随着新一轮产业变革和科技革命的深入推进，钢铁行业作为国民经济的重要组成部分，正面临着前所未有的机遇与挑战。烧结工艺作为钢铁生产过程中的关键环节，其能源消耗占钢铁工业总能耗的18%，对炼铁系统的稳定性和产品质量有着直接影响。为应对这些问题，钢铁行业亟需通过大数据与人工智能技术的结合，推动烧结工艺的智能化，进而提升钢铁企业的整体生产效率和产品质量，实现可持续发展。
传统的烧结工艺控制方法在测量、建模、控制和优化决策方面存在较大难度，尤其是在应对实时变化和突发状况方面显得力不从心。现有方法多依赖经验控制和静态模型，难以精准掌控烧结过程中的复杂参数。此外，传统技术在处理信息孤岛、数据延迟和预测精度上也存在一定局限，影响了烧结矿质量的提升和工艺过程的稳定性。
最近，华北理工大学的刘小杰教授及其团队通过大数据与智能制造技术，全面探讨了烧结系统智能制造的发展现状与未来前景。该研究从参数预测、图像识别、智能控制和大数据平台等多个方面入手，对烧结工艺中各关键环节的优化应用进行了系统研究，为提升烧结工艺的智能化和自动化水平提供了重要支持。
相关研究成果以“烧结系统智能制造的发展现状与展望”为题目发表于《烧结球团》期刊2024年第49卷第1期。论文作者为：李福民, 侯炬才, 刘小杰*, 李欣, 李宏扬, 李红玮。
该论文的主要研究结果与结论如下：
通过参数预测技术显著提高了烧结机的利用率，提升了生产效率和烧结矿的质量；
图像识别技术赋予机器“感知”能力，使机器能够高效、科学地进行信息分类和规划，从而支持生产管理决策；
烧结智能控制系统实现了水分、配料和终点控制等关键指标的实时监控与自动调节，显著提高了产品质量的稳定性；
烧结大数据平台的实时数据分析确保了数据的准确性与时效性，为企业的科学决策提供了有力支持；
研究表明，大数据与智能控制技术的深度结合显著提升了烧结工艺的智能制造水平，推动了钢铁工业的转型升级。
论文中的主要图片和表格如下：
图1. 基于DNN和LSTM烧结矿成分预报
图2. 深度学习集成模型粒度识别技术路线
图3. 烧结大数据平台项目实施技术路线
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