攝影/洪政偉

高爐之於鋼廠,是不可或缺的一環。飄洋渡海的鋼鐵原料從港口上岸後,會先由煉焦工廠製成焦炭、燒結工廠製成燒結礦與鐵礦,加入其他次要原料後,就會來到鋼鐵融煉的第一站,高爐。

高爐的作用,就是透過一連串高溫熔融反應,將鋼鐵原料煉成鐵水。雖然說起來容易,實際上,高爐卻是一個複雜的煉鐵反應器。中鋼煉鐵廠高爐二課課長許雍達解釋,每一座高爐,都集合了非常多系統於一身,包括了爐體本身冷卻系統、熱風爐、原料輸送、出鐵、爐氣處理、頂壓回收發電、噴媒等環節,每個系統互相搭配,才能維持高爐穩定運作。

這個系統中,真正煉製鐵之處,就是外觀形似巨大養樂多瓶的高爐爐身。其運作原理,是從上方加入煉鐵原料,以一層焦炭、一層燒結礦與鐵礦的方式,盡量將原料均勻散布其中,再透過周邊的熱風爐,將空氣加熱,從高爐下部的鼓風嘴鼓進高爐,來加熱、還原,將鐵礦石融煉成鐵水與爐渣。

熔煉過程中,中鋼也透過鼓風嘴噴吹粉煤,來取代部分焦炭作為還原劑,可降低煉焦爐的負荷,並有利於爐熱調節;而爐內產生的高爐氣,也能在淨化後用來發電,並作為熱風爐及廠內的燃料,來達成節能、減少碳排放的效益。最後的鐵水與爐渣,則會分開取出,各自進行下一步的加工或販售。

許雍達指出,這套高爐生產的做法,早從十多年前就持續運作至今,但在過去,高爐內部高溫、密閉且不易觀測,難以得知爐況是否符合預期,「比如原料一層一層加入之後,到底分佈均不均勻?又要如何在爐溫下降之前,提早預測來因應?」

這些問題,隨著IoT與AI技術日漸成熟,中鋼開始蒐集更多生產數據,逐步翻轉過去熟悉的高爐運行操作。

落地27項高爐智慧應用,更即時掌握高爐生產動態

中鋼約從3年前開始,致力於研發高爐AI,不只開發高爐爐況監控的相關應用,也開發周邊設備的AI應用,比如原料輸送帶的預測維修、熱風爐生產效率與耗能監控、現場人員的安全監控等,截至今年初,已經完成27項高爐智慧應用的開發,依據應用的特性與適用場域,分散部署在4座高爐中。

由於高爐本身就像是一個黑盒子,為了掌握高爐的生產狀況,中鋼在高爐上裝設了多種感測器,就是要靠各種生產數據,一步步將盒子打開。

比如說,從高爐上方布料時,雖然是均勻旋轉布料,但實際布料情況還是會依據爐內氣流變化而改變,為了監控布料狀況並適時調整,中鋼在布料槽裝設了料面溫度儀與輪廓儀,來掌握布料形狀與高溫氣體的分布情形。在爐壁上,中鋼也裝測了溫度感測器,透過爐壁溫度變化頻率,來預測爐壁冷卻元件是否受侵蝕、內部是否結塊。

不只如此,為了預測爐熱變化,中鋼量測出鐵口的鐵水溫度變化,參考操作條件、鐵渣的化性分析,開發AI預測未來爐熱;也運用爐溫爐壓分布的異常數值,找出發生管道流異常的可能性。透過更即時發現異常並自動預警,就是要讓產線人員盡早發現問題,才能提前調整生產參數來因應。

而且,針對所有開發的生產數據監控與AI應用,中鋼開發了綜合爐況評分機制,能從原料分佈、氣流狀況、目前風量、鐵水產量、爐內溫度等生產狀況,為高爐當下的運行表現評分,讓產線人員可以更直覺、快速地的了解當前高爐爐況,「中鋼自己設定的目標,是要隨時大於89分以上,」許雍達說。

克服AI落地挑戰,中鋼導入一站式生產數據監控平臺

中鋼過去開發AI應用時,是由技術人員設法取得生產數據,開發出AI模型,再由IT單位開發成應用程式,個別部署到現場中控室的單機電腦中。

許雍達指出,這個做法面臨了三大挑戰。首先,當時從生產環境蒐集到的資料,位於封閉式的生產系統中,為避免透過外部線路存取資料時,可能帶來的資安風險,「研究人員不能輕易的取得生產數據資料,分析費時費力。」

再加上,每一支開發完成的應用程式,都必須部署到中控室的單機電腦中,透過視窗介面來呈現,在應用程式分散在多臺電腦的情況下,增加了電腦、網路的維護工作。不只如此,隨著蒐集到的資料量更大,AI分析也需要更大量的硬體運算需求,原有的主機資源逐漸不敷使用。

這三大挑戰,讓中鋼在2019年底,率先在二號高爐場域,規劃建置AIoT智慧分析平臺,更找來研究部門、子公司中冠資訊共同研發,利用二號高爐在去年大修的期間,同步導入該場域。

這套AIoT平臺最主要的目的,是要將分散部署在不同電腦的AI應用,整合到同一個Web平臺中,讓員工只要以瀏覽器開啟入口網站,登入帳密,就能一站式管理高爐所有的生產資訊。

建置過程中,中鋼不只以Web介面重新設計AI應用儀表板,也將過去難以取得的生產數據整合到一個資料平臺,供技術人員更方便的分析取用資料,更建置了專屬AI應用的硬體資源,取代分散部署到電腦主機的方法。

許雍達指出,AIoT平臺上線後,中控人員不只能即時查看重要的生產資訊,當高爐發生任何異常狀況,平臺也會自動觸發告警,並顯示操作指引,讓員工可以依照指示排除異常,將異常狀況可能帶來的傷害降到最低。

比如說,當AI偵測到四號高爐的爐身發生結塊,就能利用過去一段時間的溫度變化,去推測結塊情形的演變,系統也會提供操作指引,來建議員工應使用哪一種應對模式,才不會導致結塊問題更嚴重。

處置完成後,員工也可以直接在介面中回報,將此次事故處理過程提交出去,作為歷史維運紀錄,而且,過去類似事故的處理方法與結果,也會同步附件於操作指引的介面中,提供緊急處理時參閱。

除了上線網頁版的AIoT監控平臺,中鋼也接續打造了行動裝置版本,只要安裝到手機上,具登入權限的中控人員,就能隨時隨地掌握生產即時動態,了解異常狀態資訊。

今年初,二號高爐完成大修,這套AIoT平臺已經導入二號高爐場域中。中鋼也正在規劃,要將AIoT平臺導入其他座高爐中。許雍達表示,更長久的計畫,則是要開發煉焦、燒結兩大原料加工廠的智能模組,並且整合到AIoT平臺來監控運用,「這樣一來,我們在高爐的現場就能看到原料加工廠的生產數據,如果有異況,高爐也能同步調整、配合。」

 高爐AI應用大剖析 

光是二號高爐,中鋼就投資約5,700萬元來建置智慧應用,投資的金額雖大,但帶來的效益更可觀,預估每年可以降低成本3,270萬元,減少排放溫室氣體2,217噸。(攝影/洪政偉)

「高爐出了問題,就得降風停產,如果能見微知著,在發生狀況前預先防範,就能降低損失產量的風險。」中鋼技術部門代理副總經理鄭際昭,一句話點出高爐AI的重要性。

用AI煉鐵,導入27項高爐場域智慧應用,被中鋼視為第一個進化里程。27項應用中,中鋼不只開發高爐爐況分析監控,也開發周邊設備的AI應用,比如原料輸送帶的預測維修、熱風爐生產效率與耗能監控、現場人員的安全監控等。

其中,高爐本身的爐況監測,更是AI開發的重點任務,因為高爐就像是一個黑盒子,為了掌控高爐的生產狀況,中鋼得在高爐上裝設多種感測器,以AI監控生產數據,才能提前發現問題,並及早因應。

因此,在眾多應用中,中鋼特別介紹7項與高爐爐況分析相關的智慧應用,揭密1,500度高熱密閉的生產環境,如何靠AI監控。

 1  爐內布料情形監控

 技術關鍵  靠掃描感測儀器與熱像儀,偵測原料、粉塵、高溫氣體分佈狀況,並將資料視覺化

 效用  監控氣流是否穩定、布料形狀是否符合預期

將原料從爐頂添加到高爐時,過去無法得知實際布料狀況,但現在,中鋼在爐頂布建掃描感測儀器,就能即時偵測原料在高爐內的分佈,同時透過爐內的熱像儀,掃描粉塵、高溫氣體的分佈,就能比對得知目前氣流是否穩定,布料形狀是否符合預期。中鋼也將量測到的數據,以視覺化的方式來呈現。

  管道流預警AI

 技術關鍵  透過AI判斷爐內壓力與溫度分布是否超過異常值,來預測管道流異常

 效用  提早預測管道流異常發生可能性,調整生產參數來因應

一般來說,高爐運作的理想情況,是從下面鼓風,爐氣均勻往上傳遞,將原料還原熔融。但是,若爐氣無法穩定通過爐料,而是累積在某個區塊,就可能因為壓力蓄積過大往上竄出,造成爐頂洩壓閥排放,或造成設備損傷。「氣集中在一個地方,壓力大到一個程度就會往上衝,就好像人打嗝,不能等到衝上來,要想辦法及時拯救。」鄭際昭形容。

為了提早發現管道流的情形,中鋼在高爐爐殼上設置壓力量測與溫度量測點,分別將溫度與壓力的分佈視覺化呈現,若結合兩者數值,發現壓力差超過異常值,或是局部溫度過高,AI判斷為管道流異常可能發生,「系統會發出預警,引導操作人員先降低風壓、風量,」中鋼煉鐵廠高爐二課課長許雍達表示,越早預測出管道流異常,就能越早調整生產參數,來避免管道流發生。

 3  爐壁厚度監測AI

 技術關鍵  透過爐壁探鑽深度與周圍壁面溫度變化的關聯性,訓練AI靠爐壁溫度變化,判斷爐壁厚薄

 效用  預測爐壁冷卻元件受損情形,安排檢修時程

高爐爐壁冷卻元件(冷卻壁)若被蝕破,就可能造成嚴重的生產危機。然而,單從高爐外觀,無法得知爐壁冷卻元件被侵蝕的程度,中鋼以往只能定期量測來推斷爐壁狀況,定期檢修,來降低意外風險。

要監測爐壁厚薄,中鋼在爐壁裝設測溫感測器,找出溫度與爐壁厚薄的關聯性。鄭際昭解釋,一般來說,爐壁變薄後,測得的爐壁溫度會升高,雖然鐵水在壁面結塊或脫落,也會造成可能造成溫度改變,但相較於正常爐壁狀況,溫度變化頻率會較為劇烈。

因此,中鋼以探鑽點位附近的歷史溫度變化,結合實際探鑽的厚度訓練AI模型,再套用到高爐其他測溫點位上,來推測爐壁不同位置的侵蝕狀況。

 4  爐壁結塊預測AI

 技術關鍵  透過爐壁溫度變化頻率預測結塊情形

 效用  監測到爐壁溫度變化異常,提早因應避免結塊情形惡化

高爐溫度一旦降低,就可能造成鐵水冷卻結塊、附著在爐壁上,若爐壁的結塊大量滑落,導致爐氣異常溢出,就可能發生操作上的危險,「許多高爐曾經因為高爐內部結塊過大,掉落時打到鼓風嘴,導致鼓風元件受損漏氣。」許雍達說。

為了維持爐況穩定與操作安全,中鋼開發了爐壁結塊預測AI,當發現溫度變化波動越來越小,就能推測爐壁內部結塊,並提前調整高爐的生產條件,避免結塊情形更嚴重。

許雍達表示,這套AI應用目前部署在三、四號高爐,因為這兩座高爐的爐內冷卻元件形式與一、二號高爐不同,更容易發生產生爐壁結塊問題,較有應用AI的急迫性。

 5  爐熱溫度預測AI

 技術關鍵  量測出鐵口的鐵水溫度變化,參考操作條件、鐵渣的化性分析,學習預測未來爐熱

 效用  預測未來2~4小時內的爐熱變化,提前調整生產參數來因應

對於正在生產鐵水的高爐來說,必須維持一定的爐熱,高爐才能穩地熔煉鐵水,若溫度異常大幅下降,就可能造成爐冷危機,需花費許多時間調整加熱,一旦惡化至鐵水凝固無法排出,復原工作會很困難。

「發生一次就是上億的損失,所以我們要盡可能避免走到這一步。」鄭際昭點出爐熱預測的重要性。

中鋼在建立爐熱溫度預測AI時,就是透過量測出鐵口的鐵水溫度變化,參考操作條件、鐵渣的化性分析,學習預知未來2~4小時的爐熱趨勢,藉此訓練出爐熱預測的AI,若預測到未來爐熱可能下降,就能即時調整生產參數,微調風溫、噴煤量,來維持爐熱的穩定。

 6  鼓風嘴噴煤預警AI

 技術關鍵  透過大量鼓風嘴噴煤影像訓練AI判斷異常

 效用  自動化找出噴煤槍過短、噴煤口堵塞等異常影像,減少人力監控負擔

中鋼透過在鼓風嘴噴吹粉煤,來減少原料焦炭的使用,同時,也能透過粉煤噴吹量來調節爐熱。不過,粉煤噴吹的狀況,過去需要人工監控,透過攝影機將風口影像傳輸到中控室,來監測是否發生噴嘴阻塞、或是噴煤槍設備耗損的情形,而且,需監控的影像還不只一個,光是二號高爐就有30個風口影像需要監控。

為了減少人力的負擔,中鋼正在運用歷史監測影像,訓練影像辨識AI,來自動監診噴煤槍設備,找出噴煤槍過短、噴煤口堵塞等異狀。

 7  高爐原料粒徑分析AI

 技術關鍵  透過原料粒徑影像資料,訓練AI進行粒徑分析

 效用  即時辨識原料粒徑大小與分布,調整入料情形來降低燃料率

將原料送入高爐時,若原料的粒徑大小符合預期、分布較平均,有助於爐況穩定、降低燃料率。中鋼甚至推算,高爐燃燒料率每減少1%,每年可以減少上億的燃料經費,因此,中鋼用AI來即時辨識原料的粒徑大小,即時計算進入到高爐原料粒徑分布,以及是否混雜到其他原料等情況,再根據分析結果來調整原料分布,有助於穩定爐況、降低燃料率。

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