丛占柱

1.前言

大数据时代的工业企业可以利用信息化的独特优势，更加高效、准确、精细分析工业生产工艺环节中各因素影响，进而及时进行精准调控。转炉煤气回收占整个转炉工序能源回收部分的80%-90%，是降低工序能耗、实现负能炼钢的关键环节。因此，转炉煤气回收指标也成为各大钢铁企业对标挖潜、降低能耗的一项重要指标。为进一步挖掘潜力，近年来本钢利用大数据精细挖掘影响因素，精准实施应对措施，不断提升能源利用水平，一直处于行业领先的地位。

2.大数据采集与分析

2.1数据采集依据

本钢板材公司直接负责转炉煤气回收工艺操作的分别是板材炼钢厂和板材能源总厂。板材炼钢厂的生产工艺决定了转炉煤气发生量、回收节奏以及煤气质量（组份和热值）。板材能源总厂负责对炼钢厂产生的煤气进行接收、储存、精除尘、加压以及配出。要达到能源充分利用最理想状态，就要实现产供平衡。但是由于转炉煤气属间歇性回收、连续性配出，因此，优化转炉煤气回收利用指标，要从煤气发生量、生产节奏、气柜容量、煤气平衡等方面进行分析。

转炉煤气的发生量主要由转炉空气吸入系数、转炉及其煤气回收设备运行状态、煤气回收限制条件、原料质量以及供氧强度等多方面因素决定，并以受炼钢工艺环节生产运行状态的影响。煤气输配状况受转炉煤气接收炉数、单台炉煤气回收时长、煤气柜系统、煤气加压站系统等因素影响。……