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数据铸魂、AI革新,兴澄特钢这样炼钢!

2025-02-27 08:41:00

  代贤德 徐铨
  特钢之所以“特”,在于其高强度、高纯净度、高精度、高稳定性4个方面极致的质量要求。面对客户定制化、快速响应的需求,特钢企业也存在敏捷研发协同难、工艺协同生产管控难、检验与交付协同难的问题。
  为此,兴澄特钢始终秉承“特钢是科技炼成的”技术理念,制订了“数据铸魂 AI革新特殊钢工艺协同管理和创新”的整体方案。该方案于2024年底荣获“第四届智能制造创新大赛——原材料(钢铁)赛道”二等奖,还被评为江苏省数据要素X二等奖、中信集团第二届“绽放杯”数字化应用大赛“数据要素X”专题赛银奖。该方案目前已在兴澄特钢落地应用。
  据了解,该项目运用云计算、物联网、边缘计算、AI(人工智能)、5G、大数据、区块链等先进技术,构建数据治理与安全体系,打造特钢行业首个数智管控中心;自主研发100多个融合行业数据与工业机理的领域垂直模型,覆盖全部核心生产工序;深度应用数据要素与AI,打造“铁、钢、轧、能、环、研”六位一体智能制造体系,完成敏捷研发协同体系、工艺协同管理、质量精准追溯等场景应用,共同推进特殊钢工艺协同管理和创新。
  应用场景一:基于AI赋能的敏捷研发。为满足定制化、快速响应的需求,兴澄特钢构建了基于人工智能驱动的敏捷研发协同体系;基于30年110万条特钢产品工艺数据形成高质量数据集,通过AI+建模分析与预测,整合形成产品知识库,以关键指标搜索,智能推荐设计方案,满足客户定制化个性化需求,实现将新品研发周期缩短56.6%。
  应用场景二:基于数字孪生的全周期、全工艺、全业务多部门协同管控。兴澄特钢通过全面进行数据采集,构建研发数据标准和数据治理体系,融合全工序生产数据,贯通全业务流程,构建工厂、工序、设备、产品4级数字孪生体系,实现炼轧车间10余个部门的工艺协同管控与一体化调度。
  应用场景三:基于AI赋能的特钢生产全面应用。依托工艺流程及工艺标准,兴澄特钢将机理模型、数据模型和视觉模型进行全面融合,实现全流程、全要素智能建模和多维度训练优化,并在全工序进行了模型应用。
  合金智能投料模型。特钢之所以“特”,在于炼钢过程中加入了合金成分,如何精确控制合金成分和成本是关键。为此,兴澄特钢自主研发“合金智能投料模型”,利用冶炼钢液、合金成分等867条数据项,在4000多个钢种中选取计算规则,实现配料加料一键完成,钢液成分不合格率降低34.4%,累计年降本总量超4400万元。
  钢包吹氩模型。在炼钢中,精准的钢包吹氩过程决定了特种钢的纯净度。兴澄特钢自主研发钢包吹氩模型,建立10多个工艺机理模型,采用AI视觉识别技术实时精准分析吹氩效果,实现秒级响应、调整吹氩参数,使钢液纯净度提升0.2%。
  连铸全要素仿真分析模型。在连铸过程中,兴澄特钢自主研发了基于工艺数字孪生的连铸全要素仿真分析模型,模拟钢水从液态凝固成固态的整个过程,使凝固点精准定位,同时可以不断调整拉速、压下量、水冷流量,使钢坯均匀成型、内部无疏松,提高了产品质量的合格率。
  特钢产品关键性能实时预测。兴澄特钢整合产销、MES(制造执行系统)、工控系统等数据,融合汇聚形成工艺知识库;建立特钢研发数据标准,提升数据质量;结合客户指标需求和产品特性,从上千个变量因子中锁定145个过程变量因子,识别出21个关键因子;建立30多个性能预测模型,实现指标特性与生产工艺的双向匹配、双向预测。借助这一系统的有力支撑,兴澄特钢生产出超纯净轴承钢,疲劳寿命达到7500万次,提升幅度达到241%。
  特钢产品质量精准管控。兴澄特钢建立质量大数据平台,将大数据相关技术与钢铁生产过程融合,结合现场质量管理理念,构建钢轧一体化质量跨工序管控系统;实现了废品率降低47.3%,质量分析时间缩短至秒级。
  【新知】
  提效益需有全流程思维
  戚建国
  该项目通过建立以数据驱动、以AI赋能的工业互联网平台,融合数据中台、AI中台、技术中台、低代码开发、大模型应用等技术,构建钢铁行业全流程智能化解决方案,实现全要素数据采集与融合、敏捷研发体系建设、大数据质量精准分析、能效平衡及优化、全工艺数字孪生和大模型知识体系建设等应用,形成全流程数字化转型一体化解决方案。2024年,兴澄特钢实现产量提升14.4%,利润提升22.2%,交货周期缩短20.3%,质量损失减少46.7%。
  该项目最大的亮点是构建了“铁、钢、轧、能、环、研”六位一体智能制造体系,大规模部署超过100个先进人工智能应用模型,成功攻克了铁钢轧流程长、黑箱制造环节多、复杂物理化学变化多、高保真数据难、模型开发验证难等五大行业核心难题,实现了“高定制、高品质、高效率、绿色低碳、低成本”的智慧运营模式,取得了显著的经济效益和社会效益。其中,定制化订单数量增长35.3%,产品检验不合格率降低47.3%,吨钢能耗降低10.46%,充分展现了数据驱动和AI革新在推动制造业转型升级中的重要作用。
  《中国冶金报》(2025年02月27日 02版二版)

  

来源:中国冶金报-中国钢铁新闻网

编辑:宋玉铮

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