水泥工业的智能化

在大工业生产中，各种原燃材料以及各工序的工况波动是难以避免的，各项生产控制参数的稳定，以及过程产品和成品性能指标的稳定，都需要通过及时地操作调整才能得以实现。从预分解窑生产工艺诞生的第一天起，人们就在谋求生产系统的自动化，在整个水泥的生产控制中，从原料开采直到水泥出厂，引入数十个仪表自控调节回路，实现了中央控制室DCS集散系统操控、生产线全程流水生产作业，相比于其他工业的工厂，自动化水平应可谓居于前列。但我们对很多环节的自动化并不满意，费了不少劲，花了不少钱，效果仍然很不理想。

然而，科技的飞速发展，5G时代的到来，掀起了第四次工业革命的浪潮，这个浪潮裹挟着任何工业产业，水泥工业也不例外。我国已有一些企业在积极参与智能化水泥工厂的建设，有的是一个或多个甚至整个生产环节，有的是一个或多个甚至整个管理环节。在这个参与过程中，我们突然发现，水泥厂某些环节的自动化还不尽人意，还差得很远。一些服务商也在想办法参与到智能化水泥工厂的建设中来，甚至宣称自己的产品已经智能化了，比如某智能清库机（实质上仅仅实现遥控，无需工人进入危险环境，类似遥控飞机）。

01

水泥工业智能化的必要性

早在2015年，美国就发布了由政府机构、咨询机构、智囊团、科研机构等，用5年时间对近700项科技趋势进行了综合比对分析，形成了长达35页的《2016—2045年新兴科技趋势 告》，明确了20项最值得关注的科技发展趋势和资本投资方向。

在这20项技术中，1物联 、2机器人与自动化系统、3智能手机与云计算、4智能城市、7数据分析、11先进数码设备，不但有6项技术与智能化强相关，而且排序绝对靠前。从预测到现在5年的实际发展看，预测分析是基本准确的，足见智能化对未来社会的巨大影响。

1.1 第四次工业革命的驱动

5G时代的悄然到来，为工业物联 的形成奠定了基础，为大数据的累聚和应用提供了仓储，为以智能工厂、智能运输、智能物流为主题的工业4.0铺平了道路，第四次工业革命的浪潮已经不可回避。国内公开 道的无人工厂已有几十家，尖端技术、汽车制造业、家电生产、食品加工、交通运输等行业都有了无人化的先例。

诚然，智能化不等于无人化，但无人化离不开大数据、物联 、智能化，无人化体现了智能化的发展。如青岛港2#智能码头，包括船舶的进出港，包括货物的装卸、分储、分发，实现了完全的无人化，无人驾驶的自动引导运输车忙而不乱，让人无法淡定！这种智能码头可靠吗？紧接着2017年12月上海洋山深水港4期智能码头建成开港，经过两年多的运营，智能码头昼夜作业不停，不断创造刷新码头吞吐量的高效率“神话”。

5G的平均速率比4G快20～30倍， 络容量是4G的1 000倍，时延更是比4G快10倍，5G的进步不仅是个速度问题，量变到一定程度常常会发生质变。5G不只是4G+1G，在它起步的路口恰巧又遇上了AI、云、边缘、大数据等好伙伴，进而聚集合力、催生裂变，驱动百行千业向数字化转型和智能升级，推动整个社会的变革。

5G是未来智能社会的血脉，大数据如血液流淌于 络全身，AI像神经调度所需信息，云计算从中心走向边缘，省却了很多硬件和连接的麻烦。“5G、AI、颠覆性融合”是第四次工业革命的标志性特征，5G是不可或缺的前提，这种革命性进步主要体现在两个方面：

（1）高速率为大容量奠定了基础，大容量为大数据提供了平台，大数据可实现万物互联，从而由互联 上升到物联 。欧盟估计到2020年全世界有250亿个设备上 ，中国预测到2025年就有100亿个设备上 ，国际电信联盟的专家说将来全球会有7万亿设备上 。7万亿是个什么概念，相当于平均每个人都有1 000个设备入 ，这等于我们看到的所有物品都会上 。

（2）高速率为低时延创造了条件，由4G以前的百毫秒缩短至5G的毫秒级。物联 可实现远程互控、低时延可实现实时操控，低时延的远程操控可为人工智能融通时间与空间的屏障，让机器人摆脱有线连接的束缚，实现自由移动、组装、升级和转换生产线，完成众多4G以前不可想象的事情，颠覆我们现有的生活结构，所以是革命性进步。

1.2 水泥智能化制造已经起步

“总把新桃换旧符，世上新人赶旧人”。智能化是大势所趋、形势逼人，不是你上不上的问题，而是在赶鸭子上架！你走快点儿就能少挨棍棒，走慢了必然被动挨打。当然，我们水泥行业向来不甘落后，包括中国建材、海螺集团等水泥龙头企业，已经开始了自己的智能化工厂建设。

2019年3月4日，安徽省水泥行业智能制造现场会上，省经信厅就发出号召：学习全椒海螺水泥智能化工厂的建设和发展经验，提升安徽省水泥行业智能化、绿色化水平，加快智能制造、智能工厂的示范推广，助力“制造强省”建设。

海螺集团下属全椒海螺全流程智能化水泥工厂（见图1）投运以来，生产人员减少约18%，设备故障停机率降低约20%，生产效率提升超过20%，资源综合利用率提升约5%，能源消耗下降超过1%、CO2减排超过2.5万t/a，取得了良好的经济及社会效益。

全椒海螺全流程智能化水泥工厂中控室一隅

2019年10月6日，遵义赛德水泥有限公司，经过12年的发展壮大，采用在线监测和控制技术，在国内率先建成了一条5 000 t/d智能生态示范线（图2），全厂人员控制在80人以内，熟料标煤耗93.8 kg/t，熟料综合电耗46.6 kWh/t，水泥综合电耗68 kWh/t，粉尘排放低于10 mg/Nm3，堪称节能环保典范！

遵义赛德水泥有限公司智能生态示范线中控室一隅

疫情后的2020年又怎么样呢？水泥行业的智能化已是大势所趋，无可阻挡了。

4月，红狮水泥桐庐工厂通过“5G +工业互联 ”技术在水泥生产线上的应用，使得设备运转率、单位产品成本等关键指标进一步优化。

5月，中联水泥率先采用了阿里最新推出的“100%全流程线上化招标工具”，凭借着线上采购带来的便利，为复工复产顺利按下“快进键”。

6月，华新水泥自主创新研发的数字混凝土综合业务系统在旗下子公司成功上线运行，使得自身的数字化转型实践又跨前一步。

7月，中国建材与百度达成战略合作，在智慧物流、工业无人驾驶等方面展开合作。

8月，天瑞水泥牵手华为，谋求智能化矿山项目的推进。

9月，海螺水泥旗下子公司与华为签署合作协议，就“露天矿用无人驾驶平台的标准化和产业化”展开合作。

……

2020年5月28日，“两个二代”技术座谈会在湖州槐坎南方水泥召开，有关方面介绍了调试中的7 500 t/d熟料智能化生产线（见图3）：项目按照“集约化、绿色化、智能化、高端化”的总体规划，建立了基于生产过程的在线寻优和智能优化等先进过程控制系统。全线定员60人，能耗设计熟料标准煤耗＜94 kg/t，熟料综合电耗＜42 kWh/t，环保控制粉尘排放≤10 mg/Nm3，氮氧化物排放≤100 mg/Nm3，二氧化硫浓度≤50mg/Nm3。

湖州槐坎南方水泥7 500 t/d熟料智能化生产线中控室

2020年9月14日，“中国大型水泥企业领导人圆桌会议（C12+3峰会）”形成共识：“要加大企业科技创新的投入力度，从行业标准、节能减排、数字化、5G互联 +智能化等先进技术的推广应用方面，推动行业的绿色低碳发展。”

目前，人类社会已处于第四次工业革命兴起的关键时刻，大数据、智能化、物联 ，必将解构、颠覆、重塑现有的社会结构，直至影响到企业的生产成本、劳动效率、环境持续、职工素质、人员构成，这是社会发展的必然趋势，我们必须抓住这次机会。中国作为世界第一的水泥大国，现在不能说我们缺少资金、没有基础了，已经没有理由落后了！

实际上，在第四次工业革命的激烈浪潮中，我们这代人是逃不掉的。

早在2015年1月30日，工信部发文《原材料工业两化深度融合推进计划（2015-2018年）》，要求在水泥行业选取2～3家先进企业，建设基于自适应控制、模糊控制、专家控制等先进技术的智能化水泥生产线。应该说，不管什么原因我们终于动起来了，现在还不晚！

02

智能化的概念与基本要素

人类的“智慧”，是从感知（信息的检测与传递）到记忆（信息的储存）再到思维（对信息的逻辑化处理、对已有逻辑的因果类比），这一过程被称为“智慧”；智慧的结果（因果类比的导向作用）将产生行为和语言，将行为和语言的表达过程称为“能力”；将智慧和能力合在一起简称为“智能”，由人类创造的类似于人类智能的技术称为“人工智能”。

因此，人工智能应该具有这样一些特点：

一是具有感知能力。即具有能够感知外部世界、获取外部信息的能力，这是产生智能活动的前提条件和必要条件。

二是具有记忆和思维能力。即能够存储感知到的外部信息，再通过思维将信息转化为知识，累积为经验，同时能够利用已有的知识和经验对信息进行分析、计算、比较、判断、联想、决策。

三是具有学习和自适应能力。即通过与环境的交互作用，不断学习积累知识，不断地类比获得经验，使自己能够适应环境的不同变化。

四是具有行为决策能力。即能对外界的信息作出反应，能在逻辑的驱动下形成意愿，然后通过语言和行为把意愿表达出来。

2.1 智能制造

所谓“制造”，是指对原材料进行加工或再加工，以及对零部件进行装配，由此获得产品的过程；被赋予一定人工智能的制造过程被称为“智能制造”。

关于智能工业，发展较好的国家都有自己的计划，像《德国工业4.0》、《先进制造业国家计划》、《英国工业2050战略》、《战略创新创造计划》、《制造业创新3.0计划》、《印度制造计划》、《中国制造2025》……尽管各国家叫法不同，但其本质都是智能工业。关于智能制造，并没有统一的定义，社会各界的认识及理解也各不相同。

我国工信部、财政部联合制定的《智能制造发展规划（2016-2020年）》，对“智能制造”给出了较为明确的定义：智能制造是基于新一代信息通信技术与先进制造技术深度融合，贯穿于设计、生产、管理、服务等制造活动的各个环节，具有自感知、自学习、自决策、自执行、自适应等功能的新型生产方式。

智能制造并不单单是生产制造上的自动化、智能化，更是应用到从数据层的机器视觉、射频识别、传感器等，到 络层的物联 、大数据、云计算等，再到执行层的智能装备、机器人、3D打印等，最后形成智能工厂的制造方案。

2.2 智能工厂

由以上工信部的定义可见，智能工厂是智能制造在整个应用层的概括。“智能工厂”涵盖：智能装备集成、计算机辅助工具、生产管理、供销系统，通过大数据、物联 、云计算实现智能化互操互控，进而实现生产资源、装备运行、工艺流程、业务流程、资金流程的动态协同配置，总体构成智能工厂（见图4）。

图4 水泥工业智能制造的标准体系

所谓智能装备，属于上游装备制造厂的智能产品。对自身关键部位的关键参数，诸如位移、温度、振动、上油、过水等，具有感知、分析、推理、决策、控制、外传功能，方便接入智能工厂的集成系统、方便智能工厂的运行管理和维护维修。智能工厂应该同时具有如下特点：

（1） 智能工厂的生产厂通过物联 获取定制，通过物联 把原料和生产设备连接起来，根据用户喜好的特性，适时多品种、小批量、定制生产，再通过物流系统发送给用户；

（2） 智能工厂的产品也是智能的，可以收集用户信息通过物联 上传给生产厂，方便生产厂提供售后服务，进一步获取附加值；

（3） 智能工厂的生产设备也是智能的，通过物联 实时上传数据反映自身状况，方便生产厂调剂任务和检修维护。

广义的发展，每个智能工厂又可以通过物联 ，将它的上游生产厂和下游生产厂连接起来，人类劳动最终被人工智能取代。

2.3 智能化的局限性

智能化是一个工具，为我们提高产品质量、提高劳动效率、缩短制造周期、降低劳动强度、降低资源浪费、降低生产成本而已，依然离不开人的管理。

2018年6月29日，中国科学院院士、清华大学人工智能研究院院长张钹提醒道：人非常聪明，很理性、很灵活，最大的优点是“虽然小错不断、但是大错不犯”；而计算机很笨、很认真，最大的缺点是“小错不犯，一犯就犯大错”，这是决策系统的大忌！所以，人工智能不可能超越人类。

原理上，人工智能的特征是自我学习，学习的原理是因果认知，认知的理念是再现的频次越高越认为是真理，人工智能有感无知、只认重复，但事实上重复的再现并不一定就是真理，谎言说一万遍还是谎言，这就是人工智能的局限性。

03

智能水泥厂的官方定义

《原材料工业两化深度融合推进计划(2015-2018年）》基本给出了一个智能水泥厂的概念（见图5）。注意，工信部要求的不是“智能化水泥厂”。

3.1 智能水泥厂的内容

智能水泥厂不仅仅包括的内容：

（1）基于自适应控制、模糊控制、专家控制等先进技术，利用智能仪器仪表、工业机器人、计算机仿真、移动应用等信息系统与专用装备，进一步突出实时控制、运行优化和综合集成，基本实现矿山开采、配料管控、窑炉烧成、水泥粉磨全系统全过程的智能优化。

（2）应用机器人等技术，在矿山爆破排险、窑炉运行维护、投料装车作业、高温高尘抢修等，危害、危险、重复作业的环节，基本实现无人值守或机器人替代人工作业。

图5 智能水泥厂的内容

（3）建设信息物理融合系统（CPS），实现企业生产运营的自动化、数字化、模型化、可视化、集成化，提高企业劳动生产率、安全运行能力、应急响应能力、风险防范能力和科学决策能力。

（4）在生产管控和经营决策中，通过大数据平台建设，应用商业智能系统（BI）和产品生命周期管理（PLM），建立对采购、生产、仓储、销售、运输、质量、资源、能源和财务等全方位的智能管控平台，实现产品、市场和效益的动态监控、预测预警，提升各环节的资源优化配置能力和智能决策水平。

（5）建立与供应商和用户的上下游协作管理系统，按照供应商提前介入技术（EVI）、准时生产技术（JIT）等模式，统一企业资源计划（ERP）等企业业务系统间信息交换接口、标准和规范，通过信息共享和实时交互，实现物料协同、储运协同、订货业务协同以及财务结算协同。

（6）建设基于自适应控制、模糊控制、专家控制等先进技术的智能水泥生产线，实现原料配备、窑炉控制和熟料粉磨的全系统智能优化，智能制造不仅要具有机械化、自动化、信息化功能和海量数据的分析能力，更要有针对具体问题的自我判断和对症自我纠错能力。

（7）在工业窑炉、投料装车等危险、重复作业环节应用机器人智能操作。

（8）开展具有采购、生产、仓储、销售、运输、质量、能源和财务管理等功能的商业智能系统应用。

2020年9月16日，工业和信息化部办公厅又下发了《建材工业智能制造数字转型行动计划（2021-2023年）》的通知，要求到2023年，建材工业要推选6家智能制造标杆企业，打造20个数字矿山，建立50个智能工厂。

数字矿山以运用“三维仿真、智能采选、自动配矿、无人驾驶、灾害监控”等手段，建成安全、高效、绿色的数字矿山。

智能工厂的建设标准，包括“智能生产、智能运维和智能管理”为一体，以原料制备、破碎粉磨、窑炉控制、物流仓储、在线检测等关键环节为重点，形成具有智能感知、自动执行、深度学习、智能决策、密码防护等功能的智能化、数字化、集成化系统。

重点形成窑炉优化控制、磨机一键启停、设备诊断运维、生产远程监控、智能质量控制、能耗水耗管理、清洁包装发运、安全环保管理、固废协同处置等集成系统解决方案。

利用大数据、云计算、物联 、区块链、5G通信、虚拟现实、工业互联 、智能传感器、神经 络芯片、工业机器人、智能交互系统等，突破智能控制和优化、数据采集与分析、故障诊断与维护、密码防护等一批核心技术。

3.2 智能工厂的技术场景

智能工厂的技术场景不仅包括：

（1）运用大数据的采集、分析、挖掘等技术，提高监测追溯、预测维修、质量控制、供应链管理、能源管理等智能运营能力。

（2）在智能生产、智能决策、智能物流、智能监测、智能追溯等领域，应用先进算法、机器学习、智能芯片。

（3）应用物联 技术实现智能感知、识别、定位、跟踪、管理，促进企业将基础设施、业务系统、设备产品向云端迁移。

（4）利用5G通信高带宽、低时延、大连接等技术优势，在无人驾驶、远程爆破、设备运维等领域实现互联互通。

（5）利用计算建模、实时传感、虚拟现实、仿真技术等数字孪生手段，实现建材工厂可视化、可预测、可维护、可回收。

（6）利用区块链技术实现与上下游产业链的产品交易、信息追溯、质量管理等功能。

04

水泥工业智能化建设路线

我国水泥行业生产规模大，工艺技术先进，工程建设能力强，但劳动生产率与国际先进水平还存在较大的差距。5000 t/d单线用工多数还在200人左右，先进水平的也在100人左右。而据建材情 所首席专家崔源声介绍，早在2015年以前泰国的老城堡水泥（属英国篮圈公司），每班只有3个人。其中中控室1人（含化验室的全部质控职能）、现场巡检2人。如此高的生产效率，除了可靠的装备以外，主要体现在自动化和智能化方面。

《原材料工业两化深度融合推进计划(2015-2018年）》就对水泥行业提出明确要求：为了缩小我国水泥行业在智能化方面与国外的差距，在水泥行业选取2～3家先进企业，建设基于自适应控制、模糊控制、专家控制等先进技术的智能水泥生产线；到2018年，要建成一批生产装备智能、生产过程智能、生产经营智能的智能化工厂。

按照以上进度和质量要求，我们水泥行业显然已经慢了。个人认为，进度上慢了，与大环境有关，智能工厂牵涉到方方面面，特别是严重依赖的物联 还不具备；质量上差点，也是因为很多条件还不具备。很多工厂自动化还没有做好，设备粗陋、监控设备闲置、传感器形同虚设。任何新生事物都有个发展完善的过程，本就应该走“整体规划，分步实施，修正、完善、优化”的路线，先着手完善自动化，然后再智能化，能做多少是多少，逐步向智能水泥厂趋近。

“智能化工厂”是建设基础、累集数据、完善优化的过程，“智能工厂”是最终的建设目标。两者并不矛盾，方向一致、目标相同，智能工厂都是逐渐“化”过来的。比如，智能化离不开大数据，大数据离不开物联 ，都需要相互依存、迭代跟进、滚动发展。应该先在“化”中起步，然后再完善、提高，这可能是一条更切合实际的道路！

4.1 生产系统的智能化

看似简单的水泥工艺，其过程包含有大量的物理反应、化学反应以及物理化学反应，囊括了地质学、矿物学、岩相学、流体学、燃烧学、热传导、结晶学等等学科，要使整个过程处于受控状态，按照我们设计的P-T-t轨迹（矿物学术语）运行，不但需要维持物料的量和质的均衡稳定，而且必须维持好各系统各工序各个特征参数的稳定。

关于采购、仓储、销售、运输、质量、管理等智能系统，在水泥行业相较实体的生产系统进步要快，这几年的智能化进步也主要体现在这些方面，这里就不再赘述。生产是工厂的主体，智能工厂不能不搞智能生产，这里重点讨论相对薄弱的生产系统的智能化问题。

对于水泥生产中的控制操作，可以是人工手动的，也可以是仪表自控的，但最好是智能程控的。因为变化无时不在，调节无时不需，人的精力和经验又是有限的，自动化又担负不了如此复杂的问题，智能化就成为最佳选择。

分析其前任自动化成效不大的原因，以大家最关注的“C5出口气体温度自控调节回路”为例，自动化建立的数学模型为：“分解炉的喂煤量” => “C5出口气体温度”，（注：A=>B为逻辑学符号，表示命题A与B的闰涵关系）。实践证明，这个控制回路的作用不大，有时甚至起副作用。主要是受自动化能力限制，因变量选取太少，调节模型建立得过于简单。

而智能化有足够的能力，完全可以模仿人类的智能，建立一个多变量调节模型：分解炉的喂煤量=>∑（C5出口气体温度，系统生料喂料量，生料KH、SM、细度，窑灰喂入量，预热器各级级分解炉、后窑口的温度、压力，C1出口、分解炉出口、后窑口的O2、CO、NOx，煤粉的热值、挥发分、细度、水分，二次风温度、三次风温度、三次风闸板开度……）。

总之，只要你能想到的因素就只管往变量里加，不要说没关系、不要嫌多、不要怕错！然后进行相关性统计分析，根据不同的相关系数给予各变量不同的调节权重，各变量对于喂煤调节量的代数和，便是分解炉喂煤量的调节量。

某公司应用的这套控制系统，就接受某操作员的建议，引入一个看似不相干的尾煤铰刀泵出口压力信号（实际上关乎喂煤、送煤的稳定性），结果取得了意想不到的效果！每条生产线都不相同、每个时间段都不相同，你不可能知道哪个信号在什么时候会起关键作用，还是把它交给智能调节系统为好。

笔者曾经操作过一条由德国POLYSIUS建造的水泥生产线，在中控室窑操可以切入自动控制运行，应该说这套系统有不少可学的理念，总体上还是很牛的。但是每当到了后半夜，烧成工况就开始“闹鬼”稳不住了，德国人也没搞明白怎么回事，所以操作员使用的并不多，把它冷落在了一边。我在操作了一段时间以后，发现即使人工操作，到了后半夜也是“闹鬼”。

总结发现，到了2∶00左右就必须逐渐加油（这条窑烧重油），否则到3∶30左右窑就稳不住了；而且到了8∶00左右就要逐渐减油，否则到了11∶00左右窑就烧高。什么原因？当地的环境温差较大，影响烧成系统的散热，进而较大地影响熟料的能耗。这是德国人在开发软件时没有想到的，如果当时能将厂区气温作为一个因变量引入控制系统，这个“鬼”可能就不存在了。

相关性分析并不复杂，用计算机程序来做更是小菜一碟。不仅可以从初始的统计分析开始，设定初始的调节权重，而且要每时、每天、每月、每年地一直做下去，以适应各种因素的变化。

为了适应各种因素的新情况、新变化，设定按照“先入先出的原则”滚动记录最近10天（可根据实际情况的异变速度和频次，确定和调整滚动天数）的数据，并进行相关性分析。根据最新的分析结果及时地调整调节权重的分配，使其在不断地循环调整中趋于合理化，效果就会越来越好。实际上，这种自动调节回路已经是智能调节回路了。生产系统需要调控的参数很多，由于时间关系，这里仅选择了这几年大家非常重视的、已经做了不少工作的“预热器C5旋风筒出口温度自控调节回路”进行展开分析，其他参数的调控可以比照优化。

进一步放开讲，智能水泥厂离不开大数据、智能化、物联 ，这些都离不开5G平台。接着上述C5出口气体温度的波动讨论，存在如下因素关联：

煤质波动——煤粉制备（细度）——原煤进厂（可燃性、易磨性）——供煤点（煤矿）——煤层变化；

煤 量 波 动 —— 喂 煤 系 统 —— 煤 粉 制 备 （ 流动性）——煤粉质量（细度、水分）——原煤变化——供应煤矿——煤层变化。

利用这些关联情况，如果建立了大数据，每一个节点都能及时量化出来；如果建立了物联 ，这些量化出来的变化，就能及时地得到层层传递，就能给予烧成智控系统预知的时间，提前采取相应的对策，最终减小甚至避免窑况波动。

所以说，智能制造不是花架子，可以给制造企业带来生产效率的大幅度提升、资源综合利用率的大幅度提升，研制周期的大幅度缩短、运营成本的大幅度下降、产品不良率的大幅度下降，是我国水泥工业由大变强的必由之路，是水泥工业在新常态下的必走之路。

4.2 不妨先从数字化基础做起