在全球钢铁行业的智能化转型背景下，数字化技术已成为推动热连轧机生产线智能化升级的核心动力。本文系统分析了数字化技术在宽带钢热连轧机生产线中的应用现状与发展趋势。通过结合工业物联网(IIoT)、大数据分析、数字孪生和人工智能等关键技术，探讨了其在过程控制优化、设备智能运维、质量闭环控制、能源效率提升和产销一体化协同等方面的应用路径与创新成果；以1 780 mm热连轧生产线为研究对象，总结了数字化技术对热连轧生产效率、产品质量和成本控制的推动作用，其中，热轧工艺技术人员生产效率提高30%以上，综合成材率达到97.02%；最后，提出了数字化技术面临的挑战与未来发展方向。研究表明，数字化技术与热连轧机带钢生产线的深度融合将推动热连轧工艺向智能化、绿色化方向迈进。

轧后冷却是调控热轧带钢组织和性能的重要手段，换热系数作为温度模型中的关键参数，对卷取温度的控制精度具有决定性的作用。传统机理模型计算水冷换热系数的精度有限，难以满足X80管线钢低温卷取的控制需求，导致温度预测偏差较大。为解决这一问题，本文提出了一种数据与机理融合的温度预测模型。该模型基于传热学理论，通过求解一维导热微分方程计算带钢内部传热；同时结合数据驱动方法，构建水冷换热系数预测模型，以提高表面换热的计算精度。在数据驱动模型建立过程中，对比了人工神经网络、梯度提升决策树和支持向量回归3种算法在水冷换热系数预测中的效果，并选择最优机器学习算法建立融合模型。结果表明，基于人工神经网络预测换热系数的融合模型相比于机理模型，卷取温度预测误差降低了5 ℃，均方误差和平均相对误差分别降低了76.8%和49.5%，显著提升了卷取温度的预测精度与稳定性。该融合模型有效弥补了机理模型在换热系数预测方面的不足，为热轧带钢卷取温度的精准控制提供了一种可行的解决方案。

连铸板坯热送热装生产过程中，入炉温度会影响表面裂纹的产生。然而热送板坯入炉温度的测量常采用单点测温方式进行，精度较低且难以与表面裂纹的产生建立联系。为此，本文研发了板坯表面温度测量系统，可获取板坯的全场温度数据，通过处理得到稳定、准确的板坯表面温度。该测温系统可以排除氧化铁皮等因素的干扰，避免单点测温带来的测量波动，为优化入炉工艺制度及后期加热炉温度控制提供数据支撑。通过数据统计发现，板坯入炉温度集中在500~600 ℃内。针对板坯不同区域的统计表明，板坯表面最活跃区域出现在1/4处。结合板坯质量统计数据进行分析，发现板坯入炉时温度变化趋势可能会影响裂纹的产生。

针对中压大功率网侧变流器单机开关频率低、电流谐波大等问题，本文提出一种基于变控制周期数字锁相的热连轧网侧变流器多机并网协同控制方法。各机组网侧变流器的分布式控制单元均采样公共电网电压作为同步信号，通过变控制周期数字锁相环将网压同步信号每个基波周期分成若干段并编号，再基于网侧变流器序号在基波周期内相应的分段点控制三角载波增减计数，进而实现各重网侧变流器三角载波的均匀移相，无需各控制器间增加互联线，就能够有效降低网侧电压、电流谐波，保障全工况下的电能质量。最后基于某钢厂1 850 mm带钢热连轧产线现场运行结果验证了所提控制策略的正确性及有效性。

中厚板在线剪切优化方法是影响剪切质量和生产效率的重要因素。传统方法用单一形状特征指标或拟合参考线的方法判断钢板形状并给出剪切策略，通常只算出单一解或有解误判为无解，容差性低。基于支持向量机(SVM)的剪切优化方法，将去除头尾的轧制大板的两侧轮廓点看作SVM的两个类别，计算超平面和最大间隔，超平面与头尾剪切线构成可剪切最大平行四边形，通过解析法计算出平行四边内的所有剪切优化解，构成解空间，进而根据订单需求选用典型解。最后，选取419个订单进行对比实验，该方法将无效解降低至0，无解比例降低5%以上，验证了方法的有效性和准确性。

铁钢界面作为钢铁生产流程中炼铁与炼钢的关键连接部分，其动态调度和优化直接影响到生产节奏的稳定性和资源利用效率。铁运调度对铁钢界面的流畅、高效运行有着至关重要的作用，调度效率和合理性对铁钢界面中的铁水温降等关键指标有直接的影响。本文针对唐钢新区采用“一罐到底”模式的特点，提出了一种铁运调度决策技术，包括铁水包编组运输计划优化、机车任务分配规则和运输任务路径规划。该调度决策技术以出铁安全和钢水冶炼时间要求为目标，结合机车负荷和实时位置等约束条件，对铁水包的编组运输和任务分配进行了优化。并具备异常情况下的动态调整能力，能在设备故障、计划变更等突发情况下优化运输方案，保障生产连续性。在唐钢新区的实际应用表明，铁运调度决策技术显著提升了铁水包的运输效率、路径冲突避让率和整体调度水平，为钢铁企业的智能化与绿色化发展提供了实践支持。

高炉喷吹富氢燃料是高炉实现绿色低碳转型、践行双碳战略的重要举措，富氢后会引起炉料反应行为发生变化，进而影响高炉内炉料还原进程。为了准确评价首钢2 650 m³高炉喷吹焦炉煤气对综合炉料还原行为影响，本文根据现场生产数据，参照国标铁矿石还原性测定方法，研究综合炉料下碳氢比、炉料结构、装料方式及还原温度对高炉富氢还原行为影响。研究表明,随着H2比例从7%增至23%，球团矿和块矿的还原度显著提升至94.48%和94.47%，烧结矿则因析碳反应降低至88.36%；综合炉料配比变化对还原度影响较小，整体还原度稳定在88%左右；随着温度从700 ℃升至1 100 ℃，还原度显著提高，其中球团矿表现最佳(76.57%升至91.09%)，烧结矿次之(75.83%升至90.23%)，块矿略低(75.4%升至90%)，综合炉料的还原度最高达91.7%；碱性球团在900 ℃下结构稳定、还原性能优异，1 000 ℃时表面开始粘结，1 100 ℃时粘结和裂纹加剧导致强度和性能显著下降；矿焦矿装料方式的还原效率最高，综合炉料还原度达92.43%，显著优于焦矿焦(86.61%)和焦矿混合(89.76%)。研究结果为首钢2 650 m³高炉富氢对综合炉料还原行为影响研究提供一定的数据参考。

焦炉的加热过程属于“单个燃烧室间歇、全炉连续”的复杂热工过程，受多种因素干扰。依靠人工经验调节焦炉设定温度的传统模式存在测温周期长、目标温度调节粗放、稳定性差、能耗较高等问题。本文旨在以自动化智能加热控制技术替代人工调节，实现焦炉生产稳定性提升、焦炭质量提升、能源消耗降低，提出一种融合时间序列季节和趋势项分解和Transformer算法的火道温度预测模型(STL-Transformer模型)、基于粒子群优化算法的火道目标温度设定模型和火道温度控制模型，并开发了焦炉智能加热控制系统。基于南钢真实数据的实验结果表明，火道温度预测模型的平均绝对误差为1.82 ℃，低于同类算法；火道目标温度设定模型机侧和焦侧的火道温度平均误差分别为2.49、2.55 ℃，相较于人工控制下降42.23%和40.56%。焦炉智能加热控制系统在南钢上线运行后焦炉整体能耗下降3%，焦炭反应后强度提升0.2%，为稳定焦炉生产、提升焦炭质量和节能降耗发挥了重要作用。

在冶金企业的炼钢生产中，工厂运营效率对生产物流的流畅性和工序间的衔接具有直接影响。本研究旨在提升冶金企业炼钢生产中天车调度的效率，提出了一种融合深度强化学习(DRL)和仿真的调度方法。通过构建仿真模型模拟天车作业环境，并设计DRL算法处理实时空间信息，本研究能够在不确定的运输任务中制定出优化的调度方案。历史数据训练使模型在多变情况下具备作出最优决策的能力。利用仿真建模技术，实现了调度策略的动态优化和实时监控，通过奖励函数这一关键指标进行时间维度的监控，显著提升了调度过程的智能化水平与作业效率。实验结果表明，本研究提出的A2C方法在调度效率和任务完成时间上均表现出显著优势，算法最终累计奖励gap值显著优于其他强化学习方法(gap=7.89%)与传统方法(gap大于100%)。

本文提出了一种基于TabNet-XGBoost的钢铁企业生产过程用电量预测方法，旨在提高预测精度与优化效率。本文采用数据增强、异常值处理等预处理技术来优化模型性能，并结合TabNet模型的可解释性和特征筛选能力，识别关键影响因素以进行特征选择。此外，本文通过贝叶斯优化法及网格搜索法对极限梯度提升(XGBoost)进行超参数调优，进一步提升模型效果。同时，本文选用支持向量回归(SVR)、随机森林(RF)、梯度提升决策树(GBDT)和轻量级梯度提升机(LightGBM)机器学习模型进行了对比实验。实验结果表明，二氧化碳排放量、滞后无功功率、距离午夜的秒数(NSM)、周状态及周内的具体日期被确定为关键预测因子，这些因子分别反映了用电量的间接指标、电力系统的效率、非工作时段的潜在浪费以及周期性的生产活动模式。本文通过平均绝对误差(MAE)、均方根误差(RMSE)和平均绝对百分比误差(MAPE)对模型的预测性能进行评估，结果表明，TabNet-XGBoost模型在测试集上的MAE为0.326，RMSE为1.097，MAPE为1.032，相较于传统方法，预测精度有明显提升。综上所述，本文所提出的模型在解决钢铁行业生产过程用电量预测问题上具有显著优势，为相关领域提供了新的研究思路和技术方案。

在工业检测领域，X射线焊缝图像重复性检测对于防止整图或部分区域被人为篡改以及评估训练样本重复性等方面都具有重要意义。已有的研究大多是对整张图像进行重复性检测，难以适应针对焊缝区或母材区进行替换的篡改检测。为解决这一问题，本文提出了一种基于焊缝区和母材区分割的X射线焊缝图像重复性检测方法。首先，结合焊缝区和母材区灰度分布特点，通过比对实际灰度曲线和拟合灰度曲线自适应确定焊缝区边界，进而划分焊缝区和母材区；然后，采用计算效率高并且对亮度、对比度等微小变化具有鲁棒性的感知哈希算法分别计算焊缝区和母材区感知哈希值；最后，通过计算2个待检测图像的焊缝区和母材区感知哈希值的汉明距离来计算区域之间的相似度，进而判定重复性，也可通过区域加权融合策略实现整图相似性评估。使用该检测方法对基于GDXray数据集构建的重复性检测实验数据中的篡改图像进行检测，以检出率为评价指标。实验结果表明，本方法在图像进行区域替换、区域更改以及复合篡改情况下，平均检出率达95%，均具有良好的检测效果。

在钢铁连铸过程中，由于钢种、铸速和温度等生产条件的动态变化，单一模型在铸坯表面缺陷检测中的适应性较差且往往无法灵活应对不同生产环境下的变化，容易在复杂的实际操作中失去精准性，从而导致误报或漏报问题频发，严重影响铸坯的质量控制。针对连铸过程上述特点，本文提出了一种基于多模型融合的数据驱动铸坯缺陷检测方法。首先利用高斯混合模型对工业过程数据进行聚类，将不同分布下的样本有效区分。接着在各个分布下的样本运用自编码器建立局部异常检测子模型，并确定各个子模型的控制限与重构误差。最后通过贝叶斯推理将各局部子模型的检测结果进行融合，实现对复杂多条件环境下的全局异常检测。利用某钢铁制造企业的连铸过程铸坯数据进行方法验证，通过实验对比分析不同模型检测性能，结果表明本文方法给出的检测效果最优，有效降低了漏报率和误报率。本文方法可以推广到其他场景的工业数据分析与建模，对于利用工业数据提升产品质量具有重要的参考价值。