近期，会泽冶炼成功研发并应用国内首创的烟化炉冶炼终点智能预测模型，以神经网络、视觉识别与工艺机理相耦合的技术路径，破解了传统火法冶炼的诸多痛点，为铅锌冶炼行业数智化转型树立了可复制、可推广的实践标杆。

在国家“双碳”战略深入推进、有色金属行业加速向智能化转型的大背景下，传统铅锌冶炼行业正逐步摆脱“经验驱动”的发展模式，迈向“数据驱动”的高质量发展新阶段。烟化炉作为铅锌冶炼的核心炉窑装备，其冶炼终点的判断精度直接影响有价金属回收率、生产效率及安全环保水平。长期以来，国内铅锌冶炼企业的烟化炉作业均依赖人工“看火”判断终点，这种传统方式存在明显短板，成为制约行业高质量发展的瓶颈。据会泽冶炼生产技术负责人介绍，人工“看火”全凭操作人员经验，不仅存在经验离散、判断标准不一的问题，限制了有价金属的回收率，还因人工响应滞后，造成工序衔接空耗，使得煤单耗高，作业周期时间波动大。

为破解行业共性难题，会泽冶炼立足生产实际，确立了“冶金机理先行、数据全周期治理、AI模型可落地”的建设思路，组建专业研发团队，聚焦烟化炉冶炼全流程，开展智能化技术攻坚。研发过程中，团队摒弃传统单一经验判断模式，构建了覆盖火焰视觉、工艺参数、配料负荷等多维度的数据采集体系，通过“经验数据化、知识模型化、判断智能化”的路径，摆脱了对人工经验的依赖，推动铅冶炼行业实现从“经验驱动”向“数据+机理双轮驱动”的跨越。

该烟化炉冶炼终点智能预测模型是国内首次将AI技术与烟化炉冶炼工艺深度融合的创新成果，采用“AI+机理”双轮驱动模式，实现了从数据采集到智能预测的全链路闭环。在硬件配置上，模型搭载全栈国产化耐高温火焰成像仪，配置国产化操作系统，适配烟化炉高温、高粉尘的作业工况，确保数据采集的稳定性和准确性。在数据感知层面，通过工业相机实时采集火焰RGB/HSV图像，精准提取火焰颜色、形态等核心特征，同时同步接入炉温、压力、烟气浓度等关键工艺参数，形成“视觉+机理”双数据源；创新采用“视觉图像+时序参数+专家知识”联合建模方式，有效解决了复杂工况下模型适应性差的行业难题。

在模型算法上，研发团队构建深度神经网络模型，经过反复调试和实机验证，最终实现冶炼终点判断精度≥97%、响应时间≤10秒，核心指标达到行业领先水平。与传统人工判断相比，终点判断准确率从88.6%提升至97.4%，判断误差由±15分钟缩短至±5分钟，大幅提升了生产精准度。同时，模型设置双重预警机制，每炉冶炼过程中会在终点前5分钟发出首次预警，终点到达时发出最终预警，且支持自动启停，可与企业DCS系统实现数据无缝对接、双向通讯；采用“工艺专家+算法专家”双标注机制，确保模型数据与生产实际高度契合，进一步提升了模型的实用性和可靠性。

在经济效益方面，该模型的应用使锌回收率提升0.15个百分点，有效减少金属流失，实现了资源利用效率和生产效益的双重提升。

在行业价值方面，该模型是国内首次成功应用于烟化炉冶炼的智能终点判断场景，实现了该领域从0到1的应用突破，经过100炉实机验证，模型准确率稳定超过97%，算法稳健性处于行业领先地位。目前，会泽冶炼正加快推进技术推广，计划年内完成另一台烟化炉的模型搭载及DCS工艺数据全对接，持续推动烟化炉作业从“看火经验”向“算法决策”、“人工管控”向“智能自治”的深度跨越。

面向未来，结合国家数字中国、新质生产力、绿色低碳及“人工智能+”等战略驱动，会泽冶炼将以技术创新激活传统冶金产业潜能，用数字化创新定义铅锌冶炼未来，持续探索AI与有色金属冶炼深度融合的新路径，为行业绿色低碳、智能高效转型贡献力量。（魏发宏）

责任编辑：张宝德