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研究背景
以低合金高強(qiáng)鋼、雙相鋼為代表的冷軋先進(jìn)高強(qiáng)鋼是滿足汽車輕量化和安全需求的關(guān)鍵材料，但其生產(chǎn)仍面臨顯著挑戰(zhàn)。力學(xué)性能方面，因其復(fù)雜多相組織對(duì)工藝參數(shù)極度敏感，導(dǎo)致性能波動(dòng)大，產(chǎn)品一致性控制困難。表面質(zhì)量方面，合金元素含量高，在退火鍍鋅過(guò)程中易發(fā)生選擇性氧化，引發(fā)氧化與鍍層缺陷。同時(shí)，工藝裝備也存在瓶頸?，F(xiàn)有中試研發(fā)裝備多為單工序獨(dú)立單元，自動(dòng)化雖有基礎(chǔ)，但環(huán)節(jié)割裂、數(shù)據(jù)不通，難以滿足機(jī)器學(xué)習(xí)對(duì)完整數(shù)據(jù)的需求。工業(yè)產(chǎn)線主要依賴引進(jìn)，缺乏智能感知與閉環(huán)控制功能，各工序信息孤島現(xiàn)象嚴(yán)重，阻礙了大數(shù)據(jù)分析與先進(jìn)控制技術(shù)的應(yīng)用，制約了產(chǎn)品質(zhì)量提升。
數(shù)字化技術(shù)為系統(tǒng)解決這些問(wèn)題提供了路徑。通過(guò)構(gòu)建集成化數(shù)字平臺(tái)，可對(duì)全流程海量數(shù)據(jù)進(jìn)行治理與關(guān)聯(lián)分析，結(jié)合大數(shù)據(jù)、機(jī)器學(xué)習(xí)與領(lǐng)域知識(shí)，挖掘質(zhì)量波動(dòng)根源，支撐全流程精細(xì)化質(zhì)量管控。借助跨工序數(shù)據(jù)治理與時(shí)空對(duì)齊技術(shù)，可實(shí)現(xiàn)多工序關(guān)鍵參數(shù)與性能指標(biāo)的高精度映射，為質(zhì)量追溯、工藝優(yōu)化與智能決策提供支撐，對(duì)穩(wěn)定生產(chǎn)與性能提升至關(guān)重要。
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關(guān)鍵技術(shù)
2.1大數(shù)據(jù)處理
冷軋先進(jìn)高強(qiáng)鋼生產(chǎn)涵蓋冶煉、連鑄、熱軋、冷軋、退火、鍍鋅等多工序，各環(huán)節(jié)通過(guò)傳感器與檢測(cè)設(shè)備持續(xù)產(chǎn)生溫度、壓力、速度、厚度、化學(xué)成分等海量數(shù)據(jù)，傳統(tǒng)方法難以處理如此規(guī)模數(shù)據(jù)。
大數(shù)據(jù)技術(shù)對(duì)多生產(chǎn)過(guò)程的數(shù)據(jù)進(jìn)行抽取、轉(zhuǎn)換、裝載，即ETL處理流程，對(duì)原始數(shù)據(jù)進(jìn)行清洗，去除無(wú)效值、填補(bǔ)缺失值、剔除噪聲與異常點(diǎn)，并進(jìn)行格式統(tǒng)一與單位標(biāo)準(zhǔn)化，確保數(shù)據(jù)清潔、規(guī)整、可靠，為機(jī)器學(xué)習(xí)提供高質(zhì)量輸入。隨數(shù)據(jù)積累，基于云邊協(xié)同架構(gòu)的數(shù)據(jù)平臺(tái)成為必然，邊緣側(cè)負(fù)責(zé)實(shí)時(shí)采集與輕量預(yù)處理，云端提供強(qiáng)大存儲(chǔ)與分布式計(jì)算能力，使數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為決策知識(shí)。針對(duì)鋼鐵生產(chǎn)特殊性，需進(jìn)行關(guān)鍵時(shí)空轉(zhuǎn)換與數(shù)據(jù)對(duì)齊，將各工序以時(shí)間戳序列存儲(chǔ)的數(shù)據(jù)，根據(jù)產(chǎn)線速度、設(shè)備間距，統(tǒng)一轉(zhuǎn)換到以鋼卷長(zhǎng)度方向?yàn)樽鴺?biāo)軸的空間維度，實(shí)現(xiàn)跨工序精確空間匹配，為質(zhì)量追溯與全流程分析奠定基礎(chǔ)。
2.2大數(shù)據(jù)與機(jī)器學(xué)習(xí)融合
通過(guò)將治理后數(shù)據(jù)與先進(jìn)算法結(jié)合，可從歷史數(shù)據(jù)挖掘工藝規(guī)律與質(zhì)量影響因素，實(shí)現(xiàn)智能預(yù)測(cè)與優(yōu)化。例如，使用深度學(xué)習(xí)模型（如LSTM、深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等）對(duì)歷史生產(chǎn)數(shù)據(jù)進(jìn)行訓(xùn)練，能夠準(zhǔn)確預(yù)測(cè)不同參數(shù)下產(chǎn)品的力學(xué)性能、表面質(zhì)量等。此類模型不僅能基于實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)對(duì)在產(chǎn)鋼卷進(jìn)行在線質(zhì)量預(yù)測(cè)與異常預(yù)警，還能在虛擬空間仿真優(yōu)化工藝，尋找最佳窗口，為生產(chǎn)調(diào)整提供指導(dǎo)。機(jī)器學(xué)習(xí)優(yōu)勢(shì)在于自適應(yīng)與自學(xué)習(xí)能力，模型可隨新數(shù)據(jù)增量學(xué)習(xí)、迭代優(yōu)化，適應(yīng)工藝條件變化、原材料波動(dòng)等復(fù)雜情況，實(shí)現(xiàn)比人工經(jīng)驗(yàn)更優(yōu)控制，提升效率與穩(wěn)定性。
2.3人機(jī)混合智能系統(tǒng)
純數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)模型在處理訓(xùn)練數(shù)據(jù)未覆蓋全新工況或突發(fā)、難以量化設(shè)備異常時(shí)可能失效，需結(jié)合人類專家知識(shí)、理論機(jī)理模型與數(shù)據(jù)算法，形成更強(qiáng)解釋性與可靠性。針對(duì)冷軋先進(jìn)高強(qiáng)鋼復(fù)雜成分體系與多階段相變，需構(gòu)建貫穿材料設(shè)計(jì)、研發(fā)、制造全鏈條機(jī)理模型庫(kù)。
首先，基于物理冶金學(xué)原理，包括微合金化元素溶解析出熱力學(xué)動(dòng)力學(xué)、奧氏體化與相變動(dòng)力學(xué)、組織細(xì)化機(jī)制等，建立合金成分設(shè)計(jì)與相變行為、析出物特征理論預(yù)測(cè)模型，形成數(shù)字化材料設(shè)計(jì)模塊，作為數(shù)字孿生輸入，支撐虛擬成分設(shè)計(jì)與性能仿真。其次，針對(duì)冷軋變形與連續(xù)退火過(guò)程，發(fā)展熱力耦合多尺度組織演變機(jī)理模型，精準(zhǔn)模擬動(dòng)態(tài)再結(jié)晶、亞穩(wěn)奧氏體形成分解、鐵素體轉(zhuǎn)變、馬氏體相變、碳化物析出等微觀物理過(guò)程，揭示不同工藝路徑下組織演變規(guī)律，通過(guò)虛擬工藝試驗(yàn)平臺(tái)，大幅縮短研發(fā)周期。再次，基于中試與工業(yè)數(shù)據(jù)，構(gòu)建物理機(jī)制與機(jī)器學(xué)習(xí)融合混合建模方法，如將強(qiáng)化機(jī)制方程作為神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)約束，實(shí)現(xiàn)從顯微組織到宏觀性能高精度、高效映射，并將該模型嵌入數(shù)字孿生系統(tǒng)，用于實(shí)時(shí)預(yù)測(cè)工藝調(diào)整后組織性能變化。最終，將上述機(jī)理模型、數(shù)據(jù)模型、混合模型集成于統(tǒng)一數(shù)字孿生平臺(tái)，實(shí)現(xiàn)虛擬實(shí)際產(chǎn)線動(dòng)態(tài)交互與雙向映射，在中試與工業(yè)生產(chǎn)中，基于機(jī)理模型進(jìn)行實(shí)時(shí)質(zhì)量預(yù)測(cè)、工藝多目標(biāo)優(yōu)化、生產(chǎn)偏差自適應(yīng)調(diào)控，推動(dòng)生產(chǎn)決策從經(jīng)驗(yàn)主導(dǎo)向數(shù)據(jù)與知識(shí)雙驅(qū)動(dòng)轉(zhuǎn)變。
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技術(shù)路線與實(shí)施方案
3.1全流程研發(fā)模擬平臺(tái)
將中試實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)與工業(yè)生產(chǎn)工藝裝備數(shù)據(jù)深度融合，打破研發(fā)與生產(chǎn)壁壘，形成相互驗(yàn)證、促進(jìn)閉環(huán)。通過(guò)數(shù)字孿生技術(shù)，高保真模擬從冶煉、連鑄、板坯加熱、熱軋、冷軋、退火、鍍鋅每一物理過(guò)程與工藝環(huán)節(jié)，幫助研發(fā)人員在物理實(shí)驗(yàn)前于數(shù)字世界探索工藝規(guī)律，顯著減少實(shí)物試錯(cuò)成本。此外，數(shù)字孿生技術(shù)可實(shí)時(shí)監(jiān)控生產(chǎn)過(guò)程中每一環(huán)節(jié)的運(yùn)行狀態(tài)，及時(shí)調(diào)整工藝參數(shù)，確保產(chǎn)品質(zhì)量穩(wěn)定。
3.2邊緣數(shù)據(jù)中心與跨工序數(shù)據(jù)治理
需構(gòu)建覆蓋連鑄至鍍鋅主要工序全流程邊緣數(shù)據(jù)中心，包含六大核心模塊：其核心包含六大模塊：1）數(shù)據(jù)采集與邊緣網(wǎng)關(guān)，確保產(chǎn)線設(shè)備過(guò)程數(shù)據(jù)的安全實(shí)時(shí)采集；2）ETL與數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化，通過(guò)輕量級(jí)引擎統(tǒng)一數(shù)據(jù)單位、規(guī)范，保障數(shù)據(jù)一致性與準(zhǔn)確性；3）數(shù)據(jù)訂閱與發(fā)布，利用消息隊(duì)列實(shí)現(xiàn)高并發(fā)數(shù)據(jù)流的異步處理與按權(quán)限跨工序分發(fā)；4）多引擎融合存儲(chǔ)，構(gòu)建混合數(shù)據(jù)庫(kù)體系，提供統(tǒng)一讀取接口兼容歷史數(shù)據(jù)，并通過(guò)分級(jí)存儲(chǔ)與壓縮優(yōu)化海量數(shù)據(jù)處理；5）實(shí)時(shí)計(jì)算與緩存，結(jié)合流處理引擎進(jìn)行關(guān)鍵參數(shù)實(shí)時(shí)計(jì)算/事件檢測(cè)，并利用緩存提供毫秒級(jí)狀態(tài)訪問(wèn)；6）數(shù)據(jù)服務(wù)與智能接口，提供API支持上層應(yīng)用調(diào)用，并集成輕量級(jí)ML框架支持邊緣側(cè)智能分析。
在數(shù)據(jù)治理方面，根據(jù)冷軋高強(qiáng)鋼生產(chǎn)特點(diǎn)，將跨工序時(shí)間序列數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換至以鋼卷長(zhǎng)度方向?yàn)樽鴺?biāo)軸的空間維度，實(shí)現(xiàn)跨工序數(shù)據(jù)的精確空間對(duì)齊。結(jié)合數(shù)據(jù)清洗，有效支持鋼卷的多工序檢化驗(yàn)信息關(guān)聯(lián)、對(duì)比查詢與精確質(zhì)量追溯，為質(zhì)量分析、工藝優(yōu)化及智能決策奠定堅(jiān)實(shí)的數(shù)據(jù)基礎(chǔ)。最終確保冶煉、軋制、退火、鍍鋅等環(huán)節(jié)的生產(chǎn)數(shù)據(jù)能夠無(wú)縫對(duì)接，解決數(shù)據(jù)孤島問(wèn)題，實(shí)現(xiàn)全過(guò)程數(shù)據(jù)的流動(dòng)和協(xié)同，從而實(shí)現(xiàn)生產(chǎn)過(guò)程的智能化與精準(zhǔn)化。
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實(shí)施效果
冷軋先進(jìn)高強(qiáng)鋼數(shù)字化研發(fā)分兩階段進(jìn)行，首先基于機(jī)器學(xué)習(xí)與大數(shù)據(jù)分析技術(shù)，將智能化中試實(shí)驗(yàn)過(guò)程大模型軟件與中試實(shí)驗(yàn)以及工業(yè)化生產(chǎn)過(guò)程相融合，在材料制備實(shí)驗(yàn)研究中挖掘數(shù)據(jù)與材料性能之間的相關(guān)性規(guī)律。在具備冶煉、軋制和連續(xù)退火熱處理的中試研發(fā)平臺(tái)上完成材料的成形與軋制變形工藝，研究材料在加工過(guò)程中物理冶金規(guī)律（圖1）。在此基礎(chǔ)上，利用中試研發(fā)過(guò)程中的工藝裝備和目標(biāo)大數(shù)據(jù)，整合集約化工業(yè)生產(chǎn)過(guò)程冶煉、軋制和熱處理工業(yè)產(chǎn)線生產(chǎn)流程數(shù)據(jù)系統(tǒng)，形成冷軋先進(jìn)高強(qiáng)鋼生產(chǎn)過(guò)程智能化、數(shù)字化控制技術(shù)，打通冶煉-軋制-熱處理-涂鍍各工序的數(shù)據(jù)流，實(shí)現(xiàn)全流程質(zhì)量協(xié)同控制。該技術(shù)已推廣至多家鋼鐵企業(yè)，在減量化生產(chǎn)及控制性能波動(dòng)方面成效顯著。實(shí)施效果一：利用大數(shù)據(jù)+機(jī)器學(xué)習(xí)，融合機(jī)理分析，大幅降低了冷軋低合金高強(qiáng)鋼生產(chǎn)成本，其中通過(guò)降低Mn、Nb等合金元素含量，合金成本降低40元/噸以上；實(shí)施效果二：通過(guò)全流程數(shù)據(jù)貫通與協(xié)同優(yōu)化，冷軋低合金高強(qiáng)鋼通卷性能波動(dòng)和不同卷之間的性能波動(dòng)降低50%以上。這個(gè)方法讓實(shí)驗(yàn)室的研究結(jié)果可以為企業(yè)現(xiàn)場(chǎng)工業(yè)規(guī)模的試生產(chǎn)提供工藝規(guī)程，大大減少新工藝和新產(chǎn)品的開發(fā)費(fèi)用與難度。
目前，本方向開發(fā)的智能化研發(fā)創(chuàng)新平臺(tái)技術(shù)、超高強(qiáng)鋼溫變形軋制技術(shù)和薄帶鋼快速熱處理等一批創(chuàng)新技術(shù)，在鞍鋼研究院中試基地建設(shè)，河南鋼鐵研究院中試基地建設(shè)、本鋼冷軋高強(qiáng)鋼產(chǎn)品開發(fā)、西部鈦業(yè)2800mm鈦板產(chǎn)線智能化過(guò)程控制和江蘇翔云鈦業(yè)3000mm鈦板軋機(jī)全線數(shù)字化控制項(xiàng)目上得到推廣應(yīng)用。在河南鋼鐵新材料研究院建設(shè)國(guó)內(nèi)外最大能力的12500kN熱-溫軋制與厚板調(diào)質(zhì)中試實(shí)驗(yàn)機(jī)組，將助力河南鋼鐵周口5600mm寬厚板產(chǎn)線工藝裝備和高端產(chǎn)品研發(fā)。
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結(jié)語(yǔ)
冷軋高強(qiáng)鋼的數(shù)字化轉(zhuǎn)型是鋼鐵行業(yè)發(fā)展的重要趨勢(shì)。通過(guò)結(jié)合大數(shù)據(jù)、機(jī)器學(xué)習(xí)與人機(jī)混合智能系統(tǒng)，企業(yè)能夠有效應(yīng)對(duì)復(fù)雜的生產(chǎn)挑戰(zhàn)，提升產(chǎn)品質(zhì)量和生產(chǎn)效率。盡管在數(shù)字化轉(zhuǎn)型過(guò)程中仍然存在一些技術(shù)瓶頸，但隨著技術(shù)的不斷進(jìn)步和應(yīng)用案例的積累，數(shù)字化技術(shù)將在鋼鐵行業(yè)的未來(lái)發(fā)展中發(fā)揮更加重要的作用。希望通過(guò)持續(xù)的技術(shù)創(chuàng)新，推動(dòng)鋼鐵產(chǎn)業(yè)實(shí)現(xiàn)更加高效和高質(zhì)量的生產(chǎn)，滿足未來(lái)市場(chǎng)對(duì)高性能冷軋鋼產(chǎn)品的需求。
