1月20日，在河钢集团唐钢公司炼铁事业部的中控室内，职工稳坐台前，轻点鼠标便可调整高炉运行参数。以往需要频繁往返现场、凭经验判断的紧张场景，已被实时、精准的数据监控与智能提示所替代。这一变化，正是唐钢铁前数字化转型升级攻关结出的硕果。原燃料监测系统、高炉炉温与炉渣碱度预测模型等智能化成果的落地，正逐渐推动高炉生产从“经验判断”转向“数据决策”，为铁前生产高质量发展按下“加速键”。

紧盯关键环节 高炉操作更加“有据可依”

“铁前生产就像烹饪大餐，原燃料是食材，高炉是灶台，任何环节出问题都会影响最终‘菜品’的质量。”炼铁事业部高级主任师、铁前数字化转型负责人刘洪新的比喻，道出了铁前生产的复杂性。

作为唐钢四大公司级攻关项目之一，铁前数字化转型升级项目以高炉为核心展开。在集团科学家团队的指导和帮助下，唐钢自主研发上线两大核心模型，为高炉操作装上了“智慧大脑”。

原燃料质量是高炉顺行的关键。以往，“看料”全凭操作人员的经验和基本功，不仅耗时费力，还容易因人为判断出现偏差。如今，原燃料监测系统如同为产线装上了“智能眼睛”，通过海量大数据分析原燃料成分，能实时捕捉指标异常，准确率达95%以上。

如果说原燃料监测系统守住了高炉“入口关”，高炉炉温与炉渣碱度预测模型则把住了“出口关”。“以前炉温、碱度全靠经验判断，误差大、风险高，一旦失误就可能导致高炉异常。”有着20年高炉操作经验的炼铁技术专业专家王浙航对此深有体会。

为将经验转化为可执行的标准，王浙航主动加入模型研发团队。团队每天对比分析上千组数据，优化算法参数，整合100余项实时数据，最终搭建起精准的预测模型。该模型可实时对比铁水温度、硅含量、炉渣碱度的预测值与实际值，超出范围即时预警，并提示炉缸热状态、造渣平衡等潜在问题，让操作人员可提前调节风温、喷煤量等参数。这样下来，每个班次的操作更为精准，班组间的差距也变得更小。

两个系统的成功应用，让高炉操作更加精细化，炉况稳定性显著提升，高炉指标也有了明显改善。2025年12 月，高炉燃料比同比降低10kg/t；煤比同比提高14.5kg/t。

目标系统升级 让数据驱动覆盖工作全流程

铁前数字化转型并非只聚焦高炉核心环节，而是覆盖全流程的系统升级。

当前，产线刚性生产要求高，任何环节的问题都可能导致生产效率降低，而烧结工序作为铁前关键环节，其生产稳定性也尤为重要。

烧结机篦条因长期处于高温环境中，易出现变形、断裂、脱落等问题，一旦掉落至皮带，既打乱正常生产，也会造成皮带烫损、划伤。传统的监控方式受人为因素影响，存在一定的漏检、误判概率。

针对这一问题，烧结作业区作业长郝建海牵头技术人员，依靠先进的机器视觉技术，自主研发出烧结机篦条监测 AI 机器视觉模型。

“监测模型通过传感器采集振动、温度、磨损量等实时数据，结合机器学习算法构建故障预警模型，可提前数小时甚至数天识别篦条裂纹、变形、磨损超标等潜在问题，并发出报警信号。”郝建海介绍道。监测模型上线后，烧结系统因篦条问题引发的卡停、料层塌陷等事故大幅减少。更值得一提的是，该系统可准确评估单根篦条的剩余使用寿命，避免了“一刀切”式的整批更换，极大降低了备件采购量和库存成本，实现了降本与提效的双重收益。

除此之外，烧结区域还有一套烧结机尾热成像分析系统处于上线调试过程中。该系统可实现生产过程中的亚铁实时监测，在保证亚铁稳定的同时，不断动态优化配碳，从而降低燃料消耗。“当前，我们的固体燃料消耗已经稳定控制在50kg/t以下，超额完成了目标。我对这套系统正式上线后的指标优化工作很有信心。”郝建海说道。

数字化转型的魅力不止于指标改善，更在工作效率提升上，随着智能化建设的推进，唐钢在铁前区域正搭建起完整的数据通道，实现了生产数据的自动采集和传输，17 个核心报表均可一键导出，让职工将更多精力投入到降本增效、优化生产的核心工作中。

如今，数据逐渐成为驱动铁前生产的核心要素，智能化应用覆盖从原燃料入炉到烧结配套的全流程，不仅让生产更有保障，也让职工切实感受到了“数智红利”。沿着数字化转型的快车道，“智慧炼铁”的蓝图正一步步变为现实，为高质量发展注入源源不断的新动能。

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