该项目以韶钢智慧中心为依托，利用智能化大数据等新兴前沿科技，对技术、生产、管理及组织模式进行重大创新，改变钢铁旧有面貌，打造“不一样钢铁”、“精彩钢铁”、“人文钢铁”，实现自动化、物联网、大数据、人工智能等新技术在传统流程工业场景的集中化、规模化应用，在高效协同、智能决策、智能控制方面取得了巨大的进步和良好的效果，颠覆性转变钢铁生产模式，树立了钢铁智能制造的典范。
作者：E312100523M
发表时间： 2020-05-14 04:20:02
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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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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。
作者：liuziwei@ceri.com.cn
发表时间： 2020-04-24 10:23:59
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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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介绍了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的新进展
作者：高怀
发表时间： 2020-04-16 02:05:41
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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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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。
作者：lqy168
发表时间： 2020-04-08 09:23:19
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长期以来，国内转炉技术更多借鉴国内外经验做应用优化，对转炉冶炼规律缺乏系统、针对性的研究，导致单工位单体技术和流程衔接技术开发不完善。更多的是单体工艺的优化或实验，被迫采用保守的冶炼工艺。尤其是大型转炉，其冶炼效率、洁净度水平直接影响了冶炼流程的低成本、高效率、洁净度、产品质量稳定性及节能环保状况，被迫采用较低复吹强度：顶吹强度 3.5Nm3 /t.min 以内，底吹强度0.06Nm3 /t.min 以内，冶炼时间长，冶炼终点氧含量高，炉渣氧化性和渣量大，有效复吹寿命小于 4000 炉，不能实现高洁净钢的稳定高效生产，已经成为我国钢铁行业转型升级时期炼钢水平和绿色化智能化进一步发展的限制性环节。
作者：高怀
发表时间： 2020-04-07 05:51:49
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长期以来，国内转炉技术更多借鉴国内外经验做应用优化，对转炉冶炼规律缺乏系统、针对性的研究，导致单工位单体技术和流程衔接技术开发不完善。更多的是单体工艺的优化或实验，被迫采用保守的冶炼工艺。尤其是大型转炉，其冶炼效率、洁净度水平直接影响了冶炼流程的低成本、高效率、洁净度、产品质量稳定性及节能环保状况，被迫采用较低复吹强度：顶吹强度3.5Nm3/t.min以内，底吹强度0.06Nm3/t.min以内，冶炼时间长，冶炼终点氧含量高，炉渣氧化性和渣量大，有效复吹寿命小于4000炉，不能实现高洁净钢的稳定高效生产，已经成为我国钢铁行业转型升级时期炼钢水平和绿色化智能化进一步发展的限制性环节。
本技术解决了高洁净钢冶炼过程效率低、耗散大、不稳定、转炉有效复吹寿命低等世界难题，建立了转炉洁净钢高效、绿色、低成本、长寿、稳定生产的多目标高效协同体系。
作者：
发表时间： 2020-04-07 05:18:12
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钢铁行业无人机规模化巡检应用，能源动力设施智慧巡检综合运用5G、无人机、物联网、3D打印、云计算、可视化3D、人工智能AI和GIS技术，改变了传统人工攀爬登高目视巡检模式，多维度展现能管现场可视化及巡检管控中心直播、无人机自动驾驶实现“一键巡检”，现场巡检少人化、无人化。
作者：
发表时间： 2020-03-27 05:24:54
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