AI在冶金工程中的应用

20XX/XX/XXAI在冶金工程中的应用汇报人:XXXCONTENTS目录01

课程开篇导入02

AI在冶金的落地场景03

AI对冶金行业的改造价值04

AI冶金未来发展趋势05

课程总结与展望01课程开篇导入传统冶金产能过剩问题国内多数传统冶金品类存在产能过剩情况，行业正在推进淘汰落后产能的供给侧改革。低碳转型发展压力双碳目标下，冶金作为高能耗高排放行业，亟需升级生产技术降低碳排放总量。智能化升级进度加快目前头部钢铁冶金企业已陆续布局智能车间，AI融入生产环节成为行业新趋势。冶金行业发展现状AI与冶金的融合背景传统冶金产能升级需求国内传统冶金行业存在能耗高、效率低的问题，迫切需要新技术推动产业智能化升级。AI硬件算力成本下降近年来GPU算力技术快速发展，AI训练推理成本降低，为AI落地冶金领域提供了基础支撑。冶金数据积累逐步完善现代冶金生产已经实现全流程数字化监测，积累了大量生产数据，可供AI训练使用。02AI在冶金的落地场景矿物储量智能预测AI通过分析地质勘探数据，能精准预测未知矿物储量与分布，国内紫金矿业已应用该技术降低勘探成本。选矿流程智能优化AI实时调整选矿药剂添加量与磨矿粒度，鞍钢集团应用后，选矿回收率提升超2%，能耗降低3%。矿物智能分选分类基于计算机视觉的AI分选设备，可精准识别不同品类矿物，替代人工手选，提升分选效率与精度。矿物勘探与选矿冶金流程智能控制

高炉冶炼参数实时调控华为与河钢合作的智能高炉，通过AI实时调整风压、炉温等参数，稳定冶炼过程降低能耗。

冶炼过程异常工况智能预警宝钢搭建AI预警系统，可提前识别高炉悬料、管道行程等异常，减少突发安全事故。

连铸过程结晶器液位控制鞍钢引入AI控制模型，精准调控结晶器液位波动，提升连铸钢坯的成型质量与合格率。产品质量缺陷检测连铸板坯表面缺陷检测

国内钢铁企业引入AI视觉检测系统，可自动识别裂纹、结疤等缺陷，准确率超98%，效率远高于人工。冷轧带卷内部缺陷检测

宝钢采用AI结合超声检测的方案，能快速定位带卷内部夹杂、分层缺陷，精准度远高于传统检测。冶金棒材外形缺陷检测

韶钢引入AI在线检测系统，可实时识别棒材的弯曲、尺寸不达标缺陷，在线分拣不合格产品。设备故障预警运维

高炉炉壁侵蚀预警AI通过采集高炉炉壁温度、应力数据实时监测，提前预测侵蚀风险，避免突发停炉事故。

轧机轴承故障预警AI分析轧机运行振动、温度数据，可提前一周识别轴承异常，帮助钢厂提前安排检修。

皮带输送机故障预判AI监测输送机电流、振动数据，提前识别皮带跑偏、撕裂隐患，保障原料运输稳定。烧结工序能耗AI动态调控基于矿料成分、环境温度数据，AI动态调整烧结点火温度与时长，宝钢应用后能耗降低约3%。高炉冶炼能源AI优化分配AI实时采集高炉送风、焦炭消耗数据，动态分配能源，鞍钢应用后单位能耗下降2.8%。冶金余热资源AI回收调度AI监测各工序余热产出与用能需求，智能匹配回收路径，太钢应用后余热回收率提升4%。冶金能耗优化调度03AI对冶金行业的改造价值提升生产效率降成本

优化配料配料配比AI可基于大量生产数据快速算出最优原料配比，宝钢应用后原料浪费减少，单位产出提升。

智能预测设备故障AI通过实时采集设备运行数据预判故障，鞍钢应用后非计划停机时长减少近三成。

自动控制冶炼流程AI替代人工精准调控冶炼温度、压力等参数，缩短冶炼周期，单位能耗明显降低。稳定产品生产品质

实时参数智能调控AI可实时采集高炉温度、压力等数据，动态调整冶炼参数，避免人工误差，稳定成分。

成品质量提前预测基于历史生产数据训练模型，宝钢已实现提前预判钢板缺陷率，大幅降低不合格品产出。

异常工况快速预警AI通过传感器数据识别工况异常苗头，比传统人工提前数小时发现问题，避免批次品质波动。保障生产作业安全

风险隐患智能识别国内钢铁厂运用AI视觉系统识别违规操作、设备裂纹，提前排查隐患，降低事故发生率超三成。

有害环境无人作业AI驱动的采矿机器人可在高瓦斯、高温地下矿场作业，避免人员直接暴露于危险环境。

安全风险动态预警宝钢依托AI模型实时采集生产数据，对压力异常等风险提前15分钟预警，及时规避险情。推动行业绿色低碳转型

碳排放智能监测管控宝钢引入AI碳排放监测系统，实时追踪各环节排放数据，动态调整参数，年碳排放降低约8%。

固废资源化精准分选鞍钢应用AI图像识别技术分选冶金固废，精准分离可回收组分，固废资源化利用率提升12%。

能耗优化智能调度河钢通过AI算法对高炉生产能耗动态调度，减少无效能耗，吨钢生产综合能耗下降约6%。04AI冶金未来发展趋势多模态大模型深度应用

跨源数据融合分析可整合冶金生产的图像、传感器数据等多类信息，宝钢已用其优化高炉炉况判断精度。

全流程智能决策优化打通冶金从选矿冶炼到成品加工全链路数据，为每一环生产提供动态适配的决策建议。

人机协同智能运维助力工人结合大模型输出的设备故障预判结果，快速完成冶金关键设备的检修排查。全产业链智能化升级矿山勘探智能化匹配AI可结合地质勘探数据快速定位富矿位置，必和必拓已用该技术提升勘探准确率30%以上。冶金生产流程动态调控AI可实时根据炉内参数调整冶炼工艺，宝钢已依托AI实现高炉冶炼参数的秒级动态调控。成品分销需求智能预测AI可结合市场供需、区域政策预测钢材需求，帮助河钢集团优化了成品库存周转效率。跨学科课程体系建设高校逐步开设冶金工程与人工智能交叉课程，培育既懂冶金原理又掌握AI技术的专业人才。校企联合实践培养钢铁企业联合高校打造实训基地，以实际生产项目锻炼学员的AI冶金落地应用能力。在职人员技能升级培训针对在岗冶金技术人员开展AI技能培训，帮助传统从业者转型适配AI冶金的岗位需求。复合型技术人才培养05课程总结与展望核心内容回顾AI在冶金过程优化中的应用AI通过实时采集高炉数据，动态调整送风参数，能有效降低炼铁