带钢热轧过程生产工序众多、工况动态多变,实测多源异构数据普遍存在非理想特性,严重影响智能算法的可靠性与可解释性。传统单一数据或机理驱动模型存在短板,难以契合带钢热轧过程复杂生产场景。现有数据与知识融合模型虽拥有二者优势,但多为小模型架构,参数有限、多任务协同性能较差,难以实现跨工序、多任务、跨工况的全局协同优化。针对上述技术难题,本文从工业大数据处理与挖掘、数据与知识融合驱动、大小模型协同3个核心维度进行综述,并结合带钢热轧过程的典型应用场景,深度剖析上述技术的现存弊端,展望后续发展方向,为带钢热轧过程智能化提供理论与技术参考。

针对现有深度学习模型忽略高炉系统“动态冶金时滞”导致特征相位错位与预测失效的难题,本文提出了一种融合物理先验与Mamba模型的高炉出铁量多尺度动态因果预测新框架。首先,引入变分模态分解与瞬时相位分析(VMD-IPA),自适应提取喷煤量等长迟滞变量的动态时间滞后,在数据端强制重构时间轴,消除多相传输引发的物理因果错位。随后,将动态对齐后的特征输入至选择性状态空间模型(Mamba),高效捕获出铁量的非线性长序演化规律。基于工业真实连续生产数据的实验表明,所提VMD-IPA-Mamba模型有效克服了记忆衰减与高频噪声干扰,均方根误差(RMSE)与平均绝对误差(MAE)分别降至8.942与6.853。该框架实现了高精度、无迟滞的产能预测,为高炉智能化辅助决策提供了可靠支撑。

燃料比作为高炉热制度的核心指标,其波动直接影响炉温稳定性、铁水质量与运行成本。针对高炉炼铁过程中燃料比传统人工控制方法存在主观性强、响应滞后及缺乏量化边界等问题,本文提出一种“中期基准定界—短期动态纠偏”的双层燃料比智能控制方法。文中首先针对燃料比智能控制模型的整体设计框架及工艺原理进行详细阐述,并对关键参数定义完成了解释。在模型核心算法方面,本文通过实践步骤对数据清洗、基准燃料比计算、控制区间设定等核心步骤完成解析。整个过程中,该模型在中期模块利用近期历史数据,构建燃料比与铁水硅含量ω([Si])的联合分布,利用中位数稳健估计确定中期合理控制区间。短期模块创新性地引入热负荷与燃料比分位数的差值作为炉况收支适配指标,并据此制定调整逻辑,实现燃料比的精准、快速与稳定调控。此外,通过工业实战应用证明了该方法的有效性,降低燃料比波动性33.33%,铁水硅含量ω([Si])合格率提升7.2%,取得了显著经济效益。本研究为高炉燃料比智能控制提供了可解释、可落地的数据驱动解决方案,对推动炼铁行业智能化转型具有重要示范意义。

高炉冶炼过程是复杂且不断变化的动态过程。在原料质量较差、设备性能不足或者操作条件不理想等不利因素影响下,数据质量问题主要体现在错误,缺失,异常等方面。为了提高高炉数据质量,将大数据技术与高炉冶炼过程结合,基于深度学习理论对高炉数据进行预测,结合预测数据对低质量数据进行治理。本研究以某钢厂的实际高炉数据为治理对象,提出了基于扩散滤波处理的ARIMA-LSTM数据预测与插补模型,对高炉冶炼中的时序数据,检化验数据,生产数据等进行研究,对原始数据利用扩散滤波去噪,突出原始数据的特征关系。通过对数据中线性和非线性关系的学习,指模型进行数据预测,对预测的数据进行质量评估。对低质量数据中缺失值与异常值位置进行标记索引,结合指导预测的数据,对低质量的数据中的标记索引处的数据进行替换,提高数据质量完成数据治理。本研究中针对不同级别还有缺失项的数据进行治理的效果均良好,评估结果RMSE,MAE较小,R²数值均保持在95%以上。实现了低质量数据治理,为数据模型的构建提供高质量数据打下基础。

炼铁—炼钢界面是衔接高炉出铁、铁水运输、铁水预处理和转炉炼钢的关键生产环节,其运行过程具有多对象关联、跨工序耦合、强时序约束和边界工况复杂等特点。随着生产信息系统持续积累多源异构数据,传统依赖单字段阈值和人工经验的分析方式难以兼顾异常识别、原因解释和证据追溯,通用大语言模型直接推理也容易产生与生产事实不一致的结论。针对上述问题,本文提出一种融合冶金流程规则与检索增强生成的铁水包周转异常分析智能体。对江苏某大型钢铁厂连续7个月、3条炼钢产线生产记录开展研究,通过对象对齐和时序归一化重构铁水包循环主链,并关联铸余钢水热态返回事件,构建基于冶金流程规则的确定性异常检测模块和基于外部知识检索、证据绑定与冲突处理的异常归因模块,并由智能体完成用户意图识别、调用参数生成、功能模块选择和结果组织。功能回归测试表明,系统的数据处理、工具调用和智能体编排链路能够按预期执行。在80条专家标注样本上,完整方法的Hit@1达到82.50%,高于直接生成基线。消融结果显示,冶金流程规则、外部知识检索和证据校验对不同评价指标具有不同程度影响。该方法能够实现铁水包周转过程从数据关联、异常识别、知识检索、原因解释到人工复核的闭环分析,为炼铁-炼钢界面异常追溯、工艺知识沉淀及生产智能运维提供可解释、可追溯的技术支撑。

连铸板坯中心线偏析是影响板坯内部质量和后续产品性能的一种重要缺陷,传统的人工评级方法主要依靠检测人员的个人经验,存在主观性较强、重复性较差等问题。为了提高评级的客观性和重复性,充分挖掘钢铁工业大数据的潜力,本文以某钢厂利用简易手持拍摄装置获取的低倍板坯酸蚀图像数据库为对象,开展了基于图像处理和深度学习的自动评级方法研究。针对原始图像中存在的板坯倾斜、背景干扰、红色标记和拍摄噪声等问题,开发了一套图像预处理流程,包括基于HSV颜色空间的板坯区域提取、基于霍夫变换和透视变换的几何自动矫正、中心线带状区域裁剪、基于HSV和Navier-Stokes修复的红色标记去除、双边滤波与中值滤波联合去噪以及线性灰度拉伸增强等步骤。预处理后图像的平均PSNR为23.30 dB,平均SSIM为0.94。利用Mask R-CNN对中心线偏析区域进行定位,根据检测结果裁剪出特定ROI区域图像,再构建包含4层卷积的CNN连续评级回归模型,实现从低倍板坯酸蚀图像到偏析评级数值的自动输出。相比于人工评级,自动评级结果能得到更宽范围且更高精度的评级结果,重复评级结果无偏差,表明该模型能够更为连续地反映板坯中心线偏析的变化情况,这也更符合实际情况且实现了更为精细化的自动智能评级,为其它类型连铸坯质量精细化准确评判也提供了方法参考。

连铸质量管控长期受制于生产过程“黑箱”、缺陷溯源难及质量判定滞后等瓶颈。本文以冶金流程工程学为指导,提出了数据与知识融合的连铸质量智能管控架构。建立了基于拉速积分与铸坯切割修正的时空匹配模型,实现了高频工艺曲线向铸坯位置的亚米级映射。缺陷预报采用机理解析提取特征、数据驱动建立判别的协同策略,构建了夹渣与纵裂纹缺陷在线预报模型。质量评判融合规则引擎与知识图谱,实现炉次-铸坯两级联动智能判定,建立了从浇次到铸坯切片的递进式根因分析链路与整浇次综合评级机制,将物质流连续性与信息流时序性统一于闭环框架。工业应用表明,实现夹渣预报准确率不低于85%,纵裂纹预报准确率不低于90%,在线评判与人工评级一致性不低于87%,质检周期由45 min缩减至15 min以内,热轧废降次率降低20%。系统构建了“预测-监控-评判-溯源-优化”的闭环管控体系,为连铸乃至全流程钢铁质量智能化管控提供了可复用的工程解决方案。

弯辊力是热轧精轧板形预设定的关键执行量,传统机理模型难以充分表征材料属性、设备状态和人工调节随生产过程推进产生的非线性影响。为提高弯辊力在线预测精度,本文提出一种融合轧制机理与过程遗传特征的预测方法。通过引入随换辊周期变化的轧辊服役状态特征和机架间板形演化特征,同时构造同层别钢卷的长短期过程遗传特征,采用CatBoost算法学习各影响因素与弯辊力之间的非线性关联。离线测试集上的多组对比实验表明,相较基线模型,融合模型的均方根误差由56.3 kN降至41.3 kN,降幅为26.7%;50 kN以内的命中率由69.1%提高至84.3%,提高15.2%。在换辊和换品规等特殊工况下,预测精度指标也得到不同程度的改善,表明所构造特征能够在一定程度上提高模型对生产状态变化的适应能力。某热连轧产线22 d在线工业试验表明,相较现有板形控制模型,本文预测模型的均方根误差降低16.4 kN,50 kN以内的命中率提高12.6%。

冷连轧带钢边部减薄(边降)是影响硅钢产品质量与成材率的关键瓶颈,具有多因素耦合、强非线性及时变特征。现有研究多聚焦于单一机架或单一技术手段,难以满足高精度边降控制需求。为此,基于某冷连轧机组全流程工业大数据,深入分析了带钢边降分布规律及其动态演变特性;采用六阶多项式平滑与几何中位数筛选算法,量化了热轧来料板廓与冷轧成品边降的差异,明确了冷轧过程新生边降对最终质量的绝对主导作用。针对边部骤降区,构建了指数衰减型边降演化模型,提出了“1机架主导、2~3机架辅助、4~5机架微调”的分层控制策略,并基于辊缝补偿目标优化了工作辊正弦辊形配置,增强了边降补偿能力。针对中部区域凸度缺陷,引入勒让德正交多项式对边降缺陷进行多阶解耦,分离出0阶整体偏移、1阶楔形、2阶凸度及4阶“猫耳”分量,建立了工作辊弯辊和中间辊弯辊的协同调控机制,有效解决了凸度控制与猫耳缺陷抑制的耦合矛盾。在此基础上,构建了5机架串行级联LightGBM回归模型,实现了对边降二阶分量的高精度预测,并结合样本可行域分析与设备物理约束,实现了弯辊工艺参数的多目标优化设定。

随着钢铁行业数据治理不断发展,数据可通过数据资产的方式对智能化生产进行更深度的赋能。为使数据应用下沉到业务一线,需要简化数据分析操作。使得无编程基础、无数据挖掘算法基础的业务人员也能上手使用。本文构建了一套模块化、可扩展的分析架构,将系统分为数据预处理模块、统计分析与建模模块、结果可视化与报告生成模块。同时基于算法引擎构建了一套可存储、可复用的数据预处理流程,实现了处理流程的标准化与模板化。此外,构建了SIRDA智能体串联系统。系统可以自动规划数据预处理流程、匹配数据分析方法并生成专业化的分析解读;同时增设分析案例更新机制,实现了算法推荐、报告自动生成和专业分析案例沉淀。本系统极大降低了数据分析的使用门槛,目前在重钢SPMS轧钢项目中取得了良好的成果。

钢铁企业的电力负荷数据具有非线性、非平稳、高噪声及长时序依赖等复杂特征,传统数理统计模型与基础深度学习方法在处理此类数据时,面临特征提取不充分、时序信息遗忘及过拟合三重困境。本文提出一种融合动态窗口自注意力机制(DWSA)与堆叠自编码器(SAE)的三重编码-协同解码深度学习TED-Net,构建中短期电力负荷预测模型。该模型将SAE作为深度特征编码器实现特征降噪与重构;长短期记忆网络(LSTM)作为时序编码器捕捉长短期依赖;DWSA作为关联编码器从多表征子空间挖掘全局依赖。通过大量基准数据集和实际工业数据实验表明,相比Transformer、TCN等主流模型,本方法取得了较高的预测精度,其误差仅为3.32%,验证了其对复杂时变电力负荷预测过程的自适应性,提高了钢铁企业电力负荷预测的准确性。

针对冷连轧轧制力受多种工艺因素耦合作用、呈现强非线性特征,且传统经验公式与数据驱动方法难以准确预测的问题,本文提出一种基于梦境优化算法(DOA)优化iTransformer的轧制力预测方法。利用某钢铁厂1 250 mm五机架冷连轧生产线实际测量的数据作为样本,选取各机架轧制速度、张力、轧前厚度、轧后厚度、前滑值、压下率及摩擦系数等作为输入变量,建立多变量轧制力预测模型。在模型训练时使用DOA寻找最优iTransformer模型中的模型维度、注意力头数、前馈网络维度、编码器层数以及Dropout等重要超参数,降低人工设定超参数带来的不确定性,加快模型收敛速度并增强鲁棒性。研究表明,DOA-iTransformer模型相比于反向传播神经网络(BPNN)、门控循环单元(GRU)以及未经过优化的iTransformer模型具有更好的预测性能,在测试集上取得较低的MAE(13.4)、RMSE(22.4)以及较高的R²(0.973)。

传统碳管理模式受限于钢铁生产流程冗长、数据体量庞大、碳核算复杂等问题,已无法满足企业碳精准管控与科学决策的实际需求。为此,本文设计了一套基于“碳中枢底座”的碳管理平台,集成可信数据、可靠规则、行业模型及优化算法,重点提供组织碳管理、产品碳足迹管理、CBAM管理3大核心功能,为钢铁企业绿色低碳转型提供新型精准核算与管理工具。结果表明,该平台显著提升碳管理效能:碳盘查效率较传统人工方式提升89%,大幅降低人力与时间成本;实现下游客户定制化产品100%碳足迹核算覆盖,为产品绿色营销及国际市场拓展提供支撑;通过精准识别关键排放源并优化,吨钢碳排放较平台应用前下降10.47%,有效支撑企业低碳转型目标。该平台未来将升级为贯穿生产调度、能源管理与碳资产运营的战略级中枢,助力钢铁企业打造绿色核心竞争优势,同时为钢铁行业数字化碳管理提供可复制、可推广的实践经验。

特钢棒扁双线物料跟踪系统覆盖炉区、轧区、冷床、收集、打捆等全工艺流程,受传感器信号波动、机械动作偏差、换批生产、人工误操作等因素影响,各类跟踪异常频发。传统处置模式以单区段独立排查为主,故障易沿工艺流程向后传导,导致堆钢、数据错乱、停机等次生问题。针对现场全维度痛点,本文依托某特钢数字工厂现有L1/L2/MES架构,并通过视觉跨域特征匹配与首尾钢识别方法,实现剪切线、收集台、打捆区、称重区全流程物料跟踪,可精准完成掉队检测、混钢检测及打捆状态检测,并构建分级预警-跨区联动-人机干预-数据回溯全闭环异常管控体系。根据产线工艺划分6大跟踪区段,完成异常分类与等级界定,设计信号同步、故障阻断、协同处置逻辑,配套HMI可视化修正功能与标准化运维流程。结合现场高频异常案例,阐述实际操作处置方案。30 d工业运行数据表明,该体系可实现异常秒级预警,故障定位时间缩短60%,非计划停机时间减少35%,人工干预率显著下降。该体系依托现有系统改造,工程适用性强,可为冶金长材生产线物料跟踪运维优化提供工程借鉴。