随着工业4.0与智能制造的深入发展，炼钢、轧钢等传统重工业领域正经历着深刻的数字化、智能化转型。其中，温度作为钢铁生产过程中最关键的控制参数之一，其精准、实时、可靠的监测对于保障产品质量、优化工艺流程、降低能耗以及确保设备与人员安全至关重要。传统的接触式测温方式，如热电偶、热电阻等，在高温、多尘、强振动的恶劣工业环境下，存在布线复杂、维护困难、易损坏、难以实现移动物体测温等局限性。RFID（无线射频识别）无线测温系统，结合先进的计算机系统服务，为炼钢轧钢厂提供了一种高效、智能的温度监控解决方案。
一、RFID无线测温系统的核心技术原理
RFID无线测温系统主要由三部分构成：
- 无线测温标签：集成了RFID芯片、高精度温度传感器（如红外或热电偶）、微型天线和耐高温防护外壳。标签被安装于需要监测的移动或固定目标上，如钢包、中间包、轧辊、轴承、电机等，实时采集温度数据。
- 读写器与天线网络：在厂区内关键位置（如轨道沿线、轧制线旁、设备巡检点）部署RFID读写器及天线，构成无线通信网络。读写器以特定频率（如UHF频段）发射射频信号，为无源标签提供能量（无源方案）或唤醒有源标签，并接收标签返回的ID码和温度数据。
- 计算机系统服务平台：作为系统的“大脑”，负责数据的汇聚、处理、分析、存储与可视化展示。它通过工业以太网、Wi-Fi或5G等网络与读写器连接，接收海量温度数据，并与工厂现有的MES（制造执行系统）、ERP（企业资源计划）、SCADA（数据采集与监控系统）等进行深度集成。
二、在炼钢轧钢厂项目中的具体应用场景
- 钢水/铁水运输过程全程监控：在鱼雷罐车、钢包车的车体上安装耐超高温（>1000℃）的RFID测温标签。当车辆沿铁轨运行至各读写器监测点（如高炉出铁口、转炉/电炉前、精炼站、连铸机大包回转台）时，系统自动、非接触式读取该容器内熔体的实时温度。数据实时上传至计算机系统，形成温度-位置-时间曲线，为调度与工艺调整提供精确依据，防止温度过低导致冻包或温度过高侵蚀包衬。
- 连铸坯表面温度监测：在连铸机拉矫段、切割段及后续输送辊道上方部署读写器，在高温铸坯上粘贴或嵌入一次性耐高温标签。系统可连续监测铸坯表面温度分布，为二冷配水模型优化、拉速控制及铸坯质量判定（如裂纹、凹陷）提供关键数据，提升铸坯质量与均质性。
- 轧制过程设备与工件温度管理：
- 轧辊与轴承温度监控：在轧机牌坊、轴承座等关键旋转或振动部件上安装标签，实时监测其工作温度，实现预测性维护，防止因过热导致的轧辊断裂、轴承烧损等重大设备事故。
- 板坯/带钢温度跟踪：在加热炉出口、粗轧、精轧、层流冷却及卷取等关键工艺点，通过RFID系统自动识别并记录每一块板坯或每一卷带钢的温度历程。结合工艺模型，实现轧制力、速度、冷却策略的精准闭环控制，确保产品力学性能与尺寸精度。
- 关键固定设备热点巡检：对变压器、配电柜、电机、液压站等设备的潜在过热点安装测温标签。巡检人员持手持式读写器或通过固定读写点，可快速、安全地批量读取温度数据，替代传统人工手持红外测温枪的繁琐作业，提高巡检效率与数据可靠性。
三、计算机系统服务的核心功能与价值
RFID无线测温系统的效能，高度依赖于其后台的计算机系统服务，主要体现在：
- 数据集成与实时处理：系统服务层通过标准接口（如OPC UA、API）无缝对接读写器网络，实现毫秒级数据采集与解析。它能处理海量、高并发的温度数据流，并进行滤波、校准、单位换算等预处理。
- 可视化监控与智能预警：提供基于Web或客户端的图形化监控界面，以电子地图、趋势图、列表等形式实时展示全厂温度监测状态。系统可设定多级温度阈值（预警、报警、紧急），一旦超限，立即通过声光、短信、工业App推送等方式告警，并联动相关设备（如启动冷却系统、降低轧速）。
- 大数据分析与工艺优化：服务层建立历史温度数据库，运用大数据分析、机器学习算法，挖掘温度数据与产品质量（如强度、韧性）、能耗、设备寿命之间的深层关联。例如，分析钢包周转过程中的温降规律，优化烘烤与调度策略；建立轧辊热疲劳模型，优化换辊周期。
- 全流程追溯与质量管理：通过RFID标签的唯一ID号，将温度数据与具体的生产批次、炉号、钢卷号绑定，形成完整的“温度履历”。当产品出现质量异议时，可快速追溯生产全过程的温度参数，为质量分析与改进提供数据铁证。
- 系统管理与维护服务：提供设备（标签、读写器）的远程状态监控、配置管理、故障诊断与固件升级服务。管理用户权限，确保数据安全。
四、实施挑战与展望
实施RFID无线测温系统也面临挑战，如超高温环境下标签的长期可靠性、复杂金属环境下的射频信号干扰与衰减、初期投资成本较高等。但随着耐高温材料、低功耗芯片、抗金属标签设计及5G、边缘计算等技术的进步，这些挑战正逐步被克服。
RFID无线测温系统与计算机系统服务的深度融合，将推动炼钢轧钢厂向“透明工厂”、“自适应工厂”迈进。通过与数字孪生、人工智能的进一步结合，系统不仅能“感知”温度，更能“预测”趋势并“自主”优化，为实现钢铁工业的绿色、高效、智能化生产奠定坚实的数据基石。
