長期以來，焦化行業高度依賴“老師傅經驗”的傳統生產模式，面臨數據孤島、成本黑箱難解等發展瓶頸。在日前舉辦的中國煉焦行業協會八屆六次常務理事（擴大）會暨專業委員會交流年會上，多位與會專家指明發展路徑：要想推動焦化行業由“經驗煉焦”轉向“科學煉焦”，需依托“行業大數據＋行業機理+行業大模型+通用大模型”路徑，夯實數據基礎構建，構建覆蓋采購、生產、管理等環節的全生命周期數智管控體系。
行業智能化轉型痛點待破
作為傳統產業，焦化行業在智能化轉型中面臨多重挑戰。煤炭科學技術研究院有限公司焦化所所長王巖指出，原料煤是焦化企業“成本、質量、綠色”的原點，但煉焦煤的管控存在明顯短板。
在成本控制方面，“高價”與“黑箱”并存，導致成本控制失準。王巖分析稱，在原料煤價格普遍上漲的背景下，焦化企業缺乏實時、透明的全過程數據，經常陷入“盲目采購”的困境，導致隱性成本飆升。與此同時，采購、生產、庫存等環節的數據割裂，“孤島”現象加劇，導致供應鏈整體成本協同和優化缺失，內耗造成的質量損失最終由焦化廠買單，進一步增加企業成本負擔。
質量檢測環節同樣問題突出。王巖介紹，傳統的“采樣—制樣—化驗”模式存在滯后性，無法實時指導生產調整，造成生產過程在一定程度上“失控”，影響煉焦煤質量檢測的準確性。在煉焦煤質量檢測的誤差構成中，采樣誤差占總誤差的70％，制樣誤差占20%，檢測誤差占10%。
這些問題最終導致焦化行業對“經驗”的過度依賴。“數據割裂成為行業智能化轉型的首要障礙。”王巖強調，由于各部門數據無法打通，焦化企業難以系統挖掘“配煤”這一關鍵降本潛力點。從入廠檢驗滯后、庫存盤點不準，再到配煤環節模型粗糙，理論計算與實際操作脫節，最終影響焦炭質量的穩定性與生產成本控制精度。
構建全鏈條智能管控
面對行業智能化轉型困境，中國煉焦行業協會會長石巖峰提出，應加快建設和完善集分散控制系統（DCS）、制造執行系統（MES）、企業資源計劃（ERP）為一體的生產經營一體化集中管控平臺，實現全要素數據的實時、精準采集、分析和共享。同時，結合實時生產數據、應用和開發相關工藝專家系統，實現局部工藝單元的智能優化，逐步向焦化全流程的系統優化邁進。此外，還需全面推行能源管理體系（EMS），對煤氣、蒸汽、電力、水資源等關鍵能源介質進行實時計量、在線分析和動態平衡，深挖系統中的“跑冒滴漏”和能源浪費點。
石巖峰將焦化行業數智化管控推進分為三個階段，首先是基礎建設與數據打通階段，建設統一的loT平臺和數據中臺，實現進廠、化驗、堆場等核心業務流程的線上化與數據自動采集，并開發可視化看板，實現關鍵數據的初步展示。其次是智能應用深化階段，引入數字孿生，實現堆場3D可視化，開發并上線智能配煤優化模塊，建立初步的成本核算和預警體系。最終是智慧決策進階階段，深化AI應用，如需求預測、設備預測性維護等，完善決策支持中心，提供高階的數據挖掘和模擬分析功能，構建產業協同生態。
王巖提出，該院研發的“冶金原料煤全生命周期數智管控系統”，涵蓋智慧采購與供應商管理、智慧配煤與成本優化、全生命周期成本核算、精細化進場與堆場管理、焦炭質量管理與追溯、生產過程監控與反饋等環節，能夠構建倉儲堆放智能管理、數字煤廠、智能采制化裝備等環節，解決庫存盤點難、物流黑箱等問題，實現存儲與運銷過程中“不斷鏈、不失真”，降低噸焦成本。
智能化應用落地顯成效
焦化企業如何實現智能化？華泰永創（北京）科技股份有限公司副總工程師鄭荷蕾表示，焦化企業的智能化離不開行業機理和生產設備數據，需依托“行業大數據＋行業機理+行業大模型+通用大模型”路徑，打造平臺化、可迭代、低門檻的軟件產品。
以干熄焦工藝為例，鄭荷蕾介紹了AI在解決鍋爐爆管及脫硫問題上的實際應用。對于新建項目，可通過旋風除塵技術等，從根本上解決鍋爐爆管問題；對于已投產項目，則通過AI預測和爐內脫硫技術有效解決。其公司研發的HTZW-01干熄爐內脫硫智能裝置，通過實時檢測干熄爐放散氣體SO2含量，實現脫硫劑的自動、均勻、穩定分布。該裝置可不停產在線安裝，實現年降成本約300萬元（以年產100萬噸焦化規模計算），降低爐內循環氣體中SO2含量35%～55%，減少干熄焦爐外脫硫劑用量25%～45%。
中鋼集團鞍山熱能研究院有限公司煤資源事業部部長徐秀麗認為，焦化企業降低成本的關鍵在于“拓展煉焦煤源，深化對煤質的認識，并優化配煤結構”。她指出：“實現智慧配煤的前提是數據治理。我們有時需要花費3個月甚至更長時間為企業進行數據治理，剔除無效和失真的數據，為模型打下可靠基礎。”
徐秀麗介紹，公司研發的智慧配煤軟件建立了煤炭與焦炭的“資源身份證”系統，實現了全流程數據溯源。該軟件通過機理研究與煤質“再認識”，可優化配煤預測，例如采用貧煤+肥煤替代焦煤與瘦煤，焦煤替代高價肥煤與瘦煤，降低配煤成本約40元/噸。
“配煤不應僅限于最終的比例調整，而應覆蓋從煤源選擇、采購、進廠、存儲到配煤的完整鏈條。”王巖認為，通過構建成本最優、質量最優的智能配煤系統，企業可應對煤質波動大，配煤成本高、焦炭質量預測不準、數據價值未釋放等挑戰，真正實現從“經驗煉焦”到“科學煉焦”的轉變。
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