铝工业正处于从经验驱动向认知智能转型的关键时期,存在着极端工况下“黑箱”不可测、多物理场强耦合及原料时变性等行业共性技术难题。本文梳理了人工智能技术在氧化铝生产、电解铝冶炼及铸造加工3大核心环节的技术迭代发展路径。研究表明:在氧化铝环节,人工智能相关技术已从优化回归向机理约束的软测量与端-边-云协同架构跨越,有效缓解了纯数据模型存在的物理不一致性与控制滞后问题;在电解铝环节,针对大型预焙槽内空间分布不均、槽控“黑箱”等挑战,诊断范式从单一时间序列分析向高维时空拓扑感知转变,相关技术实现了对炉膛内型等不可测状态的透明化表征/映射;在铝材铸造与加工环节,基于YOLO算法的机器视觉技术与物理引导的AI模型有效改善了表面质量检测与工艺优化效率。最后,本文展望了以工业大模型为核心的认知智能新时代,并分析了“语义孤岛”、模型“物理一致性”及可解释性危机等深层次挑战,为构建绿色、低碳、智能的铝工业新生态提供了理论参考与技术指导。

长期以来,工业铝电解槽的高温、强磁场、强腐蚀条件限制了其实时信息局限于槽电压,成为当前电解工艺数智化转型的桎梏。本文叙述了传统上采用的压降和磁场强度测量阳极电流的方法原理和应用,重点介绍了项目团队近年来应用磁光效应原理测量阳极电流特别是区域电流的方案及其应用进展,展示了区域电流在阳极效应、电压摆、掉电压等异常预测与前置管控中的优势,提出区域按需加料控制方案,以实现大型电解槽氧化铝浓度的均匀分布,展现了光纤电流传感技术在铝电解槽数字化中的独特优势和发展潜力。

有色金属是重要的战略性原材料,为国民经济发展与国防军工建设提供基础性支撑。当前,有色冶炼行业原料日趋复杂、环保要求日益严苛、降本增效需求迫切,亟待推动冶炼工厂向高端化、智能化、绿色化发展。本文立足有色冶炼行业智能工厂建设实际需求与挑战,设计了基于工业互联网平台的系统与功能架构,提出了感知-决策-调控-执行联动的智能车间关键技术以及要素互联-集中管控-业务协同的智能工厂关键技术,明确了“连点成线、聚线为面、积面成体”的建设实施思路,并提出融合业务依赖性、技术成熟度、经济可行性、需求迫切性的建设内容实施优先级分析策略,最后对有色冶炼智能工厂建设成效与未来发展进行了展望,旨在为有色冶炼智能工厂规划建设提供参考。

浮选是有色金属选矿中的关键环节,其精矿品位波动会影响后续冶炼能耗与生产组织。由于浮选数据具有多变量、强耦合、时间滞后与累积效应显著、瞬时波动与噪声误差强等特点,准确预测粗选精矿铜品位具有一定难度。针对该问题,本文以全多层感知机架构的时间序列预测模型TsMixer为基线,引入低秩适配思想对时间混合机制进行结构化改造。本文设计了4种基于低秩适配的TsMixer时间混合变体(TsMixer-LoRA1～LoRA3,TsMixer-LR),并研究了基座权重的训练/冻结策略与低秩阶数对模型性能的影响。实验以真实浮选数据为基础,包含浮选过程变量与泡沫视觉特征的多变量输入,使用历史60 min数据预测未来15 min品位,并与LSTM、GRU、TimesNet、FEDformer、PatchTST、iTransformer 等模型进行对比。结果表明,对时间混合层施加低秩约束能够有效提升模型泛化性能;其中TsMixer-LR取得最佳综合指标,并呈现清晰的最优秩区间。进一步的参数规模分析表明,TsMixer-LR在中等低秩阶数下不仅获得了最优预测结果,而且其总参数量仍低于或接近基准TsMixer,表现出更好的参数规模—预测精度平衡。机理分析表明,低秩瓶颈促使模型优先学习主导时间结构,抑制对瞬时波动与噪声扰动的过拟合,从而增强了预测稳定性与鲁棒性。

在氧化铝气态悬浮焙烧过程中,主炉温度是反映工况状态的核心变量,对该变量开展多步超前预测能够为实施故障预警与预测控制提供先决条件,进而稳定产品相变转化率并降低生产风险。然而,焙烧过程固有的多变量强耦合与非线性动态演化等特性增加了预测难度,现有数据驱动模型容易产生自回归误差累积,且常丢失高频动态细节,导致预测曲线平滑,难以为实际生产提供指导。针对上述问题,本文提出了一种数据驱动的时频双域融合大模型(TF-LFM)多步预测方法。该方法以特征解耦和时频双域优化为核心,利用局部加权回归的季节-趋势分解(STL)将复杂的工艺时序信号解耦为趋势分量和周期分量。随后,模型利用语言大模型提取长程趋势进行时序推理,并引入语音大模型重构高频周期波动的频域特征,以弥补传统模型丢失动态细节的缺陷。在结合时频联合损失函数约束下,完成双域预测结果的动态协同与还原。基于某大型铝厂实际生产数据的验证结果表明,该方法克服了误差累积与动态细节丢失问题,相较于所对比的3种时序模型,所提方法在32步长时距预测误差较最优对比模型降低约60.5%,为焙烧过程的故障预警与精细化控制提供了可靠的模型支撑。

为提高铜冶炼回转式阳极炉炉衬寿命预测的准确性,本文提出一种融合物理机理与深度学习的预测方法。针对现场高温、高粉尘环境下炉砖厚度测量数据稀疏且分布不均的难题,本文基于冶金反应动力学分析确立了温度与侵蚀速率的非线性指数关系,构建了物理约束下的数据增强模型,并引入蒙特卡洛噪声模拟,将离散的稀疏测量记录扩充为高频时序数据集。在此基础上,构建多层感知机(MLP)模型实现炉砖厚度的在线演化预测。实验结果表明,该方法有效解决了小样本条件下的建模难题,模型在测试集上的决定系数(R²)大于0.99,均方根误差(RMSE)约为0.1 mm,验证了机理+数据双驱动模式在工业热工设备寿命预测中的有效性。

针对铝板带箔加工行业存在的数据采集时效低、信息孤岛突出、生产与质量协同效率低、实时分析与工艺在线优化能力缺失等核心痛点,本文研究了2 ms高频数据采集技术、多源异构系统多协议的解析方法,根据铝板带箔产品生产过程的非线性、耦合性特点提出了基于随机森林的产品质量判定模型,并针对设备健康状态的深层抽象故障特征建立了基于长短期记忆网络的设备健康诊断模型,最终开发出适用于铝板带箔企业的生产与质量分析平台。该平台经应用验证后取得了以下效果:关键工艺数据采集延迟由平均2 h降至50 ms以内,实时数据分析耗时由30 min以上压缩至2 s以内,工艺参数在线优化响应时间由2 h以上缩短至10 s以内,人工数据处理耗时减少84%,成品一次合格率由92.3%提高至96.5%。结果证明,该平台有效提高了生产与质量的管理水平,为铝板带箔企业数据高效采集和开发利用提供了可复制的技术方案与实践示范。

钢铁材料性能预测是优化生产工艺和提升产品质量的关键。近年来,机器学习(ML)凭借其强大的数据挖掘和模式识别能力,在该领域展现出显著优势。本文系统综述了机器学习在钢铁材料性能预测中的应用现状及问题,重点分析了神经网络、支持向量机(SVM)、随机森林(RF)、深度学习等算法的研究进展与工业应用案例,探讨了数据质量、模型泛化和可解释性等关键挑战。并展望了大语言模型(LLM)的应用、多模态及机理模型深度融合等未来创新方向,以期为钢铁行业智能化转型提供指导和技术参考。

冷轧带钢表面缺陷的小样本分类是工业质检面临的重要挑战,其核心难点在于样本稀缺与类别不均衡。为系统探究不同解决策略的效能,本文构建了一个涵盖53个类别、14 499张样本的大规模数据集,并系统对比了传统变换增广与Projected GAN、Diffusion等生成式增广方法对分类模型性能的影响。研究发现,尽管Projected GAN与Diffusion能生成高质量图像,且Diffusion展现出较好的跨域迁移能力,但其增广效果有限,生成式方法仅在准确率上有微弱提升,并以召回率与F1-score的退化为代价,而基于变换的传统图像增广方法甚至带来负面效应;与预期不同,简单的均衡采样策略取得了最佳效果。本研究证实了直接缓解类别不均衡是提升小样本缺陷分类性能的关键,同时也为工业质检场景下技术方案的选择提供了重要实证参考:相对于复杂的生成式增广方法,轻量级的均衡采样可能是一种更高效、务实的选择。

针对钢铁产品传统缺陷溯源方法效率低、现有知识抽取方法适配性差的问题,本文提出了一种面向多源钢铁产品质量缺陷溯源文本的知识抽取方法。首先,构建了融合钢铁产品质量缺陷溯源领域文本数据集;其次,设计了基于流水线架构的钢铁产品质量缺陷溯源知识抽取模型,从专业领域文本中精准抽取三元组结构化知识;最后,设计了命名实体识别实验和知识抽取模型实验,系统验证了该模型的有效性,并将抽取的结构化知识以知识图谱形式呈现。研究结果表明,本文提出的知识抽取方法可为钢铁产品精准、高效的缺陷溯源提供技术支撑。

针对钢铁冶金行业原料与成品运输火车在静态衡过磅时需精确停靠至合理称重区间的需求,本文设计一种基于多模态大模型DeepSeek-VL2-tiny的视觉定位系统。该系统通过部署在静态衡边缘的高清工业相机采集图像,利用经低秩自适应微调后的DeepSeek-VL2-tiny模型,实时检测车轮、车钩及静态衡边缘标志物等关键部件。建立从像素坐标到物理空间的映射关系,计算出车厢相对于标准称重区间的实际偏移距离,从而实现对停车位置的智能引导。在真实工业场景下的实验结果表明,本系统能够稳定地实现关键部件的识别与定位,验证了多模态大模型在工业场景中的应用可行性。

随着钢铁工业的快速发展,扒渣作业的自动化和智能化需求日益迫切。本文针对当前扒渣作业主要依赖人工操作,存在效率低、精度差及安全风险高的现状,提出了一种基于机器视觉及路径规划算法的铁水自动扒渣系统。该系统在充分调研铁水脱硫扒渣现场工作逻辑基础上,融入深度学习卷积神经网络与智能化视觉感知手段,可精准分割铁包口椭圆区域,通过图像预处理、灰度特征分析及Otsu多阈值分割完成铁水与深浅色渣的区分,进而实现铁水液面渣量智能判定和扒渣臂路径自动规划功能。本文详细阐述了系统的设计原理、实现方法以及在实际应用中的效果,通过在某钢厂智控中心的操作验证,铁水面积识别误差不大于5%,基于500包铁水的判定合格率不低于96%,显著体现其在提高扒渣效率和精度方面的优势,为钢铁行业的智能化改造提供了新的思路和实践案例。

为提高钢铁企业中厚板生产的板坯成材率,解决计划外投料多、过度依赖计划员经验等问题,本文结合湘钢中厚板生产实际,分析中厚板板坯设计的全过程数学模型,研究并构建了一套面向成材率控制优化的中厚板板坯设计方法及系统。该方法基于分层模块化思想建立标准化的板坯设计模型,引入额外的大板设计规则补充大板设计编排体系,优化轧制方向的选择逻辑、板坯投料的余量预留策略及尺寸修正方法,基于混合整数规划与约束规划理论构造具有相互独立的板坯设计约束与面向多目标优化结果的智能板坯设计算法。该系统目前已上线,运行结果表明该系统提升了企业板坯设计方法与业务的灵活适配度,降低了余材的产生并提高了板坯成材率,对成材率的控制策略提升了板坯生产的计划兑现率,智能板坯设计算法降低了员工的工作强度,提升了生产计划质量,系统展现出良好的应用价值与推广潜力。

为降低转炉冶炼过程中出现的异常状态对炼钢生产稳定性、生产效率和成本控制的不利影响,本文通过对实际生产中烟气中CO、CO₂和O₂体积分数曲线的变化关系的深度解析,利用Python语言和PLC编程相结合的方式,开发并集成了冶炼过程异常状态预报模型,主要包括开吹不着火预报模型、冶炼前期熔池温度预报模型、吹炼过程返干和喷溅预报模型、冶炼过程双渣操作预报模型。模型应用后对稳定过程操作具有较强的指导意义,杜绝了吹炼过程异常中断现象,过程返干比例降低10%,喷溅率控制在0.5%以下,双渣炉次倒渣时渣中带铁量降低50%,前期脱磷率稳定在80%左右。冶炼过程稳定促使技术经济指标明显提升,转炉冶炼周期稳定在28 min左右,低合金钢终碳合格率提升至88%左右,一次拉碳出钢比例达到95%以上,低合金终点氧质量分数稳定在370×10^-6～380×10^-6,转炉钢铁料消耗稳定在1 030～1 033 kg/t。