生料配比

靠化验室结果“后知后觉”地调？

水泥配料

为保强度不敢多加一勺混合材？

传统配料模式下，由于工艺过程和检测手段的限制，检测结果往往会滞后。

当检测到熟料三率值、熟料强度偏离控制目标时，大量物料已经成型。质量靠 “盯”、成本靠 “压”，提质与降本难以兼得。

近年来，国家层面对建材质量与降本增效的要求持续加码，配料环节的“稳”与“省”被推到台前。

工信部等九部门发布《原材料工业数字化转型工作方案（2024—2026年）》，把“质量控制”列为重点场景，鼓励在原料配制等环节应用动态优化控制模型，推动“制造过程自主调控、运营管理最优决策”；其附件《建材行业数字化转型实施指南》进一步明确，水泥行业要重点应用“全流程智能质量控制”，推动动态优化控制模型在原料配制环节的程序化应用。

在“质量要稳、成本要降、碳排要减”的多重约束下，配料环节成了绕不开的关口。信云智联依托工业互联网、人工智能与大数据技术，打造了配料优化两大核心模型：生料配比寻优、水泥配料寻优，让配料从“凭经验”走向“靠算法”。

01  生料配比寻优模型 —— 生料配制环节的“调配利器”

生料是熟料的“原料底座”，其三率值（KH、SM、IM）的稳定性直接决定窑况与熟料质量。

传统配料模式，依托周期性取样监测指标，从调整原料配比，到等待新配比下各类物料全部输送完毕、均化并稳定送至窑头，整个工艺链路长。待监测数据反映三率值偏离控制区间时，偏离目标的生料已持续形成，调控措施无法即时生效，生产只能被动纠偏。

模型应用效果

动态监控、自动优化

依托预测模型，能够持续监控出磨生料三率值波动、窑系统运行工况、原煤品质等多维关键数据。配比优化不再孤立参照单点化验数值，而是结合窑内热工状态，形成联动研判；还可以提前推演指标变化趋势，一旦预判参数即将偏离控制区间，会自动触发配料策略优化调整，将传统“事后纠偏”转变为前置的“过程干预”，从根源破解人工响应滞后难题。

分级智能优化

模型内置分层触发调控逻辑：基于预测控制输出值与目标阈值进行比对，当预测指标触及阈值区间，分级启动调控策略。轻微异常工况（例如 KH 偏差 0.01）仅微调石灰石配比；中度异常时联动多物料参数协同修正。在保障响应及时性的同时，规避配料方案大幅波动，防止生产工况“大起大落”。

方案闭环验证

每次生成配比方案，模型先用“理论熟料三率值计算模型”验证可行性，再推送至中子在线仪/配料系统执行，形成“监控—寻优—验证—执行”闭环。

02  水泥配料寻优模型——算出混合材掺比的“黄金平衡点”

熟料，通常占据水泥生产成本六到七成，而混合材（矿渣粉、粉煤灰、石灰石粉等）的成本相对较低。

在保障水泥强度等级达标和质量合格的前提下，科学提升混合材掺量，能够同步实现生产成本下降与碳排放削减。但若仅凭经验盲目上调掺比，极易引发水泥需水性波动、凝结时间异常、早期强度不足等问题，最终得不偿失。

模型应用效果

双目标寻优

配料过程中，在保证质量合格的基础上，模型能够寻找最合适的原料配比，实现成本最低。

非线性关联模型

创新性引入“动态混合材活性系数”，可以精准测算出多种混合材复掺后的水泥强度演化规律，充分考量不同混合材之间的协同增效效应，弥补传统线性计算模型无法表征复配叠加增益的短板。

模型还可以实现多目标协同管控，在强度预测的同时，约束 SO₃含量控制范围、水泥组分指标控制，确保成品水泥各项性能满足标准规范，整体预测偏差控制在较低水平。

动态掺比调整

支持“实时调整 + 批次调整”两种混合材动态掺比模式。能够持续比对熟料实测强度与模型预测强度，当二者绝对偏差≥2MPa时，会自动微调混合材掺配比例，动态适配熟料质量波动，保障各批次水泥强度稳定达标。

历史方案知识库自学习

沉淀“配料方案知识库”，新工况下自动匹配相似历史方案。还引入了“自学习”功能，当新方案执行效果优于历史方案时，自动将新方案加入知识库，并更新模型参数，实现越用越准。

从事后纠偏到过程优化，从经验配料到数据寻优，信云智联自研的工业算法模型，为配比决策提供客观量化依据，有效降低生产环节对操作人员经验的依赖性，在稳定产品性能、牢牢守住质量红线的基础上，同步达成降低生产成本与碳排放的双重效益。