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。

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。

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。

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。

随着计算机技术的蓬勃发展，AI及大模型在钢铁工业的应用成为推动产业智能化转型的关键力量。主要针对大模型在钢铁工业的应用展开，首先，总结工业大模型的构建方式及典型应用领域；其次，阐述钢铁工业的特点，总结钢铁工业大模型的相关技术；最后，对于大模型的应用场景展开讨论，突出大模型在钢铁生产流程上的典型应用场景，如感知类任务及认知类任务突破。未来钢铁工业有望将大模型深度应用于新产品、新体系开发，以及提供综合决策支持，实现对钢铁企业的能源、原料调度及钢铁全流程监测等应用，推动钢铁工业实现高端化、智能化、绿色化发展，提供数字化发展的新思路。

随着人工智能(Artificial Intelligence，AI)技术的发展和数实深度融合要求的提高，钢铁行业传统的L1～L5五层体系已不能适应数字化转型的需求。本文从分析集团型钢铁企业数字化转型的内涵与特征出发，阐述了新一代信息技术下集团型钢铁企业的数字化系统架构，以及数字化转型和智能工厂建设中所必须的工业互联网平台、大数据中心和钢铁AI引擎平台三个基础底座，并结合在智慧治理、智慧制造和智慧服务三个方面的实践应用，配以具体场景加以描述。最后，以典型的集团型钢铁企业宝武为例，阐释了在数实融合的基础上，面对钢铁制造模式的变化和AI技术的发展，数字化转型从单体企业层级专业化管控到跨域协同的一体化运营、AI+钢铁的全过程智能以及从单一主体经营到全价值链生态协同的发展提升路径。本文提出的钢铁行业数字化转型路径及系统架构对于推动中国集团型钢铁企业数字化转型具有重要的参考价值。

随着DeepSeek等通用大语言模型的快速发展，工业领域的研究重心正逐步从基础模型探索转向其在垂直场景的深度应用。以转炉炼钢过程为典型研究对象，系统梳理了语言模型、视觉模型及时序模型等工业大模型的技术演进脉络，并提出面向转炉炼钢的多模态大模型架构设计的初步设想。该架构通过融合文献资料、火焰视频、烟气成分与铁水成分等多源异构数据，探索复杂炉况发现、终点动态预测及过程实时控制等关键技术路径，旨在突破传统方法在高温复杂反应解析、多变量耦合预测及实时决策优化等方面的瓶颈。在此基础上，本文进一步分析冶金大模型在应用过程中面临的挑战与应对策略，并对其未来发展方向进行探讨，为冶金工业智能化转型提供支撑。

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。

随着材料科学研究进入第四范式 ,人工智能技术正重塑该领域的研究 。 当前 , 大语言模型(large language models ,LLMs) 凭借其海量数据训练基础和超大规模参数优势 ,通过多任务集成 、智能生成与决策等能力 , 突破了传统机器学习在文本处理和人机交互方面的技术瓶颈 , 为钢铁工业的智能化转型提供了新的突破路径 。本篇综述系统梳理了大语言模型的技术特点 、研究方向及应用领域 ,结合钢铁行业的数据特性 ,详细阐述了面向钢铁行业的大语言模型框架 ,并提出了钢铁行业大语言模型的评估标准 。针对钢铁领域的特定需求 ,深入探讨了其在数据提取与保护 、性能建模与预测 、材料逆向设计及钢铁智能冶炼等方面的应用潜力 。最后 ,对钢铁行业大语言模型的发展现状进行全面分析 , 明确指出其可能面临的挑战 ,并提出相应的应对策略 。

针对钢铁一体化调度中铁包、钢包、炼钢、加热炉、板坯库、热轧匹配及天车协同等环节面临的工序耦合、资源约束、动态扰动与目标冲突等核心难题，现有基于预定义规则与决策算法的智能体在复杂规则理解与动态应变上有一定局限。提出并验证了一种基于大语言模型(large language models，LLM)的分层式混合多智能体架构。该架构的核心优势在于有效结合LLM的高级推理能力与传统智能体的执行效率，弥补传统智能体适应能力、规划能力和学习能力的不足，从而显著增强了系统应对复杂规则和动态环境的能力。通过应用LLM赋予系统自主理解业务需求、自动使用模型上下文协议 (model context protocol, MCP)调用工具集生成调度决策并进行自然语言解释的能力。这种方法不仅优化了人机交互，更提升了系统的场景适应性与可扩展性。本研究为构建具备理解需求、适应变化的下一代钢铁智能调度系统提供了关键技术思路，有望加速智能体在调度系统的落地应用。

在智能化浪潮席卷全球的当下，钢铁行业正面临着转型升级的迫切需求。数据作为新时代的核心生产要素，其价值挖掘与利用对钢铁行业的生产效率提升、产品质量管控、推动数字化发展等具有重要意义，虽然钢铁行业数据资源丰富，但正面临数据价值释放的深层困境。针对钢铁行业大模型技术应用与发展过程中面临的“数据不够用、数据不好用”等共性问题，设计了一套满足大模型数据需求的数据引擎，基于时序大模型的数据增强技术、工艺机理的数据时空对齐技术、知识图谱跨工序数据关联三项技术，建立以物料为对象的孪生数据资产壳文件，将冶金生产流程语义知识与生产过程时序数据结合，为行业大模型提供产品全生命周期语料信息，满足大模型训练与应用中对语义数据的需求。同时，利用工作流模式将传统数据治理离线模式转为在线模式，以某钢厂连铸生产线数据为试点，批次内数据异常率降低至0.02%～0.5%，取得较好的实验结果，助力钢铁企业数字化转型。

钢铁行业作为国民经济的重要支柱，面临高成本、低效率、工艺复杂等挑战，亟需通过智能化转型突破发展瓶颈。大模型技术凭借其跨模态理解、多场景泛化能力，为钢铁行业提供了数据价值深度挖掘与生产流程优化的新路径。提出了“五位一体”的钢铁行业大模型平台总体建设框架，并详细阐述了构建适应行业需求的大模型平台所需的十项关键技术。通过平台、算力、数据、模型、场景的深度协同，融合通用模型与钢铁行业知识，形成一体化、集成化的人工智能+钢铁解决方案，大幅降低钢铁行业模型研发门槛与成本，让人工智能技术更好融入行业。最后，结合钢铁行业的业务特点与实际探索经验，对应用场景进行了展望。

随着钢铁制造业数字化转型深入推进，智能化质量管理已成为提升企业核心竞争力的关键环节之一。针对钢铁企业产品质量缺陷分析流程，提出一种基于检索增强大模型的质量缺陷分析系统架构。系统采用模块化设计，构建案例知识库，实现语义向量召回与置信度重排序相结合的双阶段知识检索增强架构，设计局部因果抽取和全局因果聚合的分层信息抽取聚合机制，实现了相似案例匹配与跨案例知识协同推理，同时嵌入可解释性支持与动态知识更新机制，确保分析结果的可靠性与系统的长期有效性。该系统已在某钢铁企业部署运行，有效提高了产品质量缺陷处理流程的效率，为大模型在工业产品质量管理领域的应用提供了成功案例。

大语言模型 (large language models，LLMs)近年来在自然语言处理领域取得突破性进展，其强大的语义理解和推理能力推动了众多传统行业的智能化与数字化转型。然而，现有的大模型在钢铁冶金等传统制造行业中，仍缺少系统化、专业化的能力评估基准。提出了首个面向钢铁冶金领域的中文评测数据集 (steel-iron benchmark，StiBench)，用于系统评估主流开源大模型的领域能力表现。StiBench通过开源文库爬取、光学字符识别等方法整合大量行业技术、工艺说明、职业考试等数据，并通过语义相似度检测进行题目查重，最终形成由2000余道单选、多选、判断题组成的、涵盖炼铁、炼钢、轧制、冶金物理化学、热处理与表面工程等知识点的评测数据。实验选取百川、GLM (general language model)、通义千问等开源大模型进行少样本及零样本测试，并设计分类式与生成式评测方式，全面评估大模型在专业知识理解方面的性能。实验结果表明，大模型在钢铁冶金领域的专业语义理解能力上仍有较大的提升空间。研究结果为钢铁冶金领域的大模型能力评估提供了系统性测试基准，未来可为行业大模型研发应用提供重要参考依据。

高炉透气性指数作为反应炉况稳定性和操作顺行的关键指标，其精准预测对及时识别并预防炉况异常具有重要意义。提出一种基于生成式时序大模型的高炉透气性指数预测方法。首先使用箱型图方法对数据中的异常点进行识别与修正，其次，提出一种基于随机森林的Boruta和沙普利可加特征解释（shapley additive explanations，SHAP）融合的算法对透气性指数进行特征选择。最后，设计生成式时序（time series generation-GPT，TSG-GPT）大模型实现对高炉透气性指数预测。通过使用实际生产数据对该模型进行训练、验证和测试，结果表明所提出的模型能够准确地预测透气性指数。

在新型工业化背景下，数字化与智能化转型已成为钢铁行业突破效率瓶颈、实现高质量发展的核心路径。与此同时，大模型作为近几年蓬勃发展的人工智能技术，在各行各业正在取得显著的成效。因此，如何使用通用大模型加速钢铁行业智能化转型成了一个重要的研究和应用方向。重点探索了三种构建钢铁领域大模型的主流方法：一是领域持续预训练方法，利用钢铁领域专业语料持续预训练以提升模型对专业知识的理解；二是场景任务监督微调方法，利用专业领域内的具体任务数据对模型进行监督训练，提升模型在领域任务上的表现；三是知识蒸馏方法，借助强的教师模型从钢铁领域语料中蒸馏出知识提供给小的学生模型训练，提升模型对专业知识的记忆。最后通过构建的钢铁知识评估集来评测这三种方法的优缺点。基于对三种方法的系统分析与综合比较，本研究为钢铁行业及其他垂直领域构建专用大模型提供了实践指导与方法论参考，助力产业智能化升级。

针对传统吹氩控制中人工调控主观偏差大和透气性衰减的问题，分析了钢液面暴露区域的动态特征与氩气搅拌强度的关系，研究了一种基于机器视觉的氩气强度间接量化方法。该方法通过实时捕捉钢液面动态特征，采用人工智能大模型技术计算液面暴露率（surface exposure ratio, SER），并根据实时SER与理想SER的关系建立吹氩自动控制策略，实现了氩气流量的精准调节。研究结果表明，该方法克服了传统流量预设和人工调整的局限性，有效提升了搅拌强度的控制精度，并在实际VD精炼生产系统中进行了应用验证，证明了其工业可行性和工程推广价值，为精炼过程的智能化升级提供了可工程化落地的解决方案。

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。

钢铁行业领域标准建设作为产业转型的关键支撑，对于推动产业高质量发展和提升竞争力具有重要意义。为提升钢铁行业标准知识的查询效率和使用准确性，促进标准实施与技术创新的深度融合，开展了基于检索增强生成（retrieval-augmented generation，RAG）技术的智能问答平台开发研究。本研究选取60份具有代表性的钢铁行业标准作为基础数据源，运用DeepSeek-R1模型对标准文本进行解析和知识抽取，构建了钢铁行业标准知识图谱，为智能问答提供结构化的知识支撑。在LangChain开发环境下，设计并实现了GraphRAG和LightRAG两种不同架构的问答系统方案，并从查询精度、回答范围全面性、技术解析深度等多个维度进行了系统性能评估。研究结果表明，两种问答系统在不同评估指标上各有优劣。GraphRAG系统在处理复杂知识查询和关联推理时表现出色，能够提供更具深度和全面性的回答；而LightRAG系统则在查询响应速度和简单问题处理上具有一定优势。本研究开发的智能问答平台有效提升了钢铁行业标准知识的查询效率和使用准确性，为行业标准的实施和技术创新提供了有力的工具支持。未来，可进一步优化知识图谱构建和问答系统架构，结合更多领域数据和先进技术，推动钢铁行业智能化发展。

钢铁工业是世界上大多数工业化国家的支柱产业，与国民经济紧密相关。随着新一代人工智能、工业大模型技术的蓬勃发展，数据驱动软测量建模领域的研究已逐渐成为钢铁工业的重要驱动力。轧钢是钢铁工业的主要工艺之一，探索钢材化学成分及其轧制过程工艺参数与最终产品机械性能间的关系，对于深入理解材料科学乃至开发新型材料极为重要。屈服强度(yield strength, YS)和抗拉强度(tensile strength, TS)是衡量轧钢机械性能的关键指标。为实现这两大关键性能指标的精准软测量，提出了一种基于离线强化学习(reinforcement learning, RL)的连续动作空间建模框架，用于实现轧钢机械性能软测量模型的预训练。首先，将轧钢过程从原料、制造到产出进行了马尔可夫决策过程(markov decision process, MDP)建模。随后，结合演员-评论家与深度神经网络，通过学习一个确定性策略来优化连续动作的选择，增强训练稳定性，提高模型对不同钢种的泛化能力。在某钢厂的两种钢种轧钢数据上进行验证实验，结果表明，使用该方法训练的软测量模型相较于门控循环单元(gate recurrent unit, GRU)、深度信念网络(deep belief network, DBN)等算法相比具有更高的软测量精度。

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。

针对炼钢—连铸流程智能化转型中的工艺模型效率低、模型调控精度不足以及多工序运行协同性差等共性问题,介绍了笔者团队开发的钢包精炼炉智能冶金、连铸凝固冷却精益制造以及多工序动态协同运行的三项典型关键技术。首先,基于冶金机理与可解释性机器学习融合,开发了钢包精炼炉(ladle furnace , LF) 智能控制系统,实现了钢水温度、合金成分(硅/锰铁)及底吹氩精准调控,物料与能耗显著降低,突破了传统LF精炼依靠多次取样和操作人员经验进行控制的模式。其次,在连铸工序,建立了基于钢凝固特性的多模式连铸冷却调控技术,通过优化喷嘴配置与调控第二相析出行为,有效减少了微合金钢裂纹发生率与偏析缺陷;此外,开发了基于主成分分析—深度神经网络的裂纹预测模型,可为连铸工艺的关键参数调控提供指导。针对国内炼钢厂车间布局复杂和订单多样化的生产特点及其引起的多工序衔接效率低协同性差等共性问题,运用冶金流程工程学的理论与方法,创新研发了炼钢厂多工序动态协同运行关键技术,提出了可量化表征炼钢—连铸过程多工序协同运行水平的评价指标,实现了铁素物质流动态有序、协同连续运行,显著提升了炼钢厂生产运行智能化水平。

针对特种无缝钢管在“多品种、小批量”生产模式下面临的产品质量在线检测难、单管信息全流程追溯难、生产高效自动排程难以及过程质量管控闭环难等系统性挑战，本文提出并实践了一套“检测-跟踪-排程-管控”四位一体的数智化工厂解决方案。该方案通过构建基于深度学习与多模态视觉融合的质量检测系统，实现了对钢管缺陷与尺寸的高精度在线测量；首创融合“视频AI+事件逻辑”的逐支跟踪系统，攻克了单支钢管全流程数据精准映射的行业难题；研发了基于遗传模拟退火混合算法的动态排程优化模型，显著提升了复杂订单环境下的排产效率与资源利用率；建立了基于策划-执行-检查-处置(PDCA)闭环理念的协同质量管控系统，实现了质量管理的系统化与前瞻性。应用结果表明，该系统使缺陷检出率达到99.95%，物料跟踪准确率达99-98%，排产效率提升超过60%，产品不合格率降低50%，为中国特钢行业的数字化转型提供了具有重要参考价值的典型范例。

金属材料检测认证是确保材料质量的关键环节，涉及复杂的标准体系和多样化的检测需求。传统人工生成检测工单的方式因标准数量庞大、内容复杂及相互引用关系密集，存在效率低、易出错的问题。提出一种基于多步推理的大语言模型智能体框架，结合思维链（chain-of-thought, CoT）技术与检索增强生成（retrieval-augmented generation, RAG）技术，完成从产品信息输入到结构化工单输出的自动化全流程。实验结果表明，该方法显著提升了工单生成的准确性与效率，为材料检测认证的智能化提供了有效支持。

通过对我国废钢铁利用现状、废钢铁分类情况及分类标准进行分析,探讨了目前我国废钢铁利用及分类分拣概况,提出了存在的问题。在此基础上,对废钢智能识别系统、废钢铁快速检测技术的发展及应用情况进行分析,认为目前废钢铁分类分拣技术的发展水平与钢铁企业的实际需求仍有较大差距,未来要实现电炉智能化冶炼必须做到两种技术的耦合。我国对废钢铁的分类分拣仍相对初级和粗放,还不能做到对废钢铁成分的快速有效识别;在“双碳”背景下,随着我国钢铁工业由规模化高速发展阶段转向绿色低碳、高质量发展的新阶段,废钢铁质量的重要性日渐凸显,我国废钢铁利用水平要尽快得到提升,不仅要提高炼钢废钢比,更要提高废钢铁分类分拣的技术水平,为实现电炉冶炼智能化奠定基础。

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。

随着工业4.0和智能制造的快速发展,炼钢行业面临着转型升级的巨大机遇与挑战。炼钢智能化技术的应用,不仅提升了生产效率、优化了产品质量,还显著降低了能耗与环境污染,推动了钢铁行业向绿色、智能、可持续方向发展。文章综述了炼钢智能化的研究现状与未来发展趋势,重点分析了在电弧炉、转炉及精炼过程中,人工智能、大数据、物联网等先进技术的集成应用。详细阐述了炼钢智能化的关键技术,包括智能控制系统、数据采集与监控技术、机器学习算法、精炼过程优化等,并总结了各类智能化技术在提高钢水成分控制、冶炼过程精度、能源利用效率等方面的应用案例。此外,还探讨了炼钢智能化在实际应用中的挑战与瓶颈,如数据质量、系统集成、实时性和适应性问题。最后,展望了智能炼钢技术的未来发展方向,特别是在数字孪生、自动化控制、智能预测与优化等领域的潜力,旨在为钢铁行业的技术革新与智能化转型提供参考和指导。

在全球市场竞争加剧、能源和原材料价格波动、碳关税政策实施背景下，兴澄特钢针对企业定制化能力不足、产品质量评判缺乏系统性、高炉炼铁“黑箱”操作能耗高、轧钢工序生产协同性差、能源管理未系统性统筹等问题，利用工业互联网、人工智能、大数据、模拟仿真等数字化技术，借鉴世界经济论坛推动的灯塔工厂建设理念，部署了40余个第4次工业革命用例，实现了定制订单增加35.3%、不合格品率降低47.3%、吨钢能耗降低10.5%的显著改进；通过大数据分析支持的制造工艺定制设计、多模态仿真的高炉黑箱透明化、智能闭环控制支持的炼钢质量提升、AI赋能的轧钢工序高效制造、高阶分析驱动的能水碳资源优化等典型用例实践在提高生产效率、降低成本、创新产品研发、提高产品质量和客户满意度等方面取得显著成效，为钢铁行业数字化转型提供参考。

废钢质量检验一直是困扰各大钢铁企业重要问题。为解决废钢验质过程中存在的主观因素影响大、判级过程难追溯、质量异议等问题,基于人工智能技术的废钢智能判级系统应运而生,并且在钢铁行业得到了极大的关注。作为新鲜事物,很多企业对废钢智能判级系统的理解存在疑虑、不全面、不科学,甚至存在误解。在技术原理和技术架构功能基础上,阐述在图片自动采集、标准统一、压块等特殊料型智能判级、智能扣杂方面的关键技术突破,同时指出在化学成分识别、细小料型识别、压块内部质量检测等方面面临工程化挑战,最后提出废钢智能判级系统在企业应用发展过程和未来趋势。

在钢铁工业中，高炉热风炉的传统PID控制面临非线性迟滞、多工况适应性不足等挑战，难以满足能效优化与环保合规的双重需求。本文基于AI智能体的融合控制方法，构建“预测—知识—优化”三位一体的智能控制系统。通过长短期记忆网络(long short-term memory, LSTM)算法与知识嵌入技术的双层耦合，实现拱顶温度预测平均绝对误差(mean absolute error，MAE)5.3 ℃，较传统自回归积分滑动平均模型(autoRegressive integrated moving average，ARIMA)模型提升58%；建立四维知识表征体系，结合Rete规则引擎实现异常工况9.8 s级响应；开发DeepSeek轻量化决策引擎，实现多目标优化3.2次迭代收敛，使吨铁热风单耗降低14.8%，季度节能收益达900万元。工业验证表明，该系统在3 200 m3高炉应用中显著提升热效率与环保性能，为工业炉窑智能化升级提供理论与工程参考。

在制造业高端化和智能化发展的背景下，我国冷轧板带产品结构不断升级，正由以通用板材为主的同质化竞争，转向以先进高强钢和优质镀层板等高附加值产品为核心的高端格局。然而，作为冷轧制造核心支撑的控制系统及其模型长期依赖国外技术，存在重复引进和适应性不足的问题，难以满足复杂工况下对高精度、高稳定性与快速响应的需求。为应对上述难题，本文构建了跨工序协同的冷轧质量数字化建模与动态预控技术体系。依托跨工序工业互联网平台，实现了冷轧与其上下游工序数据的贯通，并提出多源异构数据的融合与治理方法，从而夯实了质量建模与优化的数据基础。在此基础上，进一步利用热轧信息构建头尾剪切优化与堵边预控策略，以增强前馈识别与动态干预能力；同时结合热轧与冷轧工艺参数，开发面向冷轧过程的智能化高精度设定模型，以提高轧制参数设定的准确性和自适应性。最后，通过融合数据驱动与机理建模方法，提出冷轧质量预测与多目标协同优化策略，实现了复杂工况下的工艺动态调节与质量持续提升。上述研究为构建具备跨工序感知与动态调控能力的智能化冷轧质量控制体系提供了系统性技术支撑。

随着中国钢铁行业数字化转型快速发展，钢铁企业沉淀了海量知识资产和数据资产。如何深度挖掘知识和数据价值，逐步实现从数字化到智能化的过渡和升级，成为钢铁行业的挑战性难题。大模型(Large Model)已经进入规模应用阶段，行业大模型是其深入垂直领域的关键。钢铁行业作为典型流程工业，场景资源和数据资产丰富，亟需行业大模型赋能，打造知识、数据和智能融合驱动的新业态新模式，实现智能化升级与高质量发展。本文首先提出了钢铁行业大模型的架构设计思路，研究了数据架构、平台架构和应用架构；介绍了知识引擎应用、深度研究智能体、金相检测大模型和具身智能大模型，探索了自然语言大模型、视觉大模型和视觉语言动作大模型的应用模式；最后从行业数据空间、大小模型协同体系和应用安全防护等方面对钢铁大模型未来发展进行了展望。

随着科技的进步与经济的发展，钢铁行业面临新的挑战与机遇。智能工厂是数字技术与制造业深度融合的新型工业生命体，在工业智能化转型升级的关键时期已成为推动制造业升级的核心力量。本文以河钢集团石家庄钢铁有限责任公司(以下简称“石钢”)为例，聚焦生命体式智能工厂的构建与运行，系统研究了数智化技术与工艺创新深度融合驱动下的特钢企业转型升级路径。通过融合工业互联网、大数据和人工智能等前沿技术、智能设备的集群化部署以及全流程实施智能制造，将产线智能化高质量发展推向新高度，让生命体有了强健体魄和聪慧思维。事实表明，生命体式的智能工厂构建，使得石钢在生产效率、质量与成本控制、绿色发展等方面取得显著成效，为钢铁行业的高质量发展提供了可借鉴的新模式。

为实现转炉炼钢工序场景知识图谱的快速构建，并兼顾其准确性与实用性，本文提出一种自顶向下与自底向上方法结合的图谱构建模式。该方法一方面基于事理演化思想，在专家经验指导下完成本体类别定义与划分，采用自顶向下方式构建出转炉炼钢工序场景知识图谱的模式层；同时利用基于LLM Graph Transformer的知识抽取工具实现实体、关系与属性的自动化抽取，采用自底向上方式构建转炉炼钢工序场景知识图谱的数据层。通过模式层与数据层的整合，高效的构建转炉炼钢工序场景知识图谱。

为应对钢铁行业产能过剩、“双碳”目标约束、客户定制化需求升级及工业4.0技术变革等挑战，西昌钢钒启动精品钒钛钢智能工厂建设，旨在通过数字化转型实现降本增效、柔性生产与可持续发展。针对传统信息系统金字塔架构存在的数据横向孤岛、纵向衰减问题，西昌钢钒开展顶层架构设计，调整业务架构、技术架构、数据架构和应用架构，探索存量应用向云边协同的工业互联网平台迁移，实现系统与数据的深度融合。围绕“工艺数字化设计、工艺动态优化、智能在线检测、在线运行监测、智能仓储、安全风险实时监测与应急处置、环境污染监测与管控和供应链优化“等场景开展数据赋能，建成国内最大规模的钒钛磁铁矿冶炼铁区一体化集控中心，构造了三位一体的质量一贯制管理数字化系统，以客户为中心贯穿产供销运全流程供应链数据和协同优化，显著提升产品质量和企业竞争力。

为保障高端产品制造质量与成材率，构建了基于河钢数字工业互联网平台的数据驱动型质量洞察分析系统。系统通过多源数据采集与智能处理，融合机器学习算法与图像处理技术，实现钢铁生产全流程的质量数据跟踪。系统构建了在线监测-智能诊断-闭环控制的联动机制，对炼钢、热轧、冷轧等关键工序进行工艺参数优化、缺陷溯源及异常工况预判，形成覆盖质量指标预测、过程诊断的数字化管控闭环。系统应用以来，通过全流程质量数据深度分析，显著提升产品合格率，提高指标窄窗口控制水平，有效支撑高端制造的质量保障需求。

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。

在现代工业生产中，精确高效的钢种匹配在材料选用、调度排程及工艺优化中扮演着关键角色。然而，面对日益增长的复杂多维度、模糊匹配、相似度排序及加权查询需求，传统基于关系型数据库的查询方法已显现出其固有局限性，导致效率低下且灵活性不足。针对上述挑战，本文提出一种基于向量嵌入与高性能向量数据库的创新性钢种匹配框架。该方法首先对钢种的化学成分、力学性能、热处理状态等多源异构属性进行标准化处理，将其转化为统一维度的向量表示(嵌入)；随后，这些向量被存储于一个采用分层可导航小世界图索引的高性能向量数据库中，通过近似最近邻搜索技术实现快速、准确的钢种查询与匹配。本文详细阐述了如何将目标值匹配、范围匹配、多维度加权匹配以及基于现有钢种的相似钢种查找等多种实际匹配场景，统一转化为向量空间中的检索问题并予以实现。实验结果清晰表明，在处理十万级规模的钢种数据时，所提出的向量化方法能够实现毫秒级的查询响应，在处理模糊匹配和复杂查询场景方面展现出显著的效率提升和能力突破。本研究显著提升了钢种匹配的效率、准确性和场景兼容性，为数据驱动的工业材料智能管理提供了新的技术范式与实现路径。

针对传统轧钢行业生产效率低下、信息协同不畅等问题，本研究基于工业互联网平台，开展轧钢数字化工厂建设实践。通过构建集中操控中心、升级数字化产线、推进生产作业全流程数字化、实现生产管控智能化决策、建立业绩可视化对话机制、强化工序能耗精准管控、实施设备全生命周期数字化管理以及完善安全环保数字化监测体系等一系列举措，全面完善工厂智能化体系。实践过程中，有效打通生产各环节数据壁垒，实现全流程数据流与信息流的深度共享与融合，成功推动企业从传统重工业模式向自动化、信息化、科学化水平显著提升的新型创新发展模式转型，产品能耗降低12.7%，成材率和合格率分别提升0.1%和0.7%，生产效率提高18%。本研究为轧钢行业数字化升级提供了切实可行的实践经验与理论依据。