為了實(shí)現(xiàn)碳中和目標(biāo)，作為一種過(guò)渡型解決方案，鋼鐵行業(yè)在加大電爐投資的同時(shí)，也正逐步提高高爐廢鋼的使用比例。長(zhǎng)遠(yuǎn)來(lái)看，全球廢鋼消費(fèi)量有望持續(xù)增長(zhǎng)，但隨著自產(chǎn)廢鋼量（Return or home scrap，指在煉鋼過(guò)程或鋼材生產(chǎn)過(guò)程中產(chǎn)生的廢鋼）和邊角余料廢鋼量（prompt industrial scrap，指鋼材制造鋼材制品過(guò)程中產(chǎn)生的廢鋼）的減少，以及企業(yè)對(duì)于報(bào)廢廢鋼（Obsolescent scrap）的高度依賴(lài)，廢鋼的穩(wěn)定供應(yīng)面臨一定困難。
本文介紹全球廢鋼消費(fèi)趨勢(shì)，聚焦海外企業(yè)在高效回收利用廢鋼資源方面的最新進(jìn)展，并圍繞加快廢鋼人工智能檢測(cè)系統(tǒng)發(fā)展提出建議。
廢鋼消費(fèi)量穩(wěn)定增加，但質(zhì)量呈下降趨勢(shì)
近年來(lái)，全球廢鋼消費(fèi)量穩(wěn)定增加。2021年，全球廢鋼消費(fèi)量為6.740億噸，同比增加了4800萬(wàn)噸。從鐵源材料消費(fèi)量來(lái)看，2021年全球生鐵消費(fèi)量為13.52億噸；直接還原鐵（DRI）消費(fèi)量為1.19億噸；廢鋼消費(fèi)量為6.76億噸，占比為31.5%，同比上升了1.1個(gè)百分點(diǎn)。
從主要國(guó)家（地區(qū)）的廢鋼消費(fèi)情況來(lái)看，中國(guó)是最大的廢鋼消費(fèi)國(guó)，緊隨其后的是電爐使用比例較大的歐盟和美國(guó)，其次是土耳其。就算是電爐使用比例相對(duì)較低的日本、俄羅斯和韓國(guó)，也消費(fèi)了3000萬(wàn)噸左右的廢鋼。大部分國(guó)家都提高了電爐鋼的生產(chǎn)比重，導(dǎo)致廢鋼消費(fèi)量的增長(zhǎng)率高于粗鋼產(chǎn)量的增長(zhǎng)率。2021年，全球廢鐵貿(mào)易量為1.906億噸，主要出口國(guó)（地區(qū)）為歐盟、美國(guó)、日本和俄羅斯，主要進(jìn)口國(guó)（地區(qū)）為土耳其、印度、越南和韓國(guó)。
伴隨著鋼鐵技術(shù)發(fā)展和配套設(shè)備升級(jí)換代，全球自產(chǎn)廢鋼量逐步減少，報(bào)廢廢鋼量逐漸增加。日本鋼材回收再利用研究公司(SRR)資料顯示，日本自產(chǎn)廢鋼占比達(dá)到14.4%，邊角余料廢鋼占比為29.0%，報(bào)廢廢鋼占比為56.6%。截至2021年底，全球鋼鐵總蓄積量為356億噸，其中中國(guó)為105億噸，歐盟為51億噸，美國(guó)為50億噸，俄羅斯為38億噸，日本為14億噸，韓國(guó)為8億噸。據(jù)日本鐵源協(xié)會(huì)預(yù)測(cè)，全球廢鋼產(chǎn)生量將從2020年的6.4億噸增加至2030年的7.78億噸，到2050年將達(dá)到9.64億噸。從產(chǎn)生地來(lái)看，美國(guó)、歐盟、日本等發(fā)達(dá)國(guó)家（地區(qū)）的比例將降低，而中國(guó)和新興國(guó)家的比例將明顯提高。
廢鋼中的雜質(zhì)主要包括非金屬材料和有色金屬材料。其中，非金屬材料屬于有機(jī)材料，如油漆和各種樹(shù)脂，附著于鋼材表面，在沖壓時(shí)混入廢鋼中。這些有機(jī)材料不僅可以降低煉鋼實(shí)收率，而且可以在200攝氏度~400攝氏度的廢鋼預(yù)熱過(guò)程中汽化，隨后在廢氣冷卻到100攝氏度左右時(shí)液化，造成袋式除塵器堵塞。此外，廢鋼中的有色金屬材料可以分為大量雜質(zhì)、表層雜質(zhì)和合金雜質(zhì)。其中，大量雜質(zhì)主要包括電機(jī)中的銅和汽車(chē)發(fā)動(dòng)機(jī)組中的鋁；表層雜質(zhì)存在于鋼材表面，如鋅或錫鍍層；合金雜質(zhì)包括耐候鋼中的銅或不銹鋼等中的有色金屬材料等。
值得注意的是，隨著鋼鐵產(chǎn)品不斷升級(jí)，特殊元素添加鋼及特殊元素附著鋼持續(xù)增加，廢鋼質(zhì)量呈下降趨勢(shì)。一方面，隨著最終產(chǎn)品的高級(jí)化及高性能化，廢鋼回收面臨雜質(zhì)混入和篩選困難的問(wèn)題，如汽車(chē)、家電產(chǎn)品、辦公設(shè)備等的電氣配線(xiàn)、電機(jī)、電子開(kāi)關(guān)等；另一方面，對(duì)于成分允許值不嚴(yán)格的物料（如鋼筋、型鋼等），為了方便回收再利用，生產(chǎn)單位需要預(yù)測(cè)材料成分變化。為此，鋼鐵企業(yè)有必要掌握下游行業(yè)的材料發(fā)展趨勢(shì)。
應(yīng)用人工智能提高廢鋼檢驗(yàn)效率成為“新風(fēng)尚”
為了減少碳排放、生產(chǎn)綠色鋼材，近年來(lái)，廢鋼資源在鋼鐵行業(yè)的重要性日益凸顯。不過(guò)，廢鋼質(zhì)量檢驗(yàn)一直面臨著諸多挑戰(zhàn)：一是根據(jù)鋼鐵制造商和供應(yīng)商的作業(yè)要求，廢鋼卸貨時(shí)間非常短，通常僅有5分鐘，檢查員很難對(duì)廢鋼來(lái)料進(jìn)行詳細(xì)檢查；二是各類(lèi)廢鋼混雜交織，難以識(shí)別；三是由于檢查員之間存在個(gè)體差異，很難做出完全一致的判斷。
因此，為了提高廢鋼檢驗(yàn)效率，引進(jìn)人工智能技術(shù)參與這一環(huán)節(jié)成為目前中日韓等國(guó)的“新風(fēng)尚”。應(yīng)用人工智能技術(shù)后，鋼企不僅可以實(shí)現(xiàn)實(shí)時(shí)高效驗(yàn)收，而且可以在計(jì)算能力足夠強(qiáng)大的前提下真正實(shí)現(xiàn)365天24小時(shí)不間斷運(yùn)營(yíng)。在此基礎(chǔ)上，上游供應(yīng)商可以隨時(shí)交付更多的廢鋼，鋼鐵企業(yè)也能夠及時(shí)獲得充足的原料供應(yīng)，從而構(gòu)建起更為順暢的廢鋼流通體系。
中國(guó)的廢鋼產(chǎn)業(yè)以中國(guó)廢鋼鐵應(yīng)用協(xié)會(huì)為中心，共有650多家企業(yè)、研究機(jī)構(gòu)、高等院校等參與了廢鋼回收再利用的相關(guān)項(xiàng)目研究。目前，我國(guó)共有7家以上的企業(yè)開(kāi)發(fā)了驗(yàn)收準(zhǔn)確度為90%以上的系統(tǒng)，并在100多個(gè)廠(chǎng)區(qū)內(nèi)投入實(shí)際應(yīng)用，取得了良好的效果。
在日本鐵鋼聯(lián)盟、日本普通鋼電爐工業(yè)協(xié)會(huì)和日本鐵源協(xié)會(huì)的指導(dǎo)下，多家日本鋼鐵公司正在自主研發(fā)廢鋼人工智能檢測(cè)系統(tǒng)。作為東京大學(xué)的初創(chuàng)企業(yè)，Eversteel公司已經(jīng)完成了實(shí)證試驗(yàn)，自2022年12月中旬開(kāi)始運(yùn)行以來(lái)，其系統(tǒng)的實(shí)時(shí)檢測(cè)準(zhǔn)確率與人工檢測(cè)的結(jié)果相差無(wú)幾。同時(shí)，這一系統(tǒng)對(duì)報(bào)廢發(fā)動(dòng)機(jī)中銅元素的識(shí)別準(zhǔn)確率可達(dá)到90%，而人工肉眼對(duì)此檢查正確率不到50%。該系統(tǒng)包括3個(gè)技術(shù)要點(diǎn)：一是智能檢查車(chē)輛位置，然后進(jìn)行卸料檢查；二是采用多標(biāo)簽分類(lèi)法的分類(lèi)技術(shù)確定混合比例，如“H1級(jí)10%+H2級(jí)80%+L1級(jí)10%=總計(jì)100%”；三是工作人員可以通過(guò)電腦、平板電腦、智能手機(jī)等查看檢測(cè)結(jié)果。
在韓國(guó), LG CNS公司（樂(lè)金系統(tǒng)集成有限公司）正在開(kāi)發(fā)一種服務(wù)型軟件(SaaS)解決方案，旨在在驗(yàn)收裝卸車(chē)和裝料過(guò)程中檢測(cè)個(gè)別廢鋼的等級(jí)、品種及異物。該解決方案包括4個(gè)技術(shù)要點(diǎn)：一是應(yīng)用檢測(cè)技術(shù)檢測(cè)裝載箱、抓斗，判斷位置及驗(yàn)收開(kāi)始時(shí)間，發(fā)現(xiàn)危險(xiǎn)品時(shí)發(fā)出警報(bào)；二是通過(guò)深度攝像機(jī)的深度信息判斷結(jié)果判定時(shí)間，根據(jù)大型夾具和小型夾具的尺寸差異區(qū)分等級(jí)不同的廢鋼，并將其作為輔助信息；三是應(yīng)用對(duì)象圖像分割技術(shù)提取各種廢鋼，應(yīng)用分類(lèi)技術(shù)確定廢鋼等級(jí)及品種；四是應(yīng)用對(duì)象圖像分割技術(shù)計(jì)算異物面積。
考慮到鋼材的使用壽命,預(yù)計(jì)全球今后將產(chǎn)生大量的廢鋼。在回收廢鋼時(shí)，鋼企根據(jù)廢鋼的材料形狀，主要通過(guò)粉碎機(jī)、切割機(jī)、壓縮機(jī)等進(jìn)行多種預(yù)處理，但最主要的問(wèn)題是去除銅、錫等微量元素。由于粗鋼采用氧化精煉法生產(chǎn)，所以上述微量元素與氧氣的親和力明顯低于鐵。目前，通過(guò)手工加工處理機(jī)去除雜質(zhì)元素是解決這一問(wèn)題最為經(jīng)濟(jì)、有效的方法。因此，為了提高廢鋼的回收率，鋼企還需要深入研究高效去除微量元素的方法。與此同時(shí),為了降低生產(chǎn)成本，電爐正在轉(zhuǎn)變?yōu)楦綆U鋼預(yù)熱裝置的節(jié)能型設(shè)備。
此外，為了加快廢鋼人工智能檢測(cè)系統(tǒng)的發(fā)展，鋼企還需注意以下幾個(gè)重點(diǎn)：一是數(shù)據(jù)等的準(zhǔn)確性直接關(guān)系到人工智能性能的穩(wěn)定，需要制訂能夠精準(zhǔn)區(qū)分廢鋼的分類(lèi)標(biāo)準(zhǔn)；二是需要開(kāi)發(fā)專(zhuān)用的光學(xué)硬件，以最大限度地發(fā)揮人工智能的功效；三是需要?jiǎng)?chuàng)建一個(gè)數(shù)據(jù)收集平臺(tái)，整合和存儲(chǔ)海量的廢鋼圖像。
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