AI在有色金属智能冶金技术中的应用

20XX/XX/XXAI在有色金属智能冶金技术中的应用汇报人:XXXCONTENTS目录01

有色金属冶金行业智能化转型背景02

AI在矿山开采环节的应用03

AI在冶炼加工环节的应用04

AI在质量检测与控制中的应用05

AI在能源管理与环保中的应用CONTENTS目录06

有色金属行业人工智能大模型建设07

典型企业AI应用案例分析08

AI赋能有色金属行业价值分析09

未来发展展望与挑战对策有色金属冶金行业智能化转型背景01传统冶金生产的痛点与挑战

控制模型适应性不足传统过程控制系统依赖简单算法构建的机理模型，难以适配冶金过程强非线性、强耦合、大滞后、时变波动的复杂特性，易出现超调量大、调节滞后、控制精度随运行时间逐渐劣化等问题。

生产数据协同与决策难题数据散落于勘探、采选、冶炼、生产、供应链等多个环节，形成数据孤岛，导致决策依据碎片化。企业难以全面掌控生产状况，优化流程和提高能效面临挑战，尤其在海外资源开发占比提升背景下，数据协同不足影响市场波动预判。

知识管理与技术传承断层资深工程师退休潮与年轻人才断层叠加，隐性经验面临失传风险。这些经验是企业创新的重要基石，一旦流失，将严重影响技术传承与创新能力，制约生产工艺优化和问题解决效率。

生产效率与质量稳定性问题传统控制依赖人工经验，如锌层厚度控制、退火炉温度控制等关键环节易受多因素影响，导致产品质量偏差大、均匀性差，生产节奏稳定性不足，非计划停机和人工干预频繁，影响整体生产效率与产品竞争力。构建行业大模型基座以国家战略需求为导向，聚焦行业痛点难点，将人工智能深度嵌入有色金属工业全链条，如中铝集团“坤安”大模型，驱动全场景业务流程变革，助力产业全方位转型升级。推动全流程智能应用在地质勘探、矿产开采、冶炼加工、再生利用等全场景落地AI应用，例如AI+矿山实现矿体精准定位，AI+铝冶炼实现电解槽自适应调控，AI+铜铅锌冶炼实现熔炼参数预测与终点判断。打造高质量数据生态发起行业高质量数据集联盟，如中国有色金属工业协会等10家单位联合构建数据建设生态，促进协同创新，激活数据要素价值，为AI应用提供数据支撑。培育复合型人才队伍通过数字人才专项培育计划、校企协同育人、“数字工匠”评选等方式，加强跨学科、跨专业、跨领域知识体系构建，破解行业数智化转型人才短缺难题。人工智能技术赋能行业升级路径政策与市场驱动转型加速国家政策大力支持智能化转型国家八部门联合印发《有色金属行业稳增长工作方案（2025—2026年）》，明确支持有色金属行业向智能化、高端化转型，提出开展“人工智能+有色金属”行动，建设有色金属行业大模型。行业战略布局数字化转型中钢协数据显示，95%的重点统计有色金属企业已将数字化转型纳入总体战略，人工智能应用正从“单点探索”转向“系统推进”，覆盖从采矿、选矿、冶炼到加工等多个环节。市场竞争与绿色低碳发展要求市场竞争加剧与绿色低碳发展要求，促使冶金企业积极引入AI技术以提升竞争力，实现降本增效与可持续发展，AI技术为解决冶金行业效率低、能耗高、质量波动大等问题提供了新的技术路径。AI在矿山开采环节的应用02矿体精准定位与智慧勘探

AI驱动矿体精准定位AI技术通过分析地质勘探数据，实现矿体的精准定位，为矿产资源的高效开采提供科学依据。

复杂铅锌矿浮选工艺智能控制针对复杂铅锌矿关键浮选工艺，AI技术可有效控制多因素变量，优化浮选过程，提高选矿效率。

智慧勘探提升资源开发效率AI+矿山场景的应用，推动地质勘探向智慧化转型，从过去采矿凭经验到如今实现智慧勘探，大幅提升资源开发效率。传统浮选工艺的控制难点复杂铅锌矿浮选过程涉及多因素变量，传统控制方法难以有效应对矿石成分波动、药剂添加量优化及泡沫状态调整等复杂问题，导致分选效率和精矿品位稳定性不足。AI赋能多因素变量智能调控AI技术通过构建机器学习模型，对浮选过程中的矿石性质、药剂浓度、充气量等关键参数进行实时分析与动态优化，实现多因素变量的精准控制，提升分选指标。智能控制系统架构与应用基于工业互联网平台，集成传感器数据采集、AI算法决策与执行机构控制，形成闭环智能控制系统。例如，某铅锌矿应用AI浮选控制后，精矿品位提升2-3%，回收率提高1-2个百分点。关键技术与发展趋势融合机器视觉识别泡沫特性、深度学习预测分选指标、强化学习优化操作参数是当前研究热点。未来将向“AI+数字孪生”方向发展，实现浮选全流程虚拟仿真与优化。复杂铅锌矿关键浮选工艺智能控制智慧矿山建设实践案例

矿体精准定位与资源高效勘探AI+矿山场景通过机器学习算法分析地质勘探数据，实现矿体精准定位，提高资源勘探效率与准确性，为矿山开采提供科学依据。

复杂铅锌矿浮选工艺智能控制针对复杂铅锌矿关键浮选工艺多因素变量难以控制的问题，AI技术实现对浮选过程的智能调控，优化工艺参数，提升选矿回收率和精矿品位。

矿山生产全流程协同与优化管理利用AI技术整合矿山勘探、开采、选矿等全流程数据，构建智能生产管理平台，实现设备协同、生产调度优化及资源高效利用，推动矿山数字化转型。AI在冶炼加工环节的应用03原矿浆制备智能控制技术

传统控制模式的痛点原矿浆制备涉及矿石性质、磨矿浓度、粒度分布等多因素耦合，传统控制依赖人工经验，难以实时适配工况波动，易导致生产效率低、能耗高、产品质量不稳定。

AI赋能的核心技术路径基于机器学习算法（如神经网络、高斯过程回归）构建原矿浆制备过程模型，融合实时采集的矿石成分、磨机负荷、液位等多源数据，实现关键工艺参数的精准预测与动态优化控制。

应用成效与价值体现AI智能控制系统可实现原矿浆浓度、粒度等关键指标的高精度控制，提升生产稳定性，降低能耗和原材料消耗，为后续冶炼工序提供优质原料，助力有色金属冶炼全流程智能化升级。铝电解槽AI自适应调控系统

01系统核心功能：实时状态感知与动态优化系统通过部署高精度传感器网络，实时采集铝电解槽温度、压力、电压等关键工艺参数，结合AI算法动态优化控制策略，实现从被动调节到主动预控的转变。

02关键技术：深度学习模型驱动的参数自寻优采用强化学习、动态系统函数寻优模型，突破传统机理模型对数学建模的依赖，综合考虑槽内介质强耦合、工况时变等复杂因素，实现电解过程参数的自适应精准调控。

03应用成效：提升效率与降低能耗该系统有效解决了传统控制中超调量大、调节滞后等问题，投用后可显著提升电解槽稳定性，降低能耗，助力铝冶炼行业实现提质增效与绿色低碳发展。铜冶炼熔炼氧料比预测模型

传统氧料比控制痛点铜冶炼熔炼过程复杂，传统氧料比控制依赖人工经验，难以精准匹配矿石成分、炉温等多因素动态变化，易导致能耗过高或反应不完全。

AI预测模型技术架构基于机器学习算法（如LSTM、深度学习模型），整合熔炼过程中矿石成分、温度、压力等多源实时数据，构建氧料比与冶炼效果间的非线性关系模型，实现精准预测。

模型应用价值与成效AI预测模型可动态优化氧料比参数，提升熔炼效率，降低能耗和污染物排放。实际应用中，有助于实现铜冶炼过程的智能化调控，提高产品质量稳定性与资源利用率。传统终点判断痛点铅冶炼烟化炉熔炼终点传统依赖人工经验判断，存在主观性强、判断滞后、易导致过炼或欠炼，影响金属回收率和能耗控制。AI技术解决方案基于深度学习算法，构建烟化炉熔炼过程多参数（温度、烟气成分、图像特征等）融合模型，实时分析熔炼状态，智能判断最佳终点时刻。应用成效AI智能终点判断技术实现了铅冶炼烟化炉熔炼过程的精准控制，减少人工干预，提高金属回收率，降低能耗，推动冶炼工艺向智能化、高效化升级。铅冶炼烟化炉熔炼智能终点判断AI在质量检测与控制中的应用04基于机器视觉的表面缺陷检测01钢铁生产中间品表面质量检测依托高质量标注数据集，AI模型可实现钢铁生产中间品表面几十种缺陷识别，准确率超95%，有效降低人工经验误差，提升产品质量。02带钢表面缺陷检测宝钢的AI云表检系统，采用机器视觉技术，缺陷识别准确率达96%，缺陷漏检率降低35%，显著提升带钢表面质量控制水平。03废钢智能质检与分类基于机器视觉的废钢智能质检系统，主料型识别准确率超95%，攻克行业难点。某钢铁企业部署相关系统后，废钢分类效率提升60%。04有色金属铸件缺陷与尺寸检测在铸造过程中，机器视觉技术通过高分辨率摄像头和图像处理算法，可快速、准确识别铸件的缺陷和尺寸偏差，提前发现问题并进行调整，避免不良品产生。基于声音识别的质量诊断技术技术原理与模型架构

针对碳块敲击、焙烧空吸、吸料和堵料等场景声音的频谱分布、能量表现和波动曲线特征，引入以残差网络（ResNet）为基础的深度学习分类模型，优化冶金场景声音特征适配性，设计特定频带特征捕获机制，增强复杂声学信号处理能力。关键技术优化与创新

通过优化模型多层特征提取效率提升关键音频事件分类能力，加入注意力机制聚焦状态识别中具有判别力的区域特征，在多尺度分析框架下实现对空吸高频异常波动、吸料能量分布平稳区、堵料低频能量释放等准确分类。应用成效与优势

将工业环境中“背景噪声”转化为“智能信号”，实现碳块裂纹检测、天车吸料状态监控等多场景工业优化。与传统物理传感器相比，具备更高灵敏度、更低部署成本及更优适应性，有效提升碳块质检效率和精准度，解放人工。AI在产品质量精准预测中的应用

钢水成分智能预测基于长短期记忆网络（LSTM）的成分预测模型，能够根据熔炼过程中的实时数据，预测最终钢水成分的偏差范围，使成分合格率提升5%。

锌层厚度动态预控整合气刀参数、锌温、带钢速度等数据，采用高斯过程回归GPR模型架构，挖掘非线性关系实现精准预测锌层厚度并反向预控气刀参数，锌层厚度控制精度在±1.5g/m²以内占比超95%。

铜冶炼熔炼参数优化AI技术可对铜冶炼熔炼氧料比进行预测，通过分析历史生产数据和实时工艺参数，优化氧气与原料的配比，提升熔炼效率和铜产品质量稳定性。

带钢表面缺陷智能识别宝钢的AI云表检系统，采用机器视觉技术，缺陷识别准确率达96%，缺陷漏检率降低35%，显著提升带钢表面质量控制水平。AI在能源管理与环保中的应用05生产流程长且工序复杂有色金属冶炼涉及采矿、选矿、熔炼、精炼等多个环节，工艺流程长，各工序间关联性强，能源消耗节点多且分散，增加了能源统一管控的难度。能源消耗量大且类型多样有色冶金行业属于能源密集型行业，2021年中国有色金属冶炼及压延加工业能源消费占全国工业能源消费总量的7.6%，能源类型涵盖电、煤、天然气等，管控需兼顾多种能源介质的优化配置。工艺强非线性与耦合特性显著冶炼过程具有强非线性、强耦合、大滞后、时变波动等复杂特性，传统机理模型难以精准适配，导致能源参数调节滞后，影响能源利用效率和生产稳定性。数据孤岛现象制约管控效能企业内部管理系统繁多，各环节数据分散，难以集成共享，形成数据孤岛，导致能源消耗分析不全面，无法为优化决策提供完整数据支撑，影响能源管控水平提升。有色金属冶炼能源管控特点AI在能耗优化中的关键技术

智能预测与优化算法基于机器学习算法对冶金生产中的关键参数如温度、压力、氧料比等进行预测，结合深度学习模型优化冶炼工艺参数，实现能耗精准调控，如铜冶炼熔炼氧料比预测、锌层厚度AI控制等，有效降低原料浪费和能源消耗。

自适应智能控制系统构建“AI大模型+机理模型深度融合”的智能控制系统，如铝电解槽AI自适应调控、退火炉温度AI控制模型，通过实时数据分析与动态优化，实现生产过程自适应精准控制，提升能源利用效率，稳态控制精度显著提高。

能源管理与调度优化利用AI技术分析生产数据，预测设备故障风险、材料供应状况等因素，优化能源调度策略，实现企业合理的能源管控。如“AI+有色金属”行动中建设的能源管理系统，推动能源消耗降低，助力绿色低碳发展。

干扰预控与动态平衡技术融合传热传质平衡模型与AI算法，捕捉干扰变化趋势特性，如镀锌锌锅温度AI控制模型，通过前瞻式干扰预控，确保工艺温度稳定，减少因干扰导致的能源浪费，降低设备高功率频繁启停次数。AI助力绿色低碳发展实践

优化能源管控，降低综合能耗AI技术通过对有色冶金企业生产流程长、工序多、工艺复杂的能源使用进行优化管理，实现合理的能源管控。例如，河钢集团唐钢公司炼钢智能体使综合能耗减少约10%，有效推动了行业节能降耗。

提升燃料效率，减少碳排放在冶炼环节，AI技术助力提升燃料利用效率，降低碳排放。如宝钢AI智慧高炉燃料比下降2公斤/吨铁水，碳排放减少约5公斤/吨铁水；中冶赛迪相关AI应用落地后年碳减排超124吨，为行业绿色低碳发展贡献力量。

优化资源利用，推动循环经济AI技术推动有色金属行业在再生利用等环节实现资源优化配置。通过智能化手段提升再生金属的回收利用率，减少原生矿产资源的开采，促进循环经济发展，助力行业向绿色可持续方向转型。有色金属行业人工智能大模型建设06行业首创：“坤安”1.0发布2024年，中国有色金属工业协会与中铝集团共同发布有色金属行业首个人工智能大模型“坤安”，开启行业数智化转型新篇章。能力跃升：“坤安”2.0迭代2025年12月，“坤安”2.0人工智能大模型发布，不仅是版本的迭代，更是认知的深化、能力的跃升和生态的拓展，将人工智能触角深入产业核心环节。场景落地：百余个应用实践截至2025年，中铝集团已推进建设百余个“坤安”大模型应用场景，筛选发布52个标杆场景，建成8个行业高质量数据集，覆盖地质勘探、矿产开采、冶炼加工、再生利用等全业务环节。“坤安”人工智能大模型发展历程行业大模型应用场景与价值地质勘探与矿产开采智能化AI大模型赋能矿体精准定位，优化复杂铅锌矿关键浮选工艺多因素变量控制，实现高效开采与绿色生产，破解"开发与保护"矛盾。冶炼加工全流程智能调控在铝冶炼场景，实现原矿浆制备智能控制、铝电解槽AI自适应调控；在铜铅锌冶炼场景，实现熔炼氧料比预测、烟化炉熔炼智能终点判断，推动工艺精度和能源效率双重突破。再生利用与全生命周期管理AI大模型驱动再生利用业务流程变革，优化资源回收路径与效率，助力构建有色金属循环经济体系，提升资源利用率与可持续发展水平。培育新质生产力与产业升级中铝集团"坤安"大模型已形成70余个高价值场景，覆盖地质勘探、矿产开采、冶炼加工、再生利用等全业务环节，加快培育新质生产力，推动行业全方位转型升级。“智冶大模型”开创工业应用新范式读懂工业语言，驾驭冶金思维2025年国家工业软件大会发布的首个有色金属冶炼行业“智冶大模型”，能够让AI理解冶金专业术语和工艺逻辑，具备专业的冶金行业知识与决策能力。精准操控生产全链，实现“能做”突破该大模型开创了大模型从“能聊”到“能做”的具身智控工业应用新范式，可深度嵌入有色金属工业全链条，驱动地质勘探、矿产开采、冶炼加工、再生利用等全场景业务流程变革。构建行业共性技术平台，赋能产业升级以“坤安”大模型为代表，通过持续迭代升级，正打造为行业共性技术平台，丰富AI应用生态，激活数据要素价值，提升产业高端化、智能化、绿色化发展水平。典型企业AI应用案例分析07中铝集团AI全链条应用实践

“坤安”大模型迭代升级与场景覆盖中铝集团与中国有色金属工业协会共同发布行业首个人工智能大模型“坤安”，目前“坤安”2.0版本已累计形成70余个高价值场景，覆盖地质勘探、矿产开采、冶炼加工、再生利用等全业务环节，并建成8个行业高质量数据集。

AI+矿山：精准勘探与高效开采AI技术应用于矿山场景，实现矿体精准定位，控制复杂铅锌矿关键浮选工艺多因素变量，推动高效开采与绿色生产，破解“开发与保护”矛盾。

AI+冶炼：工艺优化与智能调控在铝冶炼场景，实现原矿浆制备智能控制、铝电解槽AI自适应调控；在铜铅锌冶炼场景，实现铜冶炼熔炼氧料比预测、铅冶炼烟化炉熔炼智能终点判断，推动工艺精度和能源效率双重突破。

构建行业人工智能发展体系中铝集团将人工智能技术深度嵌入有色金属工业全链条，驱动全场景业务流程变革，加快培育新质生产力，全力锻造更坚实、更开放的人工智能基座体系，将“坤安”大模型打造为行业共性技术平台。北科工研AI精准控制解决方案01整体技术架构：AI大模型与机理模型深度融合聚焦轧钢生产全流程，构建新一代精准控制技术架构，研发覆盖热连轧、冷轧、连续退火、连续镀锌等核心工序的AI智能体矩阵，解决高精度预测、AI+模型重构、多维度解耦、干扰预控、自然人行为学习五大核心难题。02精准预测：镀锌锌层厚度AI控制整合气刀参数、锌温、带钢速度等数据，采用高斯过程回归GPR模型架构，实现锌层厚度动态高精度控制，控制精度在±1.5g/m²以内占比超95%，吨钢锌耗降低2-4kg。03AI+模型重构：退火炉温度AI控制模型突破传统控制对数学模型的依赖，采用动态系统函数寻优模型，构建板温大延时规划控制模型，实现自适应精准控温和稳定过渡，稳态下带温命中率达到99.5%，过渡阶段带温命中率显著提升至90%以上。04多维度解耦：板形多目标精准控制依托AI算法构建多维度板形智能诊断分析系统，融合板形控制机理模型与AI算法，形成“参数估计-误差建模-稳健补偿”智能闭环，凸度预测偏差≤10μm精度提升12%以上，高次浪形识别准确率达95%以上。05实践与推广：赋能钢铁企业智能化转型板带热连轧新一代AI+精准控制模型已在国内数十家钢铁企业得到应用，并推广到中国台湾地区、韩国浦项；冷轧AI+精准控制模型已在鞍钢、本钢、攀钢西昌、马钢、涟钢等多家钢铁企业成功落地，具备广泛推广价值。科远智慧AI+冶金案例实践

AI“调度员”：无人行车智能调度系统在日照钢铁冷轧原料库区，科远基于AI人工智能算法打造的无人行车智能调度系统，通过多智能体调度系统合理分配20台行车作业，结合深度强化学习和前端感知信息优化路径，满足火车入库多变生产节奏，预测步进梁上料节奏，优化库存管理，提升库区整体运行效率。

AI“安全员”：深度学习图像检测系统在沙钢集团原料场、焦化车间和热轧板坯库区，科远AI“安全员”基于深度学习图像检测系统，通过高清摄像头实时采集图像，构建高质量数据集，采用Yolo等深度学习框架构建卷积神经网络，引入迁移学习技术，对皮带跑偏/撕裂、人员闯入等异常情况进行识别告警，减少设备故障导致的生产中断。

AI“质检员”：声音识别技术碳块质检在某碳素车间，科远基于深度学习AI声音识别技术打造的AI“质检员”，针对碳块敲击、焙烧空吸等场景的声音特征，引入以残差网络（ResNet）为基础的深度学习分类模型，优化特征提取效率并加入注意力机制，实现碳块裂纹检测和天车吸料状态监控，提升质检效率和精准度，降低部署成本。AI赋能有色金属行业价值分析08提升生产效率与资源利用率智能调度优化生产流程科远无人行车智能调度系统通过多智能体调度和深度强化学习，优化行车作业路径与目标垛位，平衡火车入库卸料与步进梁上料需求，提高库区整体运行效率，提前盘库整理合并垛位，提升库存利用率。工艺参数优化降低能耗宝钢AI智慧高炉实现全自动闭环控制，核心AI模型对2小时后铁水温度和硅素预测命中率超90%，燃料比下降2公斤/吨铁水，单座高炉年降本超千万元，碳排放减少约5公斤/吨铁水。生产节奏智能调控提升产能北科工研酸轧生产节奏AI控制模型，基于LSTM与强化学习算法感知操作人员行为特征与机组状态，动态优化生产节奏曲线，使频繁升降速次数降低50%以上，非计划停机减少20%，保障产量稳步提升。关键工序精准控制减少浪费北科工研镀锌锌层厚度AI控制模型采用高斯过程回归GPR架构，实现锌层厚度动态高精度控制，精度在±1.5g/m²以内占比超95%，吨钢锌耗降低2-4kg，显著减少锌原料浪费。提高产品质量与稳定性

表面缺陷智能检测，精准识别提升品质中冶赛迪“CISDigitalAI金睛大模型”在钢铁生产中间品表面质量检测中，对几十种缺陷识别准确率超95%，有效降低人工经验误差。

废钢智能质检分类，效率与精度双提升基于机器视觉的废钢智能质检系统，主料型识别准确率超95%，某钢铁企业部署后，废钢分类效率提升60%，攻克行业难点。

带钢表面质量优化，降低漏检率保质量宝钢的AI云表检系统，采用机器视觉技术，缺陷识别准确率达96%，缺陷漏检率降低35%，显著提升带钢表面质量控制水平。

钢水成分精准预测，提升成分合格率基于长短期记忆网络（LSTM）的成分预测模型，能够根据熔炼过程中的实时数据，预测最终钢水成分的偏差范围，使成分合格率提升5%。高炉冶炼能效提升宝钢AI智慧高炉通过强化学习算法实时优化燃烧状态，燃料比下降2公斤/吨铁水，碳排放减少约5公斤/吨铁水，实现全自动闭环控制。炼钢环节能耗优化河钢集团唐钢公司炼钢智能体通过分析炉内声音和烟气数据，使综合能耗减少约10%，推动行业从“经验驱动”向“数据驱动”转型。锌锅温度精准控制镀锌锌锅温度AI控制模型实现“面向干扰的前瞻式”预控，温度波动缩小至±1.5℃，电磁感应加热高功率启动次数降低80%以上，减少能源浪费。行业碳减排成效显著中冶赛迪相关AI应用落地后年碳减排超124吨，AI技术正成为冶金行业绿色低碳发展的重要支撑，助力实现“双碳”目标。降低能耗与减少碳排放增强安全生产与设备运维水平

危险源智能监测与预警基于AI的危险源监测系统，如危险区域入侵检测报警准确率达92%，设备碰撞事故减少70%，为安全生产提供有力保障。

设备状态实时监测与故障预警通过部署传感器实时采集设备振动、温度等运行数据，结合AI算法分析数据趋势，可提前3-7天预测设备潜在故障，实现从被动维修到主动预警的转变，降低非计划停机风险。