AI在钢铁智能冶金技术中的应用

20XX/XX/XXAI在钢铁智能冶金技术中的应用汇报人:XXXCONTENTS目录01

钢铁冶金智能化转型背景02

AI破解高炉"黑箱"调控难题03

AI在钢铁全流程生产中的应用04

AI驱动钢铁绿色低碳发展CONTENTS目录05

典型应用案例分析06

AI+钢铁关键技术突破07

实施路径与挑战对策08

未来发展展望钢铁冶金智能化转型背景01高炉“黑箱”调控难题高炉炉内反应温度高达2300多摄氏度，工况复杂、多变量耦合，无法直接观测，长期依赖操作人员经验判断，存在稳定性、精准度局限。经验驱动模式的局限性传统生产依靠“老师傅”经验，面对复杂炉况时，在稳定性、精准度和可传承性方面不足，难以应对工况波动和优化需求。能耗与碳排放压力大高炉炼铁成本约占钢铁总成本70%，传统控制方式下能耗较高，碳排放占生产过程60%以上，炉温波动大导致燃料消耗增加，制约绿色发展。生产效率与质量稳定性不足人工操作易受主观因素影响，铁水温度、硅含量等关键指标控制精度低，产品质量稳定性差，生产效率提升受限，难以满足高端制造需求。传统钢铁冶金行业痛点分析国家政策推动数智化转型

顶层设计：“人工智能+”战略引领2025年8月，《国务院关于深入实施“人工智能+”行动的意见》印发，提出培育智能原生新模式新业态，助力传统产业改造升级，为钢铁行业数字化转型提供顶层设计。

数据要素：夯实AI应用基础2023年12月，国家数据局等17部门印发《“数据要素×”三年行动计划（2024-2026年）》，在“数据要素×工业制造”领域提出创新研发模式、推进协同制造等五项行动，为AI发展夯实数据基座。

行业专项：明确钢铁转型路径2025年8月，工信部等5部门联合印发《钢铁行业稳增长工作方案（2025-2026）》，明确提出推动“人工智能+钢铁行业”发展，支持多方共建高质量数据集，推进智能化适配性改造与大、小模型应用。

规划导向：数智化成为必选项“十五五”规划建议提出全面实施“人工智能+”行动，以人工智能引领科研范式变革，全方位赋能千行百业，数智化已成为钢铁产业升级关乎核心竞争力的“必答题”。AI技术赋能钢铁产业升级从经验驱动到数据驱动的范式转变AI技术将钢铁生产从依赖老师傅经验判断的“黑箱”操作，转变为基于数据的精准调控模式。例如宝钢AI智慧高炉实现从“经验驱动”到“数据驱动”、从“被动应对”到“主动预测”的根本转变，核心模型对2小时后铁水温度和硅素的预测命中率均超过90%。全流程智能优化与效率提升AI技术渗透到钢铁生产的各个环节，形成协同效应。如河钢唐钢炼钢智能体通过分析炉内声音和烟气数据，使炼钢效率提升10.3%，综合能耗降低约10%；柳钢防城港基地智能铁水运输系统年节约标准煤约6万吨，减少二氧化碳排放26.2万吨。降本增效与绿色低碳双重突破AI技术带来显著的经济效益和环保效益。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，单座高炉年降本超千万元；柳钢集团通过全流程AI技术应用，生产效率提升8.5%，粗钢生产成本降低5元/吨。推动行业智能化转型与新质生产力培育AI技术为钢铁行业提供了可复制的智能化转型实践路径，助力培育新质生产力。宝钢股份计划到2027年累计建成1200个以上人工智能场景、25条以上人工智能标杆产线，引领行业向高端化、智能化、绿色化全面迈进。AI破解高炉"黑箱"调控难题02高炉炼铁工艺特性与挑战

高炉炼铁的核心地位高炉炼铁是钢铁制造的核心工序，被称为炼铁工序的“心脏”，其成本约占钢铁生产总成本的70%，碳排放占生产过程中60%以上。

高炉内部极端复杂工况炉内反应温度高达2300多摄氏度，无法直接观测，工况具有强非线性、强耦合、大滞后、时变波动等复杂特性，涉及超过2万个相互关联的参数。

传统“经验驱动”模式的局限传统高炉生产高度依赖老师傅“看火焰、听声音、摸炉皮”的经验判断，如同老中医“望闻问切”，在稳定性、精准度和可传承性方面存在局限，难以应对复杂多变的炉况。

行业共性痛点与转型需求控制工况波动、降低能源消耗、保持稳定运行、实现经验传承是钢铁行业转型升级面临的共性难题和突出痛点，亟需通过智能化技术实现从“经验驱动”到“数据驱动”的转变。AI智慧高炉系统架构设计

核心技术驱动：数据与AI双轮融合系统以"数据+AI"双轮驱动，深度融合数十年炼铁工艺积淀与大模型、大数据、云计算等前沿技术，构建覆盖原料、烧结、炼焦、高炉炼铁全流程的智能管控体系。

智能闭环体系：感知-决策-执行建立全流程"感知-决策-执行"闭环智能管控体系，实现从"经验驱动"到"数据驱动"、从"被动应对"到"主动预测"的转变，如同给钢铁制造装上"自动驾驶系统"。

大模型底座：华为盘古大模型支撑核心模型以华为盘古大模型为基础，可处理涉及2万个数据颗粒度不一的高炉参数，将图片、声音、事件等不同结构数据"翻译"成模型能理解的语言，构建数据间关联。

动态预测与自学习机制模型每10分钟进行一次预测，对2小时后铁水温度和硅素的预测命中率均超过90%，并具备自学习能力，每次运行数据回传训练以持续优化模型。“数据+AI”双轮驱动架构深度融合数十年炼铁工艺积淀与大模型、大数据、云计算等前沿技术，构建覆盖原料、烧结、炼焦、高炉炼铁全流程的感知-决策-执行闭环智能管控体系。多源异构数据融合处理以华为盘古大模型为基础，处理涉及2万个数据颗粒度不一的高炉参数，将图片、声音、事件等不同结构的数据“翻译”成模型能理解的语言，构建数据间关系。实时预测与自主调控机制模型每10分钟进行一次预测，对2小时后铁水温度和硅素的预测命中率均超过90%，实现从“被动响应”向“主动预测与调控”的转变，已达成全自动闭环控制。自学习与持续优化能力每次运行的数据都会回传训练模型，使其具备自学习能力，能够持续优化预测精度和调控策略，如同给钢铁制造装上一套“自动驾驶系统”。核心AI模型技术原理高炉参数预测与控制效果核心参数预测精度AI智慧高炉核心模型对2小时后铁水温度和硅素的预测命中率均超过90%，为精准调控提供可靠依据。全自动闭环控制实现系统每10分钟进行一次预测与调整，实现从“被动响应”向“主动预测与调控”的转变，如同钢铁制造的“自动驾驶系统”。燃料比优化成效模型投用后，高炉燃料比下降2公斤/吨铁水，单座高炉年降本超千万元，显著提升经济效益。低碳减排贡献通过精准控制，碳排放减少约5公斤/吨铁水，炉内温度每减少10摄氏度波动，每吨铁水可少消耗1千克焦炭，助力绿色生产。炉况稳定性提升模型应用后炉况稳定顺行，炉热控制精度与铁水质量稳定性显著提高，减少人工经验依赖，降低操作风险。AI在钢铁全流程生产中的应用03炼钢智能体：精准控制冶炼节奏河钢集团唐钢公司应用炼钢智能体，通过分析炉内声音和烟气数据精准控制冶炼反应，使炼钢效率提升10.3%，综合能耗降低约10%。智能炼钢大模型：提升终点控制精度河北永洋特钢智能炼钢大模型深度学习20万炉历史数据，实现“一键炼钢”，将转炉冶炼终点碳合格率从人工极限的75%提升至97%，吨钢成本节省20多元。转炉AI炉长：全流程自主决策宝钢股份转炉AI炉长借助多模态大模型实现冶炼全流程自主决策，模型精度超90%，有效提升炼钢过程的稳定性与可控性。炼钢环节智能优化技术轧钢过程AI精准控制方案

热镀锌锌层厚度AI控制：从经验补偿到高精度预控整合气刀参数、锌温、带钢速度等数据，采用高斯过程回归GPR模型架构，实现锌层厚度动态高精度控制。锌层厚度控制精度在±1.5g/m²以内占比超95%，吨钢锌耗降低2-4kg。退火炉温度AI控制模型：从简单机理到复杂规划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，动态预控烧嘴开度、加热功率及冷却风机功率。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。板形多目标精准控制：横纵向多维度综合解耦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。镀锌锌锅温度AI控制模型：从被动调节到前瞻式干扰预控融合锌锅和带钢传热传质平衡模型，捕捉干扰变化趋势特性，实时预控带钢入锌锅温度和动态加锌控制策略。温度波动缩小至±1.5℃，外观缺陷率降低40%，电磁感应加热高功率启动次数降低80%以上。酸轧生产节奏AI控制：从“人工感觉”到AI智能基于LSTM与强化学习算法，构建轧制节奏动态优化控制模型，实时预测并自适应调整最优生产节奏曲线。频繁升降速次数降低50%以上，非计划停机减少20%。智能物流与供应链管理

智能铁水运输系统柳钢防城港基地应用智能铁水运输系统，以自动驾驶火车替代人工值守，铁水温降减少35摄氏度，每年可节约标准煤约6万吨，减少二氧化碳排放26.2万吨，运输团队从70余人现场值守转变为约10人在中控室监测。

AI供应链系统找钢集团的AI供应链系统，每天能处理1000万多条交易消息，解析准确率超95%，实现供应链的智能匹配与高效管理。

智能生产计划与调度基于深度学习与强化学习算法构建生产计划模型，综合考虑设备状态、原料供应等因素，实现生产计划的智能调度和优化，提升资源配置效率与订单响应速度。AI视觉检测技术应用采用高分辨率摄像头与图像处理算法，对钢铁生产中间品、带钢等表面缺陷进行快速识别与检测，替代传统人工肉眼检查，提升检测效率与准确性。缺陷识别准确率显著提升宝钢AI云表检系统对钢材表面重点缺陷识别准确率达96%，缺陷漏检率降低35%；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，几十种缺陷识别准确率超95%。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，某钢铁企业部署后废钢分类效率提升60%，为冶炼炉料计算提供支撑。质量问题溯源与工艺优化AI系统可动态智能识别钢材表面缺陷并进行根因分析，为设备参数修正提供指引，如柳钢防城港基地通过AI质量管控平台将冷镦钢开裂比例从6.2%降至0.31%。产品质量智能检测系统AI驱动钢铁绿色低碳发展04能耗智能优化与能效提升

高炉燃料比精准控制宝钢AI智慧高炉通过AI模型实现全自动闭环控制，燃料比下降2公斤/吨铁水，单座高炉年降本超千万元，显著提升能源利用效率。

加热炉智能燃烧优化唐钢热轧加热炉智能燃烧控制模型，基于数十万条数据参数分析，实现炉温动态智能调控与板坯温度精确预报，出钢温度命中率保持100%，降低煤气消耗。

全流程能效动态分析借助能源智能分析模型，对钢铁生产各工序、产线、班组的能源消耗进行精准核算与精细化管理，实现能效优化与能耗动态监控。

低碳工艺参数AI优化AI技术通过精准管控生产参数，如宝钢智慧高炉碳排放减少约5公斤/吨铁水，柳钢智能铁水运输系统年减少二氧化碳排放26.2万吨，助力绿色低碳转型。碳排放动态监测与控制

AI驱动碳排放实时监测通过部署AI视觉技术实时监测钢铁生产过程中的烟气排放，结合深度学习算法动态分析排放数据，实现污染物排放的精准监控与超标预警。

智能优化环保设备运行参数AI模型根据实时监测数据动态调整环保设备运行参数，如广西盛隆冶金应用智能脱硫系统，使颗粒物排放浓度稳定在8mg/m³以下，确保达标排放。

碳足迹全生命周期追溯借助区块链+AI碳足迹平台，实现从原料采购到产品交付全生命周期的碳排放数据追溯与核算，如北港新材料通过该技术提升碳排放管理透明度。

低碳工艺参数优化AI技术赋能低碳冶金工艺研发，如宝钢AI智慧高炉通过精准控制炉温，实现碳排放减少约5公斤/吨铁水；柳钢焦化工序应用智能燃烧策略，年节约高炉煤气1.3亿Nm³。资源循环利用AI解决方案01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%。某钢铁企业部署相关系统后，废钢分类效率提升60%，为废钢采购成本核算、质量监管和冶炼炉料计算提供支撑。02智能脱硫系统优化排放广西盛隆冶金应用智能脱硫系统，通过排放预测模型动态调整环保设备参数，颗粒物排放浓度稳定在8mg/m³以下，实现污染物精准控制与达标排放。03碳足迹智能核算与追溯北港新材料通过区块链+AI碳足迹平台，实现从原料到产品的全生命周期碳排放追溯，为钢铁产品碳标签构建和低碳工艺优化提供数据支持。04焦炉智能燃烧与资源节约柳钢集团在焦化工序中应用焦炉自动加热控制技术，实时监测边火道温度、荒煤气温度等关键参数，结合废气大循环与智能燃烧策略，实现煤气消耗降低3%，年节约高炉煤气1.3亿Nm³。典型应用案例分析05宝钢AI智慧高炉实践成效

01核心参数预测精准度突破核心模型对2小时后铁水温度和硅素的预测命中率均超过90%，实现全自动闭环控制，从“被动响应”转向“主动预测与调控”。

02降本增效成果显著模型投用后，高炉燃料比下降2公斤/吨铁水，单座高炉年降本超千万元，显著提升企业经济效益。

03低碳减排贡献突出碳排放减少约5公斤/吨铁水，炉内温度波动减少，每吨铁水可少消耗1千克焦炭，助力钢铁行业绿色低碳转型。

04炉况稳定性与铁水质量提升模型投用后炉况稳定顺行，炉热控制精度与铁水质量稳定性显著提高，为后续工序提供优质原料保障。河钢智能炼钢系统应用炼钢智能体技术架构河钢集团将大模型接入平台，研发出“炼钢智能体”，通过实时分析炉内声音和烟气数据，精准控制冶炼反应状态，实现从“看火色加料”到数据驱动的转变。生产效率与能耗优化该智能体在唐钢产线投用后，炼钢效率提升了10.3%，综合能耗减少了约10%，显著降低了生产成本并提升了生产连续性。全流程智能协同体系河钢威赛博2.0大模型应用于转炉工序，实现转炉效率提升8.8%，订单管理时间缩短30%，推动炼钢环节与上下游工序的智能协同。柳钢全流程AI技术集成“玄铁”钢铁大模型赋能全流程柳钢集团发布“玄铁”钢铁大模型，覆盖铁前、炼钢到轧钢六大环节，通过33个AI模型协同工作，实现全流程生产效率提升8.5%。智能配矿：决策周期大幅缩短在智能配矿环节，“玄铁”大模型将传统需要72小时的决策周期缩短至16分钟，提升资源配置效率。防城港基地3800mm宽厚板生产线工艺优化柳钢防城港基地3800mm宽厚板生产线通过AI工艺模型优化，使风电用钢厚度公差控制精度提升至±0.15mm。智能铁水运输系统降本减碳柳钢防城港基地的智能铁水运输系统，用自动驾驶火车替代人工值守，铁水温降减少35摄氏度，年节约标准煤约6万吨，减少二氧化碳排放26.2万吨。唐钢智慧冶金场景建设智能化管理体系构建

唐钢公司联合中国钢研集团等协同攻关，研发应用一体化生产排程、生产视觉辅助、一键智能炼钢等大模型及智能体，构建“大模型+小模型+智能体”的智能化管理体系，打造全流程智能化示范工厂。关键技术应用场景

一体化排程大模型融合超13万知识点、3800万字冶金规范知识库，排程时间缩短30%；全流程钢铁生产视觉辅助大模型覆盖20多个智能体应用，收集1000余万钢铁场景图片；智慧转炉炼钢模型开发10余项智能体，每炉冶炼周期平均缩短5%以上；加热炉智能燃烧控制模型含11项子模型，出钢温度命中率保持100%。实施成效显著提升

原料库存周转用时缩短50%，热轧制造周期缩短5天，冷轧制造周期缩短2天，产品库存降低15%，重点客户订单准时交付率达100%，吨钢煤气消耗减少2%以上，总体生产效率提高20%，90%以上工艺场景实现模型化、数字化。AI+钢铁关键技术突破06工业大模型与机理模型融合融合架构：双轮驱动破解复杂难题采用“数据+AI”双轮驱动架构，深度融合数十年炼铁工艺积淀与大模型、大数据、云计算等前沿技术，构建覆盖原料、烧结、炼焦、高炉炼铁全流程的感知-决策-执行闭环智能管控体系，有效应对冶金过程强非线性、强耦合、大滞后、时变波动的复杂特性。技术路径：大模型赋能机理模型升级以华为盘古大模型等为基础，处理涉及2万个高炉参数的多结构数据，将图片、声音、事件等“翻译”成模型能理解的语言，构建数据间关联；依托传统机理模型，结合强化学习、动态寻优等技术，实现模型重构与精度提升，如宝钢智慧高炉核心模型对2小时后铁水温度和硅素预测命中率超90%。典型应用：精准控制与动态优化北科工研构建“AI大模型+机理模型深度融合”的新一代精准控制技术架构，在镀锌锌层厚度控制中，采用高斯过程回归GPR模型实现±1.5g/m²以内精度占比超95%；连退炉温度控制通过动态系统函数寻优模型，稳态下带温命中率达99.5%，过渡阶段提升至90%以上，显著提升生产稳定性与产品质量。多模态数据融合处理技术

多源异构数据整合整合高炉生产中涉及的2万个数据颗粒度不一的参数，包括图片、声音、事件等不同结构数据，将其“翻译”成模型能理解的语言，构建数据间关联。

大模型底座支撑以华为盘古大模型等为基础，融合数十年炼铁工艺积淀，处理多模态数据，实现对高炉复杂工况的精准感知与理解，为智能决策提供强大算法支撑。

实时动态关联构建通过技术手段构建任意两个数据之间的关系，实现多模态数据的实时动态融合，每10分钟进行一次数据更新与模型预测，支撑高炉“感知-决策-执行”闭环。高炉数字孪生系统构建以宝钢AI智慧高炉为例，基于华为盘古大模型，整合2万个高炉参数，构建覆盖原料、烧结、炼焦到高炉炼铁全流程的数字孪生体，实现炉内“黑箱”可视化与动态模拟。生产工艺虚拟仿真优化柳钢防城港基地3800mm宽厚板生产线通过AI工艺模型与数字孪生结合，实现风电用钢厚度公差控制精度提升至±0.15mm，工艺参数优化周期从传统5天缩短至4小时。设备全生命周期健康管理依托数字孪生技术对轧机、转炉等关键设备运行数据进行实时监测与仿真分析，提前3-7天预测潜在故障，如某钢厂转炉智能预警系统使炉衬寿命延长20%，非计划停机时间减少50%。低碳冶金工艺数字验证在氢冶金等低碳技术研发中，通过数字孪生与虚拟仿真平台模拟不同工艺参数下的能耗与碳排放，如广西盛隆冶金与中国钢研总院合作项目，利用AI模型优化氢冶金工艺参数，加速低碳技术迭代。数字孪生与虚拟仿真应用小样本学习与模型泛化能力

钢铁生产中小样本场景的挑战钢铁生产中，小批量特种钢生产等场景存在数据样本少的问题，导致传统AI模型通用性差，难以适应复杂多变的工况需求。迁移学习提升小样本适应能力通过迁移学习技术，将在大量数据上训练好的模型知识迁移到小样本场景中，减少对特定场景数据量的依赖，提高模型在小样本情况下的性能。机理融合增强模型泛化性将冶金机理知识与AI算法相融合，构建“机理模型+AI模型”的混合架构，使模型能更好地理解钢铁生产过程的本质规律，从而提升在不同工况和样本量下的泛化能力。半监督学习框架的应用探索如刘颂副教授团队提出的FTMT半监督学习框架，能在少量标注数据条件下，实现对高炉炉顶煤气流状态的稳定、准确识别，为小样本学习在钢铁智能冶金中的应用提供了有效路径。实施路径与挑战对策07全流程数据采集与标准化整合原料采购、烧结、焦化、炼铁、炼钢、连铸、轧钢等全生产流程，实时采集设备运行、工艺参数、质量检测、能源消耗等多维度数据，建立统一的数据标准，为AI应用提供高质量数据支撑。数据孤岛破除与共享利用搭建工业互联网平台基础架构，开展生产域全量数据梳理、标准化处理，打通各系统间的数据壁垒，构建“标准采集+共享利用”的数据管理新模式，支撑AI大模型的全流程数据训练。高质量数据集建设联合多方共建高质量数据集，涵盖视觉识别、无人化作业、集中远控、智能决策等多种技术形态，如收集1000余万钢铁场景图片，建立材料基因数据库，为模型训练和应用提供丰富数据资源。数据安全与治理机制建立覆盖数据全生命周期的数据治理体系，包括数据质量监控、数据安全保障、数据隐私保护等机制，确保数据的准确性、完整性、可用性和安全性，为AI在钢铁智能冶金技术中的应用保驾护航。数据治理体系构建复合型人才培养策略

组建跨领域协同团队依照政策要求，组建由“冶金专家+AI工程师+数据分析师”构成的协同团队，通过内部培训与外部引进相结合的方式，培养既熟知钢铁工艺又掌握数字智能技术的复合型人才。

数字化传承工匠经验参与职业技能提升培训行动，将老工匠的实际操作经验进行数字化、模型化处理，达成钢铁行业技术传承与智能升级的有效融合，化解复合型人才短缺难题。

构建“三层次”人才培育体系联合高校开设钢铁智能制造专业、建设AI实训基地、实施专项计划，强化复合型人才与跨境服务人才供给，为钢铁产业数智化转型提供人才保障。技术标准与安全体系钢铁智能制造标准体系构建截至2025年9月，我国已统筹推进155项钢铁智能制造相关标准，构建起涵盖国际、国家、行业与团体标准的协同体系，贯通智能装备、数据管理、流程管控等产业链关键环节，标志着我国钢铁智能制造标准体系从“框架搭建”迈入“系统完善、动态迭代”的新阶段。AI应用标准重点推进方向一是加快关键急需标准布局，聚焦工业互联网、数字孪生、人工智能应用与数据治理等前沿领域，迅速填补标准空白；二是强化标准落地应用与效能评估，通过试点示范与评估体系建设，切实支撑企业提质、降本、增效；三是推动标准协同与国际化，加强跨行业标准衔接，支持更多企业牵头制定国际标准。安全生产智能监测体系基于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%；预测性维护技术可提前3-7天预测设备故障，使非计划停机时间减少50%，为安全生产提供有力保障。数据安全与治理规范钢铁企业需构建企业级数据平台，建立覆盖全流程的数据治理体系，实现“标准采集+共享利用”的数据管理新模式，夯实AI应用的数据基础，同时保障数据在采集、传输、存储和使用过程中的安全。转型风险与应对措施

技术风险：模型可靠性与适配性挑战AI模型在复杂工业环境下可能存在预测