在焦炉地下烟道翻板阀和烟囱之间新建脱硫脱硝设施，对烟气进行脱硫、除尘、脱硝治理。 技术原理与工艺路线：采用SCR脱硝+半干法脱硫工艺，脱硫采用生石灰或消石灰作为脱硫剂，在脱硫塔内流态化的脱硫剂吸收SO2，实现脱硫；脱硝是通过SCR反应器内的催化剂催化作用，将NOx转化成N2。工艺流程依次为：地下烟道→加热装置（备用）→SCR反应器→余热锅炉→脱硫塔（含除尘器）→引风机→烟囱。 技术特点：SCR脱硝置于系统最前端，可充分利用焦炉原烟气的高温进行脱硝反应，减少烟气升温能耗；脱硝后的高温烟气，通过余热锅炉生产0.4~0.5MPa的蒸汽回用；经过余热回收后的烟气温度非常适合半干法脱硫工艺，脱硫的同时，烟气的粉尘得到控制；脱硫后的烟气温度在110~120℃，送回烟囱满足烟囱热备功能。

本项目首次利用大数据及人工智能技术，突破了传统IT信息化系统框架结构、技术水平、适用领域等局限性，研发了一套适用钢铁企业全流程、全工序、全产品的质量分析管控平台，并应用于钢铁生产最为复杂的炼钢和轧钢工序，以现代质量管理方法为基础、以信息化系统为手段、以智能制造为主导，实现生产可管控、异常可预警、过程可追溯、缺陷可诊断、能力可评价、质量可预测、研发可推理。运用全面质量管理工具，辅助技术人员确保产品质量的稳定性，持续提升产品质量，不断提高顾客满意度和企业竞争力。 总体技术路线是利用大数据技术抽取及存储生产现场的所有生产信息、控制信息、工艺过程数据、能源介质数据、设备运行数据以及各种计质量装置等检测数据，形成完整统一的基础数据平台，然后以数据为基础，完成全流程、全工序的生产过程质量数据监控与告警、过程质量追溯、质量分析与建模、过程质量评价、工艺标准库管理、质量报告及统计分析报表，系统分析组件，系统配置管理等功能。

针对烧结余热回收及发电项目存在的主要问题及技术难点，依靠深厚的热能工程学理论知识及多年积累的烧结工艺与余热回收技术工程经验，本项目利用能量系统工程理论，对烧结工序烟气全余热回收集成研究，提高烟气余热回收率和系统稳定性。首次开发了烧结烟气恒温复合循环余热回收系统，提高余热回收率和系统安全稳定性；研发了烧结恒温复合循环余热锅炉，整合冷却机和烧结机两处余热资源，实现同步回收利用； 突破传统，研发冷却机随动密封组，采用随动密封原理，提高冷却机密封效果；针对烧结机烟气特点，研发了大负压自平衡启闭装置，确保生产安全。

智能电网管控平台包含有电网管控系统、电网潮流控制系统、机网协调系统、电网设备运维数据中心、电能质量监测系统等，帮助企业打造安全稳定运行的电网，实现电网调度智能化，电网运行安全化，潮流控制自动化，事故处理智慧化，数据采集全景化，设备检修状态化。 技术原理： 智能电网管控平台能最大限度地利用企业内部发电机组的发电量，保证发电容量与用电容量的最佳匹配，进行发电机组与进线潮流的协调控制，能根据负荷优先级和预先制定的控制策略进行负荷快速卸载，保证电网稳定运行；能够实现对余热机组快速发出调整指令，对余热机组出力进行自动调整，在满足安全约束的条件下分配区域机组出力使区域网损为最小；对无人值守变电所进行监控，实现五遥（遥信、遥测、遥控、遥调、遥视）功能，且有调度运行日志管理、工作票及操作票管理、交接班管理、电网诊断、潮流计算、网络拓扑、状态估计等功能；对全厂供配电设备进行全面的管理，优化设备运行方式，挖掘设备潜力，降低设备故障率，提升供配电设备综合效益，提高管理水平，降低成本，增加企业效益；并将电网中各个区域变电所的监测点构建成一个完整的电能质量监测网络系统，从而实现对电网各项电能质量指标的在线监测和统计分析。

程数据采集系统，旨在打破国外产品在该市场的价格和技术垄断，创造中国的自主品牌，减少冶金自动化生产线的故障处理时间和维护成本，提高生产效率，并进一步推广到整个工业自动化生产线。 本项目创新性的集了PROFIBUS总线侦听技术、虚拟从站技术、实时扩展中间件技术,突破了PROFIBUS采集卡采集能力受板载PROFIBUS从站芯片数量的限制，将单卡采集性能提高到现有技术的4倍。提出了基于时间长度的环形缓冲技术,解决了由于板载缓冲大小限制和Windows系统实时性欠缺而造成的采集数据丢失问题，并提高了缓冲区的利用率。提出了基于统计规律的时间戳对齐技术，消除了数据采集时钟与系统时钟之间的定时累积误差,避免了时间同步与高速数据采集之间的资源占用冲突,而且有效保证了数据的连续性。引入了带有索引信息的二进制文件和通用数据压缩技术，解决了大数据的查询和存储问题。全新的插件加载接口和实时数据共享接口，实现了系统的开放性。

本重点专项总体目标是：大幅提升我国可再生能源自主创新能力，加强风电、光伏等国际技术引领；掌握光热、地热、生物质、海洋能等高效利用技术；推进氢能技术发展及产业化；支撑可再生能源大规模发电平价上网，大面积区域供热，规模化替代化石燃料，为能源结构调整和应对气候变化奠定基础。专项按照太阳能、风能、生物质能、地热能与海洋能、氢能、可再生能源耦合与系统集成技术 6 个创新链（技术方向），共部署 38 个重点研究任务。专项实施周期为 5 年（2018—2022 年）。 2020 年拟在氢能、太阳能、风能、可再生能源耦合与系统集成技术 4 个技术方向启动 14~28 个项，拟安排国拨经费总概算为 6.06 亿元。基础研究类项目，自筹经费总额与国拨经费总额比例不低于 1:2；共性关键技术类项目，自筹经费总额与国拨经费总额比例不低于 1.5:1；应用示范类项目，由企业牵头申报，自筹经费总额与国拨经费总额比例不低于 3:1。

复合铁焦是实现低碳高炉炼铁的创新前沿技术。本团队研发了符合我国炼铁实际条件的复合铁焦新炉料技术，可缓解我国优质炼焦煤资源严重匮乏及铁矿品质劣化的困境，充分利用国内低品质铁矿和弱粘结性煤，保障钢铁工业资源供应安全，促进炼铁产业可持续发展。其次，对口服务于我国大中型高炉，形成了低碳高效冶炼新技术，满足炼铁产业低碳、节能、绿色创新发展的共性需求；同时，可高值利用含铁粉尘和钢渣等二次资源，显著促进钢铁产业循环经济发展。

铁矿石是我国钢铁工业的保障性资源，属国家的重大战略需求。钢铁工业是国民经济支柱产业，钢铁材料广泛应用于基建、装备制造、交通、能源、海洋工程及环保等领域，是人类经济建设和日常生活中用量最大的结构材料。我国“十四五”将开启全面建设社会主义现代化国家新征程、向第二个百年目标进军，现代化建设也是人类生产力迅速提高、社会财富不断积聚、大量消耗矿产资源的过程，同时“中国制造”、“一带一路”、基建开发等宏观经济持续利好，这必将驱动我国钢铁的高位消费量，对铁矿石的市场前景需求巨大。 我国铁矿石资源品位低、禀赋差、难利用，长期大量依赖进口，进口量连续多年超10亿吨，对外依存度超过85%，这不仅对我国钢铁工业造成严重影响，对国民经济的安全运行也构成了巨大威胁。因此研发创新技术实现我国难选铁矿资源的清洁高效利用，对降低我国铁矿石对外依存度，强化我国铁矿资源保障能力，推进我国钢铁工业持续、健康、协调发展，具有重要的战略意义。

表面镀锌是提高钢铁材料使用寿命的最常用技术，其中90%以上采用热浸镀锌。然而，酸洗作为传统热镀锌板生产流程中的高污染环节，增本降效的同时带来一系列质量问题：一方面酸洗工序本身增加成本，同时酸液挥发和废酸排放还严重地污染环境；另一方面酸洗还会造成酸洗板的表面质量缺陷和氢脆等产品缺陷。而在含Si、Mn等合金元素的高强热镀锌板的生产工艺中，由于合金元素的选择性氧化容易出现露镀缺陷，为了解决这一问题，通常需要额外的预氧化、预镀等工序，这无疑将增加生产工序，降低生产效率，提高成本。热镀锌板工艺也面临着节能减排、降本增效的压力，需要进行短流程优化改进。如果可以利用热轧过程中产生的氧化铁皮，在还原性气氛中将氧化铁皮还原为纯铁，利用纯铁的良好润湿性进行在线连续热镀锌，即可消除酸洗的不足，也可解决由Si、Mn等合金元素选择性氧化造成的露镀问题。热轧带钢免酸洗直接还原退火热镀锌技术（以下简称免酸洗热镀锌技术）省去酸洗工序，按照吨钢减少废酸排放20 kg，环保效果明显，并且节约酸洗成本150元/吨。对于先进高强钢、超高强钢，由于取消了退火前的预氧化工序，吨钢成本可节约30~50元/吨，同时由于取消酸洗工艺和连续退火前预氧化工序，可使整个生产线生产效率提高10%～20％。 国外研究单位对于免酸洗还原热镀锌技术的研究已经开展了多年，Danieli已经建立了免酸洗工艺产线，POSCO也初步研发了免酸洗涂镀工艺原型技术。目前国内钢铁企业在该方面的研究主要集中在无酸除鳞技术方面，对于热镀锌板的短流程工艺研究较少。完成热轧带钢免酸洗还原热镀锌技术的开发，不仅可大大降低热镀锌板生产成本，提高产品竞争力，为企业创造巨大的经济效益，同时降低能耗、减少对于环境的污染。热轧带钢免酸洗还原热镀锌工艺的开发，将填补我国在该技术方面的空白，促进我国热镀锌短流程工艺的革新。

热轧板带材力学性能是用户关注的核心要素，组织性能预报与集约化生产受到普遍重视。然而在整个热轧生产过程中，加热和热轧、冷轧过程中轧件内部组织演变情况处于“黑箱”状态，无法直接测量、观察。想要控制钢材内部的组织，调整、改变其组织和性能，需精确感知轧件内部的信息，需要系统具有模型感知的能力。在工业大数据的数字感知的基础上，基于物理冶金学研究，通过ＡＩ（人工智能）和机器学习等现代信息技术，进一步赋予系统以感知、记忆、思维、学习能力以及行为决策能力等能力。同时基于热轧板带生产过程复杂性和用户个性化定制需求，构建跨系统、跨工序的钢铁工艺质量大数据平台，充分利用物理模型、传感器更新、运行历史等数据，融合物理冶金学和生产数据实现热轧全流程组织-性能-表面演变的数字孪生。以生产全流程工艺机理为基础，实时分析生产过程工艺、设备参数与产品质量的关系，满足用户的定制化需求并进行质量在线综合评判和异常原因追溯。结合设备过程控制能力给出工艺参数和制备工序流程的优化方案，以数据为基础提高机理不明或复杂工况下的数学模型设定和质量控制精度，通过多工序协调匹配提高产品质量稳定性和生产效率。现阶段，浦项、普锐特开发了在线组织监测与优化系统，实现了一材多品种生产和在线工艺调优；东北大学项目团队则采用人工智能预测了材料组织性能演变，开发了力学性能高精度预测、氧化铁皮控制、工艺逆向优化和钢种归并技术，在产品质量的稳定性控制方面效果显著。