绿钢是使用氢气等碳中和或低碳能源生产的钢材，不仅可以降低二氧化碳排放，还被视作钢铁行业减少对气候变化影响的一大“黄金标准”。但另一方面，绿钢生产需要相当大的投资，即使生产成本已经开始出现松动，目前价格仍然比传统钢材高出20%-30%。
在快速降低生产成本和碳足迹，同时提高轧钢质量和工厂生产率等方面，投资密集型解决方案当中的一个典型案例，就是通过高精度和强大的雷达系统实现轧制过程的优化和自动化。显然这并不是生产绿钢的工艺，而是一种快速降低成本和碳排放的、额外的智能方式。
在恶劣的工业环境中，作为高性能传感器技术的供应商，德国一家科技初创公司OndoSense开发了一种雷达解决方案，可有效测量长材和扁平材的厚度或宽度。这种稳健、低维护的雷达技术对金属半成品的测量精度可达到300μm，经过必要改装后可应用于金属轧制厂。
钢材对经济至关重要，但属于能源密集型产品
基本上每个经济部门都需要高质量金属产品，因此，目前轧制厂的地位依旧无法取代。通过再加热和轧制，金属产品获得了理想的强度和延性。无论是钢、铝、铜，还是其他金属产品，已经在洗衣机、汽车、手表、计算机、房屋或桥梁等诸多行业领域得到了广泛应用。
时至今日，钢材的生产和轧制依旧是能源密集型工艺，消耗化石燃料。提高轧钢厂的能源效率对于降低生产成本和减少碳足迹至关重要，进而使钢铁和金属行业在未来实现可持续发展。
行业迫切需要一种钢材在线测量的有效传感器技术，用于测量板坯、钢梁、钢轨、方坯、棒材、钢桩或其他半成品的尺寸，但在金属行业恶劣的生产环境中，这项自动化任务还是具有相当的挑战性。因此，在轧钢厂的某些车间，用卡尺手动检查半成品的宽度和厚度仍然是主要的程序。但普通卡尺的分辨率往往被限制在1mm，因此，在恶劣的作业环境中，自动化不仅可以有效消除安全隐患，也有利于实现高精度要求。此外，手动测量只能在金属产品轧制后进行，在生产过程中，如果发现产品尺寸与规格不匹配而要想调整轧制参数是来不及的，强制调整还可能会对轧制基础设施和机器造成持久损害。
敏感光学传感器涉及X射线安全问题
由于金属产品温度高达1300℃，在恶劣的光线条件下，加之蒸汽、灰尘和振动等因素影响，激光传感器等传统光学系统的自动化受到严重限制。
敏感的光学电子设备必须防止过热，并且镜片需要经常清洗。这些任务不仅是劳动密集型的，而且会带来巨大的停机成本。此外，灼热的液态金属、反射率的变化、金属产品粗糙表面和尘土飞扬的环境，这些因素可能会造成测量失败或错误频繁出现。最后，为了使光学系统在这些环境中工作，经常需要使用大量加压空气进行清洁，作为一项能源密集型任务，可能会导致能源成本居高不下。
传统测量系统不仅依赖于X射线技术或放射性伽玛发射器，还会有其他缺点：其一，为了使辐射测量系统足够准确，对每种金属合金测量时都需要进行校准，这是一项复杂且耗时的工作；其二，辐射测量系统不能用于宽度测量，并且系统的精度随着产品厚度的增大而降低；其三，由于俄乌冲突，受地缘政治影响，厚度约50mm以上的板坯、厚板测量所需的放射性铯源极为缺乏；其四，电离辐射对工厂工人的安全和健康构成了威胁，需要对放射源所在厂区的通道进行严格限制，这又是一种耗时费力的做法，且具有一定安全风险。
稳健耐用的雷达传感器是金属工业的理想选择
相比之下，OndoSense雷达传感器解决方案不会带来健康问题，可以安全地测量板坯、方坯、大方坯以及其他半成品在轧制初期的宽度。得益于强大的雷达技术和智能雷达AI算法，即使是1300℃铁水产品，也可以可靠地进行测量，测量精度高达几微米，测量速率高达300Hz。雷达传感器非常适用于金属工业的恶劣条件，这是因为水蒸气、粉尘、烟雾或较差的照明条件并不会影响测量结果。另外，该公司还在测试一种误差在0.02mm以下的厚度测量系统。
为了测量尺寸，产品的两侧都放置了两个雷达距离传感器。金属产品的宽度或厚度是通过将两个距离相加并减去两个传感器之间的已知距离计算而来。由于测量与所选材料无关，因此，在检查不同的金属、合金或表面类型时，无需校准传感器，比如粗加工或抛光的金属。
如果需要，不锈钢制成的重型外壳可以保护传感器免受极端温度的影响，同时借助耐热的屏蔽来保护传感器免受发光的钢铁产品的照射。这种薄片对雷达波是透明的，因此不会影响测量的可靠性和准确性。
OndoSense雷达传感器系统几乎不需要维护，也不需要清洁，而且很容易集成于制造工艺中，这意味着很容易对轧钢厂进行改造。此外，由于雷达波的波长比激光等光学传感器技术更长一些，并不会受到尘埃或薄雾中小颗粒的影响，从而获得可靠的测量结果。
提高效率和生产力
雷达系统可以对轧制工艺的监控进行自动化升级，从而提高轧钢厂的效率和生产力。由于可以在线识别尺寸有缺陷的金属产品，从而及时调整轧制参数，避免生产线停产、原材料报废或轧制设备的损坏，这不仅节省了宝贵的维护时间，提高了产品质量，而且使得工厂消耗更少的能源，排放更少的二氧化碳。对在客户现场实施雷达解决方案的详细分析表明，综合考虑报废产品、维护时间和工作量以及能源消耗，投资回报期约为3-6个月。通过在传统轧钢厂改装OndoSense雷达传感器，有助于快速降低钢铁生产的能源消耗和二氧化碳排放。
实际应用
该解决方案的应用范围包括轧钢厂的宽度和厚度测量、生产设备的精确定位、液态金属的液位测量、间歇式加热炉中除渣机的自动化或涂层及酸洗产线带钢的定位。
此前，安赛乐米塔尔集团与OndoSense公司合作，成功地实施了一种雷达传感器解决方案，可用于半成品钢材尺寸的精确测量。借助OndoSense雷达传感器，安赛乐米塔尔能够使产品监控自动化，即使在热轧厂的恶劣条件下，排除了粉尘、蒸汽、振动以及钢材温度高达1300℃等影响，在轧制工艺初期测量板坯、方坯和大方坯的尺寸，误差低于1mm。因此，这种在线尺寸测量保护了轧钢厂的机械，还减少了成本和碳排放，并提高了工厂的利用率和安全性。
