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劉振宇：我國鋼產量世界第一，但產品性能波動大、穩(wěn)定性差等質量問題，仍是困擾我國鋼鐵工業(yè)發(fā)展的主要問題。成分、工藝、組織和結構與性能之間的關系極為復雜，且存在各種交互作用，開發(fā)鋼材生產全流程組織與綜合性能的精準數字解析，實現最優(yōu)工藝在線決策與控制，是鋼鐵生產方式的一次重大轉變，將引領鋼鐵生產由傳統(tǒng)自動化與信息化向智能化轉變。然而，鋼材性能穩(wěn)定性控制水平取決于生產中能否對組織演變進程進行動態(tài)最優(yōu)控制。但當前生產以“工藝-性能”控制為主，生產過程中的組織演變處于黑箱狀態(tài)，導致生產控制目標模糊，是當前鋼鐵生產急需解決的核心問題。隨著人工智能理論的突破，在充分利用現有工業(yè)大數據條件下，開發(fā)基于數據驅動的數字孿生方法，建立各生產工序的組織演變數字映射系統(tǒng)，將復雜物理過程高精度映射為數字信息，以快速獲得全局域最優(yōu)工藝參數，用于生產過程精準控制，是解決產品質量穩(wěn)定性等問題的有效途徑。

記者：借助智能化技術如何實現鋼材生產過程的多工序、系統(tǒng)級、全局的動態(tài)優(yōu)化？

劉振宇：想要控制鋼材內部的組織，調整、改變其組織和性能，需精確感知軋件內部的信息，因此需要模型系統(tǒng)具有感知能力。在工業(yè)大數據的基礎上，基于物理冶金學研究，通過AI（人工智能）和機器學習等現代信息技術，進一步賦予系統(tǒng)以感知、記憶、思維、學習能力以及行為決策能力等能力。針對生產過程復雜性和用戶個性化需求，構建跨系統(tǒng)、跨工序的鋼鐵工藝質量大數據平臺，充分利用工業(yè)大數據，融合物理冶金學原理和智能優(yōu)化策略實現全流程組織-性能-表面氧化行為演變的數字解析，從而統(tǒng)籌熱軋、冷軋全流程關鍵工藝質量參數，關聯(lián)各制備工序和多控制層次知識；同時開發(fā)高效的多目標優(yōu)化算法，針對用戶個性化需求，形成熱軋、冷軋全局工藝快速設計，通過多工序協(xié)調匹配來提高產品質量的穩(wěn)定性和生產效率。

記者：我們知道您帶領團隊一直致力于鋼材組織性能預測的研發(fā)工作，能介紹下咱們自主研發(fā)的系統(tǒng)組成及功能作用嗎？

劉振宇：我們這些年開發(fā)出了鋼鐵產品組織性能智能預測及工藝協(xié)同優(yōu)化系統(tǒng)（圖1）。通過開發(fā)精確描述析出、再結晶、相變等組織演變的物理冶金學模型，結合工業(yè)大數據驅動和機器學習，實現了全流程組織演變行為的數字解析，構建起工藝-組織-性能的數字孿生體，既準確描述生產實際中物理冶金學規(guī)律，又大幅提升了其對工業(yè)生產過程的適應性，將熱軋過程復雜物理過程高精度映射為數字信息。此外，針對生產過程多變量、強耦合的特點，產品性能指標多為分散單獨控制，難以實現全局動態(tài)優(yōu)化和柔性化生產的問題，我們開發(fā)出了基于多目標優(yōu)化算法的工藝反向決策系統(tǒng)，解決了復雜系統(tǒng)多維度、多目標優(yōu)化的準確性與高效性相統(tǒng)一問題，實現了熱軋過程最優(yōu)工藝在線決策與控制，有效解決了產品質量穩(wěn)定性等重大問題。

這套系統(tǒng)結合表面氧化狀態(tài)智能預測技術能夠實現四大功能：熱軋產品質量分析及判定；組織性能預測；智能化熱軋、冷軋工藝反向優(yōu)化設計；表面質量智能化控制。

1熱軋產品質量分析及判定。1）產品質量分析。基于鋼鐵熱軋和冷軋生產線數據分布拓撲結構，打通熱軋-冷軋-熱處理數據壁壘，關聯(lián)各工序和多控制層次知識，實現工業(yè)數據的采集、整理與挖掘；采用過程質量評價指標，基于工業(yè)大數據分析影響產品性能的關鍵工藝參數，明確性能和工藝參數的控制余量，為工藝調整提供指導。2）鋼種歸并規(guī)則的建立。在國家標準體系內，構建鋼種柔性推薦模型，結合熱軋板帶材全流程工藝動態(tài)快速優(yōu)化技術，建立多因素影響下鋼種成分歸并的技術指導方法，對相近性能的鋼種進行成分集約化，在滿足產品性能要求的條件下，減少煉鋼牌號數量，實現余材板坯的充分利用，降低因混澆坯降級處理或判廢造成的損失。

2組織性能預測。1）基于機器學習的物理冶金學模型開發(fā)。針對包括固溶、再結晶、相變、析出等模型系統(tǒng)研究；基于大數據平臺，以人工智能理論和成分-工藝-組織性能對應關系的物理冶金學理論為指導，開發(fā)可實現機器學習的成分-工藝-組織-性能的對應物理冶金學模型。2）基于大數據的智能化力學性能預測模型。采用多維數據挖掘技術，對熱軋、冷軋工業(yè)大數據進行數據清洗和歸并、相似工藝分層聚類等處理，開發(fā)基于AI的神經網絡和機器學習算法，并建立智能化力學性能在線預測模塊，實現力學性能的高精度預測，減少冷、熱軋產品力學性能檢測數量，縮短產品交貨周期，提高生產效率。

3智能化熱軋、冷軋工藝反向優(yōu)化設計。針對熱軋、冷軋產品生產成本高、力學性能波動大的問題，統(tǒng)籌熱軋、冷軋全流程關鍵工藝質量參數，關聯(lián)各制備工序和多控制層次知識，基于數據、機理和經驗知識建立全過程優(yōu)化模型，開發(fā)高效多目標粒子群優(yōu)化算法，結合力學性能預測模型，形成熱軋、冷軋全局工藝快速設計軟件包。

4表面質量智能化控制。將氧化基礎理論和數據庫、信息技術相結合，實現熱軋過程中板帶表面氧化鐵皮厚度的實時監(jiān)測；結合熱軋產品溫度履歷，預測連續(xù)冷卻過程中的組織轉變和最終氧化鐵皮結構；開發(fā)智能化工藝優(yōu)化設計模塊，根據用戶需求的特定氧化鐵皮結構給出所需的最優(yōu)工藝。

記者：鋼企普遍重視組織性能預報與集約化生產，那么這套智能預測與優(yōu)化系統(tǒng)能夠幫助企業(yè)解決哪些實際生產問題？

劉振宇：這套系統(tǒng)可以解決企業(yè)產品質量穩(wěn)定性不易控制的問題，大幅降低缺陷改判率，提升企業(yè)經濟效益。通過熱軋產品質量分析及判定模塊，分析影響熱軋產品性能的關鍵參數評估，為開發(fā)新鋼種提供指導，結合組織性能預測技術和多目標優(yōu)化技術，最終實現產品性能波動降低。基于力學性能高精度在線預測技術，減少檢測取樣，縮短生產周期，提高交貨節(jié)奏，帶來很大經濟效益。基于大數據分析技術、組織性能預測技術和多目標優(yōu)化技術，可實現工藝快速優(yōu)化設計，實現合金減量化生產工藝的開發(fā)，降低噸鋼生產成本；同時，基于這項技術可降低混澆坯改判帶來的經濟損失。

記者：目前咱們開發(fā)的這套智能預測與優(yōu)化系統(tǒng)在哪些鋼企得到應用？效果如何？

劉振宇：我們開發(fā)的以組織性能預測與優(yōu)化為核心的鋼鐵智能化制造技術已在鞍鋼2150、梅鋼1422和梅鋼1780、承鋼1780、漣鋼2250以及韓國現代鋼鐵熱軋生產線進行了推廣應用。在鞍鋼2150熱連軋生產線開發(fā)出焊瓶用鋼屈強比波動控制技術，解決焊瓶鋼屈強比窄幅（0.735-0.785）控制這一軋鋼領域的世界性難題，使此類產品的屈強比波動降低至原來的1/4，大幅提高了產品的合格率（圖2）；開發(fā)出厚度為9-12mm結構板材Q345B升級Q390B的軋制技術，生產出的鋼板性能穩(wěn)定。在梅鋼1422和1780熱連軋生產線，通過組織性能預測與工藝優(yōu)化，鋼種牌號已減少60%以上，實現了熱軋集約化、綠色化生產，大幅促進了企業(yè)節(jié)能減排；同時，針對厚度為2.5mm的汽車車輪用鋼，通過組織性能預測與工藝優(yōu)化，使鋼中錳含量降低一半，噸鋼節(jié)約材料成本約50元。依托承德1780產線，在國際上率先實現了結構用鋼帶卷性能的通長預測，為熱軋產品穩(wěn)定性控制提供了手段。此外，熱軋鋼材表面氧化鐵皮形態(tài)的軟測量和工藝優(yōu)化系統(tǒng)成功地輸出至韓國現代鋼鐵，為其產品表面質量控制提供模型依據。