焦炭是如何用AI炼成的？

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如果用AI炼焦炭是一次“考试”，超过97分意味着在保证焦炭质量的前提下，可降低配煤成本15元/吨，按照年产75万吨，每年大约节省1500万元。

　　过剩的冷思考

　　2019年，石横特钢位列中国制造业企业500强的第196位，实现营业收入425亿元，利润53亿元。作为一家大型钢铁联合企业，已通过了这次“考试”。

　　焦炭生产是石横特钢的核心业务之一。而此前，中国炼焦行业协会会长崔丕江，在综合分析行业数据后表示：焦炭需求逐步减少是大势所趋。

　　根据相关数据预测，到2030年，中国钢铁蓄积量将达到132亿吨，废钢铁资源年产出量达到3.3亿吨左右。钢铁企业通过“回炉另造”，每年消耗2.86亿吨废钢铁可生产2.6亿吨粗钢。

　　变废为钢是件好事，但这将直接影响市场对焦炭的需求。如果到2030年，中国粗钢市场需求保持在7亿吨左右，按照每吨铁平均消费焦炭435公斤计算，仅需要焦炭2.3亿吨左右。而截至2018年底，中国焦炭总产能已经达到4.71亿吨。

　　焦炭是如何炼成的

　　2019年底，为进一步推动肥城工业互联网发展速度，肥城市政府、征途科技与华为签订战略合作协议，并创建“华为云(肥城)工业互联网创新中心”。

　　2020年初，石横特钢选择与华为云合作，以“配煤优化”为核心场景，切入数字化建设。

　　配煤是炼焦的前置工序之一，也是影响焦炭生产成本的关键的因素，而影响配煤的关键因素则包括：原料煤质量、配比、备煤工艺等。

　　“配煤优化”是一门复杂的工业知识，必须通过工业软件和专家经验进行传承，在焦化企业中，负责配煤工艺的配煤专家，就是焦化工业知识的传承者。

　　配煤专家凭借炉火纯青的手艺，通过考虑不同原料煤成分、价格、库存、质量指标等因素，最终做出配煤决策，而每一次焦炭生产中，这些都是不同的。

　　行业机理+人工智能

　　即使是经验最为丰富的配煤专家，也很难始终以全局视角，做出最优解配煤决策，而这正是石横特钢思考的问题：如何基于工业互联网和人工智能，解构焦炭生产流程，并最终降低生产成本?

　　在 “配煤优化”项目中，除了算力和算法外，“行业机理+人工智能”的融合更为重要。华为工业互联网平台FusionPlant，正是将华为云EI企业智能与工业行业知识结合，并最终打造形成EI工业智能体。

　　基于华为云EI工业智能体，智能配煤方案可进一步将配煤工艺机理模型+AI数据驱动的方法结合，并在更广泛的求解空间内，搜索更优化的配煤方案。

　　该解决方案能够在满足焦炭产品质量的前提下，继承配煤专家经验，辅助做出更好的决策，显著降低企业配煤成本，帮助焦炭企业实现降本增效。

　　90分不算及格

　　当然，“行业机理+人工智能”只是智能配煤方案的理论基础。

　　项目启动后，华为云工程师数次走进石横特钢，深入焦化产线与配煤专家共同梳理配煤工艺细节，探讨优化决策中的可选方向、技术方案、优化空间。经过反复讨论，在配煤优化场景上形成了三点关键共识：精准预测、协同优化、持续迭代。

　　其实，焦炭生产质量预测和配煤优化决策，是相辅相成的两个环节。只有关键指标的预测准确率超过97%，才能体现配煤优化决策的价值。如果质量预测准确率低于90%，则在此之上的优化决策可信度将大打折扣。

　　突破传统行业机理的“天花板”

　　石横特钢项目中的“三点共识”也只是解决方案的设计原则，而将“图纸”落地于应用，将人工智能转变为工业智能，还需脚踏实地完成诸多工作。

　　目前，华为云配煤优化模型通过几轮迭代，已支持稳定商用，焦炭质量预测准确率超过97%，每吨焦炭生产的用煤成本平均降低15元。

　　通过与华为云合作，将“行业机理+人工智能”深度融合，石横特钢突破了传统行业机理的“天花板”极限，不仅将焦炭生产流程进行数字化重构，更是大幅度降低了生产成本，极大地提升了企业市场竞争力。

　　你对这篇人工智能文章有什么看法呢?欢迎在下方评论区各抒己见。