“AI+钢铁”技术成果专题 | 高效连铸智能监控数字化技术

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东北大学钢铁共性技术协同创新中心（以下简称“中心”）坚持产学研深度融合、科技创新与产业创新深度融合、数字技术与实体经济深度融合，创新提出了采用“人机混合智能（HI）”模式，深度融合工业大数据、传统理论经验、AIGC技术，突破了钢铁行业全流程“黑箱”难题，实现了钢铁行业全流程在线高保真预测，建立起以HI为特色的数字孪生平台和钢铁行业中国式现代化数字底座。为全面展示中心“AI+钢铁”技术成果，本报特组织该专题，以飨读者。

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研究背景

连铸是衔接炼钢与轧钢的核心工序，其稳定性与智能化水平直接关系到产品质量、生产效率与装备安全。对其过程的监控，尤其是铸流凝固进程的实时跟踪、表面与内部变形行为的监测以及微观组织动态演变的预测，不仅影响铸坯质量，而且对后续轧制过程性能调控与终轧产品性能产生重要影响。同时，铸辊故障、二冷喷嘴异常等工况对铸坯质量影响显著，亟需借助数据驱动的诊断模型进行实时预警。本研究针对连铸过程的冶金学行为与关键装备状态，通过融合机理建模与数据驱动的方法，构建了集凝固跟踪、变形预测、组织演化与装备异常诊断于一体的工艺仿真、智能监测与过程控制模型体系，建立“状态感知-数据传输-模型融合-监控仿真-优化控制“的完整闭环，确保连铸产品质量稳定性与可靠性（图1）。





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关键技术介绍

2.1铸坯凝固进程预测技术

铸坯凝固进程预测技术是连铸数字孪生系统的核心技术之一，该技术突破点包括基于微观偏析模型的热物性参数动态表征、多相凝固模型与溶质演变规律耦合、非均匀冷却边界条件处理以及压下工艺对凝固进程的影响机制。技术的核心在于构建与钢种成分、温度及溶质偏析相关的动态热物性参数库，实现了铸坯凝固进程的高精度实时预测。

2.2铸坯变形特征预测技术

铸坯变形特征预测技术通过深度学习与数值仿真相结合的方式，实现铸坯在凝固末端压下过程中应力应变分布的快速准确预测。技术核心包括基于自注意力调节生产对抗网络（SACGAN）的应变分布快速推导模型、基于编码器-解码器框架的多模态深度学习流变曲线预测模型以及压坯力的精确计算方法。该技术解决了传统有限元仿真计算时间长、难以满足在线应用需求的技术难题。

2.3铸坯组织演变预测技术

铸坯组织演变预测技术主要解决连铸凝固过程第二相析出及连续组织相变的准确表征问题，这是影响热塑性和实现连铸-轧制组织一体化调控的关键技术。技术突破主要是利用微元叠加法实现变冷速下第二相析出生长表征以及基于“混合模型+溶质阻力理论”的相变过程预测。技术核心在于考虑溶质偏析及铸坯截面不同位置冷却速率差异的影响，建立变冷速下第二相析出动力学模型和奥氏体-铁素体相变预测模型，实现了组织演变特征的准确预测。

2.4辊缝异常诊断技术

连铸辊缝异常诊断技术旨在解决传统人工巡检存在的漏检、误判等风险问题，通过智能化手段实现辊缝状态的精确监测与故障预警。技术突破主要包括工业大数据的处理与辊缝异常特征定义，关键在于多源工业大数据的有效融合与故障特征的精确提取。该技术的核心在于构建“工艺-压力-拉坯力-辊缝”多维度关系模型，结合冶金专家知识与数据挖掘算法，实现了扇形段衔接偏差、辊缝左右不对称等典型故障的准确识别。

2.5喷嘴异常诊断技术

二冷回路喷嘴异常诊断技术解决了传统人工巡检或喷淋测试存在的监测周期长、定位精度低、无法实时预警等关键问题。该技术避免了基于铸坯表面温度间接评估方法易受水汽、氧化铁皮等因素干扰的局限性，直接基于生产过程工业大数据建立喷嘴故障诊断模型。技术核心在于准确定义喷嘴不同类型异常特征，采用数据挖掘、机器学习与启发式算法相结合的方法，实现了喷嘴异常的精确识别与预警。



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技术路线与实施方案

3.1铸坯凝固进程

针对准确预测铸坯凝固进程而言，首先，基于微观偏析模型构建与钢种成分、温度相关的热物性参数库，通过多相凝固模型结合铸坯不同位置碳偏析检测数据，准确表征各计算节点的溶质演变规律；其次，在热跟踪计算中根据各切片单元不同节点的碳偏析与温度状态，动态调用相应热物性参数；再次，根据二冷水流密度分布引入非均匀冷却边界条件，同时考虑压下工艺对铸坯厚度减薄及传热距离的影响；最后，通过变形行为反算坯壳厚度，实现“软测量”与“真检测”相结合的模型实时校验，确保计算精度。

3.2铸坯变形特征

针对准确预测铸坯变形特征而言，首先，基于大量铸坯变形热-力耦合仿真数据，以断面、温度分布、钢种特性等为约束变量，采用SACGAN模型构建横截面应变分布快速推导模型，实现与仿真结果误差≤1%的高精度预测；其次，基于材料应力-应变曲线数据库与微观组织数据库，构建多模态深度学习模型，实现“应力-应变-温度-应变速率”关系的快速表征，结合热跟踪模型温度数据实现应力分布快速推导，预测误差≤1.5%；最后，根据凝固末端压下过程各单元应力与压力作用面积，累加计算压坯力，与实测值平均误差≤5%。

3.3铸坯组织演变

针对准确预测铸坯组织演变而言，首先，根据连铸凝固过程固-液界面溶质微观偏析模型及动态平衡分配系数，建立TiN、Ti(C,N)、MnS等第二相析出动力学模型；其次，基于铸坯断面溶质分布，结合第二相经典形核理论，采用微元叠加法实现变冷速下第二相析出、生长的准确表征，揭示拉速、过热度等工艺参数对铸坯横截面第二相分布的影响规律；最后，在铸坯热/力学仿真基础上，结合热力学计算与高温试验模拟，建立初始奥氏体晶粒尺寸生长预测模型，基于“混合模型+溶质阻力理论”实现奥氏体-铁素体相变过程组织演变规律预测。

3.4辊缝异常诊断

针对准确诊断辊缝异常而言，首先，基于连铸热/力仿真模拟数据和生产过程辊缝、压力、拉坯力、浇铸工艺等工业大数据，构建“工艺-压力-拉坯力-辊缝”关系数据库；其次，结合冶金先验知识，采用数据挖掘和机器学习技术提取不同类型辊缝异常的特征参数；最后，建立故障诊断模型，实现扇形段衔接偏差、辊缝异常弹起、辊缝左右不对称、矫直对弧偏差、位移传感器偏差等典型故障的自动准确判定。为铸坯裂纹与偏析风险判定提供数据支撑，形成完整的异常诊断与质量预警体系。

3.5喷嘴异常诊断

针对准确诊断喷嘴异常而言，首先，基于连铸生产过程与二冷强度相关的实际工业大数据，结合现场喷嘴检修记录和冶金先验知识，准确定义喷嘴不同类型异常的特征参数；其次，依据回路喷嘴的关键特征变量建立回路理论水量预测模型；最后，对比实际水量与预测水量的偏差与回路状态判定阈值确定二冷回路在单个时间点的工作状态，采用滑动窗口和统计学方法最终确定回路喷嘴工作状态；显著降低了因喷嘴堵塞或喷淋不均引发的设备损伤与铸坯质量缺陷，为铸坯质量判定提供重要数据支撑。



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落实产业与实施效果

4.1本钢特钢方坯连铸智能过程控制系统

在本钢特钢升级改造项目中，东北大学和中冶南方联合设计了一台430mm×510mm断面的大方坯连铸机和一台210mm×210mm断面的方坯连铸机。这两台连铸机均搭载东北大学自主研发的基于数字孪生的过程控制系统用于连铸过程控制监测。铸机投产后铸坯中心疏松与偏析≤0.5级比例均达到95%，处于国际领先水平，已成功服务于风电设备、轨道交通等关键领域，有效促进了企业产品结构优化和转型升级。

4.2湘钢超厚板坯连铸智能控制系统

针对湘钢450mm厚板坯连铸机进行了工艺与控制系统全面升级，该台铸机搭载了基于数字孪生的过程控制系统，系统中设计研发了不同断面规格、钢种相关的凝固末端压下与冷却工艺应用于实际生产，实现了整浇次工艺全自动投用和铸机设备状态监控评判。目前已在450mm、350mm等多个断面稳定投用，生产铸坯质量大幅升，中心偏析C类比例≥92%，且确保了拉尾坯过程凝固末端压下的稳定投用（不滞坯），铸坯尾坯切割长度（降级长度）≤1.5m，大幅提升了尾坯收得率。相关产品已成功应用于液化天然气运输船、俄罗斯YAMAL项目等重大工程。

4.3连铸关键工艺仿真云平台

面向宝钢、鞍钢、济源钢铁、南钢、湘钢等钢企的20余条连铸产线，提供了连铸关键工艺仿真云服务，实现了连铸压下与冷却工艺离线仿真，高效地指导了新钢种连铸工艺开发与优化。其中济源钢铁400mm×500mm断面大方坯连铸机生产的齿轮钢、轴承钢连铸坯中心碳偏析0.94-1.07比例由50%提升至90%，300mm×360mm断面大方坯连铸机生产的齿轮钢连铸坯中心碳偏析合格率由66%提升至92%，为企业产品结构调整升级提供了技术支撑。同时，该平台也为一重、中冶京诚等冶金装备设计公司提供连铸机工艺设计服务，具有铸机辊列、二冷分区定制，非稳态浇铸模拟、钢种物性参数计算、一键水表反算、压下工艺设计仿真等实用功能。



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结语

依托连铸关键工艺数字孪生平台，构建了连铸生产过程“状态感知-数据传输-模型融合-监控仿真-优化控制”的完整闭环，提高了连铸全流程凝固进程的预测精度，在此基础上对铸坯变行特征及组织演变做出准确预测。在线应用过程中，系统对设备运行状态做出判定，采取相应举措保证工艺执行效果和生产稳定顺行，避免因故障不断放大导致的设备损坏，以及铸坯质量缺陷的持续产生，确保了工艺实施的稳定性与铸坯质量的可靠性。

此外，系统通过云平台/本地部署提供了钢热物性参数快速计算、一键二冷水表反算、压下工艺设计、非稳态浇铸过程模拟仿真等实用功能，为连铸工艺决策、新钢种工艺研发、铸机设计评估等提供了重要数据支持，缩短了工艺研发时间与现场试验频次，提高了高附加值钢种成材率，体现了智能制造与连铸工艺深度融合的技术趋势，有助于达成绿色低碳目标，助力国家“双碳”战略。

《世界金属导报》

2025年第31期 B05









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