钢铁行业是我国节能减排重点关注的行业，烧结厂烟气排放量占钢铁企业总排放量的一半以上，烧结烟气污染已成为制约我国钢铁行业持续协调发展的一个重要因素。然而烧结工艺以其优良的资源适应性为钢铁企业带来了显著的经济效益，它作为钢铁生产的重要原料处理环节还将长期存在。目前类似技术在处理烧结厂烟气的过程中存在装置投资大、运行费用高、效率低、副产品复杂、浪费热能等问题。 我公司自主研发的烧结烟气循环技术采用引入外部热风（冷却机三段）和切换取烟点以及优化改善核心设备等方式，合理解决了现存的问题，可以 有效减少烧结生产的外排烟气量达15-35%，大大降低烟气净化设施的处理负荷，回收烧结烟气的余热，提高烧结的热利用效率，降低燃料消耗，提高烧结矿产量。削减的烧结烟气排放量将会对行业减排、改善大气环境产生重大意义。

钢铁行业是我国国民经济发展的支柱行业，其能耗占我国工业总能耗的23%以上，但其能源的一次利用率仅在40%左右，在其生产过程中，产生了大量的余热余能，经过几十年的发展，绝大多数的余热余能得到了很好的利用，但高温液态熔渣的显热和低温余热资源至今未得到很好的回收利用，高温液态熔渣是钢铁生产过程中的副产物，其排出温度高达1500℃，蕴含大量高温余热，是目前钢铁行业中唯一未能回收的高温余热资源。2016年中国生铁产量为6.91亿吨，其中高炉渣总量为2.35亿吨，占总熔渣量57%，蕴含总热量约为1419万吨标煤。 北京中冶设备研究设计总院有限公司在高温熔渣干法粒化及余热回收技术取得新进展，完成了转盘法干法粒化与余热回收核心工艺技术、核心装备技术、核心工艺控制技术、工业试验与示范应用等四方面的研究。

目前国内外转炉烟气余热回收普遍采用汽化冷却的形式，具有冷却烟气、回收蒸汽等特点，但现有汽化冷却技术存在系统能耗大、故障率高、烟道寿命短、蒸汽产量低品质差等问题，已无法满足钢铁行业升级转型的要求。现有汽化冷却技术主要存在以下关键共性技术难关： 1.系统节能与烟道长寿无法同时兼顾、汽化冷却系统热回收效果差。 2.系统设备存在能源浪费问题。 3.烟道系统故障率高、寿命短、易引发安全事故。

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。

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。

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。

钢铁工业是CO2排放大户，2018年我国钢铁行业CO2排放量占国内工业CO2排放总量的16%，达18亿吨。寻求钢铁流程CO2减排或资源化利用，实现低排放和高洁净的炼钢生产，是钢铁工业实现“绿色质造”的必然选择。 2004年，研发团队依托“十二五”国家科技支撑计划及企业支持，开启了实现CO2资源化利用的应用研究。发明了具有自主知识产权的炼钢喷吹CO2降尘、高效脱磷、脱氮/控氧及长寿底吹等技术，完成了CO2资源化应用的工业示范及推广。

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。

质量管控系统以工艺需求为导向，以信息化技术为手段，通过工业互联网平台的建设和全流程应用层功能的开发，实现了钢铁生产过程质量一贯制管理。质量管控系统通过工业互联平台建设，实现以物料为中心的高通量、多元异构、多维度数据采集，并完成数据的时空变换、匹配、判异等。以数据平台为基础，通过质量设计、过程判定、过程监控、数据追溯、质量分析、质量预测等功能设计和集成机器学习算法。同时，质量管控系统还提供定制化功能，该模块可以快速开发则验证质量管控系统的平台效应，为钢铁行业各类质量改进提供了有效工具和方法。该系统在国内多家大型钢厂均有成熟业绩，该系统的上线提升效率、降低成本、提高质量，同时，实施过程中，培养企业工艺技术人员的相关技术能力，提升了质量管理人员的管理水平。

控制轧制的核心思想是对奥氏体硬化状态的控制，即通过变形在奥氏体中积累大量的能量，力图在轧制过程中获得处于硬化状态的奥氏体，为后续的相变过程中实现晶粒细化做准备。控制轧制的基本手段是“低温大压下”和添加微合金元素。所谓“低温”是在接近相变点的温度进行变形，通常采用750~850℃。由于变形温度低，可以抑制奥氏体的再结晶，保持其硬化状态。“大压下”是指施加超出常规的大压下量，这样可以增加奥氏体内部储存的变形能，提高硬化奥氏体程度。增加铌微合金元素提高奥氏体的再结晶温度，使奥氏体在比较高的温度即处于未再结晶区，因而可以增大奥氏体在未再结晶区的变形量，实现奥氏体的硬化。为了进一步强化钢材的性能，在控制轧制的基础上又开发了控制冷却技术。控制冷却的核心思想，是对处于硬化状态奥氏体相变过程进行控制，以进一步细化铁素体晶粒，甚至通过相变强化得到贝氏体等强化相，进一步改善材料的性能。 采用低温大压下为特征的控制轧制工艺，与长久以来形成的“趁热打铁”的传统观念背道而驰，其改变了传统的高温连续轧制路线，不论对轧制装备能力还是在生产节奏的控制上都提出了更高要求。低温轧制必然受到设备能力等条件的限制，操作方面的问题也不容回避。为了实现低温大压下，钢铁行业长期以来致力于大幅提升轧制设备能力，为此投入了大量人力和物力资源。即便如此，对于一些特殊用途厚板产品，现有轧机仍无法很好的满足操作要求，对工艺方案的制定及实施均带来极大挑战。另一方面，钢板经过高温加热和在高温阶段粗轧后，需要经历较长时间的待温，以实现低温轧制，由此将对轧制节奏和生产效率造成不利影响。 在上述背景下，开发出热轧厚钢板本质细晶化高效轧制技术，通过化学成分和冶炼工艺的优化设计，使钢材本身具备晶粒细化能力，在大幅提高低温轧制温度甚至取消低温控轧的条件下，仍获得晶粒细化的显微组织以及良好的力学性能，显著提高轧制节奏和生产效率，对于高端厚板产品的开发以及钢铁企业生产能力和技术水平的提升具有重要意义。