁生产，形成了状态感知－实时分析－科学决策－精准执行的数据闭环流动模式，实现数据－知识－应用之间的循环优化与数据共享体系，推动炼铁自动化、智能化发展。
3.2优化后的炉料系统的实际应用效果
在对炉料结构进行智能优化过程中，设计人员主要采用了遗传算法与神经网络相结合的方法，并通过构建数学模型，对各项性能指标进行计算，其中，目标函数为高炉铁水的最低成本，而约束条件则包括铁水化学成分、炉渣成分、有害元素负荷、原燃料加入量与加入比例，在这些约束条件下，计算出铁水产量与质量，进而得到最为优化的高炉配料方案。优化后炉料系统的各项指标与原指标相比，其目标值均有所提升。
3.3高炉生产注意事项
高炉生产中，注意事项应该引起人们的关注。首先在材料的选择上，要选择优质燃料，优质燃料可以提高产量和降低污染，为炉内提供必要的矿物质、提高铁的还原效果。高碱度的烧结矿就是优质原料的一种，这种原料的获得是含铁的矿料经过高温烧结之后获得，由于液相生层量大，粘接强度高，因此要使用合理的方式来组成矿物混合料。其次应该选择优质焦炭，焦炭是影响炼铁质量的重要因素，需要尽可能保证焦炭的质量。不使用表面有蜂窝状的焦炭，这种焦炭的质量、强度都比较差，实际使用很容易与其他气体混合发生反应。最后高炉的日常使用要注意炉身结瘤情况，减少亏料现象。
高炉结语
随着近年来国家钢铁工业的不断发展扩大，高炉炼铁技术的不断完善，我国钢铁行业技术水平不断提高，钢铁产量规模居世界之首。但是，为了实现低排放、低碳、环保、绿、优质、安全、高能效的钢铁生产，我们还有很长的路要走。长远来看，我国仍将保持较高钢铁生产量，同时将淘汰技术装备较为落后的装备，未来的高炉炼铁技术发展方向依旧是集成化、高效率、低能耗的集中生产模式。
参考文献：
[1]孙立超.当代高炉炼铁技术若干问题的探索与思考[J].山东工业技术,2019(04):20.
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