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劉振宇：我國鋼產(chǎn)量世界第一，但產(chǎn)品性能波動大、穩(wěn)定性差等質(zhì)量問題，仍是困擾我國鋼鐵工業(yè)發(fā)展的主要問題。成分、工藝、組織和結(jié)構(gòu)與性能之間的關(guān)系極為復雜，且存在各種交互作用，開發(fā)鋼材生產(chǎn)全流程組織與綜合性能的精準數(shù)字解析，實現(xiàn)最優(yōu)工藝在線決策與控制，是鋼鐵生產(chǎn)方式的一次重大轉(zhuǎn)變，將引領(lǐng)鋼鐵生產(chǎn)由傳統(tǒng)自動化與信息化向智能化轉(zhuǎn)變。然而，鋼材性能穩(wěn)定性控制水平取決于生產(chǎn)中能否對組織演變進程進行動態(tài)最優(yōu)控制。但當前生產(chǎn)以“工藝-性能”控制為主，生產(chǎn)過程中的組織演變處于黑箱狀態(tài)，導致生產(chǎn)控制目標模糊，是當前鋼鐵生產(chǎn)急需解決的核心問題。隨著人工智能理論的突破，在充分利用現(xiàn)有工業(yè)大數(shù)據(jù)條件下，開發(fā)基于數(shù)據(jù)驅(qū)動的數(shù)字孿生方法，建立各生產(chǎn)工序的組織演變數(shù)字映射系統(tǒng)，將復雜物理過程高精度映射為數(shù)字信息，以快速獲得全局域最優(yōu)工藝參數(shù)，用于生產(chǎn)過程精準控制，是解決產(chǎn)品質(zhì)量穩(wěn)定性等問題的有效途徑。

記者：借助智能化技術(shù)如何實現(xiàn)鋼材生產(chǎn)過程的多工序、系統(tǒng)級、全局的動態(tài)優(yōu)化？

劉振宇：想要控制鋼材內(nèi)部的組織，調(diào)整、改變其組織和性能，需精確感知軋件內(nèi)部的信息，因此需要模型系統(tǒng)具有感知能力。在工業(yè)大數(shù)據(jù)的基礎(chǔ)上，基于物理冶金學研究，通過AI（人工智能）和機器學習等現(xiàn)代信息技術(shù)，進一步賦予系統(tǒng)以感知、記憶、思維、學習能力以及行為決策能力等能力。針對生產(chǎn)過程復雜性和用戶個性化需求，構(gòu)建跨系統(tǒng)、跨工序的鋼鐵工藝質(zhì)量大數(shù)據(jù)平臺，充分利用工業(yè)大數(shù)據(jù)，融合物理冶金學原理和智能優(yōu)化策略實現(xiàn)全流程組織-性能-表面氧化行為演變的數(shù)字解析，從而統(tǒng)籌熱軋、冷軋全流程關(guān)鍵工藝質(zhì)量參數(shù)，關(guān)聯(lián)各制備工序和多控制層次知識；同時開發(fā)高效的多目標優(yōu)化算法，針對用戶個性化需求，形成熱軋、冷軋全局工藝快速設(shè)計，通過多工序協(xié)調(diào)匹配來提高產(chǎn)品質(zhì)量的穩(wěn)定性和生產(chǎn)效率。

記者：我們知道您帶領(lǐng)團隊一直致力于鋼材組織性能預測的研發(fā)工作，能介紹下咱們自主研發(fā)的系統(tǒng)組成及功能作用嗎？

劉振宇：我們這些年開發(fā)出了鋼鐵產(chǎn)品組織性能智能預測及工藝協(xié)同優(yōu)化系統(tǒng)（圖1）。通過開發(fā)精確描述析出、再結(jié)晶、相變等組織演變的物理冶金學模型，結(jié)合工業(yè)大數(shù)據(jù)驅(qū)動和機器學習，實現(xiàn)了全流程組織演變行為的數(shù)字解析，構(gòu)建起工藝-組織-性能的數(shù)字孿生體，既準確描述生產(chǎn)實際中物理冶金學規(guī)律，又大幅提升了其對工業(yè)生產(chǎn)過程的適應性，將熱軋過程復雜物理過程高精度映射為數(shù)字信息。此外，針對生產(chǎn)過程多變量、強耦合的特點，產(chǎn)品性能指標多為分散單獨控制，難以實現(xiàn)全局動態(tài)優(yōu)化和柔性化生產(chǎn)的問題，我們開發(fā)出了基于多目標優(yōu)化算法的工藝反向決策系統(tǒng)，解決了復雜系統(tǒng)多維度、多目標優(yōu)化的準確性與高效性相統(tǒng)一問題，實現(xiàn)了熱軋過程最優(yōu)工藝在線決策與控制，有效解決了產(chǎn)品質(zhì)量穩(wěn)定性等重大問題。

這套系統(tǒng)結(jié)合表面氧化狀態(tài)智能預測技術(shù)能夠?qū)崿F(xiàn)四大功能：熱軋產(chǎn)品質(zhì)量分析及判定；組織性能預測；智能化熱軋、冷軋工藝反向優(yōu)化設(shè)計；表面質(zhì)量智能化控制。

1熱軋產(chǎn)品質(zhì)量分析及判定。1）產(chǎn)品質(zhì)量分析?；阡撹F熱軋和冷軋生產(chǎn)線數(shù)據(jù)分布拓撲結(jié)構(gòu)，打通熱軋-冷軋-熱處理數(shù)據(jù)壁壘，關(guān)聯(lián)各工序和多控制層次知識，實現(xiàn)工業(yè)數(shù)據(jù)的采集、整理與挖掘；采用過程質(zhì)量評價指標，基于工業(yè)大數(shù)據(jù)分析影響產(chǎn)品性能的關(guān)鍵工藝參數(shù)，明確性能和工藝參數(shù)的控制余量，為工藝調(diào)整提供指導。2）鋼種歸并規(guī)則的建立。在國家標準體系內(nèi)，構(gòu)建鋼種柔性推薦模型，結(jié)合熱軋板帶材全流程工藝動態(tài)快速優(yōu)化技術(shù)，建立多因素影響下鋼種成分歸并的技術(shù)指導方法，對相近性能的鋼種進行成分集約化，在滿足產(chǎn)品性能要求的條件下，減少煉鋼牌號數(shù)量，實現(xiàn)余材板坯的充分利用，降低因混澆坯降級處理或判廢造成的損失。

2組織性能預測。1）基于機器學習的物理冶金學模型開發(fā)。針對包括固溶、再結(jié)晶、相變、析出等模型系統(tǒng)研究；基于大數(shù)據(jù)平臺，以人工智能理論和成分-工藝-組織性能對應關(guān)系的物理冶金學理論為指導，開發(fā)可實現(xiàn)機器學習的成分-工藝-組織-性能的對應物理冶金學模型。2）基于大數(shù)據(jù)的智能化力學性能預測模型。采用多維數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)，對熱軋、冷軋工業(yè)大數(shù)據(jù)進行數(shù)據(jù)清洗和歸并、相似工藝分層聚類等處理，開發(fā)基于AI的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和機器學習算法，并建立智能化力學性能在線預測模塊，實現(xiàn)力學性能的高精度預測，減少冷、熱軋產(chǎn)品力學性能檢測數(shù)量，縮短產(chǎn)品交貨周期，提高生產(chǎn)效率。

3智能化熱軋、冷軋工藝反向優(yōu)化設(shè)計。針對熱軋、冷軋產(chǎn)品生產(chǎn)成本高、力學性能波動大的問題，統(tǒng)籌熱軋、冷軋全流程關(guān)鍵工藝質(zhì)量參數(shù)，關(guān)聯(lián)各制備工序和多控制層次知識，基于數(shù)據(jù)、機理和經(jīng)驗知識建立全過程優(yōu)化模型，開發(fā)高效多目標粒子群優(yōu)化算法，結(jié)合力學性能預測模型，形成熱軋、冷軋全局工藝快速設(shè)計軟件包。

4表面質(zhì)量智能化控制。將氧化基礎(chǔ)理論和數(shù)據(jù)庫、信息技術(shù)相結(jié)合，實現(xiàn)熱軋過程中板帶表面氧化鐵皮厚度的實時監(jiān)測；結(jié)合熱軋產(chǎn)品溫度履歷，預測連續(xù)冷卻過程中的組織轉(zhuǎn)變和最終氧化鐵皮結(jié)構(gòu)；開發(fā)智能化工藝優(yōu)化設(shè)計模塊，根據(jù)用戶需求的特定氧化鐵皮結(jié)構(gòu)給出所需的最優(yōu)工藝。

記者：鋼企普遍重視組織性能預報與集約化生產(chǎn)，那么這套智能預測與優(yōu)化系統(tǒng)能夠幫助企業(yè)解決哪些實際生產(chǎn)問題？

劉振宇：這套系統(tǒng)可以解決企業(yè)產(chǎn)品質(zhì)量穩(wěn)定性不易控制的問題，大幅降低缺陷改判率，提升企業(yè)經(jīng)濟效益。通過熱軋產(chǎn)品質(zhì)量分析及判定模塊，分析影響熱軋產(chǎn)品性能的關(guān)鍵參數(shù)評估，為開發(fā)新鋼種提供指導，結(jié)合組織性能預測技術(shù)和多目標優(yōu)化技術(shù)，最終實現(xiàn)產(chǎn)品性能波動降低?；诹W性能高精度在線預測技術(shù)，減少檢測取樣，縮短生產(chǎn)周期，提高交貨節(jié)奏，帶來很大經(jīng)濟效益。基于大數(shù)據(jù)分析技術(shù)、組織性能預測技術(shù)和多目標優(yōu)化技術(shù)，可實現(xiàn)工藝快速優(yōu)化設(shè)計，實現(xiàn)合金減量化生產(chǎn)工藝的開發(fā)，降低噸鋼生產(chǎn)成本；同時，基于這項技術(shù)可降低混澆坯改判帶來的經(jīng)濟損失。

記者：目前咱們開發(fā)的這套智能預測與優(yōu)化系統(tǒng)在哪些鋼企得到應用？效果如何？

劉振宇：我們開發(fā)的以組織性能預測與優(yōu)化為核心的鋼鐵智能化制造技術(shù)已在鞍鋼2150、梅鋼1422和梅鋼1780、承鋼1780、漣鋼2250以及韓國現(xiàn)代鋼鐵熱軋生產(chǎn)線進行了推廣應用。在鞍鋼2150熱連軋生產(chǎn)線開發(fā)出焊瓶用鋼屈強比波動控制技術(shù)，解決焊瓶鋼屈強比窄幅（0.735-0.785）控制這一軋鋼領(lǐng)域的世界性難題，使此類產(chǎn)品的屈強比波動降低至原來的1/4，大幅提高了產(chǎn)品的合格率（圖2）；開發(fā)出厚度為9-12mm結(jié)構(gòu)板材Q345B升級Q390B的軋制技術(shù)，生產(chǎn)出的鋼板性能穩(wěn)定。在梅鋼1422和1780熱連軋生產(chǎn)線，通過組織性能預測與工藝優(yōu)化，鋼種牌號已減少60%以上，實現(xiàn)了熱軋集約化、綠色化生產(chǎn)，大幅促進了企業(yè)節(jié)能減排；同時，針對厚度為2.5mm的汽車車輪用鋼，通過組織性能預測與工藝優(yōu)化，使鋼中錳含量降低一半，噸鋼節(jié)約材料成本約50元。依托承德1780產(chǎn)線，在國際上率先實現(xiàn)了結(jié)構(gòu)用鋼帶卷性能的通長預測，為熱軋產(chǎn)品穩(wěn)定性控制提供了手段。此外，熱軋鋼材表面氧化鐵皮形態(tài)的軟測量和工藝優(yōu)化系統(tǒng)成功地輸出至韓國現(xiàn)代鋼鐵，為其產(chǎn)品表面質(zhì)量控制提供模型依據(jù)。