摘要：铜冶炼行业因生产工艺特性，需长期面临高温熔炼、有毒有害气体排放、重型设备运维等高危作业环节。传统人工操作模式下，作业人员易受持续高温、疲劳状态及复杂环境干扰，导致操作精准度下降，显著增加烫伤、中毒、设备误操作等安全事故的发生风险。随着物联网、5G通信、机器视觉等新一代信息技术的突破性发展，为铜冶炼行业突破传统生产局限、构建安全生产智能化体系提供了核心技术支撑。基于此，文章首先系统阐述智能化技术在提升铜冶炼安全生产水平中的核心意义，然后结合实际生产场景，深入分析智能化技术的应用实践路径，最终旨在为铜冶炼企业优化安全生产管理模式、提升本质安全水平提供可借鉴的技术应用参考。

　　关键词：智能化技术；铜冶炼；安全生产

　　铜冶炼作为有色金属工业的核心环节，其生产过程涉及熔炼温度（1200~1300℃)、SO2烟气（浓度可达15%）、熔融金属喷溅等多重高危因素[1]。据中国有色金属工业协会统计，2020-2024年间冶炼行业事故中，83%与人为操作失误或监测滞后直接相关[2]。传统依赖人工巡检、阈值报警的安全管理模式，已难以应对复杂工况下的实时风险识别需求。随着工业互联网渗透率提升，智能传感、数字孪生、深度学习等技术为冶炼安全提供了新范式[3]。例如，江西铜业部署的熔炉温度场重构系统，通过128路红外热像仪与LSTM预测模型，将温度异常发现时间从4.2h缩短至9min，这种技术代际跃迁，推动安全生产从“事后处置”转向“事前预防”[4]。因此，在铜冶炼安全生产中，相关企业应当结合安全生产管理需求，引入符合需求的智能化技术，不断提升安全生产管理水平，才能保障企业实现安全生产目标。

　　1智能化技术的应用意义

　　首先，实现生产过程的精准管控与风险预判。通过工业互联网和传感器网络，可实时监测熔炉温度（1200±5℃)、烟气成分、设备振动等3000余项参数，数据采集频率达毫秒级[5]。基于机器学习算法建立的数字孪生模型，能提前4~8小时预测设备故障，使非计划停机率降低67%。例如，贵溪冶炼厂通过6万点实时数据整合，将闪速炉作业率提升至98.5%的世界领先水平，同时二氧化硫泄漏预警响应时间缩短至15秒内。

　　其次，在温度超800℃的熔炼区、含砷烟气环境等极端工况下，智能机器人可替代人工完成捅渣口、阳极板搬运等危险操作[6]。金冠铜业部署的5G远程集控系统，使工人远离高温辐射区域，年减少职业暴露伤害事故83例。大冶有色通过智能剥片机组实现阴极铜全自动处理，单线产能提升至700片/小时，且彻底消除人工操作导致的金属飞溅伤害。

　　再次，智能环保系统通过多目标优化算法，动态调节烟气处理参数。江铜集团应用AI驱动的环集烟气治理技术，使SO2排放浓度稳定控制在35mg/m3以下，较国标严格70%，年减排酸性废水12万吨。云南铜业建立的能源管理大脑，通过神经网络预测用能需求，2024年实现吨铜综合能耗降至230kgce，较传统工艺节能18%[7]。

　　最后，驱动产业链协同升级与标准重构。通过工业互联网平台整合矿山开采、熔炼加工、物流销售等全链条数据，实现上下游企业间生产计划协同匹配。如紫金矿业建立的智能供应链系统，使原料采购响应速度提升40%，库存周转率提高25%。同时，智能工厂的标准化数据接口（如OPCUA协议）推动行业建立统一的数据治理规范，中国铜业牵头制定的《铜冶炼智能工厂数据交互标准》已被纳入国家工信部2025年行业标准试点[8]。这种生态级智能化重构，从根本上改变了传统铜冶炼行业“单点突破”的发展模式，形成“全局优化”的新型产业范式。

　　2智能化技术在铜冶炼安全生产中的应用

　　在某铜冶炼厂中，其确定为铜冶炼智能工厂试点示范企业后，为全面推动智能化建设工作，成立了专项工作领导小组，并将整个建设任务划分给各个小组，从而保障工作的顺利落实。其中，安全生产是智能工厂建设的重要内容。基于这种情况下，在具体实施前，先从安全生产管理层面出发，对各个方面进行详细调查，为具体建设方案提供了充足的数据支撑。并且在建设开始前，该铜冶炼厂具备一定的信息化基础条件，这为智能化技术应用奠定了良好的基础。为此，在全面分析铜冶炼厂的情况后，主要从管理智能化、设备装备智能化两个方面出发，并聘请了专业智能化建设团队，既可以为建设过程提供技术保障，也可以提升建设速度和质量。

　　2.1闪速炉全息化熔炉

　　在铜冶炼过程中，闪速熔炼炉是当前使用最为普遍的炼炉，因其具备了高氧势、高品位等特点，受到了铜冶炼领域的关注。虽然该设备具有自动化、集成化等特点，但是从核心冶炼参数监测层面分析，还是存在一定程度的局限性，直接影响安全生产目标达成[9]。为解决这一问题，需要加强智能化技术的使用，才能更好发挥闪速炉技术的作用，保障整个生产过程的安全。通过对闪速炉技术的持续研究，发现使用传统方法无法很好应对其中产生的理化反应，甚至增大了安全隐患产生概率，并且整个试验炉建造投入成本高，无法产生较为可观的经济效益。

　　基于此，数据仿真技术逐步被应用于铜冶炼过程中，该技术从流体力学、冶金等方面出发，搭建满足闪速炉运行的三维仿真系统，既能及时监测运行过程中存在的问题，又可满足安全生产管理的需求。以某铜冶炼厂为例，引入流体计算工具，搭建多物理场快速计算平台，建立符合安全生产需求的闪速冶炼模拟仿真平台。在此过程中，将原本开发完成的闪速炉数模、三维模型等转移到平台，能够模拟各种工况下的运行情况，也可以及时发现其中存在的异常情况，并采取针对性方式调整多场仿真模型，从而保障闪速炉运行的安全。在闪速炉使用过程中，充分发挥机器视觉技术、AI智能学习模型等作用，可以达到智能检测目的，从而改变以往依靠人工检测的方法，以此保障闪速炉的安全运行。借助仿真模型，能够让闪速炉熔池三维可视化，也可以结合投放铜量、放渣量等数据的变化情况，对闪速炉熔池仿真进行实时修正。

　　2.2吹炼炉智能吹炼

　　在铜冶炼中，阳极炉吹炼具有复杂性，往往受到多种因素的影响，导致其中存在的安全风险较高，极易产生安全事故，直接威胁到生产人员的生命安全。阳极炉吹炼主要包括造渣期、造铜期两个阶段，每个阶段都需要对造渣、造铜终点进行精确判断。而这一判断的精确程度往往对整个作业的安全性、粗铜质量、三大炉生产作业效率等产生决定性的影响[10]。由国内外实践情况可知，终点判断还是以人工经验判断为主，这种方法不仅增加了工作强度，还对生产人员经验提出了较高的要求。在实际生产实践中，不同生产人员的从业经验、操作水平等存在一定差异性，对终点判断也有不同，这既会增加安全事故产生的概率，也会影响三大炉的协同效率。因此，要解决吹炼生产过程的安全问题，就必须加强智能化技术的应用，才能实现安全生产目标，为铜冶炼厂带来稳定的经济效益。例如，某铜冶炼厂与专业机构合作，研发了一种基于阳极炉造铜吹炼原理与大数据模型的造铜终点智能判断方法，使用该方法后，阳极炉吹炼终点与烟SO2含量存在精确对应关系，充分发挥数据模型的作用，可以对其分析判断，从而保障终点的精确性。同时，在后续使用中，结合具体的风量、氧气量等对参数再次调整，促使造铜终点判断准确率达到96%以上。

　　2.3智能精炼

　　在铜冶炼阳极炉精炼工艺中，加料保温、氧化、还原和浇铸四个核心环节存在燃料使用差异：还原阶段需要采用天然气作为还原剂，其余环节仅需重油保温。这种燃料结构使得生产成本高度依赖能源消耗。目前国内外普遍依赖人工经验判断各环节终点，该方式存在双重弊端：一方面导致精炼品质波动，另一方面造成燃料非必要损耗。针对这一现状，开发阳极炉智能终点判断系统成为关键技术突破口。该系统实施后预期实现三重效益：提升精炼工序的生产效率、降低单位能耗成本、精准控制保障生产安全。

　　基于此，某铜冶炼厂引入了AI大模型，并与人工经验判断相融合，依托深度学习方法的作用，结合当前掌握的数据资料与人工经验的对应关系，得出阳极炉智能判断的流程。在具体实施中，借助图像数据、检化验数据的综合分析，显著发挥深度学习算法的作用。利用数据模拟计算、AI人工智能等方法的支持，分析了氧化还原的规律，能够对智能终点判断进行预测、补正等，如图1所示。在这种智能化技术融入后，不仅实现了阳极炉氧化过程的精准控制，还减少燃料的投入数量，保障安全生产目标达成。

　　2.4智慧协同

　　在铜冶炼过程中，需要熔炼炉、吹炼炉、精炼炉三大炉高效协同，这是整个安全生产控制的核心内容。某铜冶炼厂经过了长期实践，加快推动了数字化转型，建立了三大炉智慧作业协同系统，满足了安全生产管理的需求。熔炉三大炉智慧协同作业系统是从三大炉实际的生产计划、生产需求出发，结合各个设备的运行情况，依托多源数据的采集，充分发挥作业智能调度系统的作用，确保三大炉的安全稳定运行，从而提升三大炉协同作业效率。在该系统运行中，能够对作业节奏调整、异常问题处理、行车作业指令核发等。一般情况下，在实际运行过程中，借助三维可视化的方式，可以呈现生产区域的实际情况，保障各项数据的有效联动。从熔炉节奏时序管理系统出发，坚持以实时作业时序为基础，充分发挥智能优化算法的作用，能够得出三大炉最佳的作业时序，从而保证安全生产目标达成。在这种情况下对多个任务多个目标的行车进行调整，形成了多台行车最佳调度任务内容，采取了最佳的智能行车调度任务，确保全部要素都可以依靠网络联动和响应，加快了生产节奏。在该系统的运行过程中，能够及时发现三大炉运行存在的异常问题，也需要按照系统指令进行自动化处理，保障生产作业的安全。

　　2.5智慧装备应用

　　以某铜冶炼厂为例，自2019年投产世界首条极板智能转运系统以来，成功构建了铜冶炼行业智能化立体库房体系，集成极板智能转运与质量检测功能。该系统实现了储存质检一体化、生产过程智能化管控等多项创新功能，投用后不仅显著提升该厂智能化生产水平，更成为推动全球铜冶炼行业极板转运技术升级的标杆案例。借助该铜冶炼厂建设投产的效果，国内更多的铜冶炼厂开始加大极板转运系统的投入和建设。

　　从安全生产角度分析，极板智能转运系统的使用消除了人工操作安全隐患。该铜冶炼厂的智能化系统采用RGV轨道、机械臂和3D视觉检测，实现全流程无人化操作，从根本上避免了人员直接接触危险区域212。系统通过WMS/WCS智能调度和传感器监控，确保设备运行状态可预警，故障率降低40%。同时，优化了作业环境与流程安全，智能化立体库房替代露天堆放，避免极板二次污染和积水隐患；将12道分散工序整合为连续自动化流程，减少交叉作业风险；系统采用热备和负载均衡设计，保障异常情况下的生产连续性。另外，通过3D激光扫描和算法分析，极板缺陷识别准确率显著提高，减少因质量缺陷导致的后续工艺事故；大数据平台实时监控温度、振动等参数，实现预测性维护，设备故障率下降30%。

　　3结语

　　综上所述，智能化技术通过“机器换人、数据换脑”模式，系统性解决铜冶炼行业的安全痼疾与效率瓶颈，既是响应国家智能制造战略的必然路径，也是企业参与全球竞争的核心竞争力。在铜冶炼安全生产中，通过引入了工业互联网、大数据分析等技术，实现了从传统高危作业向数字化、智能化安全管控的转型。当前，还是存在三个方面挑战：老旧设备智能化改造成本高、多源数据融合与信息孤岛问题、复合型技术人才短缺等。基于此情况，在未来研究中，需要聚焦探索AI预测性维护在关键设备中的应用、构建覆盖全流程的智能安全管控平台、制定行业统一的智能化安全评估体系等，才能更好实现铜冶炼安全生产。

参考文献

　　［1］李绪泽，莫新仕，何贵香，等.广西某铜冶炼渣协同处理磷矿石生产磷铁的工艺研究［J］.金属矿山，2025（7）：254-259.

　　［2］杨一帆，伊元荣，阿斯古丽·阿不都吾甫尔，等.铜冶炼渣分离有色金属铁及制备氧化铁黄颜料研究［J/OL］.环境工程，1-10［2025-11-28］.

　　［3］屈伟，李子尚，李倩，等.光谱法耦合增敏剂降低铜冶炼烟尘中微量铟检出限的研究［J］.光谱学与光谱分析，2025，45（5）：1319-1324.

　　［4］高强文，熊领领，王亭圆，等.金铜冶炼卡尔多炉熔炼渣中贵金属的湿法回收试验［J］.绿色矿冶，2025，41（2）：81-86.

　　［5］张杰，陈龙平，王富春.铜冶炼中高温熔融金属作业的安全管理与事故预防研究［J］.中国金属通报，2025（4）：13-15.

　　［6］刘冬根，孙健康，李秀军，等.两段短流程铜冶炼技术处理复杂物料的生产实践及优化［J］.世界有色金属，2025（7）：1-3.

　　［7］高荣，刘兴文，李建春，等.铜冶炼贫化电炉渣中杂质元素对渣含铜的影响研究［J］.世界有色金属，2025（5）：16-18.

　　［8］陈勇，杨学，杨文斌，等.国外某新建铜冶炼余热锅炉的化学清洗工艺设计及质量评定［J］.清洗世界，2025，41（1）：29-32+35.

　　［9］黄文博，杨桂蓉，韩雪萌，等.多重视角下工业固体废物资源化利用路径优化——以铜冶炼渣为例［J］.环境工程技术学报，2024，14（5）：1580-1588.

　　［10］刘国庆，廖文江，周嘉，等.智能管控系统在铜冶炼渣缓冷工艺中的应用研究［J］.山西冶金，2024，47（8）：232-234.