沙钢钢铁研究院历时5年完成高炉智能诊断系统开发，成功应用于国内最大的5800m3高炉，辅助其日常操作、炉况恢复和生产管理。自上线以来，高炉智能诊断系统在炉缸堆积、渣皮脱落等的诊断和治理中起到重要作用。3月底借助该系统，诊断出布料平台边缘坡度过大，造成边缘气流不易控制，渣皮频繁脱落，通过平台外移、边缘压矿、中心挖漏斗的技术措施使高炉产量恢复至13200t，燃料比降至510kg/t以内。

随着工业4.0及智能制造2025对工业革命的快速推进，大数据在冶金自动化领域方面的应用将迎来前所未有的进展。沙钢钢铁研究院于2014年开始布局大数据开发和应用，推进高炉智能诊断系统的开发。该系统覆盖原辅料、焦化、烧结、高炉整个炼铁生产流程，使用多源数据融合技术将铁前系统数万个数据点整合在高性能服务器上，并进行了数据清洗、数据提炼和数学建模，建成了5800高炉生产大数据平台。基于该平台，利用大数据分析结合机理模型开发出满足现场生产不同需求的九大功能模块，包括：原料预警、设备预警、在线监控、高炉炉况诊断及预警、大数据实时分析、离线模型计算、炉况治理案例库、关键参数趋势查询和自动化报表。

在炉况分析和诊断上，该系统将原料质量预警系统、高炉渣皮在线监控系统、炉缸温度场在线智能检测系统、高炉布料仿真模型、高炉热量平衡系统、高炉大数据分析系统、高炉炉温预测模型等集中整合，完成对高炉生产的全面监控与预警，提供诊断分析结果，并结合炉况治理案例库，为操作者提供调整方向建议。应用结果表明，高炉智能诊断系统能够对高炉的日常操作和管理提供实时建议和有效的指导，为高炉操作和管理人员提供科学的决策依据。使高炉生产从事后分析向预测性干预转变，从传统的经验操作向数据支撑的决策方式转变。

正是通过该系统的应用，实现了由经验判断模式向数据支撑的决策判断的转变，为科学管理提供了依据，为5800高炉应对外围波动，实现稳定运行创造了条件，在降本增效，提高生产效率，改善产品质量方面起关键作用。