填补国内研究空白！北科大团队发布炼钢厂智能化专著

当现代科技与传统工业相遇，注定会激起一场产业革命。

在制造技术、自动化、信息化、网络化飞速发展之下，以信息物理系统为技术核心的“智能制造”理念应运而生，成为“第四次工业革命”叙事的开端。

放眼全球，美国提出“工业互联网”、德国实施“工业4.0”、英国锚定“工业2050”……发展智能制造早已成为国际社会共识。2015年3月，中国正式发布“中国制造2025规划”，成为全球智能制造版图的重要一子。

从总体来看，产品型制造业的智能化推进较快，作为对比，因变化较多、工艺复杂、设计难度较大等诸多原因，流程性制造业的智能化进程却相对较慢。

钢铁工业便是典型的流程制造业。

钢铁，被誉为工业的“粮食”，是国民经济的支柱产业。

近二十年来，中国钢铁产业取得了飞跃式发展成就，尤其是“十四五”时期以来，产品品牌化、数字智能化、低碳绿色化的发展趋势愈发明显。

但与此同时，在保持高质量生产的同时，还要想方设法实现绿色低碳节能减排和降本增效，这于钢铁冶金工作者们而言，不能不说是一项挑战。

北京科技大学刘青教授、王彬博士针对钢铁产业现状，由冶金工业出版社重磅出版了理论专著《炼钢厂多尺度建模与协同制造》，力求为中国钢铁工业的智能化提供理论支持和实践指导。

宏观来看，中国钢铁工业的飞速发展，已成为助推世界钢铁产业增长的引擎。

“我国年产钢量在世界年产量中占比高达一半以上，是世界钢铁产业版图的主导力量，”王彬介绍，“尤其是最近十年，我国钢铁工业的数字化与网络化水平得到持续提高，在关键技术领域的突破，正在改写行业规则，通过出口重塑全球供需格局。”

在智能制造日益深化的同时，钢铁工业也面临着前所未有的挑战。难点在于，要在发展数字化、网络化的同时，还要紧密结合冶金工艺，对各环节工序建立机理模型，以实现对工艺过程的精准控制。

也可以说，“冶金过程的模型化是实现智能控制的重要核心。”王彬介绍。

亿欧了解到，《炼钢厂多尺度建模与协同制造》便创造性地提出了工艺智能精准控制模型与生产模式-计划调度优化模型的协同机制，并完成了炼钢-连铸综合优化控制系统的设计和研发。“结合典型案例，重点介绍了关键工艺智能精准控制技术在炼钢-连铸流程中的作用。”

英国皇家工程院院士董洪标对专著不吝赞誉，“其研究成果具有原创性和较强的创新性，填补了从冶金过程角度开展炼钢厂智能化探索的空白。”

更可贵的是，《炼钢厂多尺度建模与协同制造》在炼钢-连铸过程智能化发展趋势上，提出了基于智能化、绿色化的钢铁冶金新质生产力构建思路，这为中国钢铁工业的可持续发展指明了方向。

五大前沿技术，重构智能化炼钢-连铸生产系统

前沿科技层出不穷，势必催生新的产业格局与生产力。

就当前来看，“国内钢铁生产系统正处于由信息化向数字化发展的‘过渡阶段’，且钢铁生产系统的全流程低碳化是实现生产智能化的先决条件。”王彬判断。

据亿欧了解，钢铁工业主要由炼铁区段、炼钢区段、轧钢区段组成。其中，炼钢区段是钢铁制造流程的核心区段，炼钢-连铸过程是核心环节，对生产效率和成本控制具有重要而又深远影响。

“《炼钢厂多尺度建模与协同制造》对炼钢-连铸过程的智能化趋势提出了构想，并详细阐述了炼钢-连铸过程智能化的技术应用前景，”王彬介绍，“眼下，五大前沿技术正在逐步构建全面的智能化炼钢-连铸生产系统。”

一是工业大数据，通过数据采集、数据存储和治理、数据存证溯源与安全、数据分析和挖掘等技术，可揭示生产过程中的规律和趋势，提高生产效率，降低成本，增强企业的市场竞争力。

二是智能物联网与边缘计算，一方面，可大幅提升数据采集实时性与数据处理能力敏捷性；另一方面，能不断提高工艺控制精准性与生产过程组织智能性。未来，智能传感器和边缘计算芯片微型化将推动智能材料工艺快速发展，同时，边缘计算能力的提升也将进一步提升钢铁生产过程敏捷制造标准。

三是具身智能与机器人，可使炼钢-连铸生产系统成为一个高度智能化、自适应的“变形金刚”工厂。通过将先进的人工智能算法与机器人技术结合，赋予机器以“身体”，即让机器不仅能“思考”（处理和分析数据），还能“行动”（执行物理任务）。

四是数字孪生，能创建物理系统的虚拟模型，并在数字环境中模拟其行为和性能。这种虚拟仿真可在生产过程控制优化、故障预测与远程维护、可持续发展、互动式生产培训等方面发挥重要功能。

五是炼钢大模型与工业元宇宙，将两者进行结合，在实时模拟与仿真、智能化决策支持、远程监控与维护、创新研发模式等方面具有明显优势，将突破上下游的界限和产业的边界，可为整个钢铁工业带来前所未有的新机遇、新市场与新标准。

“其中，工业大数据、智能物联网与边缘计算技术形成了智能化基础设施层，具身智能与机器人和数字孪生技术形成了智能化中间应用层，”王彬解释，“炼钢大模型与工业元宇宙，构成了炼钢-连铸智能化平台层。”

加快构建新质生产力，释放钢铁工业增长潜能

当前，钢铁工业面临着市场需求下滑、产能过剩、环保压力增大等多重挑战。

作为国家经济发展的重要支柱，钢铁工业急需构建新质生产力，从而实现产业升级、提高经济效益和社会效益、实现可持续发展。

而这些前沿技术就发挥着关键作用，通过数字孪生技术可实现对生产过程的实时监测和优化，通过人工智能和机器学习算法能实现智能化生产决策，通过物联网技术则可实现设备的远程监控和维护，进一步提高钢铁产业的生产效率、产品质量和能源利用效率，推动钢铁产业向着智能化、绿色化和可持续化方向发展。

“钢铁产业新质生产力的意义和价值在于其对于推动钢铁产业的高质量发展、技术创新、绿色可持续发展以及提升国际竞争力等方面的重要作用，”王彬认为，“其中，炼钢-连铸过程的智能化，将为钢铁产业新质生产力的形成将做出巨大贡献。”

在采访中，王彬将钢铁生产系统的智能化类比为人体的不同系统。他认为，智能生产调度系统是钢铁生产的核心，就像人体的大脑（神经中枢系统）；冶金工艺模型可类比于人体的运动系统；物联网和传感器起到类似神经系统的作用；智慧物流系统扮演着循环系统（血液）的角色；环保体系可类比为人体的呼吸系统；资源回收与循环利用系统则更像人体的消化系统。

值得注意的是，新质生产力的核心在于技术创新和绿色发展，“因此，钢铁生产系统必须同时具备绿色可持续发展的条件，才能真正实现智能化。”

“我们在《炼钢厂多尺度建模与协同制造》中建立了模型驱动的智能制造系统，这对炼钢-连铸流程智能化研究与实践具有一定的借鉴作用，希望为从事炼钢厂智能制造研发与实践的同行，提供些参考价值。”王彬介绍。

据亿欧了解，《炼钢厂多尺度建模与协同制造》的作者刘青教授，系北京科技大学教授，博士生导师，绿色低碳钢铁冶金全国重点实验室冶金过程解析与智能化团队负责人，俄罗斯自然科学院外籍院士，国际先进材料协会会士，韩国发明学院客座教授。主要从事冶金流程学与智能化、连续铸钢、冶金过程建模与优化等领域研究。入选教育部新世纪优秀人才、江苏省双创人才。

王彬博士，系北京科技大学博士、北京理工大学博士后，亿欧董事长兼总裁，中国产业发展促进会产业创新集群副秘书长，曾从事工业互联网、制造业数字化转型、数字化营销方面的工作。2007-2014年曾深入研究炼钢-连铸流程运行优化，在钢铁产业智能制造、动态调度、精益控制等方面有丰富的实战经验，曾承担多项科研项目，荣获国家科技成果奖励、省部级科技进步奖等多项。