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作者：金鑫;陈学刚;
单位：中国恩菲工程技术有限公司;
摘要：有色金属火法冶金是我国铜、铅、锌、镍等基础金属工业化提取的核心工艺，其高温、多相、强耦合的反应特征导致长期存在能效偏低、污染物排放强度高、过程控制精度不足等问题;而人工智能技术在冶金工业的应用正逐步深入，在提升效率、降低成本、保障安全与环保等方面展现出系统性价值。本研究基于“数据采集-参数预测-过程优化-设备运维”全链条视角，深入探讨了多模态传感网络构建、高温多相体系关键参数预测、多目标动态优化控制及设备状态智能诊断等核心技术在冶金工业的实现路径。目前，人工智能方法通过提升工艺参数在线检测精度、强化多变量协同调控能力及实现设备全生命周期管理，显著提高了冶炼过程能效与环境效益;但现有技术仍面临高温极端环境下数据质量波动、复杂工况下模型泛化能力受限、多时空尺度耦合机制解析不足等挑战。未来需重点发展物理信息融合建模方法、跨尺度动态优化算法及工业级智能决策系统，通过冶金热力学、过程系统工程与信息科学的深度交叉，构建面向绿色低碳目标的火法冶金智能技术体系。
关键词：火法冶金;;多相复杂系统;;数据采集;;参数预测;;过程优化;;设备运维;;智能冶炼
基金资助：中国五矿集团有限公司集团公司青年科技基金(2024QNJJB02)
