在數(shù)字化時代背景下，鋼鐵行業(yè)與數(shù)字技術的融合已經(jīng)變得越來越重要，數(shù)字化、智能化也成為鋼鐵行業(yè)高質(zhì)量發(fā)展的重要抓手。日前，《******金屬導報》刊登了《王國棟：鋼鐵生產(chǎn)創(chuàng)新基礎設施架構下的工業(yè)大模型系統(tǒng)》一文，深入剖析了鋼鐵企業(yè)數(shù)字化創(chuàng)新基礎設施（SEII）的重要性，以及它如何推動鋼鐵產(chǎn)業(yè)的升級、融合與創(chuàng)新，展示了其在提升生產(chǎn)效率和產(chǎn)品質(zhì)量方面的巨大潛力，對行業(yè)的未來發(fā)展具有重要指導意義。

引言

鋼鐵行業(yè)作為支撐國家制造業(yè)發(fā)展的重要原材料工業(yè)領域，在保障國民經(jīng)濟與國防建設等方面發(fā)揮著重要的作用。然而，作為復雜流程工業(yè)，各工序均為多變量、強耦合、非線性和大滯后的黑箱，因物料加工的實時信息極度缺乏而成為充滿不確定性的生產(chǎn)過程，***終影響了鋼鐵產(chǎn)品質(zhì)量和效率的進一步提升。21世紀以來，人類社會進入數(shù)字時代，移動互聯(lián)、人工智能、云計算、大數(shù)據(jù)等新一代信息技術發(fā)展正在帶動系列的產(chǎn)業(yè)發(fā)展和變革。數(shù)據(jù)分析應用于各行各業(yè)，與實體經(jīng)濟結合起來，已經(jīng)成為人類認識與改造客觀******強有力的武器。在數(shù)字化轉型方面，鋼鐵行業(yè)與其它行業(yè)相比，具有得天獨厚的優(yōu)勢。首先，鋼鐵行業(yè)具有豐富的數(shù)字技術應用場景資源。經(jīng)過長期的建設和發(fā)展，鋼鐵行業(yè)已經(jīng)具有相對先進的數(shù)據(jù)采集系統(tǒng)、自動化控制系統(tǒng)和研發(fā)設施，實現(xiàn)了******的數(shù)據(jù)采集和豐富的數(shù)據(jù)積累。可以說，鋼鐵行業(yè)是離“數(shù)字化”***近的行業(yè)之一。其次，鋼鐵行業(yè)是對數(shù)字技術需求***迫切的行業(yè)，其生產(chǎn)過程全程黑箱，復雜的相關關系、遺傳效應及不確定性，為數(shù)字化的應用提供了豐富的場景資源。如何通過對數(shù)據(jù)資源進行處理、分析和計算，建立具有“原位分析能力”的高保真數(shù)字孿生體，從而構建起基于數(shù)據(jù)自動流動的狀態(tài)感知、實時分析、科學決策與精準執(zhí)行的閉環(huán)賦能體系，解決生產(chǎn)制造和服務應用過程中的不確定性復雜問題，提高資源配置效率并降低研發(fā)成本，是未來鋼鐵行業(yè)發(fā)展的主要方向。

鋼鐵材料創(chuàng)新基礎設施架構設計及核心工業(yè)大模型開發(fā)

鋼鐵行業(yè)與數(shù)字技術相融合才能發(fā)揮其應用場景與數(shù)據(jù)資源的優(yōu)勢，因此必須建設鋼鐵企業(yè)數(shù)字化創(chuàng)新基礎設施（SEII—Steel Enterprise Innovation Infrastructure）。它是以技術創(chuàng)新為驅(qū)動、以信息網(wǎng)絡為基礎，面向高質(zhì)化發(fā)展，為提高鋼鐵企業(yè)的核心競爭力而打造的鋼鐵產(chǎn)業(yè)升級、融合、創(chuàng)新的基礎設施體系。SEII采用“1網(wǎng)3平臺”的基本架構，以工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)為載體、以底層的數(shù)據(jù)感知和精準執(zhí)行為基礎、以邊緣過程設定模型數(shù)字孿生體和邊緣/底層CPS為核心、以云平臺數(shù)據(jù)驅(qū)動為支撐，服務于鋼鐵企業(yè)的數(shù)字化轉型，如圖1所示。在整個系統(tǒng)中數(shù)據(jù)閉環(huán)自動流動，通過狀態(tài)感知、實時分析、科學決策、精準執(zhí)行這四個環(huán)節(jié)實現(xiàn)資源優(yōu)化配置。大量蘊含在物理空間中的隱性數(shù)據(jù)經(jīng)過狀態(tài)感知被轉化為顯性數(shù)據(jù)，進而能夠在信息空間進行計算分析，將顯性數(shù)據(jù)轉化為有價值的信息。不同系統(tǒng)的信息經(jīng)過集中處理形成對外部變化的科學決策，將信息進一步轉化為知識，通過***優(yōu)化設計應用于物理空間，形成一個閉環(huán)賦能循環(huán)系統(tǒng)，使得物理空間設備運行更加可靠、資源調(diào)度更加合理，各環(huán)節(jié)智能協(xié)同效果更加優(yōu)化，以實現(xiàn)企業(yè)******運營。通過SEII***終實現(xiàn)四大關鍵功能，即綠色化關鍵工藝-裝備創(chuàng)新功能、超級智能的CPS過程控制功能、******率低成本的產(chǎn)品創(chuàng)新功能、全產(chǎn)業(yè)鏈協(xié)調(diào)管理優(yōu)化運行功能。由此可見，SEII必將成為鋼鐵企業(yè)升級換代、創(chuàng)新崛起的數(shù)字化底座。

圖1 鋼鐵企業(yè)創(chuàng)新基礎設施（SEII）總體架構

創(chuàng)新基礎設施的核心是建立鋼鐵材料成分、生產(chǎn)工藝以及其他經(jīng)過數(shù)字化的非結構化數(shù)據(jù)表征的狀態(tài)變量與外形尺寸、組織、性能、表面與服役性能等之間的關系，即建立鋼鐵生產(chǎn)過程的高精度數(shù)字孿生模型。然而，考慮到鋼鐵生產(chǎn)諸多環(huán)節(jié)的內(nèi)部運行狀況無法在線實時測量，傳統(tǒng)現(xiàn)場生產(chǎn)主流程運行的數(shù)學模型大多為機理和/或經(jīng)驗模型。由于環(huán)境狀況和操作條件波動以及設備運行狀態(tài)變化，加之過程輸入條件、狀態(tài)變量和控制系統(tǒng)之間的關系十分復雜，這些機理和/或經(jīng)驗模型對于全流程黑箱的復雜動態(tài)過程適用性較差且精度不高，難以準確透視工藝、設備、質(zhì)量等關鍵參數(shù)之間的復雜關系，成為進一步提高鋼材生產(chǎn)質(zhì)量的******性難題。人工智能（AI）理論與方法是實現(xiàn)復雜過程數(shù)字孿生的******途徑。但是，傳統(tǒng)AI只能根據(jù)輸入的數(shù)據(jù)進行處理與分類，很難擴展到訓練數(shù)據(jù)之外的應用場景。近年來，生成式AI（Generative AI-GAI）以數(shù)據(jù)以及從數(shù)據(jù)中提取的知識作為輸入，通過機器學習建立起相關大模型（Foundation Model），進而真實還原并生成全新、原創(chuàng)的產(chǎn)品或任務，從而帶動了人工智能領域的范式轉換。其作用堪比工業(yè)革命，將帶動各行業(yè)工作效率的極大提升。鋼鐵生產(chǎn)過程中，內(nèi)部組織結構演變與界面狀態(tài)變化紛繁復雜，為此，東北大學相關團隊集成數(shù)據(jù)治理及深度挖掘、物理機制及知識學習、軋制過程“力能-組織-界面”強耦合機器學習、冷卻過程動態(tài)相變遺傳機器學習以及微觀組織結構與力學性能的深度學習等模塊，建立了SEII架構下的熱軋生成式工業(yè)大模型，如圖2所示。相較于傳統(tǒng)模型，其變量總數(shù)超過三百五十萬，比傳統(tǒng)模型多出5個數(shù)量級以上。通過全流程的信息融合并在實際工業(yè)應用中不斷迭代優(yōu)化，基于數(shù)據(jù)資源不斷提升模型的可訓練性，基于物理知識學習不斷提升模型的可解釋性和魯棒性，從而構建起高保真熱軋過程“成分-工藝-組織-界面-載荷-性能”數(shù)字孿生，并形成通用的、可推廣的工業(yè)系統(tǒng)，實際應用于我國大型熱連軋及寬厚板軋機等10余條生產(chǎn)線，開發(fā)出以海洋風電為代表的多種高性能鋼鐵材料的成分體系與***優(yōu)軋制工藝，生產(chǎn)出“內(nèi)外兼修”的高品質(zhì)熱軋鋼材并成功應用于我國各類重大工程。

圖2 熱軋生成式工業(yè)大模型的主要系統(tǒng)架構

SEII架構下工業(yè)大模型系統(tǒng)賦能應用

SEII架構下熱軋生成式工業(yè)大模型系統(tǒng)突破了以“經(jīng)驗試錯法”為代表的傳統(tǒng)工藝與品種開發(fā)方式所帶來的成本高、效率低等技術瓶頸，實現(xiàn)了熱軋工藝的快速優(yōu)化及對市場需求的快速響應。（1）熱連軋生產(chǎn)過程的典型應用熱軋氧化無法在線檢測，屬典型黑箱過程；穩(wěn)定、******控制表面質(zhì)量，離不開高精度的氧化模型，但國際尚無成功先例。項目組利用數(shù)據(jù)驅(qū)動算法解析了氧化速率、氧化鐵皮變形率與軋制工藝及化學成分的關系，并建立起熱軋全流程氧化鐵皮厚度演變模型，氧化厚度預測精度在±2.5μm，達到了工業(yè)應用級標準要求。在此基礎上，進一步明確了氧化狀態(tài)與界面摩擦系數(shù)的相關關系，實現(xiàn)了軋制過程界面狀態(tài)的精準調(diào)控。針對熱軋超高強免酸洗汽車用鋼在冷加工過程中存在嚴重的氧化掉粉缺陷，在大模型系統(tǒng)基礎上，融合多目標優(yōu)化算法對生產(chǎn)工藝進行優(yōu)化設計，提出了“高溫快軋、高溫卷取”的工藝優(yōu)化策略，實現(xiàn)了高強免酸洗鋼批量供貨。針對2250mm熱連軋生產(chǎn)的高Ti微合金高強鋼薄規(guī)格產(chǎn)品因軋制力設定偏差導致邊浪嚴重的問題，采用所開發(fā)的熱軋生成式工業(yè)大模型，在綜合考慮組織結構演變和界面狀態(tài)變化的前提下，軋制力預測精度較國際通用模型提高30%左右，從而大幅降低了薄規(guī)格產(chǎn)品產(chǎn)生邊浪的風險。此外，針對不同爐次冶煉成分波動導致***終產(chǎn)品力學性能波動大的問題，采用熱軋大模型構建的熱軋過程高保真的數(shù)字孿生，在過程機系統(tǒng)中實現(xiàn)了“反饋-計算-決策-控制”完整的循環(huán)的軋制工藝動態(tài)優(yōu)化，使700MPa級超高強鋼力學性能波動降低50%以上。（2）寬厚板生產(chǎn)過程的典型應用寬厚板生產(chǎn)具有品種結構復雜、小批量訂單多的特點，大量余坯降級出售造成巨大經(jīng)濟損失，而且過多的鋼種造成了煉鋼工序的復雜化，嚴重影響了生產(chǎn)效率和產(chǎn)品質(zhì)量的持續(xù)提高。因此，企業(yè)迫切需要一種“大規(guī)模定制”生產(chǎn)模式來既滿足用戶對產(chǎn)品低成本、高質(zhì)量、個性化的要求，又滿足企業(yè)大規(guī)模******生產(chǎn)的需求，以提高企業(yè)的競爭能力。為此，項目團隊利用熱軋生成式大模型，通過綜合考慮細晶、析出、位錯及相變等強化機制的相關關系，在相同成分體系下實現(xiàn)了跨厚度和跨強度級別的軋制工藝柔性化設計，實際生產(chǎn)中產(chǎn)品力學性能合格率為100%，年減少超過 60余次的小澆次出鋼，初步實現(xiàn)了以大澆次出鋼為主的“大規(guī)模定制化”生產(chǎn)。此外，通過軋制工藝柔性化設計，普通C-Mn鋼產(chǎn)品在保證性能的前提下，大幅降低加熱溫度而實現(xiàn)了直接軋制，軋制效率提升35%以上；系列高強管線鋼，通過細化析出相并提升細晶強化彌補高溫軋制造成的位錯強化降低，在力學性能和道次軋制負荷保持不變的基礎上，使粗軋/精軋之間的待溫時間縮短近25%，助力了企業(yè)高質(zhì)量、******率、低能耗生產(chǎn)。

（a）賦能熱連軋過程700MPa級別Ti微合金化高強鋼性能穩(wěn)定性控制

（b）賦能寬厚板生產(chǎn)高鋼級管線鋼******軋制       圖3 熱軋生成式工業(yè)大模型生產(chǎn)賦能

數(shù)字化轉型并賦能綠色化、高質(zhì)化、強鏈化，是鋼鐵行業(yè)有史以來******的關鍵戰(zhàn)略轉型。SEII作為數(shù)據(jù)時代******進的數(shù)字化、智能化科技創(chuàng)新平臺，采用******的數(shù)字化技術架構和模型開發(fā)方式，充分發(fā)揮鋼鐵行業(yè)豐富應用場景優(yōu)勢，******限度地利用企業(yè)豐富的數(shù)據(jù)、先進技術等長期積累的資源，依靠數(shù)據(jù)分析、數(shù)據(jù)科學的強大數(shù)據(jù)處理能力和放大、倍增、疊加作用，以實現(xiàn)綠色化關鍵工藝、裝備創(chuàng)新功能、超級智能CPS過程控制功能、******率低成本產(chǎn)品創(chuàng)新功能、全產(chǎn)業(yè)鏈協(xié)調(diào)管理優(yōu)化運行功能，提升企業(yè)的核心競爭力，賦能鋼鐵行業(yè)升級換代、轉型發(fā)展，成為國際領先的產(chǎn)業(yè)集群。