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环球要闻:钢铁业持续探索绿色发展道路 数字化转型助力产业结构优化

证券时报·e公司 2022-10-21 22:46:52

钢铁企业的绿色发展道路正越走越宽。

10月21日晚间,宝钢股份(600019)发布有关“双碳”工作推进进展情况的公告。近期公司“双碳”工作取得系列进展:包括超低碳排放汽车板零件暨净零碳路径发布成功;公司与日立能源共同发布取向硅钢变压器全生命周期碳足迹计算结果;公司与华域电动共建联合工作室等。

据证券时报记者了解,当前,随着供给侧结构性改革深入推进,钢铁行业一方面坚决淘汰落后产能,另一方面坚持创新绿色发展,推动行业集约、集聚、绿色发展,重新焕发了生机。其中,以宝钢股份、山东钢铁、包钢股份、马钢股份、南钢股份、方大特钢等为代表的沪市公司持续探索绿色低碳发展道路,以创新增强产品竞争力,持续推动数字化转型发展智能制造,优化产业结构,实现了“十四五”良好开局。


(相关资料图)

行业完成主体改造工程产能已近4亿吨

在绿色发展层面,从具体公司看,宝钢股份上述公告显示,日前,公司首次通过线上实现三个减碳超过 50%的宝钢汽车板零件——油箱加强支架、B柱加强板内板下部、座椅头枕连接板的全球发布。这三个超低碳排放汽车板零件示范应用成功是宝钢汽车板SMARTeX 的低碳行动的一大步。超低碳排放钢铁材料在汽车零部件级别的示范应用在全球尚属罕见,宝钢以此为契机,推动全球汽车产业低碳生态圈的建设,尽早实现材料和汽车行业“碳中和”。

同时,宝钢股份同步发布宝钢汽车板净零碳路径及净零碳汽车板产线建设情况。公司正在湛江钢铁基地建设一条超百万吨级的氢基竖炉机组,预计2023年12月底前建成投产。这是我国首套自主集成的百万吨级氢基竖炉、首套集成氢气和焦炉煤气进行工业化生产的直接还原铁生产线,也是后续自主集成并研发全氢冶炼技术的创新平台。2025年净零碳汽车板产线全线贯通,将形成180万吨/年净零碳汽车板、硅钢等高端板材生产能力。公司净零碳工艺相比长流程工艺可减少碳排放约90%。

行业内其他钢铁公司亦在绿色发展上不断前行。山东钢铁日照公司持续对标行业先进标杆企业,日照精品基地建设项目设计阶段即采用当时国内最严格的环保标准设计建设,环保设施总投资约为64.7亿元,2020年增加环保投资8.03亿,于2020年率先达到环境绩效A级企业。已实现废气超低排放、废水零外排、固废不出厂,其中,吨钢综合水耗2020年达到2.13t/t钢,处于国内领先水平。自备电厂项目采取海水直冷,减少淡水资源消耗;配套海水淡化厂,设计供水能力2万立方/天,大幅减少淡水资源消耗。

从行业整体看,相关数据显示,2012年—2021年,中国钢铁工业协会统计的重点钢铁企业吨钢二氧化硫、烟粉尘排放量降幅分别达到81.41%、63.44%。截至2022年8月25日,已有1.72亿吨钢铁产能完成全过程超低排放改造并通过钢协评估监测公示,钢铁行业基本完成主体改造工程的钢铁产能已近4亿吨。

超百亿元投向数字化改造

钢花飞溅,铁水飞流,钢铁行业不仅承载绿色低碳发展的重要脊梁,作为大型复杂流程行业,数字化转型也已成为钢铁企业们的必选项。

2021年,钢铁企业在智能制造方面投入了大量资源,全年有超百亿元的专项投资用于企业的数字化改造升级,生产流程的整体自动化和信息化水平明显提升。5G+工业互联网赋能钢铁行业,形成了平台化设计、智能化制造、个性化定制、服务化延伸、数字化管理和网络化协同等六大类应用模式,已经覆盖29个典型应用场景。

例如,南钢股份推动数字化转型,以数据治理为核心、工业互联网为手段、核心数据资产化为目标,对钢铁制造智能化升级和产业链数字化重构,打造数字孪生工厂。公司以铁区一体化智慧中心为基石,全流程推进公司智慧运营中心、钢轧一体化智慧运营项目(涵盖6条示范线数字工厂),打造集制造、经营、生态于一体的智慧运营决策中台。“JIT+C2M”智能工厂里,大到5G运用、集成智能机器人、无人立体仓储、识别原料粒度的AI(人工智能)、钢铁场地3D扫描无人行车,小到能够定位、通知并检测危险气体的智能安全帽……处处闪现着5G+智慧钢铁迸发出的数字技术“花火”。 

今年6月18日,马钢四钢轧总厂成功利用智能RH技术同时操控2座RH炉,完成了硅钢与汽车板的生产。这意味着,马钢不仅实现了RH炉全钢种“智能精炼”这一历史性突破,而且实现了一名主操同时操控两座RH炉。据了解,这套智能RH控制系统已经具备脱碳模型、温度控制模型、合金最小成本模型、增氮模型、脱硫模型、低碳钢模式智能选择模型等全套功能模型,适用汽车板、无取向硅钢、取向硅钢、管线钢、工业纯铁等高端品种,钢种覆盖率达到100%,截至今年5月份投用率达到99%以上。

今年方大特钢正陆续实施37项科技攻关,项目涵盖5G+智慧工厂在钢铁企业中的应用与研究,结合企业生产实际经营场景,构建具有企业特色的5G+智慧工厂应用平台,并且推进人工智能技术应用研究,实现高压配电室设备的自动巡检。

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