為了實現(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。

廢鋼消費量穩(wěn)定增加，但質(zhì)量呈下降趨勢

近年來，全球廢鋼消費量穩(wěn)定增加。2021年，全球廢鋼消費量為6.740億噸，同比增加了4800萬噸。從鐵源材料消費量來看，2021年全球生鐵消費量為13.52億噸；直接還原鐵（DRI）消費量為1.19億噸；廢鋼消費量為6.76億噸，占比為31.5%，同比上升了1.1個百分點。

從主要國家（地區(qū)）的廢鋼消費情況來看，中國是最大的廢鋼消費國，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。這些有機材料不僅可以降低煉鋼實收率，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)主要包括電機中的銅和汽車發(fā)動機組中的鋁；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、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，為了提高廢鋼檢驗效率，引進人工智能技術(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，鋼企不僅可以實現(xiàn)實時高效驗收，而且可以在計算能力足夠強大的前提下真正實現(xiàn)365天24小時不間斷運營。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)、研究機構(gòu)、高等院校等參與了廢鋼回收再利用的相關(guān)項目研究。目前，我國共有7家以上的企業(yè)開發(fā)了驗收準(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)完成了實證試驗，自2022年12月中旬開始運行以來，其系統(tǒng)的實時檢測準(zhǔn)確率與人工檢測的結(jié)果相差無幾。同時，這一系統(tǒng)對報廢發(fā)動機中銅元素的識別準(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：一是智能檢查車輛位置，然后進行卸料檢查；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100%”；三是工作人員可以通過電腦、平板電腦、智能手機等查看檢測結(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：一是應(yīng)用檢測技術(shù)檢測裝載箱、抓斗，判斷位置及驗收開始時間，發(fā)現(xiàn)危險品時發(fā)出警報；二是通過深度攝像機的深度信息判斷結(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)計算異物面積。

考慮到鋼材的使用壽命,預(yù)計全球今后將產(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、切割機、壓縮機等進行多種預(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去除雜質(zhì)元素是解決這一問題最為經(jīng)濟、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：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。

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