鞍钢作为大型老牌央企，在数字化转型的积极探索与实践过程中，面临很多大型企业数字化转型过程中的典型问题： ①技术平台不统一，集成关系复杂 ②复杂项目交付周期长，业务方难以快速见到转型进展和成效 ③项目制的交付模式，导致能力无法复用和沉淀，无法形成正向反馈 ④生态伙伴能力参差不齐，服务质量标准化程度低 面对上述挑战，鞍钢集团信息产业有限公司（以下简称鞍信公司）作为鞍钢集团信息化建设的引领者和主力军，在鞍钢数字化转型升级的强烈需求拉动下，自主研发了精钢工业互联网平台，基于现代技术栈解决了工业互联网项目中的共性问题，加速了工业互联网应用落地，促进了鞍钢数字化转型。

焦化废水是焦化厂生产焦炭、煤气、焦油以及焦化产品的过程中产生的废水，其成分复杂，含有大量难降解的、危害水生生物和人体的剧毒物质及致癌物质，这些物质对微生物的生长繁殖有很强的抑制作用，可生化性差，但COD浓度很高，通常可高达4000mg/L以上，达标排放标准为80mg/L以下，焦化废水的处理具有很高的难度。 我国有数百家焦化厂和煤气厂的焦化废水处理几乎全部采用传统活性污泥法，没有完善的去除COD及脱氮脱氰装置，大部分企业不能达标，存在生化处理段效率低、耐冲击能力差、运行不稳定及运行费用高等问题，亟需新型焦化废水处理技术及核心装备。

我国水处理行业在经历了上世纪八十年代的打基础阶段以及新世纪前后的自动化阶段后，已基本实现了城镇污水全处理（截止2016年底，全国城镇污水处理率达96%以上），水处理厂均建设了设备自动化控制系统，大幅解放了劳动力。目前，行业正处于智能化转型阶段，利用无线传感器网络、数据库技术和3/4G网络，搭建水处理企业的数字化业务系统和数据库，大大提高了信息存储、查询和回溯的效率，初步实现了业务管理的信息化，突破了水处理企业原有各工艺、各系统环节间的“数据孤岛”，实现了数据“一张图”、“一张表”。然而，从信息化到智能化仍然存在较大差距，例如，缺少对水处理工艺环节的智能控制，绝大部分过程控制仍然依靠人工决策，难以将数据与精细化管理充分结合。

随着国内环保需求和国内废钢量的不断增加，同时受国家“十四五”规划电炉发展政策和双碳政策的影响，电弧炉炼钢将迎来新的历史性发展机遇。短流程电弧炉炼钢过程的能源消耗和碳排放均只有高炉-转炉长流程的1/3，是钢铁工业实现可持续、绿色化发展的重要路径。 目前短流程电弧炉存在生产效率偏低、能量消耗高、生产成本高、电网冲击大、质量不稳定、电极消耗高、二噁英污染等重大关键问题。针对长期困扰短流程炼钢的这些问题，中冶赛迪进行了逐项技术攻关，并取得了一系列重大技术突破，并实现了首台套装备的落地实施。 围绕着如何解决国内外全废钢电弧炉生产效率偏低、能量消耗高、生产成本高、质量不稳定、二噁英污染等企业痛点问题，中冶赛迪以高效化、绿色化、智能化作为电弧炉炼钢冶金建设的发展方向，以节能环保为抓手，不断寻求提供绿色制造和提升冶炼技术水平的整体解决方案。 中冶赛迪自主研发的第3代废钢预热型电弧炉-绿色智能超级电弧炉（CISDI-SuperARC）是继第2代废钢预热型电弧炉-阶梯连续加料型电弧炉（CISDI-AutoARC）后，应用了新型IGBT柔性直流供电技术、电极无级双控智能调节技术、废钢连续预热技术、废钢阶梯连续加料技术、风冷触针底电极技术、二噁英治理和余热回收技术、智能炼钢技术等先进技术，可快速响应电弧炉内的冶炼供能需求和应对短路过流冲击工况，可缩短冶炼周期至30min以内，电耗可低至250-300kwh/t，电极消耗0.6-0.8kg/t，是新一代绿色、节能、环保、高效型电炉，在提高生产效率、降低电耗和电极消耗、提升金属收得率等方面相比常规电炉有极大的优势。

钢铁冶炼过程需要消耗大量的能源及水资源，耗水量约占我国全部工业用水消耗的10%，废水排放量约占全部工业废水排放量的14%，是典型的高耗水行业。我国高度重视钢铁行业的用水节水，经过20多年的发展，目前钢铁企业的平均吨钢新水耗量约2.5m3/t，平均吨钢废水排放量约0.5~0.6m3/t，仅分别为20年前的1/10及1/20，均已达到国际先进水平，但总量依然巨大。以2020年全国粗钢产量10亿吨计，当年新水消耗约25.7亿m3，废水排放量约6亿m3。此外，钢铁企业大量使用水作为冷却介质，经过蒸发后的废水中富集了大量盐分，盐浓度可达新水的数十倍以上，直接排放将对生态环境、人类健康和安全造成极大的危害，也会造成盐资源的损失。因此，实现钢铁行业的废水零排放，回收水资源与盐资源，已然成为践行习近平生态文明思想、推动钢铁行业绿色发展的当务之急。 然而，当前钢铁行业的废水零排放却受制于分盐结晶这一关键性技术。分盐结晶是指通过热法或者膜法，将工业废水中的不同盐组分（如NaCl、Na2SO4、KCl等）分离，然后通过结晶的方式实现水与单质盐的分离，过程中的冷凝水回用，盐晶作为其他行业的原材料，实现新水用量降低、废水零排放的目的，过程中常用的膜分离技术、蒸发浓缩/结晶技术均属于成熟技术，已在不同领域中成功应用。但是在钢铁行业探索废水分盐结晶技术应用的过程中，由于水系统设计缺少对钢厂水质水量的系统性精准预测，常规废水预处理技术缺乏智能化精细控制，水系统管理方式落后等原因，致使目前我国钢铁企业的大多数废水零排放系统均无法高效稳定运行，运行成本高、故障率高、盐品质低，影响企业水资源的利用效率和废水零排放成效。因此，亟需从水盐平衡、预处理精细化管理、水系统智能化管控等角度攻克分盐结晶技术应用过程中存在的诸多问题。

薄带材冷轧过程具有控制参数多、响应时间短及精度要求高的特点，其质量控制水平代表着一个国家钢铁工业的技术水平，可谓是钢铁技术领域的“皇冠”。对于冷轧板形控制而言，其控制过程存在多变量、时变性、大滞后及非线性等特点，全球仅有几个国家掌握相关技术，可谓是“皇冠上的明珠”。随着国民经济的快速发展，汽车、家用电器、电子和航空航天等行业对冷轧带材产生了巨大的需求，同时也对其板形质量提出了更高的要求，如何进一步提高冷轧带材的板形控制精度，是从事冷轧领域技术研究人员需要面对的重要课题。 针对板形控制模型与轧制过程的失配问题，研究将仿真建模、机理建模、知识工程推理与过程数据进行融合建模的理论与方法。通过研究串联结构形式的板形混合建模方法，提高板形控制模型对轧制过程的适应能力，并建立相适应的板形前馈与反馈控制系统间的协调优化控制策略。通过本项目的实施，可为冷连轧过程板形控制精度和稳定性的提高带来新的思路，对于其它复杂工业优化控制过程具有一定的理论参考意义。

钢铁工业是我国国民经济的重要基础产业，同时也是高能耗和环境污染严重的工业部门之一，钢铁生产过程的环境污染问题已经成为制约其可持续发展的重要因素。钢铁生产中烧结、高炉等都会产生大量高盐除尘灰，这些除尘灰富含铁元素，理论上可收集后配入烧结原料使用；但其中含有较高的碱金属（>15%）和氯元素（>20%），直接返回烧结会由于钾、钠、氯的富集而造成设备腐蚀或结疤、除尘灰吸湿板结以及烟气脱硫脱硝系统净化效率下降等问题。因此，开发能够实现钢铁厂高盐固废有价资源高效回收和综合利用的技术，已经成为国内大中型钢铁企业生产重要的节能减排研究课题。 除了固体废物之外，钢铁烧结工序还会产生湿法脱硫废水或酸性洗涤废水（SRG洗涤除杂产生的废水）。这些废水通常呈酸性，含有大量的悬浮物、氯离子、硫酸根、氨氮，以及一定量的钙镁和少量的重金属离子，其成分复杂、处置难度大。通常在预处理后返回钢铁生产工序使用，其中的盐分未有适宜的出口，导致盐分不断富集，造成设备腐蚀，轻则生产停机，重则造成生产事故。 目前，针对钢铁厂产生的高盐固废，常采用水洗的方式去除碱金属和氯元素，再返回烧结工序配料矿化；但在此过程中会产生大量的高盐废水，如果不经处理直接排放将会导致厂内水处理系统氯失衡，造成严重污染。而钢铁烧结过程中所产生的酸性废水也具有高盐特性，同样需要经过处理后方可排放。因此，采用高盐固废和酸性废水协同处置，能够实现同质废水协同消纳，统一处理，最终实现两者的资源回收和循环利用。

钢铁企业副产品种类多、产量大、成分杂、处理难，对环境影响十分突出。返矿是钢铁工业中一种典型的副产品，是烧结作业中无法避免的产物，粒度一般在5mm以下，块矿少粉矿多。目前国内大部分钢铁企业是将返矿返回烧结配料，生产实践中有30%～45%返矿会进入烧结系统循环再烧。既浪费人力、物力，又浪费能源，返矿量过多会影响烧结过程控制，烧结矿强度差，造成烧结生产恶性循环，炼铁成本上升[6]。因此，回收和利用好烧结返矿对钢铁企业提高资源利用水平、减少矿产资源的开采、释放炼铁原料供给压力、减少污染物排放量具有极强的现实意义。 冷压球团因其制备工艺无高温处理过程、能显著减少能耗和降低污染、可吸纳部分冶金固废、充分利用二次含铁原料，同时具有流程简单和投资少等优点，成为冶金固废处理和新型炉料制备的关注热点[7]。基于此，将返矿高效利用、固废协同运用与冷压球团有效衔接，形成与高炉运用相适配的返矿冷压球团技术，发挥更大的社会和经济效益，则是推动钢铁企业降碳增效的重要路径.

目前，我国重载铁路采用世界最大的75kg/m钢轨，最长定尺长度为75m。线路应用表明，钢轨的焊接接头伤损和疲劳伤损是制约重载钢轨服役寿命的主要因素。采用100m长定尺，钢轨焊接接头数量较75m钢轨显著降低，可以从本质上减少焊接接头伤损。同时，采用大断面连铸坯大压缩比轧制可以提高钢轨致密度，从而提高钢轨的强韧综合性能指标。当前国内主要钢轨生产企业均采用280mm×380mm断面生产重载钢轨，本项目立足钢轨长尺化和性能提升两方面，开展了大断面连铸坯生产100m长尺75kg/m重载钢轨关键技术研究及应用。 实现大断面连铸坯高质量生产百米长尺重载钢轨，主要面临以下技术难题。 1、无成熟的重载轨连铸大断面设计经验可供借鉴。国内某厂此前开展过大断面连铸重轨钢的研究，由于大断面连铸坯和钢轨质量难以控制，大断面连铸坯生产重载钢轨难度大而未开展工业化批量生产。因此，首要任务就是设计适合百米长尺重载钢轨稳定生产的大断面连铸坯。 2、大断面连铸坯质量控制难度高。连铸断面越大，高碳、高硅、高锰含量的钢轨钢越容易产生中心偏析、疏松和缩孔等缺陷，最终导致钢轨轨腰缺陷严重。连铸坯断面越大，凝固过程铸坯角部传热控制难度越大，容易产生角部裂纹、凸包等缺陷，轧制钢轨若形成封闭缺陷则难以检查发现，严重影响钢轨服役性能。 3、大断面连铸坯生产百米长尺重载钢轨高效高精度轧制难度大。随着轧制压缩比增加，轧制过程钢轨头部开裂的风险增大；铸坯单重及材质强度的提升导致钢轨通长规格尺寸波动大，表面缺陷增加，特别是轧疤缺陷控制难度更大。 因此，采用大断面连铸坯轧制大断面长尺钢轨已成为我国重载铁路钢轨亟待解决的问题。

通过对国内近百条热连轧生产线的过程控制模型精度和产品质量指标研究发现，造成非稳态过程难以控制的原因，既有板带材轧制本身的工艺因素，又受制于热连轧自身的控制特点，长期面临如下突出问题： （1）热连轧各机架存在着弹性变形和塑性变形的交叉耦合作用。热连轧各机架与带材直接接触并产生压下量时，轧机设备会发生弹性变形，轧件又会发生塑性变形，这种设备弹性状态和带钢压下产生的塑性状态耦合到一起，导致传统数学模型很难对其进行精准计算和表述，尤其在频繁换规格或换钢种状态下，一种弹塑性耦合状态下的模型未完自学习至最优状态，又会过渡到另外一种弹塑性状态，导致整个机组形成长时间的非稳态过渡过程。 (2)非稳态过程难以建立高精度的热轧数学模型。该过程具有不确定性、非线性等特点，存在润滑状态、设备工况等多种多样难以表述的变化，这些对薄带材轧制的影响远超过普通带材。而实际控制过程采用的单一常参数模型难以满足连续变化的要求，模型匹配性差，实际生产过程中轧制力、前滑等关键参数存在很大偏差。 (3)多工序间的过程控制参数波动的影响。热连轧生产过程装备由加热炉、定宽压力机、粗轧机组、精轧机组、控制冷却及卷取机组等多个区域组成，各个工序均具有非线性、快响应以及时变、不确定性、工艺控制模型复杂、过程变量维数高、规模大等特点，这就决定了各个工序的建模过程比一般的工业过程复杂得多。这种非稳态下的过程参数波动，均可对下游工序产生很大的影响，从而导致产品质量问题，如板形、尺寸精度以及工艺性能等。 针对热连轧制造领域内过程精准控制科学问题和相关技术瓶颈，2019年河钢集团有限公司、华为、东北大学在深圳举行联合组建“工业互联网赋能钢铁智能制造联合创新中心”签约挂牌仪式。三方成立的联创中心将作为钢铁行业工业互联网与智能制造产学研用平台，以钢铁全流程产线为基点，着力实现网络化、数字化、智能化的新钢铁，促进钢铁产业转型升级、高质量发展。 项目团队依托河钢邯钢公司邯宝2250mm热连轧生产线，基于现有自动化与信息化系统，深度融合数据驱动模型与机理模型，首次开发了热连轧过程动态数字孪生模型并建立了CPS控制系统平台，提高了轧制工艺对复杂多变工况的原位分析能力，改善了热连轧过程三维尺寸控制指标。