AI在钢铁智能轧制技术中的应用

20XX/XX/XXAI在钢铁智能轧制技术中的应用汇报人:XXXCONTENTS目录01

钢铁智能轧制技术概述02

AI核心技术在轧制中的突破03

轧制过程参数智能控制04

轧制力分布与轧件形状优化CONTENTS目录05

轧件质量与缺陷智能检测06

典型应用案例分析07

行业转型趋势与未来展望钢铁智能轧制技术概述01国家政策驱动行业升级中国钢铁工业协会已将数字化转型列为行业三大工程之一，并启动钢铁行业数字化转型工程三年行动。在国家“人工智能+”政策指引下，钢铁企业加速数智化改造升级。市场竞争倒逼技术革新钢铁产业作为国民经济重要基础产业，面临高质量发展的迫切需求。高端化、绿色化发展目标要求企业依托数字化提升产品质量、生产效率和降低能耗，以增强核心竞争力。传统生产模式面临挑战钢铁生产全流程存在“黑箱”问题，涉及复杂物理化学过程，存在大量不完全信息与不确定性，影响产品质量、效率、成本及环境效应，传统自动化信息化技术在数据、模型等方面存在短板。新一代AI技术提供新引擎以大模型为代表的新一代人工智能技术，为钢铁行业破解“黑箱”难题、贯通数据孤岛、实现全流程智能化和精细化管理带来新机遇，有望成为驱动行业高质量发展的新引擎。钢铁行业智能化转型背景智能轧制技术的定义与价值智能轧制技术的定义智能轧制技术是融合人工智能、机器视觉与大数据，构建从原料到成品的全流程智能化管控体系，实现传统轧制工艺的数字化、精准化与高效化升级。核心技术构成三大核心技术实现颠覆性突破：AI机器视觉替代人工操作，数据驱动动态优化轧制参数，数字孪生预演生产风险与优化流程。提升生产效率山钢日照AI转钢系统年增产3万吨，相当于新增一条产线；沙钢通过AI脚本排版年省600工时，等同新增75天年假。优化产品质量中冶京诚六辊轧机高强钢AGC模型实现5μm级厚度控制，秒流量系统缩短超差长度60%；重庆钢铁机器视觉设备使轧制产品精度达到98.15%，相比人工提升近5%。降低运营成本山钢日照冷轧包装标准化率从60%跃升至95%，3个月节省1707万成本；敬业集团5G无人天车使安全事故率下降90%。AI驱动轧制技术变革的必然性01传统轧制工艺的固有局限传统轧制依赖人工经验，存在操作强度大、精度控制难、效率不稳定等问题，如人工转钢角度误差大，高温环境下巡检艰苦，难以满足高质量、高效率生产需求。02复杂轧制过程的“黑箱”挑战轧制是多场耦合的复杂过程，温度与变形引发物理冶金学变化，传统模型受假设条件和实验室数据限制，难以准确描述工业环境中的强耦合关系，如氧化铁皮厚度变化影响摩擦系数及产品质量。03提升产品综合质量的迫切需求我国在热轧钢材力学性能调控、尺寸形状控制及表面质量优化等方面虽有进展，但技术多各自为战，需通过AI技术实现多目标协同优化，以在全球基础原材料竞争中保持领先。04新一代AI技术的赋能优势AI技术具备高精度预测、高效计算、自适应性强等特点，可融合工业大数据与物理冶金学原理，破解轧制过程难题，如AI算法实现轧制参数实时优化、缺陷精准检测，为技术突破提供新路径。AI核心技术在轧制中的突破02AI机器视觉替代人工操作

01动态阈值分割与神经网络优化技术山信软件研发的自动转钢系统，采用动态阈值分割与神经网络优化技术，成功将钢坯转向误差控制在0.1°以内，操作强度降低80%，有效解决了氧化铁皮干扰难题。

02板坯自动识别与信息追溯重庆钢铁轧钢生产线应用的机器视觉板坯自动识别系统，能精准识别每一个板坯的“身份信息”并自动录入生产系统，确保产品源头可追溯，替代了人工手动录入，解放了劳动力。

03轧件板型实时检测与参数反馈重庆钢铁轧机上的“机器视觉辅助板型系统”，可实时检测轧制不合格的钢坯板型，捕捉形态偏差数据并进行参数调整，反馈给后续生产流程，保障成品精美成型，提升轧制稳定性。

04高精度表面缺陷与端面质量检测机器视觉设备化身“质检官”，以0.02毫米的分辨率扫描钢铁产品，进行表面缺陷检测和钢卷端面质量检测，能捕捉人工难以察觉的毫厘级瑕疵，重庆钢铁应用后轧制产品精度提升近5%。数据驱动动态优化技术高强钢AGC模型实现高精度厚度控制中冶京诚六辊轧机项目中，高强钢AGC模型将厚度控制精度提升至5μm级别，显著提高了产品尺寸精度和稳定性。秒流量系统缩短超差长度提升效率该系统通过实时数据监测与动态调整，成功将轧制过程中的超差长度缩短60%，有效减少了废料产生，提升了生产效率。AI工艺模型实时分析多参数保障稳定性AI工艺模型可实时分析200+生产参数，通过数据驱动的动态优化，确保轧制过程的稳定性，从而保障产品质量的一致性。集成机器学习模型实现自我优化与参数预测集成机器学习模型能够精确预测轧制力、流变应力等关键参数，并根据实际生产数据不断自我优化，进一步提升模型对热轧产线的适应性和预测准确性。数字孪生预演与风险控制

数字孪生虚拟钢厂构建中信泰富"灯塔工厂"构建5G+数字孪生虚拟钢厂，实现对真实生产环境的精准映射与全要素数字化建模，为预演和控制奠定基础。

设备故障零成本试错通过数字孪生技术模拟设备各种潜在故障模式，在虚拟环境中进行诊断与排除演练，避免真实生产中的停机损失，提升设备可靠性。

能耗波动智能预演优化数字孪生系统可对生产过程中的能耗波动进行实时模拟与预测，提前识别能耗异常点，通过参数优化实现能耗精准控制，降低生产成本。

设备利用率显著提升依托数字孪生的风险预演与优化控制，中信泰富"灯塔工厂"设备利用率提升至95%，大幅提高了生产效率和产能稳定性。人机混合智能（HI）模式创新

HI模式的核心理念与创新点东北大学钢铁共性技术协同创新中心创新引入“人机混合智能（HI）”模式，深度融合产学研、科技创新与产业创新，以及数字技术与实体经济，旨在突破钢铁行业全流程“黑箱”难题，为钢铁行业的中国式现代化提供坚实的数字底座。

HI模式的技术融合路径该模式结合工业大数据、传统理论经验与先进人工智能技术，将人的智能与人工智能深度融合，通过对生产过程大数据的挖掘分析，实现人机协同推进“数字换脑、模型换代、工业软件开发”，构建钢铁生产过程主单元的自主无人智能控制体系。

HI模式在热轧环节的应用突破在热轧环节，基于HI模式开发了数字孪生模型，融合物理机制与多模态数据，成功达成组织性能在线高精度预测与闭环优化，精细解析轧制载荷、表面氧化与显微组织之间的复杂相互作用，为工艺参数优化、新钢种开发及新工艺探索提供强大技术支持。

HI模式的价值与目标HI模式的核心价值并非替代人力，而是构建“人机协同”的新型生产力范式，充分发挥AI的高效计算能力与人类的创造力、判断力，最大程度保障炼钢操作稳定，推动系统持续优化创新，目标是让钢铁生产过程自主无人、智能控制成为现实，发展智慧炼钢让操作更简单、过程更稳定、技术更专业、成本更可控。轧制过程参数智能控制03实时轧制参数优化原理

数学建模：构建轧制过程物理关系建立描述轧制力、轧辊速度、板坯厚度等物理参数间关系的数学模型，是参数优化的理论基础。

数据采集：实时感知关键过程数据通过传感器实时采集轧制力、轧辊速度、板坯厚度、温度等200+项过程数据，为优化提供数据支撑。

参数优化：智能算法驱动动态调整利用机器学习、遗传算法、粒子群算法等AI优化算法，基于数学模型和实时数据，动态优化轧制参数，以提升产品质量、生产效率和降低能耗。

控制执行：精准执行优化参数指令根据优化后的参数，实时调整轧制过程中的控制变量，如轧制力、轧辊速度等，实现对轧制过程的智能闭环控制。偏差信号的生成与反馈机制闭环控制系统通过将实际轧制参数与目标参数实时比较，生成偏差信号，以此作为调整轧机设置的依据，实现对轧制过程偏差的动态补偿。自适应算法的动态参数调整集成自适应算法，能够根据轧制过程中的变化（如板坯质量、设备状态等）实时调整控制参数，提升系统对复杂工况的适应能力和控制鲁棒性。优化性能的提升与稳定保障自适应算法通过持续学习和优化，使闭环控制系统在面对扰动时仍能保持稳定运行，有效提高轧制过程的稳定性和产品质量的一致性。闭环控制系统的自适应算法AI控制参数的优势与应用

提升控制精度，保障产品质量AI算法能精确预测轧制过程参数，实现精细化控制。例如中冶京诚六辊轧机高强钢AGC模型实现5μm级厚度控制，显著提高轧制质量。

提高生产效率，缩短生产周期AI算法快速计算能力可实时优化参数，如中冶京诚秒流量系统缩短超差长度60%，有效提升生产效率，缩短生产周期。

增强自适应能力，提升过程稳定性AI算法能根据轧制过程变化（如板坯质量、设备状态）实时调整参数，实现自适应控制。闭环控制系统集成自适应算法，可动态调整控制参数，提高系统鲁棒性和生产稳定性。

降低能耗成本，实现绿色生产AI算法优化轧制过程能耗，减少不必要的轧制力或轧辊速度。山钢日照AI转钢系统3个月节省1707万成本，沙钢通过AI脚本排版年省600工时，等同新增75天年假，体现降本增效成果。轧制力分布与轧件形状优化04轧制力分布的智能监测与分析实时监测技术与数据采集

利用传感器和数据采集技术实时监控轧制力分布，识别不均衡的力分布。例如，在轧机出口安装嵌入张力传感器的“传感器辊”，可实时获取宽度方向的张力分布数据。人工智能优化算法的应用

通过计算机模拟和优化算法，如神经网络、模糊逻辑、遗传算法等，模拟不同轧制条件下的力分布，并确定最佳力分布参数。神经网络可学习轧制过程复杂关系，建立力分布与轧件形状映射模型。闭环反馈与动态调整机制

利用闭环反馈机制，自动调整轧机参数（如轧辊速度、轧辊压力等），以实现所需的轧制力分布。集成自适应算法，动态调整控制参数，提高系统鲁棒性，确保轧制过程稳定，提升轧件质量和效率。轧件形状缺陷识别与控制

机器视觉实时监测轧件形状通过机器视觉辅助板型系统摄像头，实时捕捉轧制形态偏差数据，及时检测出如翘曲、波浪形、厚度偏差等不合格板型，并反馈给后续生产流程。

基于AI的缺陷智能识别技术人工智能图像识别技术能够以0.02毫米的分辨率扫描钢铁产品，进行表面缺陷检测和钢卷端面质量检测，捕捉人工难以察觉的毫厘级生产瑕疵。

AI驱动的轧制力分布优化利用神经网络、模糊逻辑和遗传算法等AI技术，模拟不同轧制条件下的力分布，确定最佳参数，通过闭环反馈机制自动调整轧机参数，实现轧制力均匀分布，减少形状缺陷。

可变轧辊廓形技术的智能应用结合有限元模型和优化算法，模拟不同轧辊廓形下的轧件形状，利用可变轧辊廓形技术自动调整轧辊，以获得所需的轧件形状，提高轧件质量和生产效率。

形状控制成效：精度与效率双提升以重庆钢铁为例，机器视觉设备投用后，轧制产品精度达到98.15%，相比人工操作提升近5%，显著提升了生产线的轧制稳定性和产品良品率。优化算法在力能参数中的应用

轧制力精准预测与控制利用机器学习算法建立轧制力与板坯温度、轧辊速度等参数的关系模型，实现轧制力的实时优化。中冶京诚六辊轧机项目的AI工艺模型实时分析200+参数，高强钢AGC模型实现5μm级厚度控制。

轧制力分布动态优化通过神经网络、遗传算法等优化轧制力在宽度方向的分布，减少波浪形、桶形等缺陷。某钢铁厂热轧板材应用神经网络模型优化轧制力分布，减少了轧件厚度偏差，提高了板材质量和精度。

秒流量系统参数优化基于优化算法的秒流量系统可缩短超差长度，提升轧制过程稳定性。中冶京诚六辊轧机项目的秒流量系统缩短超差长度60%，确保产品稳定性。

能耗与力能参数协同优化AI算法通过优化轧制力、轧辊速度等力能参数，降低轧制过程能耗。均匀的轧制力分布可减少能量消耗，实现绿色生产，相关案例显示优化后能耗显著降低。轧件质量与缺陷智能检测05机器视觉板型检测技术

01高精度视觉成像系统采用高分辨率摄像头与红外热像仪，构建轧件表面与板型的实时成像系统，实现0.02毫米级分辨率的缺陷捕捉，远超人工检测精度。

02AI缺陷识别与分类算法基于深度学习神经网络，对轧制过程中产生的波浪形、翘曲、厚度偏差等板型缺陷进行自动识别与分类，识别准确率可达98%以上，显著降低人工误判率。

03实时反馈与闭环控制将检测到的板型偏差数据实时反馈至轧机控制系统，动态调整轧制力、辊缝等参数，形成闭环优化，重庆钢铁应用该技术后轧制产品精度提升近5%。

04全流程质量追溯与分析结合数字孪生技术，记录板型检测全过程数据，为产品质量追溯、工艺参数优化提供数据支持，助力钢铁企业实现全生命周期的质量管控。表面缺陷高精度识别系统

机器视觉技术实现毫厘级检测采用高分辨率工业相机与红外热像仪，以0.02毫米分辨率扫描钢铁产品表面，捕捉人工难以察觉的细微瑕疵，实现缺陷检测的高精度与自动化。

AI算法提升缺陷识别准确率通过神经网络与深度学习算法，对海量缺陷样本数据进行训练，建立缺陷识别模型，显著提升对裂纹、氧化铁皮、凹坑等多种缺陷类型的识别准确率与速度。

实时反馈与闭环控制优化生产检测系统将实时捕捉的缺陷数据与形态偏差信息反馈至轧制控制系统，及时调整工艺参数，减少后续工序的缺陷产生，提升产品整体合格率与生产稳定性。

典型应用案例与成效重庆钢铁热卷生产线应用机器视觉质检系统后，产品精度提升近5%，表面缺陷检测效率大幅提高，有效降低了人工质检的劳动强度与误差率。轧件温度实时监测与控制通过红外热像仪、光纤测温仪等传感器实时监测轧件温度分布，避免因温度不均导致轧制缺陷和产品质量下降，为后续工艺参数调整提供精准数据支持。氧化铁皮厚度智能预测模型建立考虑轧件和轧辊摩擦系数的非等温氧化动力学模型，实现对热轧全流程氧化铁皮厚度的准确预测，优化板形控制稳定性，减少因氧化铁皮变化对轧制力能参数和产品表面质量的影响。AI视觉助力氧化铁皮干扰难题解决山信软件研发的自动转钢系统通过动态阈值分割与神经网络优化，成功解决氧化铁皮干扰难题，将钢坯转向误差控制在0.1°以内，使工人告别高温厂房的高强度巡检。温度与氧化铁皮智能监测典型应用案例分析06山钢日照AI自动转钢系统

传统转钢环节的痛点传统中厚板轧制流程中，粗轧机转钢依赖人工操作，操作人员需时刻紧盯监控画面手动调整辊道转速和方向，易导致角度误差较大，效率难以稳定。

AI自动转钢系统的创新方案日照公司设备部与中厚板厂组建智慧制造攻关团队，与山信软件合作，制定以机器视觉为核心的自动转钢系统方案，构建“视觉感知-数据驱动-动态控制”体系。

系统核心技术与优势该系统通过动态阈值分割与神经网络优化，将钢坯转向误差控制在0.1°以内，成功解决氧化铁皮干扰难题，操作强度降低80%，实现从工匠经验到AI智能控制的飞跃。

应用成效与行业价值山钢日照AI转钢系统年增产3万吨，相当于新增一条产线，为钢铁行业中厚板轧制领域智能化升级提供了可复制、可推广的“山钢日照方案”。中冶京诚六辊轧机动态优化高强钢AGC模型实现高精度厚度控制中冶京诚六辊轧机项目的高强钢AGC模型，将厚度控制精度提升至5μm级别，显著提高了产品的尺寸精度和一致性。秒流量系统大幅缩短超差长度该项目打造的秒流量系统，有效缩短了轧制过程中的超差长度达60%，减少了废品率，提升了生产效率。AI工艺模型实时分析多参数保障稳定性AI工艺模型能够实时分析200+项轧制参数，通过数据驱动的动态优化，确保了六辊轧机在复杂工况下产品质量的稳定性。5G+数字孪生技术架构中信泰富"灯塔工厂"构建5G+数字孪生虚拟钢厂，实现物理工厂与虚拟模型的实时映射与交互，打造全流程智能化管控体系。设备故障与能耗波动零成本试错通过数字孪生技术对设备故障和能耗波动进行模拟预演，实现零成本试错，有效降低生产风险，提升工艺稳定性。设备利用率显著提升数字孪生虚拟钢厂的应用使设备利用率提升至95%，大幅提高生产效率，为钢铁行业智能转型提供了可借鉴的"灯塔"模式。中信泰富数字孪生虚拟钢厂重庆钢铁智能喷印与集控中心

智能喷印机器人：高温环境下的精准烙印智能喷印机器人取代人工喷印，可在高温及冷却后环境下精准烙印钢卷号、规格、炉号等生产信息，解决了人工操作环境恶劣、劳动强度大、易出错的问题，为产品全流程追溯提供数字身份证。

集控中心：智能生产的神经中枢集控中心通过高清显示大屏和智能交互界面，实现生产过程数据采集与热连轧轧制自动控制系统的操作，整合分散工序为“一线一室远程集控”，提升生产响应速度与管理精度，大幅提高自动化率和智能化率。

人机协同：从手动操控到智能管理的转变操作工从手动录入钢坯信息、人工喷印等高强度工作中解放，转向设备操控与生产监控。如轧钢生产线操作工何明波只需在操作台前进行设备操控，技术人员杨晓东通过集控中心实时掌控工序动态，实现人机协同高效生产。行业转型趋势与未来展望07AI场景规模化部署方向全流程工艺参数智能优化构建覆盖从原料到成品的全流程AI优化模型，如中冶京诚六辊轧机项目通过AI工艺模型实时分析200+参数，实现高强钢5μm级厚度控制，缩短超差长度60%，提升产品稳定性。人机混合智能深度融合推广东北大学“人机混合智能（HI）”模式，融合工业大数据、理论经验与AI技术，破解钢铁生产“黑箱”难题，实现全流程高保真在线预测与数字孪生平台构建，推动操作工人向技术管理者升级。设备健康与能耗智能管控应用AI进行设备故障预警与能耗动态优化，如中信泰富“灯塔工厂”通过5G+数字孪生虚拟钢厂实现设备故障与能耗波动零成本试错，设备利用率提升至95%，敬业集团5G无人天车使安全事故率下降90%。跨工序数据协同与知识沉淀打破数据孤岛，建立跨工序AI协同平台，如宝钢股份计划2025年部署300个AI场景，通过“全领域、全体系、全场景”行动方案，沉淀工艺知识，实现从数据到决策的快速转化，提升整体生产效率与产品质量。人机协同新型生产力范式人机混合智能（HI）破解行业“黑箱”东北大学创新引入“人机混合智能（HI）”模式，融合工业大数据、传统理论经验与人工智能技术，突破钢铁行业全流程“黑箱”难题，实现全流程高保真在线预测，建立数字孪生平台，为钢铁行业现代化提供数字底座。AI与人类智能优势互补人工智能的核心价值并非替代人力，而是构建“人机协同”的新型生产力范式。人机协同能充分发挥AI的高效计算能力与人类的创造力、判断力，最大程度保障炼钢操作稳定，推动系统持续优化创新。推动工人向技术管理者升级智能转型推动工人从传统操作向技术管理者升级。太钢AI炼钢助手提升效率30%，实现远程监控；90后炼钢工感慨“当仿真数据与产线脉搏共振，我们正见证钢铁工业的2.0时代”。智慧炼钢核心是让操作更简单、过程更稳定、技术更专业、成本更可控。“AI+人工经验”模式落地应用东北大学刘书超团队研发基于“AI+人工经验”模式的转炉全流程模块化智慧炼钢系统，已在鞍钢、本钢、南钢等钢企落地应用。山钢日照将工匠经验融入AI系统，实现粗轧机自动转钢，从工匠经验到AI智能控制的飞跃。AI驱动能源智能管控钢铁企业通过AI技术优化能源调度，如日照公司建成煤气、供电、水务等能源集中管控系统，提升能源管理效率，降低单位产品能耗。数字孪生助力低碳生产中信泰富"灯塔工厂"构建5G+数字孪生虚拟钢厂，实现设备故障与能耗波动零成本试错，设备利用率提升至95%，间接减少碳排放。智能算法优化资源循环AI技术应用于钢铁生产全流程资源循环，通过数据分析优化原料配比与废弃物回收利用，推动钢