烧结工序的数字化智能化之路:现状、前沿与趋势

周翔

金属世界 ›› 2026, Vol. 0 ›› Issue (5) : 104 -109.

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金属世界 ›› 2026, Vol. 0 ›› Issue (5) : 104 -109. DOI: 10.3969/j.issn.1000-6826.2025.05.1301
产线装备进化论

烧结工序的数字化智能化之路:现状、前沿与趋势

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Digital and Intelligent Transformation in Sintering Process: A Review and Outlook

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摘要

对近年来我国烧结生产的现状进行了系统分析,并分别从配料准备、过程控制、技术集成(节能减排)等环节梳理了烧结工序数字化智能化应用的研究进展。结合钢铁工艺特点,从烧结工序拓展延伸至钢铁全流程,进一步探讨了未来数字化智能化应用的趋势和着力点,进而提出了以下发展建议:由“点”及“面”,促进综合应用提升;赋能工序,实现生产指标效益的改善;紧抓“数据”主线,稳固数字化的根基;强化技术创新,注重示范技术应用的推广等。

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周翔. 烧结工序的数字化智能化之路:现状、前沿与趋势[J]. 金属世界, 2026, 0(5): 104-109 DOI:10.3969/j.issn.1000-6826.2025.05.1301

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参考文献

[1]

年度粗钢总产量[EB/OL]. 世界钢铁协会. (2025-03-25) [2025-03-25]. https://worldsteel.org/zh-hans/data/annual-production-steel-data/?ind=P1_crude_steel_total_pub/CHN/IND

[2]

年度粗钢总产量[EB/OL]. 世界钢铁协会. (2025-03-25) [2025-03-25]. https://worldsteel.org/zh-hans/data/annual-production-steel-data/?ind=P1_crude_steel_total_pub/CHN/IND

[3]

刘征. 烧结配料控制系统优化改进. 山东冶金, 2017, 39(2): 62

[4]

王策, 董兆伟, 孙立辉, 等. 新型多目标遗传算法在烧结配矿中的应用. 智能计算机与应用, 2019, 9(3): 36

[5]

赵志伟, 冯伟健, 刘颂, 等. 改进的差分进化算法及其在烧结配料中的应用. 烧结球团, 2023, 48(3): 55

[6]

冯茜, 李擎, 王耀祖, 等. 约束多目标粒子群算法在烧结配矿优化中的应用. 控制理论与应用, 2022, 39(5): 923

[7]

刘然, 张智峰, 刘小杰, 等. 基于工艺理论和卷积神经网络的烧结矿转鼓指数预测. 钢铁研究学报, 2023, 35(6): 651

[8]

范晓慧, 龙红明, 陈许玲, 等. 烧结矿化学成分控制专家系统的开发与应用. 钢铁, 2006(11): 6

[9]

Liu S, Liu X J, Lyu Q, et al. Comprehensive system based on a DNN and LSTM for predicting sinter composition. Appl Soft Comput, 2020, 95(10): Art No. 106574

[10]

汪森辉, 李海峰, 张永杰, 等. 基于改进的 AdaBoost. RS 算法的烧结终点预报分析. 中国冶金, 2019, 29(10): 13

[11]

晏婷婷. 基于动态图像视频特征的回转窑烧结工况研究[学位论文]. 长沙: 湖南大学, 2020

[12]

张军红, 沈峰满, 谢安国. G-BP 算法在烧结矿 FeO 指标预测中的应用. 东北大学学报, 2002(11): 1073

[13]

袁晓丽, 范晓慧, 万新, 等. 烧结优化配矿模型的设计与软件开发. 中南大学学报 (自然科学版), 2009, 40(6): 1476

[14]

赵小青. 大数据技术下的烧结机烧结终点优化控制研究[学位论文]. 唐山: 华北理工大学, 2021

[15]

范晓慧, 黄晓贤, 陈许玲, 等. 烧结过程智能控制研究进展. 烧结球团, 2023, 48(6): 1

[16]

陆伟文, 余文瑶, 张德千, 等. 烧结漏风在线监测系统开发与应用. 烧结球团, 2023, 48(6): 164

[17]

顾文雅. 面向智能制造的大型烧结机控制系统全集成技术. 冶金自动化, 2021, 45(S1): 204

[18]

邓小龙, 陈虎, 杨雄文, 等. 智能化烧结控制系统开发与应用. 冶金自动化, 2021, 45(3): 67

[19]

杨领芝, 王海波, 陈哲, 等. 青岛特钢铁前系统智能制造优化提升实践. 山东冶金, 2023, 45(4): 43

[20]

于晗, 赵满坤, 潘志成, 等. 烧结全过程节能减排智能控制方法分析. 中国冶金, 2020, 30(12): 112

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