人工智能技术在炼铁的应用（一）

一 引言

一直以来，对于非钢铁生态圈内的人员，凡是提到炼铁工作最直观的印象大多是高温、高粉尘、高危险、高强度、高能耗、落后、淘汰等负面的词汇，对于炼铁技术也认为大多是“傻大黑粗”，对于炼铁工作现场的印象则大多停留在下图1中的场景（图片来源于网络）。因此，近年来，广大90后、00后对于钢铁现场相关工作更多是望而生畏、敬而远之。

图1 高炉炼铁场景

殊不知，钢铁工业是国民经济的重要基础产业，是国家经济水平和综合国力的重要标志，钢铁发展直接影响着与其密切相关的国防工业及建筑、机械、造船、汽车、家电等行业。随着国际产业的转移和中国国民经济的快速发展，我国钢铁工业不仅在数量上快速增长，而且在品种质量、装备水平、技术经济、节能环保等诸多方面都取得了很大的进步。近年来，随着智能制造的深入推进，钢铁企业在原有基础上融合并应用了物联网、大数据、云计算、人工智能、移动互联等技术，形成了大量的典型应用示范。

二 人工智能技术在炼铁的应用

炼铁生产是典型的流程工业，是钢铁工业重要的一环，主反应器大多是高温、高压、密闭、连续生产的巨型“黑箱”，其冶炼特点体现为多因素影响、大时滞、高度耦合和复杂的物理化学变化。随着炼铁自动化和信息化的进程，以及物联网的建设，炼铁生产过程产生大量且包含结构化、半结构和非结构化的数据，但是由于炼铁生产的复杂性，这些数据的清洗、解析、挖掘难度较大，这就造成传统炼铁更多依赖人工经验的现象，而人工智能技术与传统炼铁工艺的结合，为解决这类问题提供了很好的途径。人工智能技术已经深入炼铁生产过程的各个方面，如铁前采购与配料优化、冶炼过程控制、炉况诊断、质量预测、设备故障诊断、生产计划与调度等[1]。

2.1 人工智能在高炉铁水硅含量趋势预测中的应用

高炉铁水硅含量趋势即炉温趋势是高炉操作中的重要控制参数，炉温的稳定对于高炉炉况稳定顺行至关重要。因此，一直以来对炉温预测相关的研究络绎不绝，研究思路可以分为机理建模和数据科学建模。关于机理建模不是本文内容，在此不多赘述，关于数据科学建模可简要归纳如下：

（1）基于时间序列的预测模型：Pandit[2]等早在1975年就利用数理统计方法，仅以高炉铁水硅含量单序列历史数据建立自回归预测模型。Ostermark等人[3]等则进一步建立了[SI]的向量自回归滑动平均（VARMAX）预测模型。相关研究表明，时间序列方法对于炉况较平稳的情形能得到较好的预测命中率，但在炉温波动较大时预测效果欠佳。

（2）基于人工神经网络的预测模型：人工神经网络ANN（Artificial Neural Network）具有良好的适应能力、容错能力以及极强的复杂非线性映射逼近能力，能够克服许多传统建模方法无法解决的问题。因此，ANN从一开始就受到很多高炉炼铁研究人员重视，并建立了一系列的硅含量预测模型[4]。综合研究结果表明，ANN方法能够获得比时间序列方法更好的预测效果。与SVM方法相比，在ANN实际应用中学习时间长且容易产生过拟合现象，这阻碍了ANN算法更为广泛的应用。正因如此，最近几年ANN在高炉冶炼过程建模中的应用势头已被SVM所超越。

（3）基于SVM的预测模型：基于统计学习理论的支持向量机（Support Vector Machine ,SVM）具有坚实的理论基础，适合有限样本学习[5]。因此，相关研究人员已基于此建立了高炉硅含量预测模型[6]，并通过仿真实验说明：基于的预测模型具有很好的泛化性能，在大多数情况下能获得优于其它方法的预测效果，目前被认为是性能最好的算法之一。

（4）基于非线性动力学理论的预测模型：针对高炉冶炼过程的复杂性，郜传厚[7-8]等人对其进行了混沌辨识，并建立了混沌预测模型；罗世华[9]等人辨识了高炉的分形特性并由此建立了分形预测模型。相关研究结果验证了高炉的混沌和分形特性，为高炉冶炼过程的研究提供了崭新的视角。

（5）基于极限学习机算法的预测模型：刘学艺[10]等人基于极限学习机算法ELM（Extreme Learning Machine）简单、学习速度快，且具有很强的泛化性能的优势，以国内不同钢铁企业的两座高炉（容积分别为750m3、2500m3）的风量、风温、风压、料速、透气性、喷煤量、富氧量、煤气成分、碱度等二十多项对炉温影响的冶炼参数为基础，以对应的800炉高炉硅含量样本数据，并将其中前700炉作为建模时的训练样本，剩余100炉作为测试样本。分别研究了ELM算法和DP_ELM（Distance Preserving ELM）距离保持极限学习机算法的预测分析，得出结论为ELM模型在两座高炉上表现出不同的效果（如下图2所示），一座高炉炉温样本数据波动小（[SI]含量0.3-0.6），其预测数值精度较好，但趋势一致性较差；而另一座高炉炉温样本数据波动较大（[SI]含量0.3-1.0），其预测趋势一致性较好，但是数值精度较差，总体ELM算法预测效果不理想。

图2 ELM模型预测结果

在ELM算法训练和测试性能不稳定且在小样本情形下泛化性能较差的问题的基础上，提出了DP_ELM（Distance Preserving ELM）距离保持极限学习机全新机器学习算法。预测结果表明（如下图3所示）：DP_ELM算法的训练和预测性能更为稳定，且预测结果准确性也更好，但是DP_ELM算法的训练时间增长明显。

图3 DP_ELM模型预测结果

2.2 基于模糊控制算法的高炉风机防喘振系统

鼓风机是高炉冶炼的核心设备，若高炉鼓风机出现故障突然断风，极易引发高炉风口灌渣、风口烧出、送风设备爆炸等重大事故。喘振是鼓风机最常见的异常现象，也是鼓风机固有的机械特性，喘振会使机组产生振动，具有极大的危害性［11］。

目前喘振的传统控制方法是通过建立数学模型实现对被控对象的控制；由于PID算法容易实现，鲁棒性强，可以消除稳态误差；因此，在实际的工业生产中被广泛应用。但是纯粹的PID算法稳定性差，响应时间慢，很容易受外界环境干扰；实际中的被控对象都具有非线性、不确定性以及时滞性，单一的PID线性控制很难满足复杂的工业的需求。

方林[12]等人在原有 PID 控制算法的基础上加入模糊控制算法，弥补了纯粹 PID 算法稳定性差、超调时间长的缺点，在现场改造后实际运行结果（如下图4、5 所示）表明：采用模糊 PID 算法的鼓风机防喘控制系统的气体出口流量与排气压力比较稳定，对控制系统的调节相对比较快速，防喘控制对复杂的工业现场适应能力较强，并且防喘控制系统的稳定性较好，明显降低了鼓风机喘振的几率。

图4 改造前后鼓风机出口流量数据对比

图5 改造前后鼓风机排气压力数据对比

参考文献：

[1] 李新创,栾治伟,施灿涛. 人工智能技术在钢铁行业中的应用研究[J].冶金自动化. 第44卷.2020.1:1-6.

[2] Pandit S M, Clum J A, Wu S M. Modelling prediction and control of blast furnace operation from observed data by multivariate time series[C]. Ironmaking Proceedings,1975:34-43.

[3] Ostermark R,Saxen H. VARMAX-modelling of blast furnace process variables[J]. European Journal od Operational Research,1996:85-90.

[4] 姚斌,杨天钧. 铁水硅预报神经网络专家系统的遗传优化生成[J].钢铁,2000,35(4):13-16.

[5] 唐振浩,唐立新. 钢铁生产典型过程操作解析与优化[D].沈阳:东北大学,2014.

[6] 渐令,刘祥官.支持向量机在铁水硅含量预报中的应用[J]. 冶金自动化，2005，29(3):33-36.

[7] 唐贤伦,庄陵,胡向东. 铁水硅含量的混沌粒子群支持向量机预报方法[J].控制理论与应用, 2009,26(8):838-842.

[8]郜传厚,周志敏,邵之江.高炉冶炼过程的混沌性解析[J].物理学报,2005,54(7):3343-3348.

[9] 罗世华,刘祥官.高炉铁水含硅量的分形结构分析[J].物理学报,2006,55(4):1490-1494.

[10] 极限学习机算法及其在高炉冶炼过程建模中的应用研究[D].浙江: 浙江大学,2013.

[11] 郑海生. 高炉鼓风机防喘振控制系统的分析与研究[J]. 科技资讯, 2014(4):155-156.

[12] 方林,张寿明. 鼓风机防喘振控制系统的应用研究[J]. 计算机与数字工程. 2018.6(344)：1251-1255.

《中国冶金报》特稿 中国炼铁工业70年发展回顾与展望

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我国是世界上冶铁技术发展最早的国家之一，但几千年封建统治和百余年帝国主义侵略，使得我国炼铁工业相比西方发达国家长期滞后。而新中国成立70年来，随着国家的繁荣昌盛和社会经济的发展，我国炼铁工业取得了巨大的进展和成就。

中国炼铁工业70年变迁

根据新中国成立70年来生铁产量的变化（见图1），结合社会和经济的发展，可将我国炼铁工业大体分为4个阶段：奠定基础阶段 （1949年~1978年）、引进学习阶段 （1978年~2000年）、自主开发阶段 （2000年~2013年）、绿色创新阶段 （2013年至今）。

各个阶段生产技术水平的变化，可以通过高炉炼铁的焦比、利用系数以及入炉原料品位的变化反映出来。具体如下：

奠定基础阶段的显著特征是艰苦奋斗。 新中国成立初期，百废待兴，中国的生铁产量每年只有约25万吨。在1978年改革开放之前的这一阶段，随着社会经济的发展，主要经历了6个时期：恢复生产时期 （1949年~1952年）、学习前苏联时期 （1952年~1958年）、“大跃进”时期 （1958年~1960年）、国民经济调整时期 （1960年~1963年）、独立发展时期 （1963年~1966年）、“文化大革命”时期 （1966年~1976年）。中国炼铁工业的发展在这6个时期里均留下了深刻的时代烙印。

其中，鞍钢7号高炉重建投产是炼铁工业恢复生产时期的一个重要标志。当时，在落后的装备条件下，鞍钢努力保持高炉顺行，其焦比接近1000千克/吨铁，利用系数只有1.0吨/立方米·天 （见图2）。

从第一个五年计划开始，中国钢铁工业全面向前苏联学习，高炉炼铁水平明显提高。

● 1953年，中国科学院和冶金工业部联合十几个研究单位对包头铁矿的综合利用进行了全面研究，成功解决了复杂矿综合利用问题。学习前苏联时期高炉燃料比降到713千克/吨铁，利用系数提高到1.49吨/立方米·天，高炉入炉品位也保持上升趋势。

● 1958年开始的“大跃进”，炼铁工业发展势头迅猛，但是焦比明显增加，利用系数和入炉品位有所降低。

大炼钢铁历史照片

● 1961年，中国开始对国民经济进行调整，相当多的炼铁企业停产减产，产量从1960年的2716万吨降到1963年的741万吨。

● 1963年，国民经济调整期结束，随即进入短暂的独立发展时期。在这一时期，我国炼铁技术取得了明显进步。

● 1965年，在大量试验研究的基础上，中国成功解决了攀枝花钒钛磁铁矿的高炉冶炼问题。

● 1966年，高炉技术经济指标达到了自新中国成立以来的最好水平，重点企业的焦比降至558千克/吨铁，当时仅次于日本，居世界第二位；喷吹煤粉的一些高炉焦比甚至降至400千克/吨铁左右，达到当时的国际领先水平。但是，1966年开始的“文化大革命”，结束了炼铁工业的大好形势，尽管产量略有增长，但总体来讲，这一时期中国钢铁生产起伏不定，形成了钢铁工业“十年徘徊”的局面。

引进学习阶段的显著特征是改革和开放。 1978年，党的十一届三中全会开启了改革开放的新征程。中国陆续引进了日本和欧美的当代先进炼铁工艺技术。1985年建成投产的宝钢1号高炉是中国炼铁进入学习国外先进技术阶段的重要标志 。

宝钢一号高炉点火仪式

宝钢一期工程的原料场、烧结、焦化、高炉以日本新日铁君津、大分等厂为样板，成套引进，国产化率只有12%；二期工程由国内设计，设备以国产设备为主，国产化率达到85%以上，于1991年建成投产；三期工程在1994年前后陆续建成投产。此外，1991年建成投产的武钢新3号高炉（3200立方米，现称5号高炉）是20世纪80年代中国炼铁学习国外先进技术的另一个案例，从第一代生产实践来看，高炉实现了设计目标，一代炉役寿命达到15年零8个月。

通过不断引进和学习国外先进技术，中国炼铁工业在此阶段的产量保持稳定增长， 从1978年的3479万吨增加到2000年的1.31亿吨，与此对应的焦比从1978年的562千克/吨铁降低到2000年的429千克/吨铁，高炉利用系数从1.43吨/立方米·天增加到2.22吨/立方米·天。这一时期的积累为中国炼铁工业进入21世纪后的高速发展打下了坚实的基础 。

自主开发阶段的显著特征是开拓进取。 进入21世纪后，中国炼铁工业进入自主开发阶段，炼铁技术装备的大型化和现代化是这一时期炼铁工业发展的特点， 各个方面也都取得了很大进步，比如原燃料质量得到改善、高炉操作技术不断进步、高炉寿命延长等。在此阶段，中国经济腾飞对钢铁的需求不断增加，2000年~2013年中国生铁产量快速增长，除了受金融危机影响的2005年~2009年，这一阶段生铁产量以每两年增长1亿吨的速度发展，并于2009年在世界生铁产量中占比达到57%，此后我国便一直占据世界生铁产量的半壁江山。

在此期间，我国建设了首钢京唐5500立方米高炉、沙钢5800立方米高炉，以及鞍钢鲅鱼圈等企业的十几座4000立方米级的大型高炉，建设了首钢京唐550平方米、太钢660平方米等大型烧结机，很多大型装备达到了国际先进水平。 首钢京唐1号高炉于2009年5月21日投产，2号高炉于2010年6月26日投产。这两座5500立方米高炉的主要技术经济指标按照国际先进水平设计：利用系数为2.3吨/立方米·天，焦比为290千克/吨铁，煤比为200千克/吨，燃料比为490千克/吨，风温为1300摄氏度，煤气含尘量为5毫克/立方米，一代炉役寿命为25年等。首钢京唐两座高炉投产以来的生产实践表明，中国炼铁技术自主创新和集成创新取得了重大进展 。

首钢京唐厂景

绿色创新阶段的显著特征是转型升级和高质量发展。 2013年后，中国炼铁工业由高速增长阶段转向绿色创新阶段，生铁产量开始略微降低，产量稳定在7亿吨左右 。伴随着国家经济结构和产业结构的转型升级，炼铁工业面临资源、环保和结构调整的多重压力，开始呈现减量化创新发展的态势。注重高质量和绿色环保是这一阶段炼铁工业发展的特点 。具有代表性的进展是宝钢湛江 两座5050立方米高炉的投产。湛江钢铁1号高炉和2号高炉分别于2015年9月25日和2016年7月15日顺利投产。湛江钢铁高炉设计贯彻高效、优质、低耗、长寿、环保的技术方针，采用多项先进工艺技术及装备。

宝钢湛江钢铁厂景

此外，山钢日照 的2座5100立方米高炉分别于2017年12月和2019年1月顺利投产。

山钢日照钢铁基地厂景

这一阶段，中国在绿色炼铁新工艺，特别是熔融还原和直接还原方面也迈出了新的步伐 。宝武集团八钢欧冶1号炉 于2015年6月18日正式点火投产，其原型是2012年宝钢罗泾的Corex-3000炼铁炉，设计年产铁水150万吨，是目前全球最大最先进的熔融还原炼铁炉。此外，山东墨龙石油机械公 司引进消化了澳大利亚力拓的HIsmelt技术，于2016年6月开炉成功，首次实现了HIsmelt连续工业化出铁 ，采用粉煤和粉矿直接冶炼出生铁，取得了一系列的技术进步。2013年5月，山西中晋太行矿业公司 与伊朗MME公司在太原签约，引进并消化先进的“直接还原铁”工艺技术和设备（自主命名为CSDRI） ，计划年产30万吨，该工艺将于2019年底投产，这将是国内第一次用焦炉煤气改质生产直接还原铁。

当前中国炼铁工业面临的挑战

尽管各种绿色炼铁新工艺不断发展，但在可以预计的将来，炼铁工业仍将以焦化—烧结/球团—高炉 为主。以焦化—烧结—高炉为主的炼铁流程的污染物排放，大约占到钢铁流程总排放量的90%，能耗占钢铁生产总能耗的60%以上，生产成本占到钢铁生产总成本的70%左右。另外，炼铁系统还面临着消耗大量资源的压力。

绿色环保已成为炼铁工艺发展的首要标准 。党的十九大报告指出，必须树立和践行“绿水青山就是金山银山”的理念，国家围绕“美丽中国”建设提出了一系列政策，环保已经成为钢铁行业绕不开的问题。另外，钢铁工业对国民经济增长贡献逐年降低（当前钢铁工业GDP增加值占全国工业总产值增加值的3%左右），而污染物排放在工业总污染物中占比较高（SO2占12.8%，NOX占6.5%，烟粉尘占17.7%），中央和地方政府近年来加大了环保治理力度，倒逼钢铁工业必须减量发展和高质量发展。

2018年6月，国务院发布实施《打赢蓝天保卫战三年行动计划》，提出经过3年努力，大幅减少主要大气污染物排放总量，协同减少温室气体排放。生态环境部会同有关部委于2019年4月发布了《关于推进实施钢铁行业超低排放的意见》 ，明确要求烧结机机头、球团焙烧的烟气颗粒物、二氧化硫、氮氧化物排放浓度小时均值分别不高于10毫克/立方米、35毫克/立方米、50毫克/立方米，达到超低排放的钢铁企业每月至少95%以上时段小时均值排放浓度满足上述要求。这说明绿色环保势在必行。

炼铁工业可持续发展面临资源、能源的挑战。 从炼铁系统消耗的资源来看，我国铁矿石储量大、品位低，还得进口铁矿石来弥补供需缺口。2010年~2017年我国进口铁矿石量逐年增长，其所占国内铁矿石消耗总量比例从64%增加到89%，其中2015年国内铁矿石对外依存度首次突破80%，达到了83%。然而我国作为世界第一大铁矿石进口国，依然未能掌握铁矿石的国际定价权。2019年1月，巴西淡水河谷发生溃坝事故，再加上澳大利亚极端天气的叠加影响，国际铁矿石供应量下滑，价格大幅上涨到近120美元/吨，致我国钢铁企业效益下降20%以上，保守估计我国将因此损失300亿美元以上。

此外，当前占据主导地位的高炉流程必须依赖优质焦煤生产优质焦炭，但我国焦煤储量仅占煤炭储量的10%，而主焦煤仅占整个煤种的2.4%，中国焦煤的消耗速度大大高于其他煤种的消耗速度。《打赢蓝天保卫战三年行动计划》要求重点区域加大独立焦化企业淘汰力度，京津冀及周边地区实施“以钢定焦”，力争2020年炼焦产能与钢铁产能比达到40%左右。 这不仅会导致焦炭成本上升，而且会从根本上淘汰落后高炉。

展望中国炼铁工业

新一代炼铁技术必须以低碳绿色为前提。

目前，地球大气层中CO2含量过高而导致的全球变暖问题已受到世界广泛关注，当前大气中CO2含量已突破400ppm，并呈逐年上升趋势。钢铁行业的CO2年排放量占全球总排放的6.7%，其中炼铁系统排放占据钢铁全流程总排放的70%左右。 2018年我国钢铁工业的CO2直接排放量达19.5亿吨，约占我国CO2排放总量的34%左右，仅次于电力行业。中国炼铁工业面临着节能减排的重要挑战，而传统炼铁流程的CO2减排几乎已到极限。世界各国正在逐步开展各项全新的低碳炼铁新工艺以降低CO2排放，中国钢铁行业近年来也加快了低碳炼铁和氢冶金项目的研发和试验。

2017年12月, 中国碳排放交易体系正式启动，钢铁工业是碳交易市场的主要目标和核心参与者 。在可预见的将来，碳排放将成为环保之后决定企业生死存亡并倒逼钢铁企业发展低碳炼铁技术的新挑战。2019年1月，宝武集团 率先行动，与中核集团、清华大学签订《核能—制氢—冶金耦合技术战略合作框架协议》，其核心就是用核能制氢，再用氢为炼铁工序提供清洁能源和清洁还原剂。2019年3月，河钢集团 与中国工程院战略咨询中心、中国钢研、东北大学联合组建了氢能技术与产业创新中心，围绕焦炉煤气制氢、储氢运氢材料、燃料电池汽车、富氢冶金技术等领域，加快技术研发与储备。此外，建龙集团 也于2019年在内蒙古乌海启动了非高炉绿色炼铁新工艺的研发与中试工作，初步投资5亿元。

资源和能源循环利用是新一代炼铁技术的基本特征。

炼铁工业当前所依赖的资源和能源均不可再生，循环利用是保障炼铁工业资源和能源可持续发展的根本途径。未来的钢铁厂应该是具有“优质钢材生产线—高效率能源转化器—社会废弃物消纳装置”3个功能的新型流程工业，这一理念的核心在炼铁工序。 作为钢铁生产能耗最大的环节，炼铁系统在耗能的过程中产生大量的二次能源，如各种烟气和高温熔渣，其中中国每年高炉渣产量约2.68亿吨，其大量显热目前还未充分利用。如何高效地循环利用各种二次能源，并最大限度地降低过程能耗，是未来炼铁工艺可持续发展必须解决的问题。

作为物料消耗最大的过程工序，未来炼铁工业除了循环利用钢铁厂二次产生的各种资源（粉尘、炉渣等）之外，还要承担转移、消纳、处理社会废弃物的责任，如社会的废塑料、废轮胎，处理社区废水、处理垃圾等。炼铁工业要自觉融入社会，推进行业间的循环经济、资源、能源的生态化链接，促进社会能源、资源的高效利用。

智能制造描绘未来炼铁工业的灿烂前景。

随着德国提出“工业4.0”，全球开始了以高度数字化、网络化、机器自组织为标志的第四次工业革命，掀起了一场全面提升制造业、迎接新一轮产业革命的浪潮。党的十九大报告指出，必须加快发展先进制造业，推动互联网、大数据、人工智能和实体经济的深度融合，支持传统产业优化升级。2019年6月，工信部正式发放5G商用牌照，标志着我国正式进入5G商用元年。一批钢铁及相关企业先行，在人工智能、物联网和大数据等方面进行了有力的探索和实践。

2018年10月31日，中国联通和首钢集团举行战略合作伙伴签约仪式，双方将携手把首钢园区打造成国内首个5G示范园区。

2019年2月，张家港首个5G基站落地永联，5G技术将应用到“智慧永联”、永钢智能制造、“智慧旅游”的建设上； 不断提升5G技术在永联村、永钢集团的应用广度与深度。

2019年4月24日，闻泰科技与宝信软件在中国宝武大厦签署战略合作协议，计划在全球率先将基于5G的产业物联网部署于中国最大钢铁企业中国宝武钢铁集团有限公司，用5G制造推动传统工业企业向工业4.0升级，加快工业企业数字化转型。

2019年7月18日，河钢集团、中国移动、华为公司在石家庄就联手打造钢铁行业“5G+智能制造”标杆签署战略合作协议。

炼铁工业作为钢铁生产资源、能耗和成本的关键工序，要在未来的技术升级过程中，充分整合炼铁各工艺单元的自动化及信息化系统，搭建炼铁智能制造的大数据云平台，建立大数据相关性分析、技术与知识模型，实现铁前系统智能决策与预警，为实现炼铁生产的智能制造迈出重要步伐。

中国炼铁工作者通过70年的不断努力，已经成功进入世界炼铁工业先进行列。随着历史车轮不断前进，社会和自然的不断演变，人类对美好生活的追求与有限的自然资源及环境容量之间的矛盾不断加剧，在经济形势存在诸多不确定因素的情况下，中国炼铁工业面对环境和资源的挑战，坚持可持续发展道路，还有待广大科研人员、工程技术工作者和企业管理者的不断努力奋斗。 科研人员要扎根基础理论和应用研究，在学术理论和工艺原理上取得突破；工程技术工作者要登高望远，勇于打破传统，实现前沿理论和技术的工业化；企业管理者要在复杂多变的国内外政治和经济形势中确定高效的企业管理运营机制，保障新技术的持续推进。在广大炼铁工作者的协同努力下，中国炼铁工业必将迎来更加灿烂辉煌的前景。

（杨天钧 张建良 刘征建 李克江）

图片来源于网络

来源：中国冶金报

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