本重点专项总体目标是：面向国家在节能环保、智能制造、新一代信息技术领域对战略性先进电子材料的迫切需求，支撑“中国制造 2025”“互联网+”等国家重大战略目标，瞄准全球技术和产业制高点，抓住我国“换道超车”的历史性发展机遇，以第三代半导体材料与半导体照明、新型显示为核心，以大功率激光材料与器件、高端光电子与微电子材料为重点，通过体制机制创新、跨界技术整合，构建基础研及前沿技术、重大共性关键技术、典型应用示范的全创新链，并进行一体化组织实施。培养一批创新创业团队，培育一批具有国际竞争力的龙头企业，形成各具特色的产业基地。 2020 年重点专项拟启动 8 个公开择优重点研究任务，拟安排国拨经费总概算为 3900 万元。企业牵头申报的项目，其他经费（包括地方财政经费、单位出资及社会渠道资金等）与中央财政经费比例不低于 1:1。项目执行期为两年。每个项目下设课题数原则上不超过 3 个，参与单位总数不超过 5 家。每个研究任务拟支持项目数均为 1~2 项。申报项目的研究内容须涵盖该重点任务指南所列的全部考核指标。

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。

钢材氧化在热轧过程中贯穿始终，并受到合金元素及诸多工艺参数的交互影响，国际先进企业虽积累一定经验诀窍，但也未很好解决，实现结构、厚度、均匀性的精准控制是一项世界性难题，而我国在此方面更是缺少理论研究、技术落后，产品因此常被高端用户拒绝，已成为我国制造业转型升级的原材料瓶颈。综上所述，构建钢材热轧氧化控制理论体系，形成具我国有自主知识产权的成套技术，实现热轧氧化调控由经验试错向数字化、智能化控制的转型，是全面提升钢材表面质量，保证我国钢材产品走向高端，保障下游制造业转型升级的必由之路。

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。

控制轧制的核心思想是对奥氏体硬化状态的控制，即通过变形在奥氏体中积累大量的能量，力图在轧制过程中获得处于硬化状态的奥氏体，为后续的相变过程中实现晶粒细化做准备。控制轧制的基本手段是“低温大压下”和添加微合金元素。所谓“低温”是在接近相变点的温度进行变形，通常采用750~850℃。由于变形温度低，可以抑制奥氏体的再结晶，保持其硬化状态。“大压下”是指施加超出常规的大压下量，这样可以增加奥氏体内部储存的变形能，提高硬化奥氏体程度。增加铌微合金元素提高奥氏体的再结晶温度，使奥氏体在比较高的温度即处于未再结晶区，因而可以增大奥氏体在未再结晶区的变形量，实现奥氏体的硬化。为了进一步强化钢材的性能，在控制轧制的基础上又开发了控制冷却技术。控制冷却的核心思想，是对处于硬化状态奥氏体相变过程进行控制，以进一步细化铁素体晶粒，甚至通过相变强化得到贝氏体等强化相，进一步改善材料的性能。 采用低温大压下为特征的控制轧制工艺，与长久以来形成的“趁热打铁”的传统观念背道而驰，其改变了传统的高温连续轧制路线，不论对轧制装备能力还是在生产节奏的控制上都提出了更高要求。低温轧制必然受到设备能力等条件的限制，操作方面的问题也不容回避。为了实现低温大压下，钢铁行业长期以来致力于大幅提升轧制设备能力，为此投入了大量人力和物力资源。即便如此，对于一些特殊用途厚板产品，现有轧机仍无法很好的满足操作要求，对工艺方案的制定及实施均带来极大挑战。另一方面，钢板经过高温加热和在高温阶段粗轧后，需要经历较长时间的待温，以实现低温轧制，由此将对轧制节奏和生产效率造成不利影响。 在上述背景下，开发出热轧厚钢板本质细晶化高效轧制技术，通过化学成分和冶炼工艺的优化设计，使钢材本身具备晶粒细化能力，在大幅提高低温轧制温度甚至取消低温控轧的条件下，仍获得晶粒细化的显微组织以及良好的力学性能，显著提高轧制节奏和生产效率，对于高端厚板产品的开发以及钢铁企业生产能力和技术水平的提升具有重要意义。

连铸在钢铁制造流程中具有中心地位，目前我国超过98%的铸坯母材均采用连铸生产。然而，实际生产过程，微合金钢铸坯频发表面裂纹缺陷、大断面铸坯中心偏析与疏松控制不理想，已成为钢铁行业的共性技术难题，制约了高端钢材的高质、高效与绿色化生产。针对该共性技术难题，立足于连铸坯表面组织高塑化控制和高温连铸坯断面逆向温度场分布特性，开发了曲面结晶器及二冷控冷的铸坯表面裂纹控制技术和凝固末端重压下的铸坯高致密均质化技术，从根本上改善/消除铸坯凝固缺陷，实现连铸高效与绿色化生产的关键。 针对微合金钢连铸坯表面裂纹频发难题，立足于微合金钢表层组织析出与组织生长行为，研发形成了基于连铸结晶器角部快冷以弥散化析出碳氮化物和连铸二冷高温区循环相变以超细化晶粒实现凝固组织高塑化的裂纹控制新工艺，并研制出了角部高效传热曲面结晶器和结晶器窄面足辊横向3喷嘴超强控冷装备与工艺技术。 针对大断面连铸坯的中心偏析、疏松等凝固缺陷难题，从理论、工艺、装备等方面入手，研发了适用于我国“一线多产”特点的连续、动态重压下关键工艺与装备技术，形成了以基于溶质非均匀分布“软测量”与压力压下量实时反馈“真检测”的凝固末端位置形貌高精度在线标定、同步控制中心偏析与疏松的两阶段连续重压下工艺、精准控制驱动扭矩提升铸坯心部变形的高效挤压工艺、避免压下裂纹与滞坯风险的实施保障措施等为代表的“准确、高效、稳定”压下的连铸凝固末端重压下集成技术，并开发了宽厚板连铸用增强型紧凑扇形段与大方坯连铸用渐变曲率凸型辊，突破了常规连铸机无法稳定实施大变形压下的装备瓶颈。

冷轧控制过程是典型多工序、多变量、多层级的大型复杂工业流程。针对尺寸质量精度差、薄硬规格轧制易振动、生产效率低下等关键共性技术难题，以材料加工过程自动化、信息化、智能化、绿色化等为出发点，开发具有自主知识产权的冷轧智能化质量精准控制系统具有非常重要的现实意义。 本技术将给出冷轧自动化系统的硬件配置与软件功能总体方案，建立冷轧多层次完整的控制体系架构，开发基于控制器性能综合最优评价的多机架协调板厚控制模型、基于板形调控功效系数的多变量板形前馈和反馈控制模型、以超差长度最小为指标的最优动态变规格控制模型、基于成本函数的冷连轧负荷分配模型、融合工艺机理和大数据的轧制过程数学模型等智能化质量精准控制模型，为酸洗冷连轧或单机架冷轧机提供完整的控制系统方案。 应用智能化的冷轧质量精准控制系统可使冷轧带钢尺寸质量控制精度全面达到PREMETAL、ABB等国际先进水平，厚度指标±2.5μm ，变规格头尾超差长度小于10米，板形控制指标小于6I。该项技术填补国内空白，打破了国外封锁和技术垄断。相比传统冷轧控制系统，可大幅度提高头尾成材率和带钢本体厚度及板形等尺寸质量、大大减少工人劳动强度，已推广应用至某1450mm酸洗冷连轧等20余条生产线，至少创造80亿元的经济效益。

中厚板生产过程中，板坯的头尾部及侧面会由于一系列的因素而发生较为严重的塑性变形，使得轧制成品的平面形状偏离矩形形状，需要后续的精整以及剪切工序使其满足订单所需的规格。而现今钢板轮廓检测方法，大多苦于现场环境复杂，噪声污染严重，导致检测精度不高。因此，基于机器视觉的中厚板轮廓精准识别成为提高中厚板剪切效率、降低剪切损耗的有效手段和必选方案。 本系统将给出基于机器视觉的中厚板形状检测系统硬件配置与软件功能总体方案，建立中厚板图像轮廓采集系统的架构，开发大尺寸运动目标采集模型、结合中厚板厚度变化的相机动态标定及畸变矫正模型以及多尺度噪声融合情况下的中厚板轮廓识别模型等一系列高精度检测模型，可以精准检测到中厚板的轮廓特征，为后续剪切提供数据指导。 基于机器视觉中厚板轮廓检测系统具有很高的检测精度，宽度检测指标±3mm，长度检测指标±20mm（40m），可极大程度降低剪切后长度不足以及问题板的比例。该项技术不仅是中厚板企业和市场的需要，也是摆脱国外厂商在机器视觉检测技术方面垄断的需求。相比传统中厚板检测及剪切方案，可大幅度提高剪切智能化水平，有效降低劳动强度，为中厚板生产线降本提质增效奠定良好基础。现已推广应用至某4300mm宽厚板生产线，预计年度创效约380万元。