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期刊信息/Journal information
冶金自动化
冶金自动化

沈黎颖

双月刊

1000-7059

mia@yjzdh.com

010-63815269 63848128

100071

北京西四环南路72号

冶金自动化/Journal Metallurgical Industry Automation北大核心CSTPCD
正式出版
收录年代

    序言

    王月林
    1页
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    建设数据驱动的钢铁材料创新基础设施加速钢铁行业的数字化转型

    王国栋张殿华孙杰
    2-9页
    查看更多>>摘要：钢铁行业面临的质量、成本、环境、稳定性等方面的问题亟待解决,严重的"不确定性"已成为钢铁生产过程面临的重大挑战.随着数字经济和数字技术的发展,数据分析技术成为解决不确定性问题的最有效方法.充分发挥钢铁行业应用场景和数据资源的优势,以工业互联网为载体,以数字孪生为核心,攻克关键共性技术,形成面向未来发展趋势的数字化创新.依托钢铁全生产流程、全应用场景数字化转型,加速建设钢铁材料创新基础设施,掌握企业核心竞争力,促进我国钢铁行业实现数字化转型与高质量发展.

    材料创新基础设施数字化转型信息物理系统数据驱动数字孪生

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    钢铁行业数字孪生研究现状分析和综述

    许永泓杨春节楼嗣威胡兵...
    10-23页
    查看更多>>摘要：钢铁行业在我国国民经济中占有重要地位.钢铁行业生产流程长、工序间强耦合、生产条件极端、内部物理变化和化学反应复杂等特性,使得钢铁行业的生产过程建模、运行控制和操作优化等极其困难,进而影响生产质量和效益的提高.近年来,工业场景下数字孪生的蓬勃发展为钢铁行业转型升级提供了新思路.本文首先介绍了数字孪生的定义和内涵,其次对于钢铁行业数字孪生的研究热点进行了分析,梳理了相关的研究成果,最后分析了当前数字孪生在应用和发展过程中存在的不足,为研究人员的后续研究提供了思路,以促进数字孪生在钢铁智能制造中发挥更大的作用.

    数字孪生钢铁行业概念分析研究热点多源异构数据模型构建发展趋势标准设立

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    信息动态

    23,34,138,155页
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    5G+工业互联网与工业融合架构及关键技术

    王健全孙雷马彰超张超一...
    24-34页
    查看更多>>摘要：在国家政策和现实需求下,5G和工业互联网已经与钢铁行业中的许多方面结合应用,为实现钢铁行业各环节从分散化、自动化向集中化、智能化、绿色化方向发展起到积极的作用.但是,目前5G与工业互联网基本上都停留在生产辅助环节,尚未进入真正的生产核心环节,信息化和工业化尚未真正深度融合.从这个角度详细描述了5G+工业互联网和工业控制发展方向以及关键技术,提出了新的网络融合技术架构,包括可编程逻辑控制器(programmable logic controller,PLC)云化技术,支撑PLC云化部署的5G-时间敏感网络(time sensitive networking,TSN)端到端低时延、确定性网络关键技术.最后提出了工业控制、计算与通信融合的理论和技术架构,介绍了 5G-TSN和云化PLC技术相互融合场景试验的最新进展.

    5G工业互联网工业融合架构钢铁行业智能制造可编程逻辑控制时间敏感网络

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    基于5G现场网协同的数字孪生架构及通信技术

    蔡畅王军生刘佳伟
    35-42页
    查看更多>>摘要：为促进5G通信的数字化转型升级,引进和推广在5G智能制造行业中的数字孪生技术,提出了5G现场网的数字孪生体系.该体系通过现场级边缘网关及5G基站将通信层与平台、终端层进行连接,为5G智慧化钢铁生产提供了实时、精准、安全的高质量行业服务.分析了5G现场网协同的五大关键通信技术,解决了各层次间的数据互通互联、组网部署困难等问题,为了进一步实现数字孪生在5G现场网中的应用,提出了一种可行的5G智慧钢铁实现架构.通过工业现场网通信技术实现钢铁生产现场设备的连接与通信,采用5G通信技术将现场生产实测数据回传到数字孪生平台,调用数字孪生平台的数据进行实时补偿和控制,通过5G通信技术将平台指令反馈至现场设备,最终将信息返回至平台构成闭环管理.

    数字孪生5G现场网协同通信技术智能制造智慧钢铁

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    基于大数据技术的高炉数据治理研究进展

    齐月松储满生唐珏石泉...
    43-52页
    查看更多>>摘要：针对高炉炼铁系统数据存在来源多、数量大、质量低等特点,为提高数据的利用率,对数据进行治理.对高炉数据进行治理主要包括多元异构数据整合、高炉数据清洗和高炉参数相关性分析.首先,多源异构数据整合将原始数据整合成结构统一的数据;然后,针对高炉数据的异常值、缺失值,采用数理统计和机器学习等方法进行处理;最后,针对高炉参数众多的特点,分析参数之间的关联性,降低模型输入参数间的信息冗余.通过对数据进行上述处理,使得高炉大数据能高效高质的应用,进而实现深度优化操炉、深度降本增效.

    高炉数据治理多源异构数据异常值缺失值相关性分析

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    铁水预处理-转炉炼钢-炉外精炼数据驱动模型研究进展综述

    钟良才刘承军闵义亓捷...
    53-67页
    查看更多>>摘要：钢铁工业的绿色智能制造是信息化、数字化和智能化等技术在钢铁生产过程中应用的必然和发展方向.炼钢作为钢铁生产流程中的重要工序,对实现炼钢绿色智能制造具有重要的意义.炼钢绿色智能制造的核心是用于炼钢过程精准控制和优化的适应性强且高精度的模型.针对现代转炉炼钢流程中的铁水预处理脱硫、复吹转炉冶炼和炉外精炼工序,介绍了近年来炼钢过程的建模方法和特点,综述了转炉炼钢各工序的数据驱动模型的研究进展,包括模型的数据处理方法、模型输入变量选择、模型结构优化方法、模型预测效果,提出了炼钢数据驱动模型面临的挑战和展望.

    智能制造铁水预处理转炉吹炼炉外精炼数据驱动模型机器学习

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    高效连铸数字化发展思考

    朱苗勇罗森
    68-85页
    查看更多>>摘要：发展以高拉速、无缺陷为核心内涵的高效连铸是实现连铸坯热装和直接轧制的重要基础,是实现钢铁行业低碳绿色发展的重要途径.为此,传统连铸需向数字化连铸转型发展,构建与连铸实体一致且具有自主判断和决策于一体的数字化连铸机,以实现连铸过程智能控制和高效化生产.结合国内外连铸数字化发展现状,提出了高效连铸数字化发展亟需解决的问题.首先,要提高连铸状态感知能力,应提高传感器的可靠性及检测精度,保证数据真实可靠;针对部分连铸参数无法直接测量的问题,应大力开发面向适用连铸环境的新型传感器,保证连铸全流程状态感知.其次,将连铸过程冶金大数据与AI算法相结合,挖掘连铸过程工艺大数据、设备运行状态与铸坯质量之间的非线性耦合关系.最后,开发连铸高精度数字孪生模型,将状态感知、高性能计算、过程控制、人工智能与传统连铸仿真模型相结合,消除目前连铸仿真模型普遍存在的滞后性问题,克服多场耦合的困难,实现连铸过程中多目标优化及无缺陷铸坯生产,从而确保连铸高效稳定生产.

    高效连铸数字化传感器数字孪生模型铸坯质量

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    钢-轧全流程数字化进展与实践

    何安瑞宋勇邵健
    86-100页
    查看更多>>摘要：钢-轧全流程的数字化对拓展产品品种、提升质量和效率、降低制造成本、减少排放等有重要影响,是实现智能制造和提升企业核心竞争力的重要手段.结合钢铁流程的特点,介绍了钢-轧全流程数字化应用集成平台的系统架构及边缘计算、数据集成、应用服务的主要功能;从工艺质量智能管控、能源介质智能管控、设备智能运维、数字化工艺仿真及优化设计4个领域,提出了各项业务数字化的总体解决方案.以宽带钢热连轧产线为对象,建设了数字化的热轧智能工厂,10万个数据点支撑工厂全要素可视化,实现了生产稳定性提升20％、质量缺陷一键式分析结果的可靠性达到95％、次品率下降20％、成本及能耗100％到卷的精细管控等目标.最后,对钢-轧全流程未来的数字化发展进行了展望.

    钢-轧流程数字化数据治理工业互联网智能制造

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