钢铁工业是我国经济发展的支柱型产业，其铁前工序涉及烧结、炼焦和高炉炼铁，是碳排放的主要来源和生产成本的关键环节。近年来，随着全球工业数字化转型加速，智能制造技术的应用被认为是实现钢铁工业转型升级的核心途径。然而，当前铁前工序仍面临生产过程复杂、设备管理困难及人工经验决策不足等问题，限制了生产效率和碳排放治理能力的提升。
尽管已有研究探索了铁前工序的智能化改进，但现有的监测和控制系统多局限于局部优化，难以覆盖全流程的关键工序。同时，各工序间缺乏有效的数据整合和协同优化策略，设备故障诊断与实时工况监控的精度也尚待提升。此外，针对铁前工序的全生命周期管理和多目标决策的研究较为零散，未能形成系统性框架。
最近，中国地质大学（武汉）的胡杰教授及其团队通过数字孪生、透明感知、智能运维及智能决策四大技术方向，系统总结了智能制造在钢铁冶金铁前工序中的应用现状与展望。他们提出了基于三维可视化平台、智能传感与专家经验相结合的设备管理方法，并应用机器学习和优化算法解决了生产参数调整及故障预测中的关键问题。
相关研究成果以“智能制造在钢铁冶金铁前工序的应用现状及展望”为题目发表于《烧结球团》2023年第48卷第6期。论文作者为：任艺，谢林蓉，杜胜，胡杰，陈略峰，吴敏。
该论文的主要研究结果与结论如下：
数字孪生技术：通过构建铁前工序三维可视化模型，显著提高了生产数据的整合与利用效率，实现了设备管理的全生命周期优化。
透明感知技术：结合图像检测和智能算法，成功提升了对设备运行状态的监测精度，为工况识别和异常预警提供了技术支持。
智能运维：利用历史数据与专家系统进行故障诊断与预警，有效降低了设备故障时间和维护成本。
智能决策：基于优化算法和大数据分析，建立了多目标优化模型，大幅提升了生产效率并降低了铁前工序的能耗和成本。
未来发展方向：需进一步研究工序间的协同优化方法，构建一体化共享平台，推动铁前工序智能化发展。
论文中的主要图片和表格如下：
图1. 铁前工序智能制造架构
图2. 铁前工序数字孪生平台架构
图3. 运行过程透明感知平台架构
图4. 铁前工序智能运维平台框架
表1. 铁前工序透明感知方法
表2. 铁前工序生产指标存在问题及智能决策方法
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