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全球鋼企如何推進(jìn)廢鋼資源高效回收再利用?

發(fā)布時間:2023-10-13 12:36 編輯:藍(lán)鷹 來源:互聯(lián)網(wǎng)
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為了實(shí)現(xiàn)碳中和目標(biāo),作為一種過渡型解決方案,鋼鐵行業(yè)在加大電爐投資的同時,也正逐步提高高爐廢鋼的使用比例。長遠(yuǎn)來看,全球廢鋼消費(fèi)量有望持續(xù)增長,但隨著自產(chǎn)廢鋼量(Return or home scrap,指在煉鋼過程或鋼

為了實(shí)現(xiàn)碳中和目標(biāo),作為一種過渡型解決方案,鋼鐵行業(yè)在加大電爐投資的同時,也正逐步提高高爐廢鋼的使用比例。長遠(yuǎn)來看,全球廢鋼消費(fèi)量有望持續(xù)增長,但隨著自產(chǎn)廢鋼量(Return or home scrap,指在煉鋼過程或鋼材生產(chǎn)過程中產(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程中產(chǎn)生的廢鋼)的減少,以及企業(yè)對于報(bào)廢廢鋼(Obsolescent scrap)的高度依賴,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,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

近年來,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4800萬噸。從鐵源材料消費(fèi)量來看,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個百分點(diǎn)。

從主要國家(地區(qū))的廢鋼消費(fèi)情況來看,中國是最大的廢鋼消費(fèi)國,緊隨其后的是電爐使用比例較大的歐盟和美國,其次是土耳其。就算是電爐使用比例相對較低的日本、俄羅斯和韓國,也消費(fèi)了3000萬噸左右的廢鋼。大部分國家都提高了電爐鋼的生產(chǎn)比重,導(dǎo)致廢鋼消費(fèi)量的增長率高于粗鋼產(chǎn)量的增長率。2021年,全球廢鐵貿(mào)易量為1.906億噸,主要出口國(地區(qū))為歐盟、美國、日本和俄羅斯,主要進(jìn)口國(地區(qū))為土耳其、印度、越南和韓國。

伴隨著鋼鐵技術(shù)發(fā)展和配套設(shè)備升級換代,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,其中中國為105億噸,歐盟為51億噸,美國為50億噸,俄羅斯為38億噸,日本為14億噸,韓國為8億噸。據(jù)日本鐵源協(xié)會預(yù)測,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)生地來看,美國、歐盟、日本等發(fā)達(dá)國家(地區(qū))的比例將降低,而中國和新興國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,如油漆和各種樹脂,附著于鋼材表面,在沖壓時混入廢鋼中。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)熱過程中汽化,隨后在廢氣冷卻到100攝氏度左右時液化,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)中的銅和汽車發(fā)動機(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,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。一方面,隨著最終產(chǎn)品的高級化及高性能化,廢鋼回收面臨雜質(zhì)混入和篩選困難的問題,如汽車、家電產(chǎn)品、辦公設(shè)備等的電氣配線、電機(jī)、電子開關(guān)等;另一方面,對于成分允許值不嚴(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。

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,廢鋼資源在鋼鐵行業(yè)的重要性日益凸顯。不過,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,廢鋼卸貨時間非常短,通常僅有5分鐘,檢查員很難對廢鋼來料進(jìn)行詳細(xì)檢查;二是各類廢鋼混雜交織,難以識別;三是由于檢查員之間存在個體差異,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小時不間斷運(yùn)營。在此基礎(chǔ)上,上游供應(yīng)商可以隨時交付更多的廢鋼,鋼鐵企業(yè)也能夠及時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。

中國的廢鋼產(chǎn)業(yè)以中國廢鋼鐵應(yīng)用協(xié)會為中心,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,我國共有7家以上的企業(yè)開發(fā)了驗(yàn)收準(zhǔn)確度為90%以上的系統(tǒng),并在100多個廠區(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)會和日本鐵源協(xié)會的指導(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月中旬開始運(yùn)行以來,其系統(tǒng)的實(shí)時檢測準(zhǔn)確率與人工檢測的結(jié)果相差無幾。同時,這一系統(tǒng)對報(bào)廢發(fā)動機(jī)中銅元素的識別準(zhǔn)確率可達(dá)到90%,而人工肉眼對此檢查正確率不到50%。該系統(tǒng)包括3個技術(shù)要點(diǎn):一是智能檢查車輛位置,然后進(jìn)行卸料檢查;二是采用多標(biāo)簽分類法的分類技術(shù)確定混合比例,如“H1級10%+H2級80%+L1級10%=總計(jì)100%”;三是工作人員可以通過電腦、平板電腦、智能手機(jī)等查看檢測結(jié)果。

在韓國, LG CNS公司(樂金系統(tǒng)集成有限公司)正在開發(fā)一種服務(wù)型軟件(SaaS)解決方案,旨在在驗(yàn)收裝卸車和裝料過程中檢測個別廢鋼的等級、品種及異物。該解決方案包括4個技術(shù)要點(diǎn):一是應(yīng)用檢測技術(shù)檢測裝載箱、抓斗,判斷位置及驗(yàn)收開始時間,發(fā)現(xiàn)危險(xiǎn)品時發(fā)出警報(bào);二是通過深度攝像機(jī)的深度信息判斷結(jié)果判定時間,根據(jù)大型夾具和小型夾具的尺寸差異區(qū)分等級不同的廢鋼,并將其作為輔助信息;三是應(yīng)用對象圖像分割技術(shù)提取各種廢鋼,應(yīng)用分類技術(shù)確定廢鋼等級及品種;四是應(yīng)用對象圖像分割技術(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,鋼企根據(jù)廢鋼的材料形狀,主要通過粉碎機(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,通過手工加工處理機(jī)去除雜質(zhì)元素是解決這一問題最為經(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,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系統(tǒng)的發(fā)展,鋼企還需注意以下幾個重點(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)分廢鋼的分類標(biāo)準(zhǔn);二是需要開發(fā)專用的光學(xué)硬件,以最大限度地發(fā)揮人工智能的功效;三是需要創(chuàng)建一個數(shù)據(jù)收集平臺,整合和存儲海量的廢鋼圖像。


備注:數(shù)據(jù)僅供參考,不作為投資依據(jù)。

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