热轧作为钢铁生产流程的重要环节，具有高频、强耦合、非线性等特点，温度、相变、应力相伴相生。经历工业3.0后，热轧技术在主线自动化程度、品种规格、产品质量、信息融通等方面取得了长足的进步，但仍然存在如下亟待解决的问题：库区、磨辊间、能源介质、质检等非主线单元存在着大量的人工操作，劳动生产率低下；加热能力、轧线节奏、多区域调度、生产顺行等问题影响产能释放，高效生产需求迫切；以板形、表面、轧破甩尾为代表的质量和生产稳定性长期困扰热轧企业，控制模型精度、设备状态、关键检测缺失、监控不完善、人工干预多等是主要原因；缺乏工厂级成本管理系统，能耗到卷（或板、管、棒等）、成本到卷无法实现，做不到精细成本控制；自动化、信息化已逐步完善，但许多和设备、人员、物料、能源等密切相关的数字化工作尚在起步；上下游工序、工厂业务之间缺乏物质流、信息流、能量流协同机制，工作效率低下，标准实施和固化困难，决策靠人。 热轧面临的如上问题大多是多因素或多目标问题，需要从全局加以考虑，现有的多级计算机系统构架具有局限性，热轧智能工厂建设则为解决如上问题提供了契机。本项目提出一种以问题为导向的热轧“双智控”智能工厂构架方案，以短板补齐、智能检测、工业互联网平台等为支撑，以关键绩效指标为牵引，从操维集约和业务协同两个方面出发，借助精准感知、数字孪生、工艺驱动、智能算法等手段，追求产线极度自动化和业务高效协同化。热轧智能工厂的建设实现物质流、能量流、信息流互联互通，并完成生产过程中大尺度的全局优化和资源配置，可推动真正意义上的热轧工厂技术变革。

智能制造是对传统制造业转型升级的必要手段，是企业在研发、生产、管理、服务等方面持续改进的方向，随着国家对智能制造政策的持续推进，紧扣关键工序智能化、生产过程智能优化控制，建设智能工厂与数字化车间成为实现智能制造的前提条件。 目前转炉炼钢智能制造在国内钢厂的发展并不均衡。部分大型钢厂智能化建设较好，但是各中小型钢厂还是以满足生产基本要求为主，在炼钢生产各工序中，自动化尤其过程自动化的应用参差不齐，制约了炼钢生产制造由自动化网络化向智能化方向的升级。因此建立一套完整的智慧炼钢解决方案具有非常重要的意义。 山信软件股份有限公司构建“扁平化、集成化、高效化”的炼钢工序工业互联网，在各工序模型控制的基础上，结合大数据分析，实现控制系统“规范化、流程化、数据化”，解决炼钢生产过程各工序独立运行，生产过程数据却紧密关联的问题，为炼钢生产柔性管控奠定基础。

冶金加热炉的优化控制关键在于精确的燃烧控制和稳定的炉温控制。炉内钢坯温度预测和准确的空燃比是控制的关键。2006年起，马钢与安徽大学合作，基于冶金工业炉窑实际生产中的技术需求，开展了包括复杂热环境下的光电检测技术、热能工程、自动化控制、机械设计制造等多学科交叉研究。 马鞍山钢铁股份有限公司与安徽大学合作团队在一系列关键技术和实现方法上取得了突破，研发了在大型工业炉复杂热物理环境下基于光电检测技术的炉内工件表面温度全视场监测及炉膛气分在线分析系统，实现了加热炉内工件温度和炉内CO、O2浓度的实时测量。并在此基础上将所获得的关键物理参量作为控制参量，自主研发了“加热炉燃烧效能在线智能监测与优化控制系统”，该系统以炉内工件温度参数建立温控模型，以炉膛气分检测参数建立空燃比最优控制模型，实现大型工业炉窑燃烧效能的最优化控制。

由于异形坯断面形状不规则，受力情况复杂，在连铸生产中容易出现裂纹、夹渣等缺陷，导致轧制时产品报废率高。国内的几台大断面异形坯铸机均为国外引进，其最大断面为1024mm×390mm×120mm。而国产的两台异形坯铸机生产的异形坯最大宽度只有500mm，和引进铸机还存在较大的差距，我国此前还没有完全掌握异形坯铸机核心技术。当需要生产新的断面时，只能简单仿制，往往使用效果较差，铸坯质量难以保证。随着，我国的基础建设不断投入，我们需要大量产线更丰富的异形坯铸机，而且还需要进一步加大其断面。为此，开发我国用于轧制重型H型钢的重型异形坯连铸机技术与装备非常重要。 重型异形坯断面尺寸更大，铸坯的凝固进程更长，应力情况非常复杂。铸坯对整个凝固过程的传热均匀性，以及设备的刚度提出了更高的要求。同时兼顾板坯、非对称异形坯的生产，对夹持段也有一些特殊的要求。冶金控制模型应稳定、可靠，确保铸坯的坯壳均匀生长，表面温度平稳下降。设备结构合理，以保证较高对弧精度，同时更换快捷。 从设备设计、模型开发两方面着手，开发的设备结构为计算模型提供基础，模型计算结果为设备开发提供理论依据，相互验证、推动。在形成一套完整的重型异形坯铸机装备的同时，给出详实可靠的理论支撑。研发出的冶金模型，辅助设备设计的同时，得到合理的连铸工艺，形成一整套生产工艺参数。使研发的设备、工艺参数做到有的放矢，确保铸机投产后稳定生产。

项目属冶金科学连铸技术领域。项目为“十三五”国家重点研发计划“钢铁流程关键要素协同优化和集成应用”项目中的“钢铁流程铸-轧界面物质流与能量流协同优化及智能控制技术”课题的主要研究任务，以及企业间的横向技术合作。项目的研究时间为2015年9月-2021年12月。针对国内微合金化钢板带材生产中存在的能耗高、成材率低、生产效率低的实际情况，在实验室计算机仿真和模拟加热、轧制等实验研究的基础上，以邯钢、鞍钢、京唐、莱钢等大板坯连铸机-加热炉-轧机生产线为依托，重点开展了连铸坯表面无缺陷生产、边直裂控制和红送裂纹控制等关键工艺与装备技术的研发和工业生产验证工作。形成的关键技术成果与创新如下： （1）探明了边直裂的形成机理，创新性的提出：合理优化铸坯角部形状,可以提高铸坯温度的均匀性，同时有效改善铸坯轧制过程中的角部受力和变形状态，达到消除和避免轧制过程边直裂产生的核心思想。开发出独有的连铸坯角部形状二次倒角工艺与装备系统专利技术，在国际上率先实现工业化应用。大幅度减小板带材的裁边量，使成材率提高约1%。 （2）微合金化钢红送裂纹形成机理研究取得突破，开发出了独家的双工位铸坯红送裂纹在线控制工艺和装备专利技术，一方面使铸坯8～10mm表面层温度快速降低到铁素体相区，实现了微合金化钢由冷装或码垛温装向平均750℃以上快冷直装的跨越，另一方面满足了铸坯高拉速、高效率生产，彻底解决了铸坯表面残水蒸发给厂房及设备带来的污染。 （3）首次开发出基于热流监测的锥度动态控制技术和组合结构的侧面支撑足辊装备以及弧形曲面形状优化的新型倒角结晶器，使低碳钢和超低碳钢大倒角连铸坯正常工作拉速达到1.7m/min，最高拉速达到1.8m/min；同时有效避免了裂纹敏感性宽厚板铸坯的角部横裂纹缺陷发生，使铸坯表面无缺陷率达到99.6%以上。 （4）在世界范围内首次集成连铸坯表面无缺陷生产、边直裂控制和红送裂纹控制等关键技术，并辅助以多种优化工艺与控制模型软件，创建了低成本、高效化板带材绿色制造工业示范生产线。 项目开发实现了系统技术成果在国内大型钢铁企业的推广应用，优化了微合金化钢生产工艺，提高了钢的成材率、节约了能源、大幅度缩短了生产时间。有力的推动了行业技术进步。 项目共获得授权专利33件，其中国际发明专利4件、国际实用新型专利6件。为在国内和国际市场推广奠定良好的基础。

本研究成果来源于湖南华菱湘潭钢铁有限公司与北京科技大学合作的横向课题“汽车用线材品种方坯裂纹研究”（合同号：K515001-514107421）和“汽车用弹簧钢的开发研究”（合同号：K518001-518112403）。 本项目针对汽车用特殊钢在冶金过程存在的共性计算技术难题，如弹簧钢、帘线钢中硫元素含量和夹杂物的控制效果不理想，轧制和拉拔过程中夹杂物的变形能力不佳，难以保证产品高疲劳寿命的稳定性的问题；汽车用特殊钢多含有合金元素，钢的裂纹敏感性大大增加，冷却不均匀性是连铸生产面临的共性难题；铸坯的中心偏析控制严重依赖生产经验，缺少相应的偏析预测模型，只能采用试错的方式对生产参数进行调整，对于偏析涉及的众多生产参数的调整与优化组合缺少相应的指导模型；湘钢产低碳冷镦钢C4C-Q、含硫钢42CrMoQ等高品质汽车用钢，在冶炼以及连铸生产中存在一系列的技术难题等等进行了研究，并取得了很好的效果。 具体内容见科技成果评价书及科技成果评价申请表。

本项目研究形成了一套集诊断、调控、监测等技术为一体的安全低碳高炉炉缸保护层监控预警平台。基于高炉炉缸解剖，提出了以控制石墨碳析出为核心的高炉炉缸自修复理念，明确了高炉炉缸安全低碳护炉方向，实现了炉缸铁液富石墨碳保护层的析出诊断。通过构建炉缸活跃模型，明确了优化炉缸活跃性的操作调控技术，改善石墨碳析出环境。通过强化炉缸传热体系，降低炭砖热面温度，调控高炉侵蚀炉型，为石墨碳析出提供动力学条件。通过量化炭砖侵蚀速率，构建炉缸侵蚀模型，兼顾保护层析出诊断、析出调控，形成保护层动态监控预警平台，最终实现了高炉炉缸侧壁温度保持并在安全温度范围内，保障了炉缸生产安全。

板形检测与控制是带钢冷轧机的核心关键技术，是我国钢铁工业智能化急需解决的重大技术难题。为打破国外垄断，消除“卡脖子”隐患，在国家科技支撑计划支持下，该项目历时10余年，自主创新研制了整辊无线式板形仪和智能板形控制系统，并成功进行了一系列工业应用。 第一项创新：提出板形检测信号解耦机理模型，研制整辊无线智能型板形仪，实现高精度检测。在建立通道耦合与信号解耦机理模型的基础上，研制整辊无缝密排传感器板形检测辊，提高辊面质量，实现同步精确测量。采用无线数字通讯技术，研制无线式板形信号传输装置，提高稳定性、可靠性和使用寿命。建立误差补偿模型，研制板形信号计算机处理系统，实现智能精准检测。 第二项创新：提出板形分量控制方案和动态解耦控制模型，研制多手段协同板形控制系统，实现高精度控制。根据相对增益理论，将复杂的板形控制系统分解为对称板形分量、非对称板形分量、局部板形分量等3个独立的控制子系统，简化控制器设计。根据解耦控制理论，分别建立3个分量系统动态解耦控制模型，研制倾斜轧辊、非对称弯辊、对称弯辊、横移轧辊、分段冷却等多手段协同的板形控制系统，提高控制性能。 第三项创新：提出板形控制机理智能协同建模方法，研制智能板形控制系统，实现高精度控制。根据轧辊带钢变形机理和轧制过程实测数据，分别建立机理模型控制方案和智能模型控制方案，然后加权结合，制定精确的控制方案。为补偿板形检测大滞后，研发机理智能板形预测控制技术，提高控制精度。 该项目获授权发明专利20项、计算机软件著作权10项，主持制定国家标准2项，发表论文65篇。该项目板形检测分辨力0.2I，板形控制精度4-6I，闭环控制周期100ms，3项技术指标好于国外先进水平（0.5I，8-10I，200ms）。技术装备价格是国外的30%，每套节约投资1000万元。提升了我国冷轧带钢板形测控技术的国际竞争力。 该项目整体技术已应用于鞍钢1780mm五机架冷连轧机和马钢1720mm、河钢1550mm等12套带钢（材）冷轧机，节省投资1.2亿元，近3年新增销售额119亿元，新增利润11.3亿元。带钢（材）板形从普通精度提升到高级精度，用于红旗奔驰奥迪和格力海尔、华为手机和5G设备等高级汽车家电、电工电子板，顶替进口，出口美欧日韩。提升了我国冷轧带钢质量和轧机装备智能化的国际竞争力。

目前，国际流行的冷轧带钢板形测控系统存在的主要问题是：（1）板形仪辊面质量和检测精度不够高。分段压磁式板形仪辊面有缝，可能会压伤和划伤带钢表面。整辊压电式板形仪的传感器分散螺旋布置，不能对横向板形实现同步测量。（2）碳刷滑环式板形信号传输装置，易受摩擦磨损振动和电磁温度等干扰，运行维护困难。（3）整辊式板形仪存在通道耦合问题，影响检测精度。（4）板形分析计算和控制器设计模型都是静态的，不能实现动态预报和解耦。（5）板形控制建模的智能程度和计算精度低，影响控制系统性能。 为打破国外垄断，实现用自主国产板形测控系统装备带钢冷轧机，生产高级冷轧带钢，在国家科技支撑计划、863计划、国家自然科学基金和校企合作的支持下，燕山大学国家冷轧板带装备及工艺工程技术研究中心刘宏民教授团队针对上述科技问题，历时10余年自主创新研制了整辊无线式板形仪和智能板形控制系统，并成功应用于鞍钢1780 mm五机架冷连轧机和马钢1720、河钢1550等12套钢带、铜带、铝带冷轧机组，替代进口，实现了大型带钢冷连轧机板形测控系统的首台套国产化和冷带轧机板形测控系统的规模化应用。

北京科技大学通过研究形成了一套集诊断、调控、监测等技术为一体的安全低碳高炉炉缸保护层监控预警平台。基于高炉炉缸解剖，提出了以控制石墨碳析出为核心的高炉炉缸自修复理念，明确了高炉炉缸安全低碳护炉方向，实现了炉缸铁液富石墨碳保护层的析出诊断。通过构建炉缸活跃模型，明确了优化炉缸活跃性的操作调控技术，改善石墨碳析出环境。通过强化炉缸传热体系，降低炭砖热面温度，调控高炉侵蚀炉型，为石墨碳析出提供动力学条件。通过量化炭砖侵蚀速率，构建炉缸侵蚀模型，兼顾保护层析出诊断、析出调控，形成保护层动态监控预警平台，最终实现了高炉炉缸侧壁温度保持并在安全温度范围内，保障了炉缸生产安全。