工业数字孪生技术赋能软传感，用于氧化球团回转窑中的关键变量监测

《Journal of Industrial Information Integration》：Industrial Digital Twin Empowered Soft Sensing for Key Variables in Oxidized Pellet Rotary Kilns

本研究针对转窑氧化球团工艺的监测与优化难题，提出融合三维温度场模拟、墙厚监测模型与随机森林-遗传算法降阶模型的数字孪生系统。通过多物理场耦合仿真实现窑内温度分布动态建模，结合激光扫描与传热原理构建在线软测量方法，验证系统温度预测误差<1%、墙厚估计准确率90%，为智能转窑提供实时监控与优化决策支持。

　　在工业4.0的背景下，数字孪生技术正逐步成为推动智能制造和数字化转型的重要工具。特别是在冶金工业中，旋转窑作为关键设备之一，其运行状态直接影响生产效率和产品质量。然而，由于旋转窑内部环境复杂，难以直接获取其内部状态信息，因此在实际生产过程中，如何实现对窑内温度场、壁厚变化以及结块现象的实时监测与优化，成为亟待解决的技术难题。本文提出了一种基于数字孪生技术的智能监测系统，通过融合物理模型与数据驱动方法，构建了能够准确反映窑内物理状态的虚拟模型，为实现高效、绿色、智能化的生产提供了新的解决方案。

旋转窑是铁矿石球团生产过程中的核心设备，其作用在于通过高温环境促使铁矿石颗粒发生氧化反应，从而形成具有优良还原性和机械强度的球团。这一过程不仅提高了铁矿石资源的利用率，也对整个炼铁流程的能量效率和环境表现产生了深远影响。然而，旋转窑的运行过程中，由于燃料燃烧和球团氧化反应的共同作用，窑内壁面容易形成结块现象。随着结块的持续增长，不仅会侵蚀窑体的耐火材料，导致壁厚减少，还会增加窑体的负载，影响物料的顺畅流动，进而提升能耗并降低产品质量。在极端情况下，结块还可能威胁到设备的安全运行，造成严重的生产事故。

旋转窑作为一个典型的“黑箱”反应器，其内部过程包括燃料燃烧、球团氧化以及热传递等多个复杂的物理和化学反应。这些过程具有高度的时间依赖性、非线性和系统不确定性，使得传统的方法在建模和优化方面面临巨大挑战。目前，针对旋转窑的研究主要集中在硬测量技术和软测量技术的结合与平衡上。硬测量技术依赖于先进的传感设备，虽然能够提供高精度的数据，但其成本较高且在某些情况下难以实现全面覆盖。相比之下，软测量技术通过数学模型对难以直接测量的变量进行估算，具有更高的灵活性和可扩展性。然而，软测量技术在模型的准确性与计算效率之间存在矛盾，这限制了其在实际生产中的应用。

为了克服这些技术瓶颈，本文提出了一种基于数字孪生的软测量方法，该方法通过构建旋转窑的三维温度场模拟模型、壁厚监测模型以及降阶模型，实现了对窑内关键参数的高精度预测与实时监测。数字孪生技术通过将物理实体与虚拟模型进行深度整合，使得系统能够在实际运行过程中实时获取数据，并通过模型进行分析和预测，从而为生产优化提供科学依据。与传统的软传感器技术相比，数字孪生技术不仅能够提供更精确的模拟结果，还具备更强的数据交互能力和实时响应能力，为实现智能化的生产控制奠定了基础。

本文所提出的数字孪生系统采用了一种多物理场耦合的方法，以模拟旋转窑内部的温度分布情况。通过引入随机森林算法并结合遗传算法进行优化，系统能够在保证预测精度的同时，显著提高计算效率。此外，为了实现对窑壁厚度和结块情况的实时监测，系统还结合了激光扫描技术和热传递原理，构建了高效的监测机制。实验结果表明，该系统在温度预测方面具有较高的准确性，预测误差控制在1%以内，而壁厚估算的准确率达到了90%以上。这些成果为生产现场提供了可靠的实时操作指导，有助于提升整体生产效率和安全性。

数字孪生技术的应用不仅限于温度和壁厚的监测，还具备多种功能，如温度监控预警、结块与壁厚监控以及结块生长趋势的预测。这些功能对于优化生产流程、确保设备安全运行具有重要意义。通过数字孪生系统，操作人员可以更直观地了解窑内的运行状态，及时发现潜在问题并采取相应措施。此外，该系统还可以根据实时数据动态调整运行参数，以适应生产环境的变化，从而实现更加灵活和高效的生产管理。

在冶金行业中，数字孪生技术的应用正逐步从理论研究走向实际应用。已有研究表明，该技术在钢铁制造、有色金属冶炼和粉末冶金等领域展现出广阔的应用前景。例如，Demidovich等人通过将电磁场模拟与数字孪生技术相结合，提高了感应加热系统的控制精度；Wang等人则基于热力学原理构建了知识引导型的数字孪生模型，用于锌焙烧过程的优化；Nguyen等人利用数字孪生软件对阴极铜生产过程中的温度和电解液成分进行控制优化，有效降低了单位能耗并提升了生产效率；Yang等人开发了基于数字孪生的钢连铸控制系统，重点优化了二次冷却和电磁搅拌的协同作用；Luo等人则通过将复杂动力学与降阶建模相结合，实现了对锌旋转窑的实时监测。这些案例表明，数字孪生技术正在逐步改变传统冶金工业的运行模式，推动其向智能化和数字化方向发展。

随着工业4.0向工业5.0的演进，数字孪生技术的应用将更加注重对社会和环境价值的创造。工业5.0强调以人类为中心的AI应用和可持续发展的技术创新，这要求数字孪生系统不仅能够提升生产效率，还应具备更强的适应性和可持续性。例如，在未来的数字孪生系统中，可以引入增强现实（AR）技术，为操作人员提供更加直观和沉浸式的界面，从而降低复杂操作场景下的决策门槛。同时，系统还可以集成生命周期评估（LCA）模块，用于量化生产活动中的碳足迹，并通过自主优化算法实现经济利益与生态目标的动态平衡。此外，工业5.0还强调构建更具韧性的供应链体系，这要求数字孪生系统具备多场景模拟和自适应策略生成的能力，以应对突发的原材料短缺或能源波动等问题，从而保障生产的连续性和稳定性。

本文的研究成果不仅在技术层面具有重要意义，也在实际应用中展现出广阔的前景。通过构建高精度的数字孪生系统，能够有效解决传统方法在建模和优化过程中的不足，为旋转窑的智能监控和优化提供新的思路和技术手段。此外，该系统还具备良好的可扩展性和适应性，能够根据不同生产需求进行定制化调整，从而满足多样化工业应用场景的需求。在未来，随着数字孪生技术的不断发展和完善，其在冶金工业中的应用将进一步深化，为实现绿色制造和智能工厂提供更加坚实的支撑。

在实际应用过程中，本文所提出的数字孪生系统还需要进一步优化和验证。首先，需要确保模型的准确性和稳定性，特别是在面对复杂多变的生产环境时，模型应具备良好的鲁棒性和适应性。其次，系统的数据采集和处理能力也需要不断提升，以实现对窑内各种参数的全面监测。此外，还需要加强对系统安全性的研究，确保在实际运行过程中不会因数据泄露或模型误判而导致生产事故。最后，随着工业5.0的发展，数字孪生系统应逐步向更加智能化和可持续化方向演进，通过引入更多先进技术，如人工智能、大数据分析和物联网，进一步提升系统的功能和性能。

综上所述，本文通过构建基于数字孪生技术的旋转窑软测量系统，有效解决了传统方法在建模和优化过程中的不足，为实现高效、绿色、智能化的生产提供了新的技术路径。该系统的成功应用不仅提高了生产效率和产品质量，也为冶金工业的数字化转型提供了有力支持。未来，随着相关技术的不断进步，数字孪生系统将在更多工业领域发挥重要作用，推动整个行业向更加智能、高效和可持续的方向发展。