水泥回转窑AI烧成工况优化：实验线阶段进展

烧成环节是水泥生产能耗与质量波动的主要来源。本季度，行业AI实验室在某合作水泥厂的实验线上开展烧成工况优化实验，目标是在不改动既有DCS控制逻辑的前提下，为操作员提供工况趋势研判与参数调整参考。
技术路线上，团队以窑电流、分解炉出口温度、二次风温、喂料量等约40路过程信号为基础构建多变量时序模型，先完成煅烧状态软测量，再叠加基于历史工况回溯的参数建议生成模块。为避免与现场操作习惯冲突，所有建议均以"参考值+置信区间"形式推送，是否采纳由操作员决定，同时记录采纳率用于回溯评估。
• 实验连续运行8周，模型对f-CaO超标工况的提前预警命中率约82%，平均提前时间约25分钟；
• 采纳建议班组的统计显示，标准煤耗相对基线下降约1.3%，游离钙合格率提升约2个百分点。
下一步计划：扩充两个季节周期的数据以覆盖雨季与低温工况，并在第二条实验线上验证跨窑泛化能力，再评估进入常态化辅助运行的可行性。