由北京科技大学、山西太钢不锈钢股份有限公司、马钢(集团)控股有限公司、甘肃酒钢集团宏兴钢铁有限公司不锈钢分公司和北京科技大学设计研究院有限公司等单位共同完成的“基于深度学习的热轧带钢表面在线检测与质量评级”项目，针对在线应用的表面缺陷检测系统存在缺陷检出率与识别率低、周期性缺陷难以检测、未能实现表面质量在线分级等问题，将深度学习算法应用于热轧带钢表面缺陷在线检测与识别，开发了基于深度学习的热轧带钢表面在线检测与质量评级系统，取得的创新性成果如下：
1. 开发了基于深度学习的热轧带钢表面缺陷检测算法，常见缺陷检出率达98%，识别率达92%，与国外先进系统相比，缺陷检出率和识别率分别提高了3%和7%。
2. 提出了基于对抗生成网络的半监督样本学习方法，能够有效的利用大量无标签样本，解决深度学习方法对有标签样本需求量大的难题。
3. 开发了基于长短时记忆网络的周期性缺陷识别算法，实现了热轧带钢辊印、划伤等批量缺陷的追踪及预警，可有效避免批量质量事故。
4. 采用层次分析法对热轧带钢进行表面质量综合评级，充分挖掘表面检测系统提供的缺陷信息，综合考虑缺陷类别、尺寸和数量等因素，实现了热轧带钢表面质量评级从人工经验到量化模型的智能转变。
该项目获得授权发明专利4件，软件著作权8件，发表论文38篇；成功开发了基于深度学习的热轧带钢表面在线检测与质量评级系统，在太钢、马钢、酒钢以及台湾尚承钢铁、印尼青山钢铁等多家企业成功应用，推动了热轧带钢表面质量和生产效率的提高，经济和社会效益显著。
作者：zdd
发表时间： 2020-05-06 11:07:59
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针对我国重要的含钒资源—含钒石煤中钒的品位低、赋存状态分散，传统浮选、重选等选矿技术无法实现钒的有效预富集。现有的钠化焙烧、钙化焙烧等石煤提钒工艺只能对原矿进行焙烧、浸出，这使得单位钒产量的矿石处理量巨大，导致能耗高、药耗大，提钒率低、成本高，且产生大量对环境有害的、难处理的浸出废液和尾渣。
申请人提出如下创新思路，开发了含钒石煤中钒的预富集分离的新方法。1）利用石煤的还原特性，添加少量Fe2O3作为钒的富集载体，通过还原焙烧，使石煤中的钒自还原重构富集为Fe3-xVxO4相。2）利用富钒相Fe3-xVxO4的磁性，通过磁选分离，获得高品位钒精矿。
利用获得的高品位含钒精矿作为下一步体钒的原理，会大幅度减少矿石的处理量，从而达到降低成本、减少能耗和排放的目的。
作者：闫柏军
发表时间： 2020-05-06 11:07:33
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东北大学特殊钢冶金团队经过十五年的探索和实践，提出了电渣重熔过程“洁净度控制”和“均质化凝固”2个原创性理论，系统研究了电渣工艺理论，创新开发绿色高效的电渣重熔成套装备和工艺及系列高端产品，节能减排和提效降本效果显著，产品质量全面提升，形成两项国际标准，实现我国电渣技术“从跟跑、并跑、到领跑”
作者：高怀
发表时间： 2020-05-06 09:59:36
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利用国产精轧机+双机架MINI轧机及相应的“10+2“”，自主创新开发高品质特殊钢线材的TMCP技术以及该技术的应用，生产了（1）汽车悬架弹簧钢50CrVA ，获得了100%的准平衡态组织F+P组织，减少退火工序，满足用户直接拉拔加工；（2）高性能工具钢S2 ，获得了均匀的贝氏体组织，体积百分数≥90%，二次脱碳浅，便于用户加工及提升产品疲劳性能；（3）免退火冷镦钢SWRCH35K，在线获得球化组织，球化率达到80%以上，铁素体占比达到78%，冷加工性能好，成功用于直接拉拔冷镦生产多种紧固件；（4）滚动体轴承钢GCr15，有效控制网状渗碳体析出，网状碳化物≤2.5级，晶粒度达到10级以上，热轧面缩≥30%，可实现轻拉拔减少下游加工工序亦可缩短球化退火时间；（5）帘线钢LX82A，提高索氏体化率到90%以上，无网碳组织，同批抗拉强度波动控制在±25MPa内。
针对中碳到高碳的特殊钢线材品种，自主创新开发出系列的基于MINI轧机的TMCP工艺技术，实现下游加工工序、节约能源、减少排放、改善组织、提升品质、降低成本等，对特殊钢线材基于MINI轧机的轧制工艺优化起到明显的指导意义，达到了同类技术领域的先进水平
作者：ztgt666
发表时间： 2020-04-28 10:47:56
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本项目针对高速线棒材行业转型升级存在的痛点问题，以高品质、低能耗及绿色化线材高速轧机装备技术为目标，颠覆传统的集中传动技术思维，创新性的提出了独立传动的模块化高速轧机装备技术理念，通过对高速独立传动关键技术的研究，开发了全新的线棒材绿色、低耗模块化高速轧机工艺、装备及控制技术，提高了线材生产的灵活性，提升了产品品质，降低了能耗及生产成本，实现并促进了线材行业的绿色低耗生产。
作者：E312100523M
发表时间： 2020-04-27 07:48:24
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该项目明确了表面波纹度轮廓的测量方法，掌握表面波纹度与涂装鲜映性的定量关系，找到成形零件表面波纹度的影响规律；通过工艺创新和设备创新，解决钢板表面波纹度控制和表面“零”缺陷控制。
作者：高怀
发表时间： 2020-04-22 10:51:43
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以数学模型为基础，通过大数据研究方法形成转炉冶炼过程控制系统的吹炼模型、加料模型和终点控制模型，形成一套转炉智能制造控制及仿真系统软件。控制系统通过流程输出端数据群能够自调整过程控制参数。控制及仿真系统利用过程监控数据具备自学习功能。
研究转炉智能制造技术的过程监控方法，通过炉气成分分析、音频化渣技术、副枪技术或倒炉取样以及下渣检测技术检验和修正模型。
在创新应用激光炉气分析技术的基础上，提高入炉原料供应标准，完善转炉基础数据信息在线检测技术，开发静态和动态智能控制模型、自动出钢技术，实现对转炉冶炼全过程的无干预智能化炼钢。
作者：高怀
发表时间： 2020-04-22 10:50:58
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生物医用材料研发与组织器官修复替代”重点专项旨在面向国家发展大健康产业和转变经济发展方式对生物医用材料的重大战略需求，把握生物医用材料科学与产业发展的趋势和前沿，抢抓生物医用材料革命性变革的重大机遇，充分利用我国生物医用材料科学与工程研究方面的基础和优势，以新型骨骼—肌肉系统、心血管系统材料、植入器械及高值医用耗材为重点，开发一批新产品，突破一批关键技术，培育一批具有国际竞争力的高集中度多元化生产的龙头企业以及创新团队，构建我国新一代生物
医用材料产业体系，引领生物医用材料产业技术进步，为我国生物医用材料产业跻身国际先进行列提供科技支撑。
为支撑行业部门科技需求，结合实施方案总体安排，2020 年本专项拟在前沿创新产品开发方向设置定向委托项目 1 项，国拨经费总概算数约为 0.05 亿元，实施周期为 2020 年至 2022 年。
作者：高怀
发表时间： 2020-04-08 02:47:29
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为落实《新一代人工智能发展规划》，启动实施科技创新 2030—“新一代人工智能”重大项目。根据重大项目实施方案的部署，科技部组织编制了 2020 年度项目申报指南，现予以正式发布。
本重大项目的总体目标是：以推动人工智能技术持续创新和与经济社会深度融合为主线，按照并跑、领跑两步走战略，围绕大数据智能、跨媒体智能、群体智能、混合增强智能、自主智能系统等五大方向持续攻关，从基础理论、支撑体系、关键技术、创新应用四个层面构筑知识群、技术群和产品群的生态环境，抢占人工智能技术制高点，妥善应对可能带来的新问题和新挑战，促进大众创业万众创新，使人工智能成为智能经济社会发展的强大引擎。
2020 年度项目申报指南在新一代人工智能基础理论、共性关键技术、新型感知与智能芯片、人工智能提高经济社会发展水平创新应用等 4 个技术方向启动 22 个研究任务，拟安排国拨经费概算 5.6 亿。项目鼓励充分发挥地方和市场作用，强化产学研用紧密结合，调动社会资源投入新一代人工智能研发。指南技术方向“2.新一代人工智能共性关键技术”和“4.人工智能提高经济社会。
作者：高怀
发表时间： 2020-04-08 02:47:13
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着眼于钢铁企业固体废弃物循环利用问题，针对钢铁企业高炉矿渣制粉等固废循环利用综合监控管理中存在的问题开发了基于RFID、GPS等物联网技术的固废循环利用综合管控技术，构建了集固废产生与消耗实绩、仓储管理、委托计量以及流转监控为一体的钢铁企业固废循环利用综合管理系统。解决的共性技术难题包括：1）针对高炉矿渣制粉等钢铁企业固废循环利用综合监控管理问题，开发了异构数据平台；2）研究钢铁企业物质流网络模型，提出一种钢铁企业固废循环利用调度流程和方法，构建了集8大业务功能于一体的固废循环利用综合管理系统；3）针对钢铁生产环境下的物联网数据感知问题，创新研发了适合钢铁企业的高可靠的无线传感网络工程技术。
作者：lqy168
发表时间： 2020-04-08 09:23:05
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