为什么是现在
钢厂必须马上减排——而且是在看不见内部的高炉上。
01
换矿与配矿调整
换用澳矿、低品位矿或新矿山的矿石，提高球团比例——在炉料变化之前，先知道透气性和软熔带会如何响应。
02
喷吹富氢气体与焦炉煤气
在真实高炉上喷吹之前，先看清风口回旋区与煤气分布的变化。
03
可量化的低碳操作
每条建议都附带数字——对燃料比和 CO₂ 的预期影响，而不是经验判断。
痛点
每一次调整，都是在价值上亿的生产高炉上做实验。
SIC™ 让钢厂先在模型里验证，再放心落地。
Agent X 做什么
每一种减排手段，都能看到炉内的变化。
| 减排手段 | 炉内会发生什么变化 | Agent X 给您什么 |
|---|---|---|
| 换矿与配矿调整（如换用澳矿） | 透气性、软熔带形状与位置、煤气分布 | 预测炉内响应，给出保持稳定的操作窗口 |
| 喷吹富氢气体与焦炉煤气 | 风口回旋区温度、燃烧与煤气流动 | 多种喷吹方案并排对比，附带热状态影响 |
| 降低燃料比与焦比 | 热平衡、热储备区、炉料下降 | 每项建议对燃料比和 CO₂ 的量化影响 |
工作原理
先有物理，再有 AI。
基于 CFD 的机理模型数据库约束着智能体，每一个预测都满足热量、质量与动量守恒——不是用一个新黑箱替换旧黑箱。
输入
高炉操作数据
钢厂已有记录的炉料、鼓风与喷吹参数。
约束
机理模型数据库
覆盖从炉顶布料到炉缸出铁全过程的 CFD 模型。
智能体
SIC™ BF AI Agent X
预测炉内状态，评估低碳操作策略。
输出
量化的操作建议
对燃料比和 CO₂ 的预期影响，交由工程师审核。
一张图片 vs. 一个预测。
静态三维可视化
一张昂贵的高炉效果图——无论怎么调整操作，画面都不会变。
SIC™ BF AI Agent X
由您的实际操作数据驱动。操作一变，预测随之改变。
与众不同之处
为高炉内部而生。
大多数高炉工具只能展示传感器已经测到的数据，或者从高炉过去的运行中学习。Agent X 计算的是炉内正在发生什么——包括高炉从未运行过的新操作。
01
炉内现象
软熔带、煤气流、温度场和炉料分布——这些传感器到不了的状态，而不只是炉壁和炉顶的读数。
02
矿焦分层
分别追踪矿层与焦层，软熔带以真实的形状和位置呈现，而不是被“平均”模糊掉。
03
三维瞬态
追踪调整之后数小时内高炉如何演化、中间经过哪些状态，而不是一张稳态快照。
04
秒级给出答案
预先计算的机理模型数据库，让“如果这样调”的炉内响应在现场秒级调出，赶在决策之前。
05
不依赖历史数据
由物理机理驱动而非历史数据，新矿种、富氢喷吹、新型炉料，在第一次试验之前就能评估。
06
可解释，可留在厂内
AI 助手基于模型结果与炼铁知识库作答；系统可完全部署在厂内，操作数据无需离开钢厂。
技术积累
二十年高炉建模研究，如今为工业而生。
- 年高炉机理模型研究与开发积累
- 20+年高炉机理模型研究与开发积累
- 篇支撑模型的同行评审论文
- 200+篇支撑模型的同行评审论文
- 与领先的高炉研究团队 SCoPE Lab for Green Metal 合作
- SCoPE与领先的高炉研究团队 SCoPE Lab for Green Metal 合作
- 已与钢铁企业、钢铁工程公司和研究机构广泛交流、明确需求，并在多场炼铁会议上宣讲、收集反馈
- 2026已与钢铁企业、钢铁工程公司和研究机构广泛交流、明确需求，并在多场炼铁会议上宣讲、收集反馈
走进中控室
已在工业高炉上应用
在一座运行中的工业高炉上，平台准确捕捉了热储备区的演化与炉内动态，为高炉稳定、优化运行提供了支持。
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“不可测，亦可知。”
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带着一个高炉问题来，我们让您看到模型里的炉内状况。
无论您是钢厂、科研合作方还是投资机构，留下一句话，我们的工程师会在一个工作日内回复。