钢铁生产是涵盖多工序、多控制层级的大型复杂工业流程，其生产工艺复杂、动态响应速度快、控制精度要求极高。习近平总书记强调，要加快建设数字中国，这为钢铁行业推动数字经济与实体经济深度融合、实现高质量发展指明了方向。充分发挥钢铁行业海量数据和丰富应用场景优势，在工业互联网、大数据、云计算等新一代信息技术支撑下，借助于大数据与机器学习/深度学习等数据科学技术，快速挖掘海量数据中蕴含的企业管理与生产过程的规律，解决流程工业普遍存在的不确定性等“黑箱”难题，形成系列数字化专有技术，有助于推进钢铁行业的数字化转型与高质量发展。

为实现钢铁生产过程的精准描述，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，精准描述物理实体运行规律，实现精密轧制、热连轧和中厚板产品高质化、高稳定性控制，为钢铁生产过程智能高效运行提供支撑。

2.1极薄高强带材二十辊精密轧制智能控制技术

极薄高强带材多采用二十辊轧机精密轧制，核心控制技术曾长期依赖引进。依托国家重大任务和行业重点工程，项目团队丰富了极薄带材轧制理论，构建了高精度模型与厚度、张力、板形控制等智能化技术体系，研发出自主可控的二十辊精密轧制智能化控制系统并实现对外技术输出，满足了极薄、高精度和高稳定性的生产需求。创新成果如下：

1）研发出全系列二十辊轧机关键装备制造工艺，明确全辊系载荷分布并提出辊系和背衬轴承智能优化配置方案，开发出超精密极薄带表面残油与粗糙度控制技术，轧辊服役寿命提升7%以上，带材单面残油控制在120mg/m²以下。

2）创建了极薄带材轧制力能与塔型复杂辊系变形模型体系，综合考虑工艺和质量约束，首次提出融合经验知识的轧制规程多目标优化方法，解决了传统模型不适用和轧制工艺柔性多变等问题，轧制力能模型精度从不足90%提升至95%以上。

3）提出了极薄带材微小张力控制关键参数获取方法，首创非稳态过程辊缝与加速度自适应控制策略，开发出厚度-张力协同控制新技术，突破了独立控制、被动补偿控制架构，0.1mm极薄带材厚度与张力控制精度分别达到±1.5μm和±1%。

4）构建了二十辊全辊系-轧件一体化模型，量化了复杂调节结构对金属流动和板形缺陷的影响规律，揭示了极薄带材高次浪形产生机理，创建了板形动态数字孪生与智能控制系统，极薄带材板形标准差小于5I。

2.2热连轧数据驱动建模与智能优化控制技术

针对高强钢轧制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。创新成果如下：

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，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，给出轧机振动的能量判据，显著降低振动能量，为高强钢稳定高效生产提供保障。

3）开发了高强钢轧制状态综合诊断分析技术，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。

4）开发了高强钢品规快速过渡与稳定轧制协同管控技术，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，提高了高强钢品规快速过渡水平和产线整体调控能力。

2.3钢铁轧制全流程工艺优化与管控技术

基于工业大数据，采用宏-微观联合仿真透视成形成性过程，融合机理数据构建高精度模型，形成了高保真度数字孪生。在此基础上，构建边缘数字化核心平台，开发热轧流程工艺优化与管控软件，实现设备关键参数优化和产品形性一体化调控；开发轧制全流程的协同管控软件，实现多工序一体化的全局优化。创新成果如下：

1）建立了轧制过程宏-微观数字孪生模型。通过数据驱动CAE多尺度动态模拟，实现传统机理模型难表达、关键数据难检测的准确描述，建立了“轧制-冷却-相变-组织”全流程模拟体系，轧制载荷特性计算精度达到96.17%，相类型及分数计算精度达到94.35%。

2）构建了机理模型数据协同的动态数字孪生模型，实现了热轧氧化铁皮、组织性能的数字化解析，建立了“成分-工艺-组织-性能”的对应关系；轧制力模型预测最大误差为6.81%，屈服强度预测最大误差为7.03%，抗拉强度预测最大误差为5.74%。

3）构建了热轧生产过程设备运行状态、板带三维尺寸、板形、温度及力学性能的映射模型，开发连轧过程产品质量稳定性为目标的三维尺寸与组织性能一体化调控策略，厚度、凸度命中率提高至97.21%和96.01%，降低断带/故障率21.74%。

4）集成了系列数字孪生技术，开发了轧制全流程管控软件，实现产线状态实时映射，高效掌握产线运行状况，为生产、经营、人员等管理提供决策支持。有效提升了产线生产效率和产品质量，生产效率提升16.21%以上。

团队以企业为主体，以市场为导向，聚焦创新和转化，充分发挥钢铁行业数据资源和应用场景优势，实现了数字化技术落地，相关技术实施效果如下：

1）高品质带钢冷轧智能化核心技术

该技术攻克了极薄高强带材厚度、板形、表面质量及高速稳定轧制等控制难题，成功应用于宝武、鞍钢、沙钢、云钛等32条精密轧制生产线，并实现了全套技术对外输出，保障了我国高品质不锈钢、电工钢、精密合金等关键材料的高质量自主供给，为国防军工、航空航天、新能源汽车、特变电系统等重点领域提供支撑。2024年12月中国钢铁工业协会组织成果评价，认为项目总体技术达到国际领先水平。该项目荣获2025年度冶金科学技术奖特等奖。

2）热连轧数据驱动建模与优化技术

该技术成功应用于山钢日照、本钢等热连轧产线，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97.5%，楔形命中率95.9%，凸度命中率96.5%，具备薄规格批量稳定生产能力，高强钢占比提高到20.43%，过渡材减少至1.67%，过渡辊耗降低34.95吨。2024年12月中国钢铁工业协会评价认为项目总体技术达到国际领先水平。该项目荣获2025年度冶金科学技术奖一等奖。

3）钢铁轧制全流程工艺优化与管控技术

基于国家重点研发计划“钢铁轧制全流程工艺优化与管控软件开发”项目形成的“连轧过程宏-微观联合模拟”“轧制过程数字孪生建模”“协同模拟与全流程工艺优化”等系列数字化技术，基于数据时空匹配打造了钢卷基因链，实现了生产线在线动态监控、关键质量指标判定和溯源分析。这些技术已成功在梅山钢铁、鞍山钢铁、河钢邯钢等企业得到应用，应用产线生产效率和产品质量显著提升。

钢铁行业应充分发挥数据资源丰富、应用场景广泛、实时反馈高效等优势，推动数字技术与钢铁实体经济深度融合，实行学科交叉、行业协同，积极利用先进的AIGC技术，实施“数据密集-智能涌现-人机协同”的三元认知方法论，建立金属材料生产流程全局性、系列化、通用化智能预测体系，人机协同，跨界融合，共创分享，向行业赋能，推进行业的颠覆性创新发展，实现传统金属材料升级换代和新型金属材料的原始创新，加速实现行业中国式现代化。