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。

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.

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。

本系统通过收集市场信息（如网页抓取、行业共享），以人机结合，专家决策为主的方式进行。以冶金机理计算为主，结合生产工艺的要求与过程控制模型，通过分析生产实绩信息建立了多个炼钢厂、多条精炼路径的模型群，有效准确地确定不同钢种的合金消耗标准，从而能精确预测炼钢合金的需求量。

热轧生产过程是钢铁全流程承前启后的重要工序，也是企业建设“云-边-端”高效协同管控体系的关键，热轧数字化智能制造系统对推进“铁钢轧”全流程高质量智能工厂建设具有重要意义。针对当前普遍存在多源异构数据融合与追溯难闭环、生产过程控制与质量溯源非协同、面向多目标决策的精益化管控不精细等痛点问题，具体体现在： 1、现场数据体量庞大、数据残缺和无效项过多，缺乏相应的大数据平台对数据进行统一且有效的采集、清洗、归集和存储。传统的离线存储方式需要大量物理硬盘，残缺数据无法实时还原及重现，并且数据安全性无法得到保证； 2、现场数据归集多采用时间维度，相应的数据时空转换技术不成熟，难以满足实物质量分析和溯源过程中使用空间维度数据的需求； 3、产品质量异常，无法实现精准定位溯源，控制系统L1/L2大多由第三方承建，底层模型黑箱瓶颈难以突破；监控预警场景定制化差异需求大，关键参数零散分布于不同系统导致现有技术无法统计全流程工艺设备状态； 4、设备运维停留在传统的人工点检+周期更换模式，重点设备监控停留在耳听眼看的阶段，一些先进的设备测振、测温、图像识别技术未能得到应用；复杂设备系统依靠单一的仪表阈值进行报警，缺乏劣化趋势和状态的模型判断； 5、轧线、磨辊间、钢卷库、质检等生产单元自动化程度低，存在着大量可用智能装备代替的人工操作，如加热炉板坯核对、钢卷质量判定等，工作效率低、操作失误多； 6、安全、环保、消防各模块分散管理，设备系统多，系统集控技术落后，后台监控人员多，紧急状态下人员协同慢； 7、能源和成本统计方法简单、粗放，部分能源点统计未能实现自动采集，能源消耗靠简单的系数来进行标准成本的分摊，成本统计无法精确到卷、班组、区域； 8、钢卷入库、下线、装车、作业无自动计划，物流无自动优化，作业流程无信息化跟踪，操作人员多、效率低下； 9、生产管理、质量管理、设备管理、成本管理、KPI指标管理和安全管理等各个维度的数据不同域，无法跨域联合分析，需人工拷贝、合并、分析。 因此，亟需汇聚车间级全流程数据，涵盖轧辊间、设备运维、能源环保、消防安全、运营管理及智慧决策开发需求，支撑主轧线及公辅等生产作业单元智能协同管控，建立基于精益化管理的热轧数字化智能制造系统。

本项目建立了一套完整的工艺控制理论，把轧制技术的关键理论控制技术在简化装备的条件下实现本土化，改变核心控制理论掌握在国外少数相关公司及专家手里的局面，填补国内板带热轧技术的理论和实践空白，在热连轧机组和中厚板机组，实现了用国产技术替代引进的技术，采用自主开发过程控制技术替代国外Siemens的技术、GeTMeic的技术、Tippins技术，为这些板带厂取得了巨大的直接经济效益，真正实现国内板带材轧制控制理论应用的突破，达到比国外引进技术更高、更好的控制水平。

推进信息化与工业化深度融合是我国制造强国的战略任务之一，青岛特钢在中国钢铁业自动化和信息化应用方面拥有扎实的基础，经过多年的发展，青岛特钢建设了比较完整的信息系统架构，从产线级基础自动化、过程控制系统、生产控制系统(PES)/制造管理系统(MES)、一体化经营管理系统到数据仓库，建成了自下而上纵向集成的五级计算机体系。 在实施智能化改造过程中，针对高速优特钢线材轧制速度快、连续性高、精度要求高，青岛特钢选取该产线作为实施智能工厂的试点示范，通过试点突破一批关键技术，提高产品质量、降低能耗，达到降本增效目的。同时，在全国钢铁企业长材生产线中也起到示范作用。

一、背景介绍 本钢冷轧具有国内最宽2150mm冷轧产品的生产供货能力，可为下游用户端的物料供应和降低加工成本提供强有力的支持。本钢急需研发超宽幅产品生产技术。 二、应用领域和技术原理 本项目属于钢铁材料及加工制造工艺领域。 本项目的创新点和总体思路： 1.建立通卷板型预控系统模型。建立轧制力预控模型；变规格期间头尾板型不良控制方法及润滑系统分配控制模型；形成超宽规格产品稳定轧制控制技术集成，实现对超宽规格板型目标为5I（最大10I）的自动控制技术。 2.创新研发了超宽幅产品连退机组炉内冷瓢曲的关键工艺控制技术；研究全厚度规格超宽幅产品退火炉内张力模型；建立热平衡模型实现动态控制炉辊热凸度；研究材料屈服强度对带钢冷瓢曲的影响，优化极限规格退火工艺。超宽幅产品在连退机组合格率达到90%。 3.通过超宽幅产品表面清洁性过程控制创新，建立连退清洗段刷辊保护及清洗液稳定控制程序，实现反射率92%以上；建立带钢表面粗糙度衰减模型，实现宽幅产品粗糙度和表面均匀。 4.实现了桶料生产方法创新，采用窄规格桶料倍尺高效生产模式，形成超宽幅产品轧机各架AGC控制模型和升降速过程中的乳化液喷洒控制模型，确保桶料厚度高精度目标控制。 5.从超宽幅产品全流程生产过程控制难度攻关，解决超宽幅产品对炼钢、热轧和冷轧工序的生产难点，形成超宽幅产品表面质量和性能均匀性控制技术诀窍。 三、国内外同类技术指标对比 1.本钢生产的超宽幅冷轧板的合格率达到行业领先，且2050-2150mm宽度产品属于国内外空白，达到国际先进水平。 2.本钢生产的超宽幅冷轧板的力学性能和表面质量达到行业同类产品水平，达到国际先进水平。 3.本钢生产以超宽幅产品为牵引，倍尺生产桶料，提高生产效率，降低工序成本，市场占有率达到40%以上，并持续增长，达到国际先进水平。 四、知识产权 该项目形成独立知识产权，授权专利13项（其中发明专利7项）,发表论文8篇，企业技术秘密17项。 五、作用意义 项目创新成果2016-2020年在本钢应用期间，累计生产高品质汽车板15.21万吨，剖分桶料27.75万吨，填补国内2050mm以上产品生产空白，创经济效益14942.6万元。实现了部分汽车激光拼焊替代；剖分桶料对钢铁企业节能减排、绿色发展有重要意义，市场占有率达到40%以上。

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。

对于转炉炼钢领域的过程控制，目前国内大型转炉基本已近实现了基于副枪或烟气分析技术的智能化吹炼，转炉终点命中率得到了革命性的改善，炼钢智能化水平跨上新台阶。 然而作为炼钢关键控制环节的出钢工艺，仍然沿用着依赖操作经验的人工控制模式。出钢时需要操作员时刻关注转炉、钢流及钢包状态，存在着高温、灼烫风险，同时也承受着噪声、粉尘危害，作业环境相对较差，与工业 4.0 时代发展要求显得不相适应。人工操作失误甚至会造成安全生产、质量管控、设备稳定方面的不利影响。 为实现炼钢全过程的智能化控制，降低操作岗位劳动强度，提高炼钢过程控制的稳定性，首钢迁钢公司开发转炉自动出钢控制技术。