年鋼鐵行業(yè)現狀分析：鋼鐵行業(yè)需要加強技術研發(fā)隨著全球工業(yè)化進程的加速，鋼鐵行業(yè)作為國民經濟的支柱產業(yè)，正面臨著前所未有的機遇與挑戰(zhàn)。據相關數據顯示，2022年多家鋼鐵企業(yè)業(yè)績消失分化，部分企業(yè)如撫順特鋼凈利潤估計下降68.09%至78.3%，而湖南鋼鐵集團首次進入世界500強榜單，實現營業(yè)收入2201億元，利潤150.3億元。在這樣的背景下，數字孿生技術的興起為鋼鐵行業(yè)的轉型升級帶來了新的盼望。本文通過對鋼鐵行業(yè)數字孿生技術的討論現狀進行分析，探討其在鋼鐵行業(yè)的應用前景，以期為行業(yè)的將來進展供應參考。

一、鋼鐵行業(yè)數字孿生技術的進展歷程：從概念到實踐

《2025-2030年中國鋼鐵行業(yè)進展趨勢及競爭策略討論報告》指出，數字孿生技術的概念最早由密歇根高校提出，經過多年的進展，其定義漸漸完善，相關理論討論也日益豐富。2022年，密歇根高校提出了經典的三維結構，描述了數字孿生由物理實體、虛擬表示、物理實體和虛擬表示之間的雙向數據流淌構成。這一概念為數字孿生技術在鋼鐵行業(yè)的應用奠定了基礎。近年來，隨著大數據、云計算、物聯網、人工智能等信息技術的不斷進展，數字孿生技術在鋼鐵行業(yè)的應用漸漸從理論走向實踐，為鋼鐵行業(yè)的數字化轉型供應了新的思路。

二、鋼鐵行業(yè)數字孿生技術的討論熱點：聚焦數據與模型

(一)鋼鐵行業(yè)數字孿生技術的數據采集與傳輸

數據是數字孿生技術的核心，其質量直接影響到數字孿生模型的精度和應用效果。在鋼鐵生產現場，數據來源多樣且簡單，包括實時采集數據、質量檢查數據、生產操作數據、音頻視頻數據等。目前，鋼鐵行業(yè)主要通過可編程規(guī)律掌握器(PLC)、分布式掌握系統(DCS)、數據采集與監(jiān)視掌握系統(SCADA)等傳統方式采集結構化數據，同時，各類智能傳感器也在不斷開發(fā)中，以提高數據采集的精確?????性和實時性。例如，新型電化學傳感器可用于測定鐵水中磷含量，超聲波法在線銅板壁厚度傳感器可實現對銅板壁厚度的實時監(jiān)測。此外，隨著人工智能技術的進展，圖像、聲音、文本等非結構化數據的重要性漸漸被重視，機器視覺技術在鋼鐵生產線上的應用日益廣泛，可實現對產品和設備的實時監(jiān)測與診斷。

在數據傳輸方面，隨著數據量的指數增長以及鋼鐵生產過程中對數據傳輸的實時性、平安性、高精度等要求的不斷提高，傳統的數據傳輸方式已難以滿意需求。無線通信技術，尤其是5G技術，因其低延時、大帶寬、泛在網、低功耗的特點，成為鋼鐵行業(yè)數據傳輸的新選擇。同時，工業(yè)物聯網(IIoT)的進展也為數據傳輸供應了新的解決方案，其數據傳輸層融合了多種通信技術，實現了異構網絡的平安、高效融合，為鋼鐵行業(yè)的數字化轉型供應了有力支持。

(二)鋼鐵行業(yè)數字孿生技術的模型構建

數字孿生模型的構建是實現數字孿生技術應用的關鍵。鋼鐵生產流程簡單，涉及多個環(huán)節(jié)和多種物理化學變化，因此，構建高精度、高保真的數字孿生模型對于鋼鐵行業(yè)的數字化轉型至關重要。目前，數字孿生模型的構建主要包括幾何模型、物理模型、行為模型、規(guī)章模型等多維多尺度模型的建立、融合、驗證、維護等相關步驟。在模型構建過程中，基于機理、數據和學問的建模方法各有優(yōu)缺點，需要結合實際狀況進行選擇和融合。例如，基于機理的建模方法能夠反映鋼鐵生產過程中的物理和化學變化規(guī)律，但模型簡單度較高;基于數據的建模方法利用海量工業(yè)數據進行建模，具有較好的適應性和可擴展性，但對數據質量要求較高;基于學問的建模方法則依靠于專家閱歷和學問庫，能夠快速響應生產過程中的特別狀況，但模型精度有限。因此，將來鋼鐵行業(yè)數字孿生模型的構建需要綜合考慮多種建模方法，實現優(yōu)勢互補，提高模型的精度和牢靠性。

三、鋼鐵行業(yè)數字孿生技術的應用現狀：多領域開花

目前，數字孿生技術在鋼鐵行業(yè)的應用已涵蓋燒結、煉鐵、煉鋼、連鑄、軋鋼等多個環(huán)節(jié)。例如，有討論基于Rancher和Harbor框架構建了高爐煉鐵的數字孿生云計算平臺，通過使用ApacheSpark和云計算將多目標優(yōu)化服務應用于高爐煉鐵過程，有效提高了生產效率和產品質量。在軋鋼環(huán)節(jié)，有討論利用Python開發(fā)了軋機的數字孿生進行軋輥更換過程的模擬，并通過回溯算法為不同訂單匹協作適的軋輥集，優(yōu)化了生產流程。此外，數字孿生技術還被應用于鋼鐵廠的智能應用程序開發(fā)，如山東某鋼鐵廠開發(fā)的包含燒結、鍋爐、氧氣管道的智能應用程序，通過實時監(jiān)控、分析進行掌握和優(yōu)化，提高了生產過程的智能化水平。在國際上，歐洲、俄羅斯、德國等國家和地區(qū)的鋼鐵企業(yè)也紛紛引入數字孿生技術，開發(fā)了多種數字孿生應用，如土耳其的NOKSEL公司通過建立螺旋鋼管金屬板輥系統數據驅動和模型驅動的數字孿生體，實現了降低能耗的目標。這些應用案例表明，數字孿生技術在鋼鐵行業(yè)的應用前景寬闊，能夠為鋼鐵行業(yè)的智能化生產和管理供應有力支持。

四、鋼鐵行業(yè)數字孿生技術面臨的挑戰(zhàn)與進展趨勢：突破瓶頸，邁向將來

鋼鐵行業(yè)現狀分析指出，盡管數字孿生技術在鋼鐵行業(yè)的應用已取得了肯定的進展，但仍面臨一些挑戰(zhàn)。首先，數據平安問題日益突出，鋼鐵廠商患病網絡攻擊的案例頻發(fā)，導致業(yè)務中斷、產量受損等負面結果。隨著采集和運行數據量的不斷增加，如何確保數據在采集、傳輸、存儲等階段中的穩(wěn)定性且不被泄露成為亟待解決的問題。其次，在模型開發(fā)方面，目前的建模方法各有局限性，如何通過結合機理、數據、學問進行建模，融合各方法特長，彌補單一模型的缺陷，是提高模型精度的關鍵。此外，模型融合和驗證環(huán)節(jié)也存在不足，需要進一步完善。最終，標準的缺失是數字孿生技術在鋼鐵行業(yè)面臨的一大問題，缺乏統一的標準和規(guī)范，限制了數字孿生技術的廣泛應用和進展。將來，隨著數字孿生技術的不斷進展，鋼鐵行業(yè)需要加強數據平安保障，完善模型開發(fā)和驗證體系，建立統一的標準和規(guī)范，推動數字孿生技術在鋼鐵行業(yè)的深化應用，實現鋼鐵行業(yè)的智能化、綠色化和高效化進展。

五、總結

數字孿生技術作為一項新興的數字化技術，為鋼鐵行業(yè)的轉型升級帶來了新的機遇。通過對鋼鐵行業(yè)數字孿生技術的討論現狀進行分析，可以看出，數字孿生技術在鋼鐵行業(yè)的應用已取得了肯定的成果，但仍面臨數據平安、模型開發(fā)、標準設立等方面的挑戰(zhàn)。將來，鋼鐵行業(yè)需要加強技術研發(fā)和創(chuàng)新，突破瓶頸，推動數字孿生技術在鋼鐵行業(yè)的廣泛應用，實現鋼鐵行業(yè)的高質量進展，為國民經濟的持續(xù)健康進展做出更大貢獻。

更多鋼鐵行業(yè)討論分析，詳見中國報告大廳《鋼鐵行業(yè)報告匯總》。這里匯聚海量