一、研究的背景与问题

钢铁企业原料场接收经由水路、铁路、公路运输进厂的原燃料，通过存储转运、和混配加工，为高炉、烧结、焦化等工序提供生产需要原、燃料的稳定可靠供应。

料场由多个相对独立的子料场组成，分别负责储运不同品种的原燃料，供应对象也各不相同，按年产1000万吨铁水产能计算，年接收转运球团、块矿、焦炭、粉矿、生熔剂、混匀矿等近千种约为2600万吨原燃料。具有品种繁多，堆存场地料线更换频繁等特点。传统料场在管控方面存在以下问题：

1、堆取作业依赖机上人工操作

料场堆取料机等大型设备移动范围大，长度往往达到600米以上；作业过程包括走行、回旋、俯仰多个维度的动作，且定位精度有限、工作时震动干扰较大；作业对象——料堆的形态变化万千，且范围广阔检测难度大，数据量大；对作业效率、料流稳定性、防塌料、防碰撞等要求较高。诸多因素造成了传统堆取作业依赖机上人工操作，操作人员根据现场情况、工艺要求，在机上通过车载控制系统进行堆、取料作业。需要投入大量的机上操作人员、劳动强度大、环境恶劣、容易出现人为失误；而且这些设备独立于整个料场，形成控制孤岛，无法精准控制，精确配料，降低了整体控制效率，增加了生产运行成本。

2、缺失关键信息

由于料场占地范围巨大，场地占用、库存等情况无法及时准确的自动采集，不能实时反映料场关键状态，需要投入大量人工跟踪统计场地占用和库存数据；也无法对卸料场地、作业等关键因素进行精细化管理，给生产的组织带来了较大难度，不仅增加了人工成本，也影响场地、设备效用的充分发挥，增加了生产运行成本。

3、缺少对数据的统一管理

对料场相关的库存、检化验、混配、设备状态等信息进行统一管理。信息由人工传递，存在延时与失真，影响贮运能力的发挥；各数据分散在不同的系统中，无法通过数据融合进行有效的前馈控制和混配质量的准确控制。

4、生产组织依赖个人经验，缺少科学决策系统支持

生产组织依赖个人经验，缺少智能决策和辅助决策的工具，无法实现复杂情况下作业过程的全局优化，影响整体作业效率的提升；无法通过数据挖掘和综合分析实现原料采购、贮运过程经营决策的优化，阻碍运营成本的优化。

二、解决问题的思路与技术方案

针对上述问题，中冶南方数智料场研发团队开发了数智料场技术，成功实现了钢铁企业大型料场的一体化管控，有效解决了传统料场在自动控制和管理技术方面存在的不足。如下图所示：

中冶南方数智化综合料场系统集成采用云端智能+边缘智能+高效可靠的数据传输网络，共同构建料场数智化的基础。

边缘智能化技术实现料场海量数据的分布式处理，不仅提高了数据处理的效率、缩短处理时间。还可避免堆取料机间的互相影响，同时实现缓存和断点续传等完备的故障应急功能，即使出现网络故障，也可保障数据的完整和安全。

云端智能通过成熟的虚拟化云技术，为数据和各业务功能提供了具有冗余功能的存储和计算资源，不仅保障了数据和系统的高可靠性，还可提供标准化的便捷维护；同时提供强大的算力，实现料场全景数据的整体融合和分析，以数据为基础支撑料场全方位对原燃料贮运过程进行精细化管理和智能决策; 通过虚拟化云技术，按当前需求配置硬件资源，在未来有需要的时候，可方便地进行扩展。

通过有线光纤和无限通讯冗余设置共同实现信号的高效、可靠传输，保障云端智能和边缘智能的可靠连接和数据交互。

1、在执行感知层，通过机器视觉等先进检测技术，实现贮运全过程人、机、料、法、环等生产要素实时状态的全方位感知水平，夯实料场信息数字化新基础。

2、以全面感知为基础，采用适应料场作业特点的工业互联网平台，实现数据采集、传输和管理，赋能工业大数据应用。

3、以数据为核心，构建以数智化综合料场为代表的物理信息系统。实现生产组织管理全方位各维度数据的融合应用，以原燃料贮运过成全景实时数据驱动，从储运作业计划组织、物流、质量、能源、设备运维、安全预警及应急处理等全方位全过程对原燃料贮运过程进行精细化管理和智能化分析决策生产组织和调度过程的科学决策。

4、利用人机协同一体化管控技术，通过28台大型堆取设备的无人控制，实现科学决策的精准高效执行，保障作业过程的高效、安全、环保。

5、在安全层面，通过机器视觉对关键区域的人员和设备状态进行实时监控和分析预警，全面提升生产系统本质安全，强化生产系统的安全管控能力。

在功能上，数智化综合料场可分为2个层次：料场智能管理系统和料场智能作业系统。生产管理人员根据料场智能管理系统显示的贮运系统全景信息，进行生产组织，发布生产任务。任务命令将会发送至料场智能作业系统，由操作员确认后可自动执行生产命令，视频监控系统将联动显示相关物料和关键设备的实时画面。

料场智能管理主要实现料场管理的智能化，负责从生产组织、物流、质量、能源、设备运维、安全预警及应急处理全方位对原燃料贮运过程进行精细化管理和智能决策，在采集料场外部信息和料场自身状态的基础上科学制定作业计划，下达各类作业任务和指令给料场智能作业系统。

料场智能作业系统接受各类作业任务和指令或录入的作业任务和控制参数，发送至控制系统确认或调整，然后由控PLC发送设备控制指令到堆取料设备、输送设备、取制样设备等的自动化PLC控制系统实现作业任务/指令的精准执行；同时及时感知料场自身状态信息反馈给料场智能管理系统。

三、主要创新性成果

1、建立基于多扫描仪动态测量的高精度料场三维模型。

由于钢铁企业原料场面积广阔，为了保障堆形检测数据的准确性、完整性、及时性，和检测设备维护的防便性，考虑将堆型扫描仪安装在移动作业的堆取料机上，通过多台扫描仪数据的拼接，建立完整的料场堆形三维模型。

基于基因遗传算法，根据堆取料机运动状态感知数据，对每个安装在堆取料机上的二维激光雷达进行全自由度动态校准，包括特殊欧式群SE(3)空间内的三个旋转参数和三个平移参数，实现了单个扫描仪运动状态下的料堆点云数据采集。

单个扫描仪获取的点云数据在机上边缘智能系统进行预处理、滤波除噪、数据精简等处理。通过网络将处理后的点云数据传到中控的料场实时堆型数据库。在中控料场数据服务器中，对同一区域多个扫描仪获取的点云数据进行拼接及拟合处理，最终精确建立了整个料场的三维点云模型，为无人化取料、自动盘库、料场三维虚拟化显示提供了数据支撑。

2、B型料场堆位自动识别及实时维护技术

堆位管理是料场管理和作业组织执行的基础，在钢铁企业广泛采用的B型料场中，没有料格，也没有固定的堆位，堆位区域划分具有很大的相对随机性、变化频繁，人工维护非常困难。中冶南方数智化综合料场系统采用了通过对料堆点云模型的深度分析，根据料堆形态结合堆取料机作业参数自动识别堆位。

基于广泛应用于机器人研究领域的跨平台点云库(PCL)，通过点云实时数据库采集，利用空间滤波、随机采样一致拟合、欧式空间聚类及检索等技术自动识别高炉料场中的堆位空间信息，融合作业实绩数据，实现了料场的堆位实时自动维护管理，为自动化作业和料场高效管理提供了条件。

3、具有高效避撞作业运动轨迹规划功能的堆取料机自动控制技术

基于料场扫描点云数据的分析处理，开发了斗轮堆取料机、全门架取料机、半门架取料机、堆料机、混匀双斗轮取料机等7种不同型式的堆取设备自动控制模型，可自动识别出料面，计算分层取料的切入位姿，及取料、堆料过程控制参数，实现堆取料过程的自动控制。

其中，最复杂的斗轮堆取料机的斗轮通过大车的走行、大臂的回旋俯仰可在3个空间维度运动取料，对于常用的多台堆取料机共轨的布置，很容易发生设备的碰撞。

中冶南方数智化综合料场系统通过建立斗轮堆取料机PRR运动学模型以及逆运动学模型，结合料场数字化扫描模型，采用特征识别提取、离散数据筛选分离、八叉树搜索等技术，自动计算出取料切入点以及斗轮机位姿。构建斗轮机的三维构形空间，根据料场数字化模型和斗轮机几何模型干涉计算构建构形空间内的等效地图，采用A*算法自动规划出斗轮机运动轨迹。

通过运动轨迹规划，控制斗轮堆取料机相互协调动作，避免碰撞事故的同时显著提高作业效率。

4、皮带流程智能决策

皮带流程智能决策功能，采用图论路径优化算法，自动检索起点设备和终点设备之间的所有可用流程，综合考虑各设备运转成本、运输用时、运输质量、设备使用频率、设备当前状态等信息，智能决策出节能、便捷的最优动态流程。优化过程融合静态和动态路径寻优模式，显著提高了计算效率。

根据流程优化的结果，可自动生成操作指令，经过人工确认后由基础自动化系统自动执行。

系统可完成流程预约、流程选择、流程启动、流程停止、一齐停止、清除一齐停止、流程切换、流程合流等控制功能。

5、堆取料一体化作业调度模型

料场在卸料和供料过程中会出现设备和位置的占用冲突，为了保障供料和卸料的及时性，对作业安排提出了很高的要求，传统的人工管理模式无法保障贮运过程的及时高效。

中冶南方数智化综合料场系统提供堆取料作业调度模型，自动采集料仓料位数据自动生成供料需求，采集车船到达信息自动生成卸料需求，综合考虑供料需求、卸料需求、堆位分配信息、堆取设备位置、皮带料线占用等数据，通过多目标启发算法建立堆取料一体化作业调度模型，充分发挥设备作业能力，有效减少人工管理强度。

6、基于视频识别技术料场贮运系统故障在线监测及诊断技术

采用视频识别技术对料场设备进行在线监测与故障诊断，利用YOLOv3目标检测算法以及基于YOLO算法的Darknet框架对目标样本进行处理，对皮带料流、皮带冒烟、小车卸料口堵料、皮带偏移以及异物进行识别检测。在计算分类损失时，使用YOLOv3对每个标签使用而知交叉熵损失，使用多尺度特征融合，产生三个结构（13*13,26*26以及52*52）并独立地在多尺度特征融合网络上进行检测，最终大幅提高小目标的检测效果。

通过该技术，利用料场广泛分布的工业摄像系统，实现了堆整个贮运状态全面的自动监控和异常识别，可及时发现和处理故障，显著减少对贮运过程的影响和经济损失。

7、基于实时数据驱动的虚拟现实技术

由于料场范围广阔，料堆堆型千变万化；设备繁多、设备位置姿态不断变化，要准确反映当前料场物料和设备状态，就需要根据海量实时数据，通过高效算法支持三维虚拟现实的场景呈现。

中冶南方数智化综合料场，通过开发基于Unity3D的BIM模型轻量化技术、点云数据轻量化技术、基于Delaunator的三角剖面检查和筛选算法等一系列优化方法，高效处理数以亿计的实时数据，实现了基于实时数据驱动的虚拟现实呈现，准确、形象、直观地反映了料场物料、设备状态。

四、应用情况与效果

中冶南方数智化综合料场，与2021年在新余钢铁数智化综合料场实施应用。新钢原料场，占地64万平米，可满足年产1000万吨铁水的球团、块矿、焦炭、粉矿、生熔剂、混匀矿等原燃料供料，年接收转运原料约2600万吨。

在新余钢铁数智化综合料场实现了6大类29台堆取设备的自动化控制，实现料场管理的数字化、可视化、高效化，解放了大量从事数据采集、统计等工作的人力资源，显著提高劳动效率，初步实现减员90余人。同时，实现智能混匀配料及智能流程管控；保障前后工序信息流的通畅对接；实现料场各工序管理的透明化、标准化、精细化、科学化；有效提高岗位人员工作效率；通过先进技术及规范化、标准化的管理提升环保效果，保障安全生产；实现生产决策精细化、科学化、资源配置全局优化，实现整体效益最大化。实现数字化料场和料场实时3D全景展示等功能。

斗轮堆取料机自动控制画面

原始的堆位及库存管理采用人工绘图统计方式

新余钢铁数智料场货位及库存自动实时显示