氧化球团是现代大型高炉炼铁必不可少的炉料，2016-2018年我国球团占炼铁炉料结构比例约13%，但与美国、瑞典等发达国家（80-90%球团入炉）相比，我国因球团矿产量严重不足，入炉比偏低。中国球团品种长期以酸性球团为主，缺乏生产碱性球团技术。此外，因回转窑生产碱性球团对原料条件要求苛刻，市场上低硅、低碱金属的优质精粉资源非常匮乏，且磁铁精矿严重短缺、价格高。因此，以来源广泛、价格低、传统球团企业难利用的镜铁精矿、粗粒赤铁粉矿为原料，开发资源宽口径的多元化配矿技术就成为解决上述难题的必然选择。但镜铁精矿和赤铁粉矿存在粒度粗、成球性差、生球强度低、预热和焙烧温度高、能耗高等技术特点，同时存在生产过程控制难度大，回转窑易结圈，产品存在还原膨胀率偏高等技术难题。 本项目开发了资源宽口径配矿及矿石表面改性技术。制定了粗粒烧结粉和镜铁矿组合磨矿、高压辊磨表面改性的技术标准，开发了载体沉降及强化过滤技术，打破了粗粒烧结粉用于球团的“技术壁垒”。使镜铁精矿的磨矿能耗下降30%，强亲水性的细磨赤铁粉矿沉降速度提高24.4%，过滤脱水效率提高10.6%，解决了微细颗粒对水体污染问题。非传统球团用烧结粉矿和镜铁矿配比达到80-85%，实现了资源多元化，显著提高了资源利用率，大幅度降低了原料成本。开发了链篦机-回转窑多元化球团制备技术，在高赤铁矿配比(80%～90%)下，生产镁质熔剂性球团，突破了国外镁质球团以带式焙烧机为主的工艺限制，及国内以磁铁矿为主的原料类型限制，具备在线切换生产碱性、镁质、酸性球团能力。开发了窑体精确定位与红外连续三维测定技术，建立了回转窑内结圈物厚度及分布的数学模型，研制了窑内结圈物三维分布可视化系统，通过及时测量和预测、精准调控、预防回转窑结圈，停机时间降低95.4%，作业率提高5%。开发了低温烟气高效脱硫脱硝技术，球团烟气脱硫已运行四年，实现球团绿色清洁生产。 获授权发明专利4项，企业技术秘密6项，发表学术论文49篇。项目成果已成功应用于宝钢湛江、武钢、安钢3家国内钢铁企业，优质球团产品长期供宝钢、武钢、安钢、日本制铁、韩国浦项、台湾中钢等国内外企业大型高炉使用，经济效益和社会效益显著。

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。

介绍了中冶京诚针对传统原料工艺重“储”轻“运”的弊病，深度研究“储”和“运”的功能，以“运”为主线，以“储”保障“运”的安全。对钢铁企业铁前多工序生产供料系统即时供料和优化铁前多工序物料的储存规模，开发绿色高效储运工程技术，从而节省原料场建设的占地和投资，尤其是降低大型原料场封闭时的高成本，提升原料物流效率和保障冶炼原料低成本运行等方面的新进展

着眼于钢铁企业固体废弃物循环利用问题，针对钢铁企业高炉矿渣制粉等固废循环利用综合监控管理中存在的问题开发了基于RFID、GPS等物联网技术的固废循环利用综合管控技术，构建了集固废产生与消耗实绩、仓储管理、委托计量以及流转监控为一体的钢铁企业固废循环利用综合管理系统。解决的共性技术难题包括：1）针对高炉矿渣制粉等钢铁企业固废循环利用综合监控管理问题，开发了异构数据平台；2）研究钢铁企业物质流网络模型，提出一种钢铁企业固废循环利用调度流程和方法，构建了集8大业务功能于一体的固废循环利用综合管理系统；3）针对钢铁生产环境下的物联网数据感知问题，创新研发了适合钢铁企业的高可靠的无线传感网络工程技术。

2009年起，工信部率先在钢铁行业年生产规模300万吨以上的大型企业试点建设了91家企业能源管理中心。从钢铁企业能源管理信息化建设和运行的实际效果看，还存在着一些问题： 1）普遍采用SCADA平台软件、实时数据库软件、关系型数据库软件分层搭建系统，且多为国外软件产品，缺乏统一的、自主知识产权的数据平台软件，难以适应能源大数据管理需求。从SCADA平台到实时数据库，再到关系型数据库，数据被层层筛选和粗化；受限于关系运算和B+树索引特点，关系数据库单表存储记录数达到千万条级别后查询速度显著下降，导致系统查询速度越来越慢；能源计量仪表众多，正常清零、网络故障回零或跳变、网络中断丢数问题时有发生，带来负值、极大值污染能源数据，需要人工修正。 2）没有信息描述模型支撑，能源管理功能直接基于数据库表格、查询逻辑、标签计算公式实现，存在着逻辑碎片化、指标数据落地、功能难以复用问题。吨钢综合能耗、工序能耗等指标需要成千上万个计量数据、产量数据、折标系数经过加减乘除计算后得到，缺乏良好组织的计量数据往往需要通过硬编码的公式一步一步代入计算得到，一般通过Excel表格线下实现。 3）预测调度模型研究较多，但缺乏实用性。能源预测的研究多集中在对发生消耗量、总量的预测上，这种预测受到计量误差影响，很难做到绝对量的准确，也不便于输入到调度模型。同时，调度模型中往往忽略煤气柜、单次调整成本、停机成本、峰谷电价差中的一项或几项，导致实用性不足。 4）国内上百家钢铁企业建设的能管中心系统，多以能源监控、调度和基础能源管理为主，通过信息化实现能源精细化管理，进而获得效益的较少，数据利用普遍不足。 5）计量平衡工作普遍采用公司到分厂、分厂到车间/炉座的两级分摊模式，且多以手工修改分摊数据实现，使得原始计量数据的权威性下降，能耗成本失真，ERP关账周期长，人员劳动强度大。

环保监管形势对企业的生产经营带来了更高的要求。未来钢铁企业不仅要注重生产流程优化和污染物生成的过程控制，更要提前对环境风险进行预测、评价、管控，快速应对环境问题引发社会问题，避免影响企业的正常生产和经营。 系统主要包含基础信息管理、全流程监控、环境监测、环境统计、综合管理、专业管理、业务管理等功能，实现了环保风险在线管控，通过一张“污控地图”，实时反映企业环保管理绩效。

本项目首次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、全产品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。 总体技术路线是利用大数据技术抽取及存储生产现场的所有生产信息、控制信息、工艺过程数据、能源介质数据、设备运行数据以及各种计质量装置等检测数据，形成完整统一的基础数据平台，然后以数据为基础，完成全流程、全工序的生产过程质量数据监控与告警、过程质量追溯、质量分析与建模、过程质量评价、工艺标准库管理、质量报告及统计分析报表，系统分析组件，系统配置管理等功能。

采用基于机器视觉的测量方案，能够实现镰刀弯、翘扣头等非对称特征量的实时检测，效率高，安装简单，能够适用于各种安装环境，此外具有自主知识产权的玻璃折射成像模型、标定技术使得在热轧环境下具有更高的检测精度，满足现场检测需求。基于金属三维流动特性的板坯变形模型为基础，结合模糊预测模型、神经网络模型，使得镰刀弯、翘扣头缺陷的控制具有更高的精度，并具备自适应能力，满足各种工况条件下的镰刀弯、翘扣头缺陷控制。相关技术申请发明专利6项，具有自主知识产权，并成果应用于国内大型钢铁企业。

全流程综合板形控制技术包含热轧板形控制系统、工作辊和支撑辊辊形技术、质量分析技术及轧后板形分析等内容，全流程板形质量控制主要分为工序间工艺数据窗口的建立和单工序质量控制，其核心为工艺数据窗口的建立。合理的工艺数据窗口可以更好的协调各个工序之间的质量衔接，单工序质量控制主要是为满足工序间质量窗口需求服务。所以各个工序质量控制精度需要丰富的控制手段以满足下游质量工序的需求最终达到工序间的质量协调。 该项技术具有完全自主知识产权，已成功应用于国内多家大型钢铁企业，涉及常规热连轧、薄板坯连铸连轧、铝热连轧、不锈钢热连轧及炉卷轧机等，取得了良好的经济效益，获得了多项国家级及省部级奖项。

冷轧产线智能工艺模型分析系统基于先进的系统架构、工艺机理及智能化算法，开发了轧制打滑及热划伤预测、轧制断带分析预测、轧辊全生命周期服役状态预测、活套及炉区跑偏分析预测、产品全长性能预报等模型，实现了生产过程稳定性预测、设备服役状态分析及产线故障诊断分析等功能，达到了降低生产成本及人员劳动强度、提高产品质量和效率的目标。该系统已在国内钢铁企业成功应用，系统的上线应用明显提高了冷轧产线的智能化水平，为企业创造了良好的经济效益和社会效益。