科技前沿冶金行業(yè)能源消耗較大，是推進(jìn)節(jié)能降耗的主要行業(yè)。高爐熱風(fēng)爐和加熱爐等裝置是節(jié)能降耗的關(guān)鍵環(huán)節(jié)，其燃燒控制與優(yōu)化問題是國內(nèi)外專家學(xué)者研究與關(guān)注的重點(diǎn)。
 　　中國科學(xué)院沈陽自動化研究所科研團(tuán)隊(duì)以加熱爐的優(yōu)化控制為切入點(diǎn)，提出一種基于遷移學(xué)習(xí)的加熱爐爐溫預(yù)測算法。實(shí)現(xiàn)加熱爐的優(yōu)化控制，要克服加熱爐生產(chǎn)過程中原料來源多樣、生產(chǎn)條件多變、工況波動頻繁等難題，對加熱爐各個加熱區(qū)的溫度準(zhǔn)確預(yù)測。同時，還需要滿足工況對實(shí)時性的要求，對預(yù)測算法的計(jì)算效率和計(jì)算時間等性能指標(biāo)提出更高的要求。
 　　為了應(yīng)對這些挑戰(zhàn)，研究團(tuán)隊(duì)設(shè)計(jì)出基于時間卷積網(wǎng)絡(luò)和遷移學(xué)習(xí)技術(shù)的多區(qū)爐溫預(yù)測框架，并通過生成對抗網(wǎng)絡(luò)來提升預(yù)測精度，建立實(shí)時的爐溫預(yù)測模型。實(shí)例研究表明，團(tuán)隊(duì)提出的基于遷移學(xué)習(xí)的爐溫預(yù)測框架在每個加熱區(qū)快速建模的基礎(chǔ)上均能提升預(yù)測精度。
 　　相關(guān)研究成果發(fā)表在Sensors上，該研究為人工智能技術(shù)應(yīng)用于冶金行業(yè)加熱爐能耗優(yōu)化控制提供新方法。