隨著工業4.0與智能制造的深入發展，煉鋼、軋鋼等傳統重工業領域正經歷著深刻的數字化、智能化轉型。其中，溫度作為鋼鐵生產過程中最關鍵的控制參數之一，其精準、實時、可靠的監測對于保障產品質量、優化工藝流程、降低能耗以及確保設備與人員安全至關重要。傳統的接觸式測溫方式，如熱電偶、熱電阻等，在高溫、多塵、強振動的惡劣工業環境下，存在布線復雜、維護困難、易損壞、難以實現移動物體測溫等局限性。RFID（無線射頻識別）無線測溫系統，結合先進的計算機系統服務，為煉鋼軋鋼廠提供了一種高效、智能的溫度監控解決方案。
一、RFID無線測溫系統的核心技術原理
RFID無線測溫系統主要由三部分構成：
- 無線測溫標簽：集成了RFID芯片、高精度溫度傳感器（如紅外或熱電偶）、微型天線和耐高溫防護外殼。標簽被安裝于需要監測的移動或固定目標上，如鋼包、中間包、軋輥、軸承、電機等，實時采集溫度數據。
- 讀寫器與天線網絡：在廠區內關鍵位置（如軌道沿線、軋制線旁、設備巡檢點）部署RFID讀寫器及天線，構成無線通信網絡。讀寫器以特定頻率（如UHF頻段）發射射頻信號，為無源標簽提供能量（無源方案）或喚醒有源標簽，并接收標簽返回的ID碼和溫度數據。
- 計算機系統服務平臺：作為系統的“大腦”，負責數據的匯聚、處理、分析、存儲與可視化展示。它通過工業以太網、Wi-Fi或5G等網絡與讀寫器連接，接收海量溫度數據，并與工廠現有的MES（制造執行系統）、ERP（企業資源計劃）、SCADA（數據采集與監控系統）等進行深度集成。
二、在煉鋼軋鋼廠項目中的具體應用場景
- 鋼水/鐵水運輸過程全程監控：在魚雷罐車、鋼包車的車體上安裝耐超高溫（>1000℃）的RFID測溫標簽。當車輛沿鐵軌運行至各讀寫器監測點（如高爐出鐵口、轉爐/電爐前、精煉站、連鑄機大包回轉臺）時，系統自動、非接觸式讀取該容器內熔體的實時溫度。數據實時上傳至計算機系統，形成溫度-位置-時間曲線，為調度與工藝調整提供精確依據，防止溫度過低導致凍包或溫度過高侵蝕包襯。
- 連鑄坯表面溫度監測：在連鑄機拉矯段、切割段及后續輸送輥道上方部署讀寫器，在高溫鑄坯上粘貼或嵌入一次性耐高溫標簽。系統可連續監測鑄坯表面溫度分布，為二冷配水模型優化、拉速控制及鑄坯質量判定（如裂紋、凹陷）提供關鍵數據，提升鑄坯質量與均質性。
- 軋制過程設備與工件溫度管理：
- 軋輥與軸承溫度監控：在軋機牌坊、軸承座等關鍵旋轉或振動部件上安裝標簽，實時監測其工作溫度，實現預測性維護，防止因過熱導致的軋輥斷裂、軸承燒損等重大設備事故。
- 板坯/帶鋼溫度跟蹤：在加熱爐出口、粗軋、精軋、層流冷卻及卷取等關鍵工藝點，通過RFID系統自動識別并記錄每一塊板坯或每一卷帶鋼的溫度歷程。結合工藝模型，實現軋制力、速度、冷卻策略的精準閉環控制，確保產品力學性能與尺寸精度。
- 關鍵固定設備熱點巡檢：對變壓器、配電柜、電機、液壓站等設備的潛在過熱點安裝測溫標簽。巡檢人員持手持式讀寫器或通過固定讀寫點，可快速、安全地批量讀取溫度數據，替代傳統人工手持紅外測溫槍的繁瑣作業，提高巡檢效率與數據可靠性。
三、計算機系統服務的核心功能與價值
RFID無線測溫系統的效能，高度依賴于其后臺的計算機系統服務，主要體現在：
- 數據集成與實時處理：系統服務層通過標準接口（如OPC UA、API）無縫對接讀寫器網絡，實現毫秒級數據采集與解析。它能處理海量、高并發的溫度數據流，并進行濾波、校準、單位換算等預處理。
- 可視化監控與智能預警：提供基于Web或客戶端的圖形化監控界面，以電子地圖、趨勢圖、列表等形式實時展示全廠溫度監測狀態。系統可設定多級溫度閾值（預警、報警、緊急），一旦超限，立即通過聲光、短信、工業App推送等方式告警，并聯動相關設備（如啟動冷卻系統、降低軋速）。
- 大數據分析與工藝優化：服務層建立歷史溫度數據庫，運用大數據分析、機器學習算法，挖掘溫度數據與產品質量（如強度、韌性）、能耗、設備壽命之間的深層關聯。例如，分析鋼包周轉過程中的溫降規律，優化烘烤與調度策略；建立軋輥熱疲勞模型，優化換輥周期。
- 全流程追溯與質量管理：通過RFID標簽的唯一ID號，將溫度數據與具體的生產批次、爐號、鋼卷號綁定，形成完整的“溫度履歷”。當產品出現質量異議時，可快速追溯生產全過程的溫度參數，為質量分析與改進提供數據鐵證。
- 系統管理與維護服務：提供設備（標簽、讀寫器）的遠程狀態監控、配置管理、故障診斷與固件升級服務。管理用戶權限，確保數據安全。
四、實施挑戰與展望
實施RFID無線測溫系統也面臨挑戰，如超高溫環境下標簽的長期可靠性、復雜金屬環境下的射頻信號干擾與衰減、初期投資成本較高等。但隨著耐高溫材料、低功耗芯片、抗金屬標簽設計及5G、邊緣計算等技術的進步，這些挑戰正逐步被克服。
RFID無線測溫系統與計算機系統服務的深度融合，將推動煉鋼軋鋼廠向“透明工廠”、“自適應工廠”邁進。通過與數字孿生、人工智能的進一步結合，系統不僅能“感知”溫度，更能“預測”趨勢并“自主”優化，為實現鋼鐵工業的綠色、高效、智能化生產奠定堅實的數據基石。
