目前，歐洲地區(qū)陷入了能源危機，這場危機是由一系列因素所引發(fā)的，主要表現為燃料和電力價格上漲。
　　2020-2021年間，北半球迎來了異常嚴寒的冬季。最終使得歐洲地區(qū)對天然氣的需求暴增，而同時美國的天然氣出口下降。與此同時，拉丁美洲的干旱使得水電站的發(fā)電量驟減，更加劇了本土天然氣的消耗，由此減少了拉美地區(qū)的燃料出口。此外，受俄烏沖突影響，俄羅斯供應的燃料大幅減少，這進一步導致供需失衡達到了前所未有的程度，因為俄羅斯供應量占到了歐盟和英國天然氣消耗量的近30%，石油消耗量的近20%。在此情形之下，各行各業(yè)都受到了一定沖擊。在2021年新冠肺炎疫情防控解禁后，歐洲地區(qū)鋼鐵產量略有復蘇，但2022年再次出現減產。
　　根據歐洲鋼鐵協會的相關數據，歐洲基礎工業(yè)受到了歐盟以外國家的競爭，而這些國家的基礎工業(yè)并未受到燃料和電力價格不穩(wěn)定的影響，且在氣候變化措施方面的目標也不一樣。在此背景之下，由于產量縮減，這場危機正直接導致大量鋼廠關停和大規(guī)模裁員。
　　為了積極應對危機，作為高能耗行業(yè)，鋼鐵工業(yè)必須改變現有面貌。在生產相同數量、相同質量產品的同時，鋼鐵企業(yè)應該轉而減少資源的消耗，產生更低的排放。
　　短期觀點和長期觀點
　　只能通過立即的、多學科的努力來解決能源危機問題，其中包括各種短期、中期和長期措施。作為一項短期措施，在原料使用和供應方面，應該提升靈活性，此舉有利于行業(yè)暫時規(guī)避天然氣短缺和原材料價格波動。不過，從長遠來看，這可能會損害整個行業(yè)的根本利益。如果使用天然氣以外的替代燃料，盡管原料結構的改變有助于穩(wěn)定傳統(tǒng)原料價格的波動，但可能會降低加工效率和質量。與下游鋼鐵消費行業(yè)重新談判，規(guī)定價格浮動而不是固定價格，有助于暫時提高利潤率。
　　長期措施包括將能源結構轉為更多的可再生能源，增加非集中化的能源發(fā)電量，這些行動必須得到政治和經濟領域的支持。具體來說，需要采用能源儲存系統(tǒng)，以便在需要時由可再生能源供應能源。另一個關鍵問題是生產方法的徹底改變，例如，使用氫氣等清潔燃料生產綠色鋼材。
　　據能源咨詢公司伍德麥肯茲預測，到2050年之前，生產綠色鋼鐵將需要5200萬噸綠氫，2000吉瓦的可再生能源（占當前能源需求的67%），47000萬噸CCUS（碳捕集利用和封存），相當于目前高品位鐵礦石數量的5.5倍，廢鋼數量的兩倍。為了實現2050年的凈零目標，這意味著整個價值鏈上會產生1.4萬億美元的投資機會。由于全球氫氣在工業(yè)規(guī)模上的可獲得性受到限制，預計到21世紀30年代中期之后才會達成顯著的產量數據。因此，必須采取更多切實措施來實現全球凈零目標。
　　數字化是提高能源效率的關鍵
　　通常而言，提高生產過程的能源效率是一項龐大而繁瑣的任務，會導致成本增加和設備更換。在現實中，通過相對較低的時間和金錢投資，可以顯著提升工廠或生產過程的能源效率。舉例來說，綜合工廠煉鋼工序的尾氣處理，這類副產氣體在鋼鐵生產過程中可以用作燃料。不過，這種氣體在整個過程中的處理并不簡單，還會涉及到多個決策和變量，正因為如此，盡管這項任務具有巨大的優(yōu)化潛力，但同時在可預測性、間歇性可用性上還有一定不足，而且還存在各種技術限制。通過采取積極有效的舉措，如最大限度地減少煙囪中的燃燒，減少天然氣消耗，就可以最大限度地提升內部能源效率。
　　作為一種立竿見影的行動，數字化有助于提升能源效率，同時加快所有其他措施的實施。數字化可以在短期、中期和長期產生積極結果。麥肯錫公司提供的數據顯示，全球冶金行業(yè)80%以上的企業(yè)都把數字化作為第一要務，借助人工智能，數字化的技術手段可以將數據轉化為知識，并沿著整個價值鏈指導決策實施。
　　軟件解決方案為降低能源成本鋪平了道路
　　目標可能是明確的，但實現目標的道路是曲折復雜的。數字化，尤其是軟件解決方案將會在這種背景下發(fā)揮至關重要的作用，但它們會在哪里發(fā)揮作用，起點又是什么？
　　眾所周知，鋼鐵工業(yè)會產生大的氣體副產品，如焦爐煤氣（COG）、高爐煤氣（BFG）和轉爐煤氣（BOFG），這些副產品含有大量化學能和熱能。如果這些氣體副產品被燃燒發(fā)電，潛在的發(fā)電量通常高于工廠消耗的能量，如果將其用作工廠內部工藝的燃料，則可以大大減少甚至消除外部燃料的采購。在這種天然氣供應和價格不穩(wěn)定的時期，這無疑是一個頗有前景的理念，提供了更廣泛的可能性。整個工藝流程可以進行優(yōu)化，從而實現更高的能源效率水平。
　　然而，盡管前景看似光明，實現這些目標卻并不是一項容易的任務，這樣的改進機會伴隨著巨大的困難，這個問題特別復雜，因其涉及來自不同領域的大量數據和變量，這些數據和變量雖然相互依存，但并未完全整合。舉例來說，當使用煉鋼尾氣作為工藝燃料時，由于燃氣機容量有限，可能很難使氣體生產和消耗之間的時間同步�；�于這一點以及許多其他因素和限制，目前這類氣體副產品只能燃燒殆盡，還得額外采購天然氣和其他燃料來滿足生產需求。
　　在處理如此大量的目標、變量、限制和不確定性時，如果沒有人工智能工具，很難找到可行的最佳解決方案。當前正處于工業(yè)數字化時代，軟件在其中扮演著至關重要的角色。為了真正實現更高效、更經濟和更可持續(xù)的工藝，鋼鐵企業(yè)應該立即采取實際行動。
　　借助數字解決方案有助于顯著提升整個過程鏈的能源效率。這一綜合解決方案可以涵蓋多個領域，包括能源、資源和可持續(xù)發(fā)展管理。在優(yōu)化生產系統(tǒng)的能源績效的同時，減少了與能源相關的成本、原材料消耗，甚至碳、溫室氣體和廢物排放。
　　這些最先進的軟件解決方案直接有助于高效提升運營效率、優(yōu)化規(guī)劃和集成管理，提供快速、具體的結果，并執(zhí)行持續(xù)的改進周期。
　　能源效率的提升使企業(yè)更加環(huán)保，更具競爭力，故而節(jié)能項目投資已成為大公司的首要任務，而且數字化以及選擇合適的軟件解決方案的重要性不言而喻。
　　提高能源效率的五大步驟
　　1）整合來自工廠許多不同區(qū)域的信息。這不僅意味著一個集中的信息來源，而且意味著整合和集中各種關鍵績效指標的管理，確保公司來自不同領域和組織層面的目標保持基本一致。
　　2）全面采集生產數據，部署預測、模擬和優(yōu)化氣體流動模型，以期實現鋼鐵副產氣體和其他燃料的最佳利用。
　　3）分析過程的可變性，找出每個運行狀態(tài)的最佳集合，最終達到最佳條件。
　　4）精準識別配電網的泄漏和儀表故障，并嘗試預測能源和資源供需之間的不匹配。
　　5）隨時跟蹤每個工藝步驟的所有氣體和細微顆粒物排放，直至最終產品。

(關鍵字：歐洲 鋼鐵工業(yè))