工业无线电磁环境（已规划频段）白皮书+—钢铁行业.docx

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1、信工亚互我产亚B(AMionceofIndmtnoiInternet工业无线电磁环境（已规划频段）白皮书一钢铁行业（2023年）工业互联网产业联盟（All）2023年12月本报告所载的材料和信息，包括但不限于文本、图片、数据、观点、建议，不构成法律建议，也不应替代律师意见。本报告所有材料或内容的知识产权归工业互联网产业联盟所有（注明是引自其他方的内容除外），并受法律保护。如需转载，需联系本联盟并获得授权许可。未经授权许可，任何人不得将报告的全部或部分内容以发布、转载、汇编、转让、出售等方式使用，不得将报告的全部或部分内容通过网络方式传播，不得在任何公开场合使用报告内相关描述及相关数据图表。违反

2、上述声明者，本联盟将追究其相关法律责任。工业互联网产业联盟联系电话：010-62305887由K箱：aii一、钢铁行业智能制造背景及应用场景1（一）钢铁行业发展背景和数字化转型需求1（二）钢铁行业数字化转型的目标2（三）钢铁行业智能制造电磁环境分析的必要性.5（四）钢铁智能制造厂无线电磁环境关键应用场景.7二、钢铁行业车间电磁环境分析9（一）钢厂车间电磁噪声特性分析10（二）钢厂信道特征分类分析15三,钢铁行业电磁环境下的无线通信解决方案建议.22（一）钢铁行业车间无线解决方案建议22（二）钢铁厂厂房内无线网络规划常见问题及解决方案建议26（三）小结32四.缩略语32参考文献33一、钢铁行业智

3、能制造背景及应用场景(一)钢铁行业发展背景和数字化转型需求我国钢铁行业规模领跑全球，2022年我国钢铁产量已达10.13亿吨(粗钢)，我国粗钢产量占全球比重达55.3%,位居全球第一,领先第二名10倍以上，一批钢铁材料、产品和工艺技术取得突破，达到世界先进水平。但应当看到，我国钢铁行业在实现高质量发展方面，还面临质量效益有待提升、节能绿色低碳刚性约束日趋强化、本质安全压力大等挑战。我国钢铁行业已初步具备较好的自动化和信息化基础。钢铁行业作为我国国民经济支柱性产业，历来重视与先进制造技术和信息技术的结合发展，已形成了较为完备的自动化、信息化体系架构，如主工序装备实现了较好水平的自动化控制，ERP

4、、MES解决方案已经普遍应用于大型钢企等，生产、管理、供应链等流程初步实现了工序衔接和数据贯通，有效支撑了钢铁行业实现大批量、标准化和成本可控的生产运营。根据中国两化融合发展数据地图(2018)统计显示，2018年钢铁行业两化融合指数达到51.2,关键工序数控化率达到68.7%,应用电子商务的企业比例超过50%,业中处于相对较高水平。“十三五”以来，我国主要钢铁企业装备达到了国际先进水平，智能制造在钢铁生产制造、企业管理、物流配送、产品销售等方面应用不断加强，关键制造工艺流程的数控化率超过65%企业资源计划(ERP)装备率超过70%,信息化程度得到了跨越式发展。中国是钢铁大国，但距离钢铁强国还

5、有很长一段距离，主要差距体现在以下方面：一是发展不均衡：目前我国钢铁工业机械化、电气化、自动化、信息化并存，不同企业发展差异大，宝钢等先进企业已达工业3.0阶段，并向工业4.0探索迈进，但还有大批钢企仍然处于工业2.0阶段。同时钢企内部不同产线间的先进性也差异巨大，个别分厂或产线实现了远程化无人化作业，而绝大部分仍然大量依靠人力。二是行业基础薄弱：智能制造整体处于起步阶段，智能制造的标准、软件、信息安全基础薄弱，缺少行业标准，共性关键技术亟待突破。三是投资回报率难以量化，智能化尚未成为主要生产模式：伴随着人工成本的不断加大，企业员工对作业环境和劳动舒适感尊崇感诉求的不断提升，远程化自动化生产的

6、需求和趋势愈加明显和迫切。四是核心知识产权掌控不足，原始创新应用比例不高：在研发方面尚未形成以产学研深度融合的技术创新体系，原始创新研发积极性不高，政策扶持力度有待加强。（二）钢铁行业数字化转型的目标智能制造具有很长的产业链，上游通过智能设备实现工业大数据的收集，再通过中游工业互联网平台进行数据处理，才能在下游企业中进行应用。而随着科技的发展，5G、边缘计算、大数据、工业人工智能和数字李生等新一代DlCT技术也会逐渐成为钢铁行业数字化转型的关键技术，伴随着产业重组和技术变革，正在发生以下变化：1.产业重组、淘汰落后产能，带来数字化新型钢厂需求兼并重组：国务院46号文件一关于推进钢铁产业兼并重组

7、处置僵尸企业的指导意见是钢铁业去过剩产能、结构优化调整的顶层设计方案。指导意见设定的总目标是，到2025年，中国钢铁产业60%70%的产量将集中在10家左右的大集团内，而2018年CRlO只有35%,兼并重组将加速；产能置换：2018年钢铁行业产能置换实施办法中明确指出，京津冀、长三角、珠三角等环境敏感区域置换比例必须不低于1.25:1,其他区域按减量置换实施。2 .节能减排、绿色发展带来智慧产线升级改造需求节能：十三五期间能源消耗总量下降10%；吨钢综合能耗下降12千克标煤；减排：十三五期间污染物排放总量下降15%；吨钢二氧化硫排放量下降0.17千克。3 .智能升级，带来5G+云+AI精细化

8、运营管理需求柔性制造：快速生产多品种、小批量、高质量的产品；智能制造：到2020年底，钢铁智能制造示范点超过1000家；研发投入：2020年研发投入占主营业务收入比重提高至1.5%以上，产品质量和高端产品供给能力显著提升。4 .钢铁行业工业数字化转型投资将达1240亿元工业互联网给以ISA-95为代表的传统制造体系带来了数字化、网络化和智能化赋能与升级。一是强化传统产业产品的数字化功能，如为工业装备提供了数据采集、传输和分析能力，形成工业数字化装备产业；二是创新融合技术下的新型产品，如工业互联网平台、工业边缘计算等近年来蓬勃发展，有望成为未来关键新兴产业。中国互联网发展报告（2022）（以下简

9、称“报告”）显示，2021年，我国数字技术产业体系不断完善，工业互联网应用场景不断丰富，2021年，我国“5G+工业互联网”在建项目超过1800个，工业互联网产业规模持续快速增长。2021年我国工业互联网核心产业规模达到10749亿元，增速18.l%o工业互联网体系化发展取得显著成效，逐步成为国民经济增长的重要支撑。在2023全球工业互联网大会上，中国工业互联网研究院发布的工业互联网创新发展报告（2023年）（以下简称“报告”）显示，当前我国工业互联网已经从起步探索阶段转向快速推进阶段，产业规模超1.2万亿元。5 .钢铁行业工业数字化转型路径钢铁工业调整升级规划（2016-2020年）显示，要

10、将创新驱动、智能制造和服务型制造三者有机结合起来，推进钢铁工业有效供给水平的提高。一是提高自主创新能力。“十三五”期间要支持现有科技资源充分整合，实施产学研用相结合的创新模式，在钢铁领域建设国家级创新平台、国家技术创新示范企业、国家新型工业化产业示范基地。二是发展智能制造。要通过重点培育流程型智能制造、网络协同制造、大规模个性化定制、远程运维四种智能制造新模式的试点示范，总结出钢铁工业智能制造的发展路径。三是推动服务型制造。钢铁企业要通过早期介入用户超前需求、后期跟踪改进等模式，主动由制造商向服务商转变，由单纯的提供“产品”向“产品+一揽子解决方案”转变，不仅满足用户当前需求，还要创造和引领未

11、来需求，实现上下游共赢。（三）钢铁行业智能制造电磁环境分析的必要性随着5G网络逐步广泛地引入到钢铁智能制造领域，可靠稳定的无线网络逐步替代部分有线连接成为发展趋势，在做出这种历史性跨越之前，必须解决无线网络的可靠性与稳定性。但是，与商用和民用无线通信的环境相比，工业无线通信电磁环境更加特殊和复杂，这对于无线通信的信号传播有很大的影响。从信息论的角度看，无线通信传输效率、质量及应用效果主要受两个因素制约：一是传输链路的信噪比，二是传输信道特征。移动无线通信系统的传输速率和传输质量最终都要受到无线信道和噪声的制约。只有在充分研究和了解所设计系统的信道和噪声特性后，才能采取与之相适应的各种物理层技术

12、，如最佳的调制方式和编码交织方式、均衡器的设计，或者MIM0、OFDM系统中的天线配置选择和子载波分配等，从而充分挖掘该系统的容量，并进一步优化系统的性能。无线信道模型是人们对无线传播环境及其传播特性的一个抽象的描述，无线信道的传播特性是构建移动无线通信系统的基础，其在无线通信系统从设计评估到标准化以至到最终部署的各个环节中，都有重要的作用：（1）当新的无线传输技术和理论被提出时.，往往使用信息论工具进行推导验证，从而为新技术提供理论依据、性能极限。（2）在无线传输技术研究、设计以及标准化阶段，都需要对各种候选方案进行性能评估。评估阶段所使用的信道模型的准确性与否直接决定了仿真结果的可靠性、准

13、确性。因此在移动通信技术的评估过程中，各个标准化组织非常重视评估信道模型的标准化工作。在实际的无线通信系统的部署中，需要根据实地无线传播环境进行网络规划、容量优化、盲区覆盖等工作。准确的信道模型（特别是路径损耗和阴影衰落模型）可以使网络部署规划的工作更加准确和有效，从而提升无线网络的覆盖能力。从传输链路信噪比来看，在常规无线通信信噪比的定量使用中，通常使用加性高斯白噪声，即噪声的功率谱是一个常数。钢铁厂存在大量的金属框架，无线设备在发射、传播和接收过程中很容易受到衰减和屏蔽。工业环境中大型设备的密度、金属类器材与材料的密度以及各种传播阻碍物的数量，对于无线通信信号的传输至关重要。轧机、机械臂等

14、金属障碍物会对电波传输损耗造成影响；金属设备在电波传播中会形成较强的镜面反射和散射，从而产生更多强度较大的多径分量；工业自动化中的机械臂转动、机器人运输移动等运动因素会让无线信道同时具有时变特性，这些特殊的信道特征都将对信号传输、网络性能产生影响。因此，需要对典型钢铁工厂场景的电磁环境进行分析研究，了解干扰源的噪声特性，并根据实际的生产环境、特点以及工业性质来提取无线信道的参数，从而进一步规划通信频段，指导建网，支撑无线技术的空口设计，性能评估和优化等，更好地保障钢铁金属智能制造工厂无线通信应用在智能制造领域可靠性，推动行业发展。(四)钢铁智能制造厂无线电磁环境关键应用场景通过深化5G、大数据

15、、人工智能等新一代信息技术在生产全流程的应用力度，全面提升钢铁行业生产操作与生产管理的智能化水平，实现生产智能管控和运营智慧决策，打造全流程动态优化和精准决策的生产模式。(1)生产过程优化。钢铁行业生产制造工序多、工艺复杂，传统生产过程的人力与经验依赖较为严重。基于工业互联网改变各工序原有运转模式：一是在生产环境危险系数较高、人员劳动量较大的场景实现机器换人；二是通过先进传感技术实现人员状态、设备状态、物料状态、环境状态与其他工况的监控分析；三是通过将数据建模与机理建模结合，全面实现工序控制优化，典型场景有原料场监控、自动作业、料堆三维测控、智能调度等。(2)工序协同优化。钢铁生产工序流程长，

16、各工序生产过程差异较大，围绕工序协同场景，基于工业互联网建立各类型集控中心，可带来两大方面应用创新，一是各工序内部协同，基于集成化平台系统实现铁、钢、轧等主要工序内部多环节、多业务的协同优化，主要包含炼铁工序协同、炼钢工序协同、轧钢工序协同等。二是跨工序协同，利用钢铁工艺流程优化界面技术，打通相邻工序间的PCS6,MESERP等系统，实现跨工序的一体化作业计划与生产管控，主要包含铁钢界面优化、铸轧界面优化。(3)能源管控。钢铁行业是高耗能行业，能源管控是钢铁企业重要业务之一，围绕这一场景，工业互联网可带来五大方面应用创新，一是能源监控，通过5G等先进网络实时采集能耗数据，实现全方位的用能情况感知。二是能源诊断分