天津市中重科技工程有限公司
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我國鋼鐵行業廢鋼消耗量統計
近年來，我國廢鋼使用量呈現逐年上升態勢，廢鋼作為綠色環保再生的生產原料，愈加受到國內鋼鐵生產企業的重視。下面進行廢鋼鐵行業市場規模分析。
目前，我國已步入工業化後期，參考歐美鋼鐵工業的發展路徑，工業化後期，國民經濟的發展對鋼材需求增速明顯放緩，粗鋼產量實現巔峰值並開始進入衰落期。其中，大型長流程鋼廠產能/產量持續走低，而電爐鋼產量開始持續增長。
廢鋼的消耗主要在於煉鋼，鑄造行業對廢鋼的消耗佔比小且消耗量相對穩定。廢鋼需求變化主要受煉鋼需求影響。從工序上來看，煉鋼分為長流程和短流程兩種，廢鋼均是兩種煉鋼工藝中重要的鐵素原料來源，其中長流程以鐵礦石為主，廢鋼為輔，短流程以廢鋼為主，鐵水為輔。
廢鋼鐵行業分析表示，廢鋼市場的供應除進口廢鋼外，還包括自產廢鋼和社會廢鋼。隨著我國鋼鐵行業的不斷發展，每年粗鋼產量的逐漸提升，每年廢鋼資源的供應都在持續增加。
根據廢鋼協會統計，2018年全國廢鋼鐵資源產生總量為2億噸左右，鋼鐵企業自產廢鋼4000萬噸，佔資源總量的20%;社會採購廢鋼1.6億噸，佔資源總量的80%;進口廢鋼數量基本可忽略不計。
目前，全國範圍內有254家廢鋼加工準入企業，年配送能力約1億噸左右，擁有廢鋼破碎生產線500條以上。2018年新增加入73家，主要集中在沿海地區和四川、河南、雲南、重慶、湖北等內陸區域。
廢鋼加工企業的積極湧現，確保了我國廢鋼資源的充分利用。值得注意的是，市場的迅速擴張給行業發展帶來了活力，與此同時，貿易商也面臨著資源分化，人工成本日益提升等實際問題。
我國步入工業化後期，至2030年，粗鋼產量由現在的9億噸逐步減少至6-6.5億噸。其中大部分為高爐粗鋼產量，預計2019年對高爐的環保督查不會放鬆，但受鋼價壓制，高爐廠不計成本的添加廢鋼的現象也將有所緩解，廢鋼市場在趨向供需平衡的狀態下不會有大幅下跌，但像2018年接近半年的持續上漲情況預計也不會出現。以上便是廢鋼鐵行業市場規模分析的所有內容了。
前言：Q-SYM2廢鋼自動管理系統不斷改進的同時也降低了廢鋼處理成本，改善了電弧爐生產效率。其主要功能包括:建立在廢鋼圖像採集的基礎上，實時對每一種類型的廢鋼即刻使用雷射物體3D體積測量系統構成圖形，對每一種廢鋼進行定量化分析，採用3D技術來代表料籃中廢鋼的特性、廢鋼體積、重量和密度，在車間內所有參與移動的物料都有詳盡記錄，操作期間對所有具有價值的圖片進行記錄。系統具有的這些功能，整合了車間裡所有的冶金物料，完整的材料跟蹤整合，做到預先準備，完全自動化的廢鋼跨，以及完全自主操作行車。
廢鋼和其他原含鐵物料的管理，如熱壓鐵(HBI)、直接還原鐵(DRI)和生鐵，因為它們構成電爐煉鋼成本大頭，必須高度重視它們的管理，根據金屬料的比例結構和生產的鋼材質量的不同，金屬料佔生產總成本40% ~70%之間。廢鋼和金屬料的供應、運輸、搬運、分類和加料準備這些工作目前仍然高度依賴於人類的判斷，不可避免造成一些錯誤行為，比如，將物料放在不恰當的位置，需要的時候又找不到；或者採購來的的物料與要求訂購的特性不同，甚至產生混用現象，或者給料籃加料時候出現配料錯誤。所有這些因素都影響了電爐的產能，對電爐的運行效率和成本產生了負面影響。此外，在技術創新方面歷來都是針對改善和優化鋼鐵生產工藝方面(初煉、精煉和連鑄)，顧及廢鋼物料這個領域很少，其主要因素是廢鋼等物料是屬於採購部分負責和處理，煉鋼現場管不著。如今，這一觀點正在改變，廢鋼跨內的物料也開始運用新技術，技術創新和流程數位化得到有效應用，安全、質量和運營費用的降低是否合理成為這個廢鋼物料領域內進行改進的關鍵因素。
本文描述了義大利烏迪內ABS工廠正在開發的一個項目，簡要說明了該技術的現狀，重點介紹了引進的創新和未來的發展。
討論案例研究—廢鋼等物料通過卡車或火車運抵鋼廠。每月有4 000至4 500次運輸車皮進入，所有輸入數據都記錄在管理執行系統(MES)中，並伴有附加的注釋信息，如廢料分類和現場操作人員使用智慧型手機拍攝的廢鋼進入廢鋼跨時的照片。鋼廠有兩個廢鋼跨，每個廢鋼跨有三臺磁碟吊行車。鋼廠有兩座電弧爐，三臺廢鋼料籃車將廢鋼料籃運輸到其中一個電爐附近，使用行車將廢鋼料籃吊運到電爐上方給電爐添加廢鋼。另一個電爐使用一個料籃加料，料籃在廢鋼跨內使用傳送裝置向料籃中加入廢鋼，磁碟吊行車將廢鋼放入到傳送裝置上。料籃廢鋼金屬料的比例是通過一個叫做最小成本費用(LCC)的計算模型來計算每爐鋼和每一料籃，該算法計算出最經濟的廢鋼金屬料混合成本，模型計算考慮了一些約束條件，如鋼材等級、最終成分要求、生產過程、物料分析，並對降低鐵合金成本進行考慮。
六臺廢鋼磁碟吊行車都配有觸控螢幕，向行車工顯示每個料籃加料菜單，菜單給出金屬料的種類和需要裝載的重量。
需要注意的是，廢鋼熔清後的成分分析中，成分值離散較大，這要在電爐中解決和優化是不現實的。
根據成分出現的偏差，需要解決下列問題:
（1）如何從廢鋼管理角度少考慮，減少電爐熔煉的成分偏差，提高鋼水質量?針對這些問題，引進了廢鋼自動分類、物料跟蹤、實時物料盤點、動態三維製圖和料籃加料優化系統，這些都是實現最終目標的先決條件，以達到完全自動化的廢鋼跨操作管理，磁碟吊行車無人操作的目的。
自動廢料分類—廢料分類的目標是給各種類型的廢鋼一個能夠特定識別一個樣本標籤，為自動鑑別廢鋼做準備。
自動廢料分類是依據圖像進行分析處理，攝像機安裝在廢鋼跨內特定的位置採集圖像。
圖像處理是基於人工智慧(AI)技術的使用，目前可以支持不同的生產流程，為專業操作人員提供決策支持。人工智慧可以進行一系列必要且耗時的任務工作，給人員操作帶來便利，對廢鋼分類管理等不需要人來擔任這種低級別重複簡單工作，人工智慧技術的支持可以大大簡化這類繁瑣活動，將寶貴的人力資源用於更高級別的職能活動上。
這些技術包括了生產和質量管理過程，對整個過程實現自主控制，系統處理的所有數據都可以在公司內部交換，或者存儲起來供日後使用。
以工業4.0為基礎，通過這些技術可以持續地改進生產過程。
廢鋼管理活動傳統上完全由人工進行，要求職工訓練有素，特別是在廢鋼識別和分類上，對於受過這方面訓練的職工來說，除了特別複雜特殊情況下廢鋼識別和分類，這些工作都是瑣碎的事務性活動。通過人工智慧來簡化人工勞動，原來這些廢鋼管理活動中，操作員花了大部分時間來檢查廢鋼，屬於例行公事的工作，解放他們的精力來，需要他們在更高層次的地方來進行有效工作。
平臺提供的所有技術都涉及這個關鍵問題，獨立管理了大部分活動，只在必要時和特殊地時需要操作者的介入。
使用這個技術可以逐步循環學習改進，操作人員可以隨著時間的推移來訓練系統識別日益複雜的案例，從而進一步減少人工的工作量。
通過這種方式，操作人員的技能也得到了提高，並可以轉向具有更高價值的工作層次去。
所採用的平臺具有許多技術上的優勢，第一個也是最明顯的一個是，以web應用程式的形式即刻給出圖形前端，操作人員可以通過它來進行各種識別模塊的培訓。該工具還允許人員再培訓過程，否則就需要專業技術人員進行講解培訓。
第二個重要的技術優勢在於所提議的解決方案的靈活性和模塊化，實際上該平臺由多個協同工作的模塊組成，為將來的擴展、添加和修改提供了一系列已經準備好的技術和服務。所提議的解決方案的框架還有助於新工具的集成。
例如，目前提出的解決方案使用卷積人工神經網絡作為識別算法。然而，最近的研究表明，分層條件隨機域技術可以得到更好的結果。該平臺將允許透明的替換，這將保留運營商所做的培訓工作。不幸的是，這項技術其成熟度還不夠，可靠性使用有待提高。
圖1顯示了一個簡化的塊。
圖1 圖示一個簡化的塊
採集：識別系統的輸入由一個或多個傳感器(攝像機)提供。這組傳感器的任務是將所檢查的物料現實的物理測量(場景、圖像)轉換為計算機可訪問的模式(電信號)。傳感器的特性和局限性(解析度、失真、信噪比)在分類系統的設計和性能中起著重要的作用。
預處理：在這個階段，對採集到的數據進行一些操作，以方便數據的分類過程(如濾波、幾何校正等)，按照數據的分類過程的目的對信號進行增強和調整。
特徵提取：特徵提取器的目的是能夠發現區分不同的物體特徵，而對廢鋼物體的移動、旋轉和尺寸比例並不敏感，換句話說，它對信號進行轉換，從而降低要處理的信息的複雜性，使系統更加高效。以簡單的方法來獲取特徵參數，同時必須具有較高的識別能力。
分類：在此階段進行特徵識別。
後處理：允許利用分類提供的結果來探索改善分類本身的性能。
檢查人員：在開發和調試階段，將分類過程的結果傳遞給檢查人員。檢查人員的職責是評估結果。
根據得到的結果，檢查人員根據所選擇應用對識別系統進行一次或多次修改(如相機採集參數進行新的調整、特徵數據集的改變、分類規則的改變)。
自動分類發展的路線圖分三個階段進行:
1） 學習：操作人員對來料廢鋼進行分類，系統記錄運送的廢鋼蹤跡，記錄廢鋼跟蹤過程的照片，這些數據將構成下一階段的數據源。
2） 建議：該系統向操作人員提供一種或多種可能的廢鋼分類，要求給予確認或進行恰當的分類。在這一階段中，系統將在每一次中不斷進行改善。
3） 分類：系統自動對所有來料廢鋼進行分類。
學習階段—操作人員使用專用的圖形用戶界面(GUI)為廢鋼圖像分類。對應用程式的訪問是通過web瀏覽器進行的。該應用程式是基於雲計算，經過許可後可以安裝在伺服器上。顯然，在培訓和調試階段，首選的訪問方式是通過雲計算。在這個階段，沒有分類，只有數據收集。操作人員手動插入系統獲取的所有圖像，並將它們分配到適當的廢鋼類別，所有的物料都已經在系統內部定義並恰當地創建，然後操作者對每個圖像進行注釋。
注釋是簡單用滑鼠在圖像上繪製的一個框。這些框(注釋)高亮顯示(易於識別)，它代表操作員正在分類的廢鋼類別。
注釋圖像是一項非常重要的任務，因為模型將從注釋文集中學習。如果加入文集庫的注釋不一致、不正確、不精確，那麼模型提供的廢鋼分類也將是不一致、不正確和不精確的，這種注釋可能只需要幾秒鐘/幾分鐘就可以完成，系統將通過最佳的方式執行學習過程，提取圖像恰當的特徵，見圖2。
圖2 根據廢鋼圖像給出分類和注釋的例子
為了平衡計算訓練時間和質量，需要一個優良的數據集，每類廢鋼至少2000個注釋組成。此外，各類廢鋼之間在注釋數量方面的非對稱性需最小化，可以使用的圖像數量沒有上限。
數據採集結束後，系統帶整個標籤圖像進行訓練。
建議階段—建議階段是一個中間階段，實際上是學習階段的延續。例如，某一類物料只遇到很少的幾次時才會使用它，造成了沒有足夠的信息數量和注釋。系統使用為數不多的注釋進行訓練，每次遇到新的圖像就即使進行更新，對其進行處理，提出分類的建議。操作人員總是要進行確認和/或修改廢鋼分類信息，然後，系統用操作人員的答案當做進一步學習階段的信息。
分級階段—該系統是如此準確，無需操作人員來確認或修改廢鋼等級，此時，系統已經訓練了大量帶標籤的圖像，系統的精度被認為是令人滿意的(超過一定的閾值)，可以自主進行工作了。
自動分類的系統架構—系統由多個模塊組成，這些模塊允許與欄位(操作人員與平板電腦或智慧型手機)、伺服器和其他處理設備進行交互。主要由下列各部分組成：
（1）帶有自動分類應用程式的伺服器(可能在雲計算中)（2）一個或多個圖像採集和處理設備(攝像機和本地單元)。在標準的操作模式下，操作人員通過平板電腦或智慧型手機，要求系統將特定分類的廢鋼運送到廢鋼跨。操作人員在發送請求時，就指定了廢鋼存放的區域，並給出廢鋼料倉負荷的的標識信息，見圖3。
圖3 系統自動執行廢鋼分類實例
當Q-SYM2系統要求攝像儀在指定位置獲取廢鋼的圖像時，本地單元通過調整相機位置、變焦和亮度啟動程序，然後獲取圖像。在發送到系統之前，本地單元執行圖像預處理。圖像必須:對所有區域內的所有圖像具有相同的固定像素/ mm比值(定義為公差)。
1） 通過平衡動態來獲得最好的對比。
2） 消除目標的失真。
圖4 使用自動分類算法模式識別
物料跟蹤—廢鋼從進入廢鋼料場到被裝入廢鋼料籃都要進行跟蹤。廢鋼的所有物理地點移動(吸取和儲存)都與材料的特徵數據一起記錄在資料庫中:類別、密度、供應商、運輸文檔數據、圖片等。如果加料或者卸料位置不一致，系統會發出報警信息。該系統還允許操作人員查詢，根據熔化後的鋼水計算比熱(對廢鋼供應商的索賠管理有用)。
圖5 自動分類系統攝像儀採集圖像（一種採集方案）
所有行車的運動都被精確跟蹤：
（1） 行車大車的運動(x坐標)是通過安裝在兩個跨的磁棒傳感器(線性絕對編碼器)從車間長度方向上跟蹤行車行程長度，選擇這種類型的傳感器是為了其位置讀數的可靠性和準確性。與其他系統不同的是，當行車測量輥輪打滑時，不需要重新校準測量零點，而且使用帶有反射器的雷射系統時，行車軌道的變形和振動不會導致測量誤差。（2） 利用雷射跟蹤小車(y坐標)的運動，用編碼器測量磁鐵(z坐標)的運動。稱重系統也正在升級，並將用於評估移位材料的重量。在鋼廠大門口附近的汽車地磅稱重的信息再次可以進行重新調整。（3） 從操作臺的屏幕上，可以跟蹤廢鋼跨內所有物料(也包括行車)的運動。圖6和圖7顯示了兩個運動的例子，選擇和顯示在一個簡化的圖形布局的跨中。目的是對行車運動進行統計分析，驗證行車使用效率，為此，可以使用一些過濾器:日期、行車、操作員、輸入負載、移動的材料類型、源和目的地。圖6 廢鋼跨物料移動記錄頁面
圖7 廢鋼跨物料移動記錄頁面（廢鋼跨平面示意）
實時材料庫存和動態三維地圖——一個基於雷射掃描儀的容積系統，安裝在行車上，允許生成實時的三維材料地圖。
雷射掃描儀是2D型，安裝在兩個跨之間的所有行車上。
二維雷射的掃描平面垂直向下平行於行車。
二維雷射掃描儀確定一個平面的輪廓(見圖8)，輪廓由單個雷射束組成，由掃描儀以特定的角度(角度步長)傳輸。對於每一束雷射，掃描儀都會接收到物體表面的反射。(即金屬零件在廢鋼堆光的反射)。
圖8 行車使用二維雷射掃描攝像構建三維圖像
然後利用雷射束的已知角度和到目標的距離將輪廓轉換為二維坐標。
通過在坐標軸上移動掃描儀(行車上)，三維模型由二維坐標下的剖面生成。一個專用的伺服器接收來自所有掃描器的所有數據，並生成整個廢鋼場的完整3D地圖，給出廢料場每個特定區域的體積。
圖9 廢鋼跨原料庫存頁面
將跟蹤模型的數據與容積系統的信息相關聯，可以對堆場中各類物料的體積和數量進行量化，從而得到完整的實時庫存。見圖9圖10廢鋼跨庫存頁面。
圖10 廢鋼跨3D廢鋼庫存頁面
廢鋼料籃加料驗證—料籃準備，料籃中每一層廢鋼物料的類型，廢鋼密度和物料的在料籃中上下層的順序對電爐優化熔煉過程是必不可少的，這樣就改善廢鋼被電弧熔化的方式，將電能傳輸到廢鋼上加速熔化。安裝在行車上的雷射掃描儀可以測量每層物料加載料籃中的體積，而重量則由廢鋼車的稱重系統測量。料籃中每一層物料的這兩個測量值來計算密度。存儲在廢鋼料籃中的材料也被自動分類模塊拍照和處理，以驗證加料是否符合配方的要求，見圖11所示。
圖11 料籃加料頁面和3D料籃各層物料示意
從現場使用的專用日誌頁中，可以檢索每個料籃相關的所有數據，以便了解每爐鋼相應的工藝過程。
結論在這個結論中，將注意到：
1） 自動分類允許操作者獨立選擇不同的物料，使得更好地管理不一致特性的廢鋼。
2） 完整的實時庫存使得廢鋼和物料的採購恰當和有效。
3） 料籃加料各項驗證確認了電爐中廢鋼和物料，從而使得電爐根據真實數據信息來優化供電供氧過程。
4） 這些解決方案是實現最終目標的先決條件，即不用行車駕駛員實現全自動和自主行車操作駕駛。整個廢料場將由較少的操作員管理，位於中心控制室內操作人員管理行車整合系統，主要的工作就是遠程監控廢鋼跨所有的作業。
遠程控制行車操作完全保障了人員的安全，大大減少了廢鋼跨作業人員現場作業，有效提高安全性，避免危險的產生，降低勞動強度。
參考文獻
1. C. Mathy,S. Porisiensi, M. Di Giusto, X. Le Coq, M. Picco andJ.C. Baumert, 「SteelmakingProcesses, Characterization of the ScrapDensity,」 Technical Steel Research,European Commission FinalReport, Directorate-General for Research, 2005.
2. J.C.Baumert, M. Picco, C. Weiler, M. Wauters, P. Albart and P. Nyssen,「AutomatedAssessment of Scrap Quality Before Loading Into an EAF,」Archives of Metallurgyand Materials, Vol. 53, Issue 2, 2008.
3. T.Wieczorek and M. Pilarczyk, 「Classification of Steel Scrap in the EAFProcessUsing Image Analysis Methods,」 Archives of Metallurgy andMaterials, Vol. 53,Issue 2, 2008.
4. F. Ros andL. Bacchetti, 「Automatic Scrap and Metal Management:A Case Study,」 DanieliTechnology Book 2017: Ideas for a New NormalMetals Consumption Period, FourthDanieliInnovaction Meeting,October 2017.
作者
Authors Fabrizio Ros：seniormanager, automation, Danieli Automation S.p.A., Buttrio (UD), Italy f.ros@dca.it
Lorenzo Bacchetti：technical and sales manager, cranes automation andautomatic yards, Danieli & C. Officine Meccaniche S.p.A., Buttrio (UD), Italyl.bacchetti@danieli.it
唐傑民於2019年6月上旬在無錫和黃山屯溪，翻譯自美國《鋼鐵技術》2019年6月刊。水平有限，對自動化方面的知識不夠，文中翻譯不妥之處請大家給與指正。
翻譯廢鋼跨自動管理實踐小議
各位老師專家好！我翻譯了一篇電爐鋼廠廢鋼跨自動化管理的文章，這個鋼廠我去過幾次，但是沒有得到仔細參觀和交流的機會，當時主要是針對他們的圓坯連鑄機和月亮工程參觀學習的。
電爐煉鋼主要的原料是廢鋼，如果生產高質量的品種鋼還是需要生鐵、鐵水、海綿鐵和熱壓鐵來稀釋鋼中的有害殘餘元素，美國鋼鐵蓄有量大，電爐鋼佔據主導地位，電爐鋼也就必然擔負起生產好鋼的任務，所以就有了美國版的小高爐配電爐的景象，看起來不協調，但是蠻實用的，其實小高爐指標並不差，只要把環保控制好，可以和大高爐比美的。歐洲電爐鋼比例同樣大，看到米帝這樣來稀釋殘餘元素，於是也從其它國家進口含鐵原料產品，我曾經翻譯過一篇印度人寫的文章，《金屬料優化組合對電爐生產成本和質量的影響分析》闡述了這個問題。
中國電爐鋼這三年來大發展，我始終認為中國還是需要長流程為主力軍，祖國大地需要鋼鐵積存蓄有量，於是就要從遠古大陸成鐵礦山搬運鋼鐵的糧食，以高爐為代表的長流程生產的鋼鐵產品具有天然的純淨條件，轉爐鋼生產的產品質量並不亞於電爐鋼，而且在學習電爐鋼廠的精煉手段後，其產品質量在競爭中處於優勢地位。長流程絕對主導地位就意味著電爐鋼應該以普碳鋼生產為主，一座電爐配合連鑄機和連軋機組，構成百萬噸的螺紋鋼產品或者高線盤圓經濟模式，國內這樣的電爐鋼廠已經撒遍了大江南北。
十幾年前我就看過電爐鋼廠廢鋼跨自動化管理方面的文章，現在已經看到國內有的鋼廠在廢鋼分類、評級定價上已經走向實際運用，鐳目公司在這個方面居國內的領先地位，按照文章中的廢鋼跨自動管理，完全可以實現，我相信鐳目公司已經在做，也會做的更好的。
本人從事過電爐鋼組織生產，對廢鋼的管理有點體會，2001年無錫康斯迪電爐投產後，其收得率在90~91.5%，這就取決於廢鋼的質量了，但民企老闆以經濟效益為第一，專門挑輕薄料給我們吃，沒有辦法呀，康斯迪電爐吃輕薄料也是一把好手。民企對廢鋼的管理相對來說比較嚴格到位的，當時有的國企收得率很低，我們不敢相信的，當然這裡有一些問題的，現在估計要好了。
廢鋼的自動化分類、定級和定價，開始是人員遠程看計算機屏幕，現場攝像儀拍攝的畫面傳遞過來，由人工進行分類定級工作，這樣有效地將廢鋼商人和現場判定人員隔絕開來，有效地避免了交往過程中的矛盾，這種廢鋼判定模式運行是有效的，也大大減輕了人員的工作量。
使用自動化軟體來判定廢鋼又進了一步，即根據攝像儀拍攝的圖像自動判定廢鋼分類、評價和定價，這是當今和今後一段時間廢鋼自動化管理的核心部分，對企業來說好處不必多說，大大簡化了人員對廢鋼管理工作的誤判，錯判等。
文章對整個廢鋼管理延伸到行車，廢鋼存儲位置，在料籃加料情況下怎麼樣來按照電爐工藝要求配料，以期達到電爐最佳的工藝要求和最小的成本，冶金領域自動化過程，電爐鋼廠本應走在前面。
電爐鋼廠對廢鋼分類、評級和定價同樣適用於轉爐廠收購廢鋼的管理，其廢鋼跨的管理思想也同樣適用。
我的一位大學同學巴航今天英年早逝，他是一位無縫鋼管專家，長期在第一線工作解決各種現場問題，我們兩個經常商量怎麼從冶煉和軋鋼上面來解決各種問題，我悲疼萬千，不能自己，寫不下去了，明天我就要過去和大家一起追悼他，我想就以這篇翻譯文章和我寫的欄位來紀念我的這位大學同學吧。
唐傑民2019年6月11日晚於安徽黃山屯溪
公眾號：軋鋼之家 | ID：zhagangzhijia
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