(續) #它是一張砂紙
昨天說到印刷廠,這次合作的「 一起有魚工藝所 Forish Binding Art Workshop 」是朋友推薦的,他們能夠處理小量客製。當我提出要在砂紙上打凹並燙黑時,負責人卓先生的第一個反應是「很有趣啊,我們來做做看」,有他這個反應我就知道妥當了。
三月初去開過一次會,六月、七月又分別去拜訪過幾次,每次都聊得很開心、獲得許多靈感。它們做過五花八門的書類,有各種樣品可參考,各位現在看到的書的樣子,就是集許多專業意見的成品。
例如砂紙很脆,所以封皮無法用折的,而是必須拆成封面、封底,因此線裝的選項也隨之確立。砂紙背面的廠商 logo,則是以色紙對裱的方式解決,我原本預想的色紙是深綠色(如果砂紙代表沙漠,那麼深綠就代表綠洲),但卓先生的建議是,深綠色和那個黃色不太搭配,建議同色系,我們在一本本紙樣中挑選,最後決定了現在的磚紅色,後來再看這個決定真的很對!
回到砂紙的部分,也是最困難的部分。我們都能想像在砂紙燙黑的模樣,但實際執行很不容易,起初以為燙一次就可以過關,但根本燙不上去,而且還會掉色。後來改成燙三次,但效果還是不好,只好再加、再加,聽說後來一張封面要燙至少五次,有的甚至七次。我聽說燙印師傅快要崩潰,卓先生趕忙按奈。
砂紙終於燙好了,下一步是裁切,裁刀磨損的部分雖然也預想過,但磨損速度卻比想像快得多,需要定時把裁刀從機器拆下來打磨(費用up)。此外,每次裁切都會留下一些沙粒,噴出許多粉塵,師傅必須定時拿吸塵器吸啊吸,才有辦法繼續作業。每次卓先生傳他們工作照來,我都覺得天啊!我真是個 trouble maker (OS:拜託不要漲我價)。某次我突然想到可以用 Uber 外送東西過去,於是叫了一些飲料過去慰勞大家。
本書製作之前,卓先生就告訴我:「你可以跟大家說這是一本手工書。」確實是這樣沒錯。這間小小工作室連上膠的方法都很傳統、很手工,那些古董級設備現在應該很少見,老師傅聽說也在這行三、四十年了。成品幾乎完成 90% 的時候,卓先生突然提議,他很細心地想到封面的燙黑可能會隨時間或觸碰而掉色,考不考慮上一層透明膠?但我後來否決那個作法,我說,掉色也是一部分,埃及神殿牆上的古埃及文也掉得差不多了,這樣比較好玩。雖然是否決,但顯示出他們真的處處設想,很細心。甚至最後出貨時,主動幫我在每本書之間放了紙卡當作隔板,避免砂紙互相接觸。
我在想,如果當初不是遇到有sense、有經驗的團隊,這本書大概在提案階段就被打槍,最後妥協了事了吧。老實說,我幾度想放棄砂紙,想放棄燙黑,想放棄線裝,因為每一個環節都是工,也都是費用(雖然有一部分轉嫁到讀者身上。很誠實XD),這樣做真的值得嗎?我的初衷是這樣嗎?
最初拿到成品的時候沒什麼感覺,大概是看過太多照片心裡有個底,或是太期待了需要冷靜一下。但現在越看越喜愛了,幸好有當初的每個決定,和每個堅持。
願你們也喜歡。
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照片提供:一起有魚工藝所
同時也有1部Youtube影片,追蹤數超過21萬的網紅NeKo嗚喵,也在其Youtube影片中提到,影片內抽卡多半是娛樂效果啦~如果買設定集只為抽卡就不好了!! 請用訂閱代替掌聲▶https://goo.gl/4cGq4T 或者在上方按個喜歡❤,我們下一支影片見嚕(゚∀゚) 工作聯繫請mail💌: [email protected] #劍與遠征 #抽卡 #人物美術設定集 📚延伸閱讀📚 作...
粉塵集塵設備 在 大詩人的寂寞投資筆記 Facebook 的精選貼文
「為什麼成績極好的學生會通不過谷歌的招聘?
我們可以從一個我親身的經歷說起。2005年是李開復擔任谷歌中國總裁的第一年,當時因為受到微軟競業禁止的限制,他能做的事情就是從各個學歷的大學生中招員工。當時最早的幾批員工錄取的決定都是谷歌山景城總部做出的,淘汰率極高。幾萬份簡歷下來,只錄用了幾十人。
李開復就問我們,為什麼淘汰率那麼高?我們告訴他,因為按照山景城的標準,合格的就那麼多。那些大量的成績極好的學生當時體現出了一個共同的問題,就是面對那些沒有簡單答案的問題,表現都不好。而當時有能力通過面試要求的人,今天絕大部分都成為了中國IT行業的頂級人才,包括快手的創始人宿華和拼多多CEO陳磊等。
為什麼那些成績很好的學生在谷歌的招聘中表現不好呢?其實,一個學生在學校里能遇到的任何問題,即便是研究生的畢業設計課題,答案都相對簡單。但在現實中,哪怕是一個小問題,答案都可能很複雜。
比如我在硅谷來信第二季中講過,我經常用「如何構建一個網絡爬蟲」來面試工程師,在學校里對這個問題給出的答案是很簡單的,寫成代碼不過2、30行,半小時就能搞定。但是在現實中,這個問題很複雜,谷歌一直維持著一個幾百人的工程團隊在解決這個問題,相應的代碼有幾百萬行。最近我正在寫我的新書《計算之魂》,裡面詳細討論了這個問題,我列舉了構建網絡爬蟲的十幾項細節,這還只佔真實系統構建工作中很少的一部分。我在書中講到的每一個細節,都夠三五人做個一兩年時間了。
類似的問題還有很多,我們在學校裡面三言兩語就能回答的那些題目,放到現實中,其實會變得非常複雜。我在之前的信中提到了,有些托福能考高分的去應聘行政助理,結果機票都訂不好,其實是同樣的道理。如果老闆給你把各種條件都限定清楚了,訂票這件事誰都能做,但是如果一個老闆有時間精力給你把這些條件都講清楚,那他還不如自己上網點擊兩下好了,何必要找助理來做呢?
如果一個年輕人因為在學校中的經歷,就以為世界上的事都能有一個簡單的答案,甚至還想著不花功夫碰運氣就能碰到一個簡單答案解決大問題,那他做的所有努力,可能方向都錯了。不幸的是,無論是在學校里還是在媒體上,總是在講一些故事,讓人以為存在這種靈機一動的答案。」
「小學生比NASA專家更聰明嗎?
有一個很典型的例子,是多年前我在國內媒體上讀到的一篇文章,標題大意是說「NASA專家不如小學生」,它講了這樣一個故事:
在上世紀60年代美國的阿波羅計劃中,要解決宇航員在太空中用筆書寫的問題,當時還沒有觸屏電腦,很多記錄只能用紙和筆做。但是,由於航天器在太空中處於失重的狀態,普通的鋼筆和圓珠筆裡面的墨水根本出不來。為此,科學家們鑽研了好長時間,花費了上百萬美元,也沒造出一種符合要求的「墨水筆」。於是NASA 向全國徵集解決方案,結果有一個小學生寄來一封信,內容只有一句話:「為什麼不使用鉛筆?」
這個故事乍聽之下讓人覺得很痛快,流傳很廣,有些人說這就是突破了思維的局限,甚至還有人因此覺得,民間科學家只要點子好,就能碾壓專業的科學工作者。
不過,恰巧我過去的老闆諾威格(Peter Norvig)就曾經在NASA的艾姆斯研究中心擔任主管,他就有一隻特殊的太空筆,他告訴了我這個故事的真相。
在60年代最初的太空項目里,無論是蘇聯還是美國都使用過木制鉛筆,其實這並不用一位小學生來提醒,是人就能想到。但是在失重環境下,鉛筆筆尖摩擦產生的碎屑會懸浮在空中,不僅對宇航員來講是潛在的危險,而且鉛筆芯的粉塵還可能進入到儀器中毀壞設備。再加上鉛筆在低溫下易碎,而且易燃,在太空環境中其實很危險,因此這個方案在航天探索的初期就已經被排除了。
最終幫助NASA解決了這個問題的是菲捨爾公司(Fisher),他們發明瞭一種可以在各種條件下使用的圓珠筆——無論是在失重的情況下、有重力時在任何角度下、在水中或者任何液體中,甚至在真空中,這種筆都可以使用;而且它耐低溫也耐高溫,在零下45度到200度的極端溫度下都可以正常工作。此外,這種筆上面的零部件也永遠不會脫落。為了研制這支筆,花了大約100萬美元,但這100萬美元花得很值,因為直到今天很多場合下還需要用到這種筆。
很多時候,那些不費太多力氣就能想到的所謂的「好答案」,很可能只不過是別人早就考慮過的、淘汰掉的答案。
我在約翰·霍普金斯大學讀書的時候,從我的導師賈里尼克教授那裡受益最多的,不是他告訴我「該怎麼做」,而是他告訴我「不能怎麼做」。很多時候遇到一個問題,我和同學都覺得想出了好的解決辦法,而他常常會告訴我們,這些辦法他們10多年前在IBM時已經嘗試過了,不管用。對於那些那麼多人都沒有想出答案的問題,不太可能存在靈機一動的答案。
在現實中,每一個細節問題都可能不得不安排一個專門的職位去解決,那些通過一些小手段就能解決的問題,常常只存在於很簡單的工作中。我一個朋友的孩子畢業後到了德國,進入了奔馳公司後做了很多年的機械工程師,幾年前一次我和她聊到騎車發動機的事情,我問她,為什麼內燃機已經有一百多年的歷史了,中國國產汽車的發動機還是做不好呢?
她說,今天的發動機和一百年前的完全不可相比,如果發動機研發中有1000個問題,你解決了其中20個,可能這個發動機就能工作了,但是它肯定不實用;你繼續研究,解決了100個問題,覺得所有的問題應該都解決了吧,其實這才只是商用的開始。
我和我弟弟也談過類似的問題,他現在在做半導體芯片設計,我問他,為什麼中國一些地方投資半導體,幾十億砸下去都沒有見個響?他和我講,假如做出一款在市場上能夠成功的半導體芯片要走一百步,那你其實走到第十步就能做出樣片了,很多人到這裡就覺得看到了勝利的曙光,其實還差得遠,接下來遇到的問題可能比想象的多十倍。
真實世界的複雜性
從他們的話中我就想到了一點:真實世界的複雜性要比大多數人想象的高很多。很多人努力,只是在前一百個問題里轉圈子,當他們解決了一百個問題後還沒有成功,就轉而去做另一件事了,結果就是總是在成功的圍牆外兜圈子。
今天有很多地方都會講一些所謂的應聘技巧。應聘技巧確實是有作用的,但它的作用是在實力的基礎上錦上添花。用人單位是否錄用一個員工,最關鍵的因素其實只有一個,實力。沒有實力,學會再多的應聘技巧也是白費。很多人看了一些電視劇、雞湯文章,以為學會了面試技巧就能得到好工作,可能只是竹籃打水而已。」
「很多人對於那些靈機一動的簡單答案津津樂道,常常講那些答案打破了思維的牆。其實,真正捆住人們思維的不是所謂的牆,而是一個人本身的能力、閱歷和經驗。兩米高的牆也擋不住姚明的視線,而對於身高不足三尺的小矮人來講,一道矮牆就可能讓他看不到眼前的世界。
為什麼我一直強調要「與賢者為伍,與智者為伍」,因為這其實就是我們以最快的速度增加經驗和閱歷的方式。不過要留意,從他人那裡得到的閱歷和經驗仍然是間接的,我們依然需要自己不斷地觸碰這個世界,那些經驗才會變成我們身體的一部分。
很多時候,我會覺得那些自以為是地質疑先賢的人是不可理喻的。是的,人都會犯錯誤,都有局限性,孔子、老子、亞里士多德、牛頓、釋迦牟尼都不例外。但是,對於我們這樣的凡人來講,對待先賢有兩個做法:一個是虛心地學習先賢思想的精髓,另一個則是不斷尋找先賢的錯誤以顯示我們的高明,顯示他們有局限性。哪一種做法對我們更有利是不言而喻的。
我們找出了先賢的局限性,說一句人無完人,也不過是說了一件大家都知道的事情,我們對人類文明的貢獻也不會因此就超過了那些先賢;但如果我們虛心地學習先賢的思想,運用到自己的工作和生活中,卻是實實在在可以終身受益的。」
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【中鋼AI現場1:1千5百度高熱密閉生產環境如何監控?】高爐AI應用大剖析
中鋼靠間接量測高爐生產數據,一步步打開黑盒子,運用AI即時監控爐況,提早預測異常生產狀況即時應變
文/翁芊儒 | 2021-03-04發表
攝影/洪政偉
高爐之於鋼廠,是不可或缺的一環。飄洋渡海的鋼鐵原料從港口上岸後,會先由煉焦工廠製成焦炭、燒結工廠製成燒結礦與鐵礦,加入其他次要原料後,就會來到鋼鐵融煉的第一站,高爐。
高爐的作用,就是透過一連串高溫熔融反應,將鋼鐵原料煉成鐵水。雖然說起來容易,實際上,高爐卻是一個複雜的煉鐵反應器。中鋼煉鐵廠高爐二課課長許雍達解釋,每一座高爐,都集合了非常多系統於一身,包括了爐體本身冷卻系統、熱風爐、原料輸送、出鐵、爐氣處理、頂壓回收發電、噴媒等環節,每個系統互相搭配,才能維持高爐穩定運作。
這個系統中,真正煉製鐵之處,就是外觀形似巨大養樂多瓶的高爐爐身。其運作原理,是從上方加入煉鐵原料,以一層焦炭、一層燒結礦與鐵礦的方式,盡量將原料均勻散布其中,再透過周邊的熱風爐,將空氣加熱,從高爐下部的鼓風嘴鼓進高爐,來加熱、還原,將鐵礦石融煉成鐵水與爐渣。
熔煉過程中,中鋼也透過鼓風嘴噴吹粉煤,來取代部分焦炭作為還原劑,可降低煉焦爐的負荷,並有利於爐熱調節;而爐內產生的高爐氣,也能在淨化後用來發電,並作為熱風爐及廠內的燃料,來達成節能、減少碳排放的效益。最後的鐵水與爐渣,則會分開取出,各自進行下一步的加工或販售。
許雍達指出,這套高爐生產的做法,早從十多年前就持續運作至今,但在過去,高爐內部高溫、密閉且不易觀測,難以得知爐況是否符合預期,「比如原料一層一層加入之後,到底分佈均不均勻?又要如何在爐溫下降之前,提早預測來因應?」
這些問題,隨著IoT與AI技術日漸成熟,中鋼開始蒐集更多生產數據,逐步翻轉過去熟悉的高爐運行操作。
落地27項高爐智慧應用,更即時掌握高爐生產動態
中鋼約從3年前開始,致力於研發高爐AI,不只開發高爐爐況監控的相關應用,也開發周邊設備的AI應用,比如原料輸送帶的預測維修、熱風爐生產效率與耗能監控、現場人員的安全監控等,截至今年初,已經完成27項高爐智慧應用的開發,依據應用的特性與適用場域,分散部署在4座高爐中。
由於高爐本身就像是一個黑盒子,為了掌握高爐的生產狀況,中鋼在高爐上裝設了多種感測器,就是要靠各種生產數據,一步步將盒子打開。
比如說,從高爐上方布料時,雖然是均勻旋轉布料,但實際布料情況還是會依據爐內氣流變化而改變,為了監控布料狀況並適時調整,中鋼在布料槽裝設了料面溫度儀與輪廓儀,來掌握布料形狀與高溫氣體的分布情形。在爐壁上,中鋼也裝測了溫度感測器,透過爐壁溫度變化頻率,來預測爐壁冷卻元件是否受侵蝕、內部是否結塊。
不只如此,為了預測爐熱變化,中鋼量測出鐵口的鐵水溫度變化,參考操作條件、鐵渣的化性分析,開發AI預測未來爐熱;也運用爐溫爐壓分布的異常數值,找出發生管道流異常的可能性。透過更即時發現異常並自動預警,就是要讓產線人員盡早發現問題,才能提前調整生產參數來因應。
而且,針對所有開發的生產數據監控與AI應用,中鋼開發了綜合爐況評分機制,能從原料分佈、氣流狀況、目前風量、鐵水產量、爐內溫度等生產狀況,為高爐當下的運行表現評分,讓產線人員可以更直覺、快速地的了解當前高爐爐況,「中鋼自己設定的目標,是要隨時大於89分以上,」許雍達說。
克服AI落地挑戰,中鋼導入一站式生產數據監控平臺
中鋼過去開發AI應用時,是由技術人員設法取得生產數據,開發出AI模型,再由IT單位開發成應用程式,個別部署到現場中控室的單機電腦中。
許雍達指出,這個做法面臨了三大挑戰。首先,當時從生產環境蒐集到的資料,位於封閉式的生產系統中,為避免透過外部線路存取資料時,可能帶來的資安風險,「研究人員不能輕易的取得生產數據資料,分析費時費力。」
再加上,每一支開發完成的應用程式,都必須部署到中控室的單機電腦中,透過視窗介面來呈現,在應用程式分散在多臺電腦的情況下,增加了電腦、網路的維護工作。不只如此,隨著蒐集到的資料量更大,AI分析也需要更大量的硬體運算需求,原有的主機資源逐漸不敷使用。
這三大挑戰,讓中鋼在2019年底,率先在二號高爐場域,規劃建置AIoT智慧分析平臺,更找來研究部門、子公司中冠資訊共同研發,利用二號高爐在去年大修的期間,同步導入該場域。
這套AIoT平臺最主要的目的,是要將分散部署在不同電腦的AI應用,整合到同一個Web平臺中,讓員工只要以瀏覽器開啟入口網站,登入帳密,就能一站式管理高爐所有的生產資訊。
建置過程中,中鋼不只以Web介面重新設計AI應用儀表板,也將過去難以取得的生產數據整合到一個資料平臺,供技術人員更方便的分析取用資料,更建置了專屬AI應用的硬體資源,取代分散部署到電腦主機的方法。
許雍達指出,AIoT平臺上線後,中控人員不只能即時查看重要的生產資訊,當高爐發生任何異常狀況,平臺也會自動觸發告警,並顯示操作指引,讓員工可以依照指示排除異常,將異常狀況可能帶來的傷害降到最低。
比如說,當AI偵測到四號高爐的爐身發生結塊,就能利用過去一段時間的溫度變化,去推測結塊情形的演變,系統也會提供操作指引,來建議員工應使用哪一種應對模式,才不會導致結塊問題更嚴重。
處置完成後,員工也可以直接在介面中回報,將此次事故處理過程提交出去,作為歷史維運紀錄,而且,過去類似事故的處理方法與結果,也會同步附件於操作指引的介面中,提供緊急處理時參閱。
除了上線網頁版的AIoT監控平臺,中鋼也接續打造了行動裝置版本,只要安裝到手機上,具登入權限的中控人員,就能隨時隨地掌握生產即時動態,了解異常狀態資訊。
今年初,二號高爐完成大修,這套AIoT平臺已經導入二號高爐場域中。中鋼也正在規劃,要將AIoT平臺導入其他座高爐中。許雍達表示,更長久的計畫,則是要開發煉焦、燒結兩大原料加工廠的智能模組,並且整合到AIoT平臺來監控運用,「這樣一來,我們在高爐的現場就能看到原料加工廠的生產數據,如果有異況,高爐也能同步調整、配合。」
高爐AI應用大剖析
「高爐出了問題,就得降風停產,如果能見微知著,在發生狀況前預先防範,就能降低損失產量的風險。」中鋼技術部門代理副總經理鄭際昭,一句話點出高爐AI的重要性。
用AI煉鐵,導入27項高爐場域智慧應用,被中鋼視為第一個進化里程。27項應用中,中鋼不只開發高爐爐況分析監控,也開發周邊設備的AI應用,比如原料輸送帶的預測維修、熱風爐生產效率與耗能監控、現場人員的安全監控等。
其中,高爐本身的爐況監測,更是AI開發的重點任務,因為高爐就像是一個黑盒子,為了掌控高爐的生產狀況,中鋼得在高爐上裝設多種感測器,以AI監控生產數據,才能提前發現問題,並及早因應。
因此,在眾多應用中,中鋼特別介紹7項與高爐爐況分析相關的智慧應用,揭密1,500度高熱密閉的生產環境,如何靠AI監控。
1 爐內布料情形監控
技術關鍵 靠掃描感測儀器與熱像儀,偵測原料、粉塵、高溫氣體分佈狀況,並將資料視覺化
效用 監控氣流是否穩定、布料形狀是否符合預期
將原料從爐頂添加到高爐時,過去無法得知實際布料狀況,但現在,中鋼在爐頂布建掃描感測儀器,就能即時偵測原料在高爐內的分佈,同時透過爐內的熱像儀,掃描粉塵、高溫氣體的分佈,就能比對得知目前氣流是否穩定,布料形狀是否符合預期。中鋼也將量測到的數據,以視覺化的方式來呈現。
2 管道流預警AI
技術關鍵 透過AI判斷爐內壓力與溫度分布是否超過異常值,來預測管道流異常
效用 提早預測管道流異常發生可能性,調整生產參數來因應
一般來說,高爐運作的理想情況,是從下面鼓風,爐氣均勻往上傳遞,將原料還原熔融。但是,若爐氣無法穩定通過爐料,而是累積在某個區塊,就可能因為壓力蓄積過大往上竄出,造成爐頂洩壓閥排放,或造成設備損傷。「氣集中在一個地方,壓力大到一個程度就會往上衝,就好像人打嗝,不能等到衝上來,要想辦法及時拯救。」鄭際昭形容。
為了提早發現管道流的情形,中鋼在高爐爐殼上設置壓力量測與溫度量測點,分別將溫度與壓力的分佈視覺化呈現,若結合兩者數值,發現壓力差超過異常值,或是局部溫度過高,AI判斷為管道流異常可能發生,「系統會發出預警,引導操作人員先降低風壓、風量,」中鋼煉鐵廠高爐二課課長許雍達表示,越早預測出管道流異常,就能越早調整生產參數,來避免管道流發生。
3 爐壁厚度監測AI
技術關鍵 透過爐壁探鑽深度與周圍壁面溫度變化的關聯性,訓練AI靠爐壁溫度變化,判斷爐壁厚薄
效用 預測爐壁冷卻元件受損情形,安排檢修時程
高爐爐壁冷卻元件(冷卻壁)若被蝕破,就可能造成嚴重的生產危機。然而,單從高爐外觀,無法得知爐壁冷卻元件被侵蝕的程度,中鋼以往只能定期量測來推斷爐壁狀況,定期檢修,來降低意外風險。
要監測爐壁厚薄,中鋼在爐壁裝設測溫感測器,找出溫度與爐壁厚薄的關聯性。鄭際昭解釋,一般來說,爐壁變薄後,測得的爐壁溫度會升高,雖然鐵水在壁面結塊或脫落,也會造成可能造成溫度改變,但相較於正常爐壁狀況,溫度變化頻率會較為劇烈。
因此,中鋼以探鑽點位附近的歷史溫度變化,結合實際探鑽的厚度訓練AI模型,再套用到高爐其他測溫點位上,來推測爐壁不同位置的侵蝕狀況。
4 爐壁結塊預測AI
技術關鍵 透過爐壁溫度變化頻率預測結塊情形
效用 監測到爐壁溫度變化異常,提早因應避免結塊情形惡化
高爐溫度一旦降低,就可能造成鐵水冷卻結塊、附著在爐壁上,若爐壁的結塊大量滑落,導致爐氣異常溢出,就可能發生操作上的危險,「許多高爐曾經因為高爐內部結塊過大,掉落時打到鼓風嘴,導致鼓風元件受損漏氣。」許雍達說。
為了維持爐況穩定與操作安全,中鋼開發了爐壁結塊預測AI,當發現溫度變化波動越來越小,就能推測爐壁內部結塊,並提前調整高爐的生產條件,避免結塊情形更嚴重。
許雍達表示,這套AI應用目前部署在三、四號高爐,因為這兩座高爐的爐內冷卻元件形式與一、二號高爐不同,更容易發生產生爐壁結塊問題,較有應用AI的急迫性。
5 爐熱溫度預測AI
技術關鍵 量測出鐵口的鐵水溫度變化,參考操作條件、鐵渣的化性分析,學習預測未來爐熱
效用 預測未來2~4小時內的爐熱變化,提前調整生產參數來因應
對於正在生產鐵水的高爐來說,必須維持一定的爐熱,高爐才能穩地熔煉鐵水,若溫度異常大幅下降,就可能造成爐冷危機,需花費許多時間調整加熱,一旦惡化至鐵水凝固無法排出,復原工作會很困難。
「發生一次就是上億的損失,所以我們要盡可能避免走到這一步。」鄭際昭點出爐熱預測的重要性。
中鋼在建立爐熱溫度預測AI時,就是透過量測出鐵口的鐵水溫度變化,參考操作條件、鐵渣的化性分析,學習預知未來2~4小時的爐熱趨勢,藉此訓練出爐熱預測的AI,若預測到未來爐熱可能下降,就能即時調整生產參數,微調風溫、噴煤量,來維持爐熱的穩定。
6 鼓風嘴噴煤預警AI
技術關鍵 透過大量鼓風嘴噴煤影像訓練AI判斷異常
效用 自動化找出噴煤槍過短、噴煤口堵塞等異常影像,減少人力監控負擔
中鋼透過在鼓風嘴噴吹粉煤,來減少原料焦炭的使用,同時,也能透過粉煤噴吹量來調節爐熱。不過,粉煤噴吹的狀況,過去需要人工監控,透過攝影機將風口影像傳輸到中控室,來監測是否發生噴嘴阻塞、或是噴煤槍設備耗損的情形,而且,需監控的影像還不只一個,光是二號高爐就有30個風口影像需要監控。
為了減少人力的負擔,中鋼正在運用歷史監測影像,訓練影像辨識AI,來自動監診噴煤槍設備,找出噴煤槍過短、噴煤口堵塞等異狀。
7 高爐原料粒徑分析AI
技術關鍵 透過原料粒徑影像資料,訓練AI進行粒徑分析
效用 即時辨識原料粒徑大小與分布,調整入料情形來降低燃料率
將原料送入高爐時,若原料的粒徑大小符合預期、分布較平均,有助於爐況穩定、降低燃料率。中鋼甚至推算,高爐燃燒料率每減少1%,每年可以減少上億的燃料經費,因此,中鋼用AI來即時辨識原料的粒徑大小,即時計算進入到高爐原料粒徑分布,以及是否混雜到其他原料等情況,再根據分析結果來調整原料分布,有助於穩定爐況、降低燃料率。
附圖:光是二號高爐,中鋼就投資約5,700萬元來建置智慧應用,投資的金額雖大,但帶來的效益更可觀,預估每年可以降低成本3,270萬元,減少排放溫室氣體2,217噸。(攝影/洪政偉)
資料來源:https://www.ithome.com.tw/news/142938
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