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研究背景
以低合金高强钢、双相钢为代表的冷轧先进高强钢是满足汽车轻量化和安全需求的关键材料，但其生产仍面临显著挑战。力学性能方面，因其复杂多相组织对工艺参数极度敏感，导致性能波动大，产品一致性控制困难。表面质量方面，合金元素含量高，在退火镀锌过程中易发生选择性氧化，引发氧化与镀层缺陷。同时，工艺装备也存在瓶颈。现有中试研发装备多为单工序独立单元，自动化虽有基础，但环节割裂、数据不通，难以满足机器学习对完整数据的需求。工业产线主要依赖引进，缺乏智能感知与闭环控制功能，各工序信息孤岛现象严重，阻碍了大数据分析与先进控制技术的应用，制约了产品质量提升。
数字化技术为系统解决这些问题提供了路径。通过构建集成化数字平台，可对全流程海量数据进行治理与关联分析，结合大数据、机器学习与领域知识，挖掘质量波动根源，支撑全流程精细化质量管控。借助跨工序数据治理与时空对齐技术，可实现多工序关键参数与性能指标的高精度映射，为质量追溯、工艺优化与智能决策提供支撑，对稳定生产与性能提升至关重要。
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关键技术
2.1大数据处理
冷轧先进高强钢生产涵盖冶炼、连铸、热轧、冷轧、退火、镀锌等多工序，各环节通过传感器与检测设备持续产生温度、压力、速度、厚度、化学成分等海量数据，传统方法难以处理如此规模数据。
大数据技术对多生产过程的数据进行抽取、转换、装载，即ETL处理流程，对原始数据进行清洗，去除无效值、填补缺失值、剔除噪声与异常点，并进行格式统一与单位标准化，确保数据清洁、规整、可靠，为机器学习提供高质量输入。随数据积累，基于云边协同架构的数据平台成为必然，边缘侧负责实时采集与轻量预处理，云端提供强大存储与分布式计算能力，使数据转化为决策知识。针对钢铁生产特殊性，需进行关键时空转换与数据对齐，将各工序以时间戳序列存储的数据，根据产线速度、设备间距，统一转换到以钢卷长度方向为坐标轴的空间维度，实现跨工序精确空间匹配，为质量追溯与全流程分析奠定基础。
2.2大数据与机器学习融合
通过将治理后数据与先进算法结合，可从历史数据挖掘工艺规律与质量影响因素，实现智能预测与优化。例如，使用深度学习模型（如LSTM、深度神经网络等）对历史生产数据进行训练，能够准确预测不同参数下产品的力学性能、表面质量等。此类模型不仅能基于实时数据对在产钢卷进行在线质量预测与异常预警，还能在虚拟空间仿真优化工艺，寻找最佳窗口，为生产调整提供指导。机器学习优势在于自适应与自学习能力，模型可随新数据增量学习、迭代优化，适应工艺条件变化、原材料波动等复杂情况，实现比人工经验更优控制，提升效率与稳定性。
2.3人机混合智能系统
纯数据驱动模型在处理训练数据未覆盖全新工况或突发、难以量化设备异常时可能失效，需结合人类专家知识、理论机理模型与数据算法，形成更强解释性与可靠性。针对冷轧先进高强钢复杂成分体系与多阶段相变，需构建贯穿材料设计、研发、制造全链条机理模型库。
首先，基于物理冶金学原理，包括微合金化元素溶解析出热力学动力学、奥氏体化与相变动力学、组织细化机制等，建立合金成分设计与相变行为、析出物特征理论预测模型，形成数字化材料设计模块，作为数字孪生输入，支撑虚拟成分设计与性能仿真。其次，针对冷轧变形与连续退火过程，发展热力耦合多尺度组织演变机理模型，精准模拟动态再结晶、亚稳奥氏体形成分解、铁素体转变、马氏体相变、碳化物析出等微观物理过程，揭示不同工艺路径下组织演变规律，通过虚拟工艺试验平台，大幅缩短研发周期。再次，基于中试与工业数据，构建物理机制与机器学习融合混合建模方法，如将强化机制方程作为神经网络约束，实现从显微组织到宏观性能高精度、高效映射，并将该模型嵌入数字孪生系统，用于实时预测工艺调整后组织性能变化。最终，将上述机理模型、数据模型、混合模型集成于统一数字孪生平台，实现虚拟实际产线动态交互与双向映射，在中试与工业生产中，基于机理模型进行实时质量预测、工艺多目标优化、生产偏差自适应调控，推动生产决策从经验主导向数据与知识双驱动转变。
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技术路线与实施方案
3.1全流程研发模拟平台
将中试实验数据与工业生产工艺装备数据深度融合，打破研发与生产壁垒，形成相互验证、促进闭环。通过数字孪生技术，高保真模拟从冶炼、连铸、板坯加热、热轧、冷轧、退火、镀锌每一物理过程与工艺环节，帮助研发人员在物理实验前于数字世界探索工艺规律，显著减少实物试错成本。此外，数字孪生技术可实时监控生产过程中每一环节的运行状态，及时调整工艺参数，确保产品质量稳定。
3.2边缘数据中心与跨工序数据治理
需构建覆盖连铸至镀锌主要工序全流程边缘数据中心，包含六大核心模块：其核心包含六大模块：1）数据采集与边缘网关，确保产线设备过程数据的安全实时采集；2）ETL与数据标准化，通过轻量级引擎统一数据单位、规范，保障数据一致性与准确性；3）数据订阅与发布，利用消息队列实现高并发数据流的异步处理与按权限跨工序分发；4）多引擎融合存储，构建混合数据库体系，提供统一读取接口兼容历史数据，并通过分级存储与压缩优化海量数据处理；5）实时计算与缓存，结合流处理引擎进行关键参数实时计算/事件检测，并利用缓存提供毫秒级状态访问；6）数据服务与智能接口，提供API支持上层应用调用，并集成轻量级ML框架支持边缘侧智能分析。
在数据治理方面，根据冷轧高强钢生产特点，将跨工序时间序列数据转换至以钢卷长度方向为坐标轴的空间维度，实现跨工序数据的精确空间对齐。结合数据清洗，有效支持钢卷的多工序检化验信息关联、对比查询与精确质量追溯，为质量分析、工艺优化及智能决策奠定坚实的数据基础。最终确保冶炼、轧制、退火、镀锌等环节的生产数据能够无缝对接，解决数据孤岛问题，实现全过程数据的流动和协同，从而实现生产过程的智能化与精准化。
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实施效果
冷轧先进高强钢数字化研发分两阶段进行，首先基于机器学习与大数据分析技术，将智能化中试实验过程大模型软件与中试实验以及工业化生产过程相融合，在材料制备实验研究中挖掘数据与材料性能之间的相关性规律。在具备冶炼、轧制和连续退火热处理的中试研发平台上完成材料的成形与轧制变形工艺，研究材料在加工过程中物理冶金规律（图1）。在此基础上，利用中试研发过程中的工艺装备和目标大数据，整合集约化工业生产过程冶炼、轧制和热处理工业产线生产流程数据系统，形成冷轧先进高强钢生产过程智能化、数字化控制技术，打通冶炼-轧制-热处理-涂镀各工序的数据流，实现全流程质量协同控制。该技术已推广至多家钢铁企业，在减量化生产及控制性能波动方面成效显著。实施效果一：利用大数据+机器学习，融合机理分析，大幅降低了冷轧低合金高强钢生产成本，其中通过降低Mn、Nb等合金元素含量，合金成本降低40元/吨以上；实施效果二：通过全流程数据贯通与协同优化，冷轧低合金高强钢通卷性能波动和不同卷之间的性能波动降低50%以上。这个方法让实验室的研究结果可以为企业现场工业规模的试生产提供工艺规程，大大减少新工艺和新产品的开发费用与难度。
目前，本方向开发的智能化研发创新平台技术、超高强钢温变形轧制技术和薄带钢快速热处理等一批创新技术，在鞍钢研究院中试基地建设，河南钢铁研究院中试基地建设、本钢冷轧高强钢产品开发、西部钛业2800mm钛板产线智能化过程控制和江苏翔云钛业3000mm钛板轧机全线数字化控制项目上得到推广应用。在河南钢铁新材料研究院建设国内外最大能力的12500kN热-温轧制与厚板调质中试实验机组，将助力河南钢铁周口5600mm宽厚板产线工艺装备和高端产品研发。
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结语
冷轧高强钢的数字化转型是钢铁行业发展的重要趋势。通过结合大数据、机器学习与人机混合智能系统，企业能够有效应对复杂的生产挑战，提升产品质量和生产效率。尽管在数字化转型过程中仍然存在一些技术瓶颈，但随着技术的不断进步和应用案例的积累，数字化技术将在钢铁行业的未来发展中发挥更加重要的作用。希望通过持续的技术创新，推动钢铁产业实现更加高效和高质量的生产，满足未来市场对高性能冷轧钢产品的需求。
