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研究背景
特殊钢作为关键战略材料，广泛应用于国防、航空航天、能源、海洋工程和电子信息等高端装备制造领域，是国家工业化水平和综合竞争力的重要标志。迈向工业4.0与智能制造的当下，装备迭代与性能指标不断加码，传统生产模式已难以满足特钢产品向高性能、低能耗、绿色环保的转型需求。特钢冶炼过程本质上是高度非线性、多相耦合的传质、传热与化学反应体系，工艺变量繁多且时空分布复杂，对过程响应的实时监控与预测提出了极高要求。同时，随着工业传感器和信息化系统的普及，为数据驱动的预测与智能决策提供了坚实的基础。然而，单纯依赖数据模型往往难以保持物理可解释性，也易受数据质量和样本代表性的局限。如何在保持冶金机理规律的同时，突破传统机理模型工况适应差与数据驱动模型外推风险高的双重局限，成为特钢产业升级的技术突破口。
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关键技术
2.1数据基础：全链路感知与处理技术
数据作为智能制造的基础，其核心作用在于将特钢生产过程转化为可量化、可分析、可优化的数字资源，从而驱动制造系统的智能化演进。
数据采集是处理流程的起点。特钢生产过程中通过工业传感器等设施采集设备运行状态、工艺参数、冶金质量等多源异构数据，构建智能制造“感知底座”。机器视觉智慧感知技术可实现废钢质量判别、坯号识别和钢坯表面质量检测等功能。利用红外成像技术实现钢水和铸坯温度检测和搅拌状态检测等功能。
由于特钢生产数据噪声多、质量参差不齐，数据处理是提升工业数据可用性的关键。工业传感器常因电磁干扰或硬件故障产生异常值或缺失值，需要通过均值法修正或AI填补等方式来进行数据清洗。设备原始日志需要解析为关系型数据库字段从而结构化转换为数据库表，以及由于参数的量纲差异需要对其归一化处理，提升算法收敛速度。某些特钢生产数据需要特殊处理，如设备振动信号含高频噪声，需采用移动平均滤波、卡尔曼滤波等算法来达到修正轨迹的目的；如光照不均、反光等问题导致图像出现噪声，需采用中值滤波或者U-Net卷积神经网络等方法来处理非结构化数据。
2.2人机混合智能系统：破解数据盲区的钥匙
大数据与机器学习虽然在模式识别、数据处理和预测分析方面表现卓越，但在处理复杂情境时仍存在局限。人机混合智能系统通过融合人类认知与机器计算能力，突破纯算法的边界。特钢生产工艺采用人机混合智能系统，本质上是应对复杂物理过程与动态工况不确定性的最优解，通过构建专家知识库和规则引擎，将冶金经验结构化，采用冶金机理和大数据机器学习协同驱动的建模方法是推进特钢生产过程智能化的首选方式。
项目组提出基于深度残差学习的智能误差补偿建模方法，通过融合冶金机理模型与数据驱动技术构建智能模型。该方法以冶金热力学-动力学机理模型为基准框架，引入实际数据驱动的误差补偿机制，通过构建“机理预测-实际检测”双通道数据体系实现误差特征提取与动态校正。具体而言，首先建立全流程误差数据库，历史数据作为输入特征，同步记录目标变量检测值作为目标真值，将机理模型输出的计算值与实测值进行残差分析，提取时间序列化的误差特征向量，形成包含过程状态-误差映射关系的多维数据集。在此基础上，设计具有时变特性捕捉能力的神经网络类算法作为误差预报器，构建目标误差智能预报模型，并与机理模型进行耦合补偿。
本模型突破单一机理模型或大数据模型的固有限制：一方面通过深度网络的高维非线性映射能力，有效补偿因热力学参数简化、边界条件理想化带来的系统误差；另一方面利用实时参数的时间相关性建模，动态修正由工艺参数波动等随机干扰引起的预测偏差。基于机理与数据的协同驱动，兼顾物理化学规律的可解释性与数据驱动的动态优化能力，为特钢生产流程预测提供了兼具高保真度与强泛化能力的智能化解决方案。
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技术路线与实施方案
3.1电弧炉炼钢智能模型
在电弧炉炼钢过程的智能模型研究中，构建了一套融合机理模型与数据驱动模型的混合智能体系，涵盖终点成分预测、终点温度预测、电能消耗预测及物料添加指导多个关键模块。首先，在物料平衡和能量平衡原理基础上，建立了以碳-氧反应为核心的终点碳含量预测机理模型，以石灰脱磷反应为核心的终点磷含量预测机理模型。同时，构建了以能量供需与耗散平衡为基础的熔池终点温度预测模型与电能消耗预测模型。依据电弧炉炼钢过程碳-氧反应的平衡关系，进一步提出了氧气输入量与碳粉添加量的指导模型。然而，由于机理模型引入了理想化假设，并依赖于部分难以精确获取的参数，其预测精度存在一定局限性。为提升模型性能，引入数据驱动方法对机理模型误差进行修正，形成混合建模框架。
3.2真空感应熔炼智能模型
项目组针对真空感应熔炼场景构建了一种基于多模态融合的智能预测框架，该框架深度融合机理约束、动态工况感知等关键技术，形成了“机理-数据双驱动，静态-动态多维度，预测-校正全链路”的技术体系。具体而言，首先构建基于“冶金反应热力学-动力学”的多尺度机理模型，基于机理模型生成全流程的基线预测值，这一预测结果虽具备明确的物理意义，但由于生产环境中反应动力学参数波动、边界条件简化以及未建模干扰的存在，其预测值与实际值存在系统性偏差。为此，本研究通过构建残差学习模型捕获机理模型未能涵盖的非线性关系，针对机理预测值与实际工况的偏差问题，构建目标误差智能预报模型。通过监督学习训练残差校正模型，最终实现预测结果的动态校准。
3.3电渣重熔过程智能模型
电渣重熔过程智能预测模型需突破传统单一建模方法的局限性，基于机理与数据协同驱动，兼顾物理化学规律的可解释性与数据驱动的动态优化能力，是实现工艺精准控制、材料性能预测和全流程智能化的核心路径，技术路线见图1。
基于渣系智能配比模型和多物理场预测模型，以冶金机理模型为基准框架，引入生产数据驱动的误差补偿机制，通过构建“机理驱动-误差表征-动态校正”三阶段融合框架，实现电渣重熔过程高精度预测。构建目标误差智能预报模型，将机理模型输出与实测值进行残差分析，提取时间序列化的误差特征向量，形成包含过程状态-误差映射关系的多维数据集。设计具有时变特性捕捉能力的TCN时间卷积网络作为误差预报器，将机理预测偏差转化为符合冶金规律的动态修正量，与机理模型进行耦合补偿。
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落实产业与实施效果
项目组联合徐州金虹钢铁集团有限公司、抚顺特殊钢股份有限公司和鞍钢铸钢有限公司等国内多家企业，共同开展特钢生产智能制造新理论、新工艺、新软件和新装备的开发和推广应用。项目组通过“产学研用”的全产业链合作方式，依据“基础研究-关键共性技术开发-应用示范-行业推广”的全链路创新模式进行深入探索，开展多场耦合下多相反应和传输机理、特种熔炼过程质量控制等关键科学技术问题和特钢生产工艺智能化控制模型研究。围绕电弧炉、真空感应熔炼和电渣重熔等关键冶炼工序，项目组基于机理和数据协同驱动的智能制造系统已在多家企业成功应用，效果显著。
项目组研发的全废钢连续加料电弧炉的废钢绿色高效预热、快速冶炼等关键技术整合集成，结合智能化信息系统，进行全流程设备-工艺-控制的优化升级，在徐州金虹钢铁集团有限公司建成世界首条低成本绿色智能电弧炉炼钢-直接轧制短流程示范线。关键技术在抚顺特殊钢股份有限公司、唐山市玉田金州实业有限公司等16家电弧炉炼钢和设备企业推广应用，降本增效效果显著，吨钢成本降低200元以上。
项目组研发的基于机理和数据协同驱动的智能制造控制系统已嵌入多家企业的真空感应炉、电渣炉操作控制系统，实现在线预测铸锭质量，在线修正并指导工艺参数设定。智能模型协同特种熔炼关键技术的研发，助力抚顺特钢、鞍钢铸钢等20多家企业制备出特种不锈钢、镍基合金等产品。鞍钢成为全球唯一全自主生产第四代核电用316H特种不锈钢的企业，支撑我国第四代核电600MW示范快堆建设；上海一郎合金开发的超低膨胀系数镍基精密合金，成功应用于C919大飞机和ARJ-21客机项目；江苏申源特种不锈钢焊丝销量全国首位，气阀钢材料国内市场占有率达60%，解决了我国多项“卡脖子”材料难题。
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结语
本项目围绕特钢冶炼关键工序，系统阐述了基于机理与数据协同驱动的智能制造技术路径，构建了具有时空适应性的人机混合智能框架，实现了工艺参数与冶金质量之间的高精度动态耦合与在线校正。在产业化应用中，该系统已在多家特钢企业获得成功应用，有效降低了生产成本、提升了产品性能并增强了工艺稳定性。
展望未来，随着人工智能算法的持续进化与信息物理系统的深度融合，智能制造将向着全流程自适应自优化方向发展。后续工作将聚焦于多工序多场景的协同优化以及模型在线自学习能力提升，进一步推动特钢生产工艺从经验驱动向人机混合智能驱动的创新跃升，为我国高端制造产业发展提供坚实支撑。
