近些年高强度冷成型钢研发进展迅速，冷成型用QP1180产品也可承担较复杂的变形，用于制备B柱等。因此，1500MPa级热冲压钢的竞争优势不再明显，如果能将热冲压钢的强度提高到2000MPa以上，将具有巨大的市场竞争力，但材料强度提高则韧性下降，2000MPa级别热冲压钢研究成为国际难题，研发产品均无法满足大批量商业使用要求，属于前瞻产品。 传统1500MPa热冲压钢应用也出现新动向。此前，白车身使用热冲压零件以1.4-2.0mm规格为主，但近些年，热冲压钢使用呈现两种变化。一方面，薄规格产品用量呈现增加趋势，由于汽车轻量化要求的提高，热冲压钢开始替代部分高强钢使用，因此，薄规格零件，如1.0-1.2mm产品开始大量使用，因热冲压工艺生产特点，薄规格产品，特别是在北方冬季生产，温降过快，冲压前发生铁素体相变，导致废品率显著增加，因此，针对薄规格产品急需开发“宽工艺窗口热冲压钢”以适应批量生产需求。 另一方面，随着热冲压技术的成熟，在汽车底盘结构件也开始尝试使用热冲压零件，厚度逐渐提高至3.5-6.0mm。传统热冲压钢为22MnB5，其临界冷却速率为27℃/s，部分3.5mm管状热处理零件，通过水淬方式生产可以满足要求。但厚规格热冲压底盘扭力梁零件，核心技术指标为疲劳控制问题，需要保障零件组织均匀一致，但传统热冲压钢淬透性不足问题突出，无法满足使用要求。

随着智能化向冶金行业的不断深入，产线也加快了其各个工序的智能化脚步。加热作为其中间工序，智能化势在必行，而加热炉控制系统又是产线自动化水平较为薄弱的环节，主要体现在以下几个方面： （1）加热炉生产受上游连铸、板坯库库存、下游轧制节奏、生产计划等众多因素影响，装炉基本依靠人工进行调度、核对、定位直至最终入炉。出炉基本采用周期或手动出钢的方式，很难做到依据轧制的节奏，结合即将出炉板坯的温度，自动出钢。 （2）影响加热炉板坯加热质量的因素很多，且各因素互相耦合，是个多变量、非线性很强的系统，控制难度大。而炉内高温、粉尘的气氛环境，没有有效的检测手段来实时测量板坯的温度，使其成为名副其实的“黑箱”。 （3）多年来一直困扰加热炉生产调度、精准控制等的一系列难题，如板坯的加热过程缺乏规划和连续性、加热质量难以保障、随机性强等。换辊或轧机故障时，也不能有效地进行炉温智能控制，无法保证恢复轧制时板坯出钢温度达到要求的同时加热能耗达到最优。 （4）对加热炉能效及加热质量缺乏整体的评估，相关性参数也较为单一，仅仅依靠开轧或轧后温度作为评估的依据，时效性较差且难以满足目前复杂工况、炉况、多规格、高品质生产的需求。 因此，面对产线智能化的需求，针对加热炉的现状，解决控制系统的痛点问题，实现“会思考”的加热炉是目标。加热炉智能化过程控制技术的突破，对推进产线数字化、智能化革新具有重要意义。

钢铁行业是高能耗、重污染的行业，钢铁生产过程中的烟气排放主要集中在烧结工序，烧结厂烟气排放量占钢铁企业总排放量的一半以上，烧结烟气污染已成为制约我国钢铁行业持续协调发展的一个重要因素，其烟气排放量约占钢铁生产的 40%，为削减烧结机废气排放和控制污染，烧结烟气循环技术逐渐兴起。烧结烟气循环技术是将烧结过程排出的一部分载热气体返回烧结点火器以后的台车上再循环使用的一种烧结方法,其目的是减少烧结生产的外排烟气量，降低烟气净化设施的处理负荷，回收烧结烟气的余热，提高烧结的热利用效率，降低燃料消耗，提高烧结矿产量。 针对现有区域废气循环技术存在工艺复杂改造麻烦、固体燃耗低和烧结矿质量改善的作用弱、能源利用率差、烟气循环率小等问题，北京中冶设备研究设计总院有限公司开展整体工艺自主研发，对国内外相关工艺取长补短进行升级改进，解决了低氧烟气利用率低，改造困难大，工艺复杂，烧结率低等问题。

钢铁行业是我国节能减排重点关注的行业，烧结厂烟气排放量占钢铁企业总排放量的一半以上，烧结烟气污染已成为制约我国钢铁行业持续协调发展的一个重要因素。然而烧结工艺以其优良的资源适应性为钢铁企业带来了显著的经济效益，它作为钢铁生产的重要原料处理环节还将长期存在。目前类似技术在处理烧结厂烟气的过程中存在装置投资大、运行费用高、效率低、副产品复杂、浪费热能等问题。 我公司自主研发的烧结烟气循环技术采用引入外部热风（冷却机三段）和切换取烟点以及优化改善核心设备等方式，合理解决了现存的问题，可以 有效减少烧结生产的外排烟气量达15-35%，大大降低烟气净化设施的处理负荷，回收烧结烟气的余热，提高烧结的热利用效率，降低燃料消耗，提高烧结矿产量。削减的烧结烟气排放量将会对行业减排、改善大气环境产生重大意义。

本项研究，首先揭示了钢铁能源特征与分布式能源理论的耦合特性：①钢铁清洁发展需求与分布式能源低碳特征相耦合，如：光伏、生物质能受现场条件、资源分布等影响，呈现分布式特征；②钢铁传统能源供需的宽幅波动与分布式能源供应的灵活性相耦合，并且都需要复杂的能源网络和能量缓冲；③钢铁能源负荷的多样性与分布式能源的多能互补、追求能效相耦合。为此，按“多能互补、网储一体、源荷交互”开展长达十年的研究与开发。

针对上述传统质量检测方法的问题，开发能够实现中厚板表面质量在线检测检测手段势在必行，成为生产中亟待解决的问题、意义重大。 （1）采用基于非接触的 CCD 成像原理，实现在线抓捕高温表面钢板的图像,解决复杂环境下高对比度、高清晰的成像。 （2）开发实时高效的在线检测及在线分析技术。中板厂生产节奏快，快的时候不到 2 分钟一块钢板就轧制完成。所以表面检测系统必须是在生产时快速成像、快速处理图像，在下一块钢板到达矫直机之前快速形成检测结果提供给操作工，需要极快的处理速度 （3）根据中厚板表面复杂的特殊情况，建立高准确度的缺陷识别模型。中厚板水、氧化铁皮等造成表面非常复杂，需开发准确度高的缺陷识别模型，才能实现在线缺陷识别。

近来中国钢产量迅飞发展，连铸是钢铁厂主要流程中的重要环节，连铸坯的质量也成为影响钢材质量的重要因素。连铸坯的表面裂纹、中心偏析、中心疏松等在各大钢厂均有发生，严重影响企业的生产和经济效益。针对上述问题，本项目展开立项研究，从连铸坯的主要缺陷入手，提出相应的技术措施，减少上述铸坯的缺陷，提高铸坯的质量。本项目属于钢铁冶炼技术炼钢领域。 连铸坯表面横裂纹及角部横裂纹在连铸过程中时有发生，特别是中碳钢、中碳合金钢及微合金化钢，该类缺陷与连铸的二冷工艺及压下位置有直接关系；而铸坯的中间裂纹、三角区裂纹、中心偏析、中心缩孔及中心疏松在中碳钢、中碳合金钢及高碳钢上表现得尤为突出，这类质量缺陷与连铸二冷及压下工艺有非常大的关系；目前这两种缺陷是制约连铸生产的主要因素。本项目的主要内容：结合钢水的凝固特点，采用更为接近实际的边界条件，建立新型数据库，开发出新一代二冷及可控压下软件，并在线投入使用，采用双目标温度确定冷却水量技术、可控单段压下技术等，大幅度降低铸坯表面横裂纹及角横裂纹发生率，减轻铸坯的中心偏析及中心疏松，提高铸坯的质量。 项目的特点如下：1）开发出新一代二冷和可控压下的软件；2）纳入复杂的更为接近实际的边界条件，通过横向温度分布不均匀、喷嘴喷水的不均匀确定横向热流量、通过测定铸坯的表面温度，来确定季节性、浇注周期的影响；3）采用双目标温度计算冷却水量、在具有幅切功能的连铸机上，可以计算边部的冷却水量；4）压下量、压下位置的合理确定，提出压下量、压下区间的确定原理；5）采用可控单段压下工艺，通过拉速优化将压下区间控制在一个扇形段内；6）非稳态压下控制，凝固位置跟踪，压下速率的合理设定；7）建立新型数据库，在线计算钢种热焓、导热系数的修正；8）混浇模式下配水及压下工艺，其成分在该状态下逐渐变化造成液固相线温度等参数的变化，确定混浇坯长度；9）凝固终点的W形状压下控制，采用加权平均压下结束点固相率，做为压下的结束位置，同时优化水量，减少W形状的程度，三角区裂纹。 该项目先后在鞍钢、五矿营口中板、唐山不锈钢、柳钢、宝钢、日照等企业连铸机上应用，项目应用后，微合金化钢及中碳合金钢铸坯角部横裂纹减轻得更为显著，明显减轻中碳钢、中碳合金钢及高碳钢中心偏析、缩孔及疏松。实施该项目后，提高铸坯质量、改善生产顺行，提高热送热装比率、降低劳动强度等方面取得重大成绩，取得显著的经济效益。

本项目聚焦目前钢铁企业在质量管控和分析方面面临的共性问题，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。

炼钢厂生产调度问题具有多路径、多干扰、多约束、多目标等特征，传统的方法难以适应复杂多变的现场环境，本技术研发了一种基于多智能体技术的炼钢厂生产仿真优化模型，把复杂的钢铁生产流程抽象为一个多智能体系统, 对复杂物流系统进行建模与仿真优化，解决了炼钢厂智能排产及动态调度问题，具有灵活、可扩展、适应性强的优点。

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。