AI炼铁大模型

面向烧结与高炉炼铁全流程，融合工业垂域大模型、多源感知与智能预测，为炼铁生产提供精准预测、智能感知与动态决策支持。

产品优势

以AI大模型为核心，贯通烧结配料、炉况监测、质量预测等关键环节，实现高炉炼铁全流程的智能统筹与协同决策。支持自然语言交互与技能调用，将分散的工艺知识与数据能力整合为可落地的生产辅助，助力企业提升炼铁生产的智能化水平与运行效率。

融合高炉过程机理、生产数据与运行状态，构建可迭代验证的数字孪生体，实现关键参数透明化分析与动态优化，为高炉生产调控和智能决策提供支撑。

以多模态时空特征融合为核心，开展全过程抑噪、特征提取与多源数据协同分析，实现出铁过程的智能跟踪与预测，为智能冶炼动态决策提供支撑。

实时监控炼铁系统关键设备运行状态，及时检测和诊断设备故障，研判设备状态发展趋势与使用寿命，为智能维护和大型炼铁系统优化运行提供保障。

面向烧结过程的非线性、强耦合与动态扰动，融合风箱废气温度与工艺变量构建烧结终点多步预测，并实时计算台车机速控制率，形成预测与控制闭环，为烧结产量和质量协同优化提供支撑。

针对出铁口强烟尘环境，建立红外测温补偿与烟尘透射率模型，有效抑制烟尘干扰，保障铁水温度在线监测的连续性与准确性，并结合自适应预测控制为炉况调节与安全运行提供支撑。

面向高炉生产过程的复杂非线性与时变特性，构建硅含量高精度预测模型。融合信号分解与智能学习算法，实现铁水硅含量的在线预测与趋势研判，助力稳定冶炼与质量管控。

面向高炉炉内高温、高粉尘等苛刻工况，基于多目视觉技术获取可靠料面图像，并完成三维料面重建。为装料制度优化与炉况判断提供直观、精准的空间感知能力。

采用离散元、溜槽运动与料流轨迹模型对高炉炉顶布料过程进行建模，实现布料矩阵优化、料面形状可视化与控制，为高炉精确调控和稳定运行提供支撑。

通过智能算法与闭环控制优化高炉喷吹过程，提升喷吹效率与稳定性，减少人工干预，保障高炉生产的连续性与经济性。

根据高炉炼铁生产质量要求和能量需求，采用智能优化算法与数字孪生体迭代验证，实现烧结、球团、高炉与混匀等铁前工序的配料优化。

采用多目标多工序优化算法与数字孪生体数据分析，实现炼铁系统质量指标预测与工艺参数优化配置，支撑多工序协同和节能增效。

融合磁通检测、机尾图像与工艺数值等多源数据，实现对烧结矿氧化亚铁含量的时序智能感知。通过浅层与深层特征协同提取及多模态信息融合，提升烧结质量监控的准确性与稳定性。