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研究背景
钢铁生产是涵盖多工序、多控制层级的大型复杂工业流程，是国民经济发展的重要支撑。轧制过程生产工艺复杂、动态响应速度快、控制精度要求极高，是钢铁工业最复杂的生产场景。受制于简化性假设和不确定性边界条件等限制，各工序机理模型能力趋近于饱和，难以支撑复杂工况下的高精度控制，限制了产品质量的进一步提升。因此，需要充分发挥我国钢铁行业海量的数据资源优势，采用机理和工业数据融合驱动的生成式数字孪生建模，融合生产过程中的工业数据信息，自动调整和优化生产过程，实现钢铁行业产品质量、成本和效率等进一步提升，更好地助力钢铁行业数字化转型升级。
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关键技术
为实现钢铁生产过程的精准描述，东北大学项目团队（以下简称“团队”）结合传热学、流体力学等理论与人工智能等方法建立高保真、可泛化、具有一定解释能力的数字孪生内核模型，融合生产数据和经验知识，共同驱动，提高模型对复杂工况的适应能力，实现对物理实体运行规律的精准描述，从而实现热连轧、冷连轧和中厚板过程产品高质化控制和过程高稳定性控制，为钢铁生产各过程智能高效运行提供支撑。
2.1热连轧数据驱动建模与智能优化控制技术热连轧生产过程控制精度要求高、动态响应时间短、轧制速度快及工艺参数多。在轧制高强钢过程中存在品规切换效率低、过渡材消耗大、板形控制水平低、设定模型精度低、轧机振动频发等难题，团队开展系统分析和研究攻关，形成了高强钢品规快速过渡和稳定轧制智能优化控制生产体系，提升了高强钢批量稳定生产能力。取得了如下创新成果：1）构建了面向快速过渡的“机理+数据”双驱动控制模型，开发了基于概念偏移检测及迁移学习的滚动优化方法，实现了高强钢三维尺寸和板形高精度控制，取得自主开发模型与产线进口模型高效融合创新突破，全面提升过程控制模型的适应性和精准性。2）从工序遗传角度出发，创新研发了基于自抗扰控制的热连轧机组振动抑制调节器优化技术，建立了轧机振动能量预测模型，给出了精准判定轧机振动的能量判据，显著降低了轧机振动能量，为热连轧高强钢稳定高效生产提供保障。3）研发了高强钢轧制状态综合诊断分析技术，开发了综合诊断分析系统，形成了诊断分析报表和诊断人机交互工业软件，实现了对高强钢轧制状态的精准诊断分析。4）构建了品规快速过渡与稳定轧制协同管控方法，实现了轧辊辊形配置和板形优化、轧制计划优化以及生产稳定性提升，提升了高强钢品规快速过渡水平和产线整体调控能力。2.2高品质带钢冷轧智能化核心技术创新冷连轧控制系统核心技术“黑箱”成为高端产品研发和前沿技术创新的“卡脖子”问题。面向带钢尺寸和轧制稳定性等核心难题，融合生产数据提升了模型精度与适应能力，引入智能算法实现工艺参数协调优化，研发出冷连轧智能化全套控制系统，满足了高品质冷轧带钢极薄厚度、更高精度和更高稳定性的生产需求。取得了如下创新成果：1）提出了基于人机混合智能的轧制规程多目标设计方法。构建了轧制过程知识图谱，实现了极薄带材复杂轧制工艺与经验规则知识化，提出了融合经验知识的轧制规程多目标优化方法，实现了极薄高强精密带材轧制规程的智能设计。2）实现了非稳态过程厚度-张力综合协调优化控制。构建了冷连轧数字孪生模型，精准再现厚度-张力的动态演变过程，提出多机架厚度-张力综合协调新模式，解决了单指标、单机架独立控制相互干扰的问题，实现了非稳态过程厚度、机架间张力波动较国外系统降低30%以上。3）创建了板形解析数学模型与板形精准控制信息物理系统。创建了考虑原料状态和宽展变形的板形解析模型，构建了虚实映射的板形控制信息物理系统，实现了多机架的板形协调优化。控制难度最大的极薄带材板形标准差小于7IU，较引进系统控制精度提升23.2%。4）开发出关键设备健康状态与轧机稳定状态评估成套技术。设计了轧机关键设备故障诊断与健康度评估方法，形成了工艺自适应调整振动抑制策略，实现了0.18mm薄硬带钢1450m/min的高速稳定轧制，突破了国内外同类产线1200m/min的速度极限。2.3中厚板生产数字化与智能控制体系中厚板轧线工艺流程复杂、工艺设备多样，工艺控制难度极大，在工艺控制核心区域存在诸多常规控制系统难以有效解决的技术难题。针对轧制过程的自动转钢、平面形状控制，异常轧制工况镰刀弯和翘扣头控制等难题，搭建“嵌入式感知-智能决策-精准执行”的闭环智能体系，以数字孪生技术实现对复杂工况的具身推理，取得了如下创新技术成果：1）搭建了基于虚拟化技术的中厚板轧机数字化系统平台，解决了高性能物理硬件性能过剩和老旧硬件性能过低的重组重用问题，透明化底层物理硬件，为数字化应用提供柔性扩展的物理条件。2）开发了基于具身智能技术的中厚板轧机自动转钢系统。自动转钢数字模型基于具身智能克隆算法，通过在中厚板转钢的数字场景中接受训练，并在实际操作中持续学习和适应环境，获得最佳的自动转钢效果。3）研发出中厚板平面形状数字孪生控制技术。运用关联规则挖掘技术解析历史轧制数据中工艺参数与形状指标的隐式关系，实现实测数据与工艺参数的端到端映射。投入平面形状数字孪生控制技术后可提高综合成材率0.5%以上。4）研发出中厚板异常轧制工况的智能感知与控制技术。构建钢板形态的实时感知具身智能单元，形成镰刀弯与翘扣头测量数据集。基于多变量耦合作用的非线性映射，获得镰刀弯与翘扣头调整策略，形成具备环境适应能力的“感知-决策-控制”的闭环智能系统。3
技术路线与实施方案
基于钢铁企业创新基础设施“1网-3平台”的基本架构，开展轧制流程数字化技术的研发应用和落地，充分发挥数字技术的放大、倍增、叠加作用，加快钢铁行业数字化转型的速度，在企业形成创新的数字化生态。钢铁企业创新基础设施架构图如图1所示。通过工业互联网将底层数据传输到边缘及云中的数据中心/机器学习平台，在边缘形成数字孪生模型代原有的机理模型，在云中通过机器学习处理实时数据，形成操作指令或进行操作指导，对资源配置进行优化与管理。
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落实产业与实施效果
团队以企业为主体，以市场为导向，将科技创新与钢铁产业创新融合，聚焦创新和转化，充分发挥了钢铁行业数据资源和应用场景优势，实现了数字化技术的落地实施。相关技术落地产线与实施效果如下。
4.1热连轧数据驱动建模与优化技术
技术成功应用于山钢日照2050mm热连轧产线，提升了高强钢品规快速过渡时模型的适应性、精准性和轧制稳定性，平直度命中率提高到97.5%，楔形命中率提高到95.9%，凸度命中率达到96.5%。降低了轧机振动能量，振动速度由5mm/s降到1mm/s以内，具备2mm以下高强钢批量稳定生产能力，高强钢占比提高到20.43%，过渡材减少到1.67%，过渡辊耗由40.81吨降低至34.95吨。本项目相关技术还推广应用到首钢、鞍钢、马钢、本钢等热连轧产线，在汽车钢、管线钢、建筑用钢等典型产品实现了品规快速过渡与稳定轧制，极大提升了产线效率和效益。
4.2高品质带钢冷轧智能化核心技术
团队在迁安九江薄板建成了我国第一条完全自主开发控制系统的高端冷连轧机组，在鞍钢、宝武、沙钢对国际顶级的PRIMETALS、TMEIC等引进系统进行升级优化，完成了引进系统的全套国产化替代，且板形控制核心技术输出至韩国高端汽车钢制造企业现代制铁，实现了从智能化系统自主研发到引进系统升级优化、再到关键技术输出的历史跨越。相关技术已应用于20余条高端冷轧和30余条精密轧制产线，保障了高档汽车面板、高品质电工钢、食品级镀锡板、高端不锈钢等高品质板带材自主供给，产品广泛应用于交通、能源、国防军工等重点领域，并批量出口至德国、日本、法国等。
4.3中厚板智能化核心技术
中厚板轧线数字化推广至南钢5000mm、鞍钢4300mm、宝钢湛江4200mm、南阳汉冶3800mm、普阳3500mm、唐山中厚板3500mm、南钢中板2800mm、新天铁2500mm、金鼎2500mm等十余条中厚板产线。自动转钢控制系统已成功应用于宝钢湛江、新天铁、普阳等产线；自动转钢系统在现场的投入率超过99%，自动转钢控制相比手动模式，每块钢坯平均转钢时间缩短超过1s。平面形状智能优化控制技术在福建三钢、唐山中厚板、首钢京唐、普阳、柳钢、南钢等十余条中厚板生产线应用，原来不具备平面形状控制功能的轧线提高综合成材率0.5%以上；国外引进系统通过智能优化技术后，综合成材率提升0.1%-0.2%。
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结语
我国钢铁行业要充分发挥自己在数据资源、应用场景和实时反馈赋能等方面的优势，将数字经济、数字化技术与钢铁工业实体经济结合，研发数字化核心关键技术，“智改数转”“数字换脑”“模型换代”，实现钢铁行业的数字化转型，并赋能绿色化、高质化与强链化，有组织引导实施钢铁数字化转型升级，确保数字化关键核心技术自主可控，全面提升产品质量和产线运行水平，全方位提升钢铁行业的竞争力，形成创新生态，占领钢铁行业智能化发展的制高点。
