在數字化時(shí)代背景下,鋼鐵行業(yè)與數字技術(shù)的融合已經(jīng)變得越來(lái)越重要,數字化、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》一文,深入剖析了鋼鐵企業(yè)數字化創(chuàng )新基礎設施(SEII)的重要性,以及它如何推動(dòng)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(lái)發(fā)展具有重要指導意義。
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(lǐng)域,在保障國民經(jīng)濟與國防建設等方面發(fā)揮著(zhù)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(xiàn)性和大滯后的黑箱,因物料加工的實(shí)時(shí)信息極度缺乏而成為充滿(mǎn)不確定性的生產(chǎn)過(guò)程,***終影響了鋼鐵產(chǎn)品質(zhì)量和效率的進(jìn)一步提升。21世紀以來(lái),人類(lèi)社會(huì )進(jìn)入數字時(shí)代,移動(dòng)互聯(lián)、人工智能、云計算、大數據等新一代信息技術(shù)發(fā)展正在帶動(dòng)系列的產(chǎn)業(yè)發(fā)展和變革。數據分析應用于各行各業(yè),與實(shí)體經(jīng)濟結合起來(lái),已經(jīng)成為人類(lèi)認識與改造客觀(guān)******強有力的武器。在數字化轉型方面,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)具有豐富的數字技術(shù)應用場(chǎng)景資源。經(jīng)過(guò)長(cháng)期的建設和發(fā)展,鋼鐵行業(yè)已經(jīng)具有相對先進(jìn)的數據采集系統、自動(dòng)化控制系統和研發(fā)設施,實(shí)現了******的數據采集和豐富的數據積累??梢哉f(shuō),鋼鐵行業(yè)是離“數字化”***近的行業(yè)之一。其次,鋼鐵行業(yè)是對數字技術(shù)需求***迫切的行業(yè),其生產(chǎn)過(guò)程全程黑箱,復雜的相關(guān)關(guān)系、遺傳效應及不確定性,為數字化的應用提供了豐富的場(chǎng)景資源。如何通過(guò)對數據資源進(jìn)行處理、分析和計算,建立具有“原位分析能力”的高保真數字孿生體,從而構建起基于數據自動(dòng)流動(dòng)的狀態(tài)感知、實(shí)時(shí)分析、科學(xué)決策與精準執行的閉環(huán)賦能體系,解決生產(chǎn)制造和服務(wù)應用過(guò)程中的不確定性復雜問(wèn)題,提高資源配置效率并降低研發(fā)成本,是未來(lái)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(kāi)發(fā)
鋼鐵行業(yè)與數字技術(shù)相融合才能發(fā)揮其應用場(chǎng)景與數據資源的優(yōu)勢,因此必須建設鋼鐵企業(yè)數字化創(chuàng )新基礎設施(SEII—Steel Enterprise Innovation Infrastructure)。它是以技術(shù)創(chuàng )新為驅動(dòng)、以信息網(wǎng)絡(luò )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、以底層的數據感知和精準執行為基礎、以邊緣過(guò)程設定模型數字孿生體和邊緣/底層CPS為核心、以云平臺數據驅動(dòng)為支撐,服務(wù)于鋼鐵企業(yè)的數字化轉型,如圖1所示。在整個(gè)系統中數據閉環(huán)自動(dòng)流動(dòng),通過(guò)狀態(tài)感知、實(shí)時(shí)分析、科學(xué)決策、精準執行這四個(gè)環(huán)節實(shí)現資源優(yōu)化配置。大量蘊含在物理空間中的隱性數據經(jīng)過(guò)狀態(tài)感知被轉化為顯性數據,進(jìn)而能夠在信息空間進(jìn)行計算分析,將顯性數據轉化為有價(jià)值的信息。不同系統的信息經(jīng)過(guò)集中處理形成對外部變化的科學(xué)決策,將信息進(jìn)一步轉化為知識,通過(guò)***優(yōu)化設計應用于物理空間,形成一個(gè)閉環(huán)賦能循環(huán)系統,使得物理空間設備運行更加可靠、資源調度更加合理,各環(huán)節智能協(xié)同效果更加優(yōu)化,以實(shí)現企業(yè)******運營(yíng)。通過(guò)SEII***終實(shí)現四大關(guān)鍵功能,即綠色化關(guān)鍵工藝-裝備創(chuàng )新功能、超級智能的CPS過(guò)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)調管理優(yōu)化運行功能。由此可見(jiàn),SEII必將成為鋼鐵企業(yè)升級換代、創(chuàng )新崛起的數字化底座。
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(guò)數字化的非結構化數據表征的狀態(tài)變量與外形尺寸、組織、性能、表面與服役性能等之間的關(guān)系,即建立鋼鐵生產(chǎn)過(guò)程的高精度數字孿生模型。然而,考慮到鋼鐵生產(chǎn)諸多環(huán)節的內部運行狀況無(wú)法在線(xiàn)實(shí)時(shí)測量,傳統現場(chǎng)生產(chǎn)主流程運行的數學(xué)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(dòng)以及設備運行狀態(tài)變化,加之過(guò)程輸入條件、狀態(tài)變量和控制系統之間的關(guān)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(dòng)態(tài)過(guò)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(guān)鍵參數之間的復雜關(guān)系,成為進(jìn)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(shí)現復雜過(guò)程數字孿生的******途徑。但是,傳統AI只能根據輸入的數據進(jìn)行處理與分類(lèi),很難擴展到訓練數據之外的應用場(chǎng)景。近年來(lái),生成式AI(Generative AI-GAI)以數據以及從數據中提取的知識作為輸入,通過(guò)機器學(xué)習建立起相關(guān)大模型(Foundation Model),進(jìn)而真實(shí)還原并生成全新、原創(chuàng )的產(chǎn)品或任務(wù),從而帶動(dòng)了人工智能領(lǐng)域的范式轉換。其作用堪比工業(yè)革命,將帶動(dòng)各行業(yè)工作效率的極大提升。鋼鐵生產(chǎn)過(guò)程中,內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(xué)相關(guān)團隊集成數據治理及深度挖掘、物理機制及知識學(xué)習、軋制過(guò)程“力能-組織-界面”強耦合機器學(xué)習、冷卻過(guò)程動(dòng)態(tài)相變遺傳機器學(xué)習以及微觀(guān)組織結構與力學(xué)性能的深度學(xué)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。相較于傳統模型,其變量總數超過(guò)三百五十萬(wàn),比傳統模型多出5個(gè)數量級以上。通過(guò)全流程的信息融合并在實(shí)際工業(yè)應用中不斷迭代優(yōu)化,基于數據資源不斷提升模型的可訓練性,基于物理知識學(xué)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(guò)程“成分-工藝-組織-界面-載荷-性能”數字孿生,并形成通用的、可推廣的工業(yè)系統,實(shí)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(xiàn),開(kāi)發(fā)出以海洋風(fēng)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“內外兼修”的高品質(zhì)熱軋鋼材并成功應用于我國各類(lèi)重大工程。
圖2 熱軋生成式工業(yè)大模型的主要系統架構
SEII架構下工業(yè)大模型系統賦能應用
SEII架構下熱軋生成式工業(yè)大模型系統突破了以“經(jīng)驗試錯法”為代表的傳統工藝與品種開(kāi)發(fā)方式所帶來(lái)的成本高、效率低等技術(shù)瓶頸,實(shí)現了熱軋工藝的快速優(yōu)化及對市場(chǎng)需求的快速響應。(1)熱連軋生產(chǎn)過(guò)程的典型應用熱軋氧化無(wú)法在線(xiàn)檢測,屬典型黑箱過(guò)程;穩定、******控制表面質(zhì)量,離不開(kāi)高精度的氧化模型,但國際尚無(wú)成功先例。項目組利用數據驅動(dòng)算法解析了氧化速率、氧化鐵皮變形率與軋制工藝及化學(xué)成分的關(guān)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(jìn)一步明確了氧化狀態(tài)與界面摩擦系數的相關(guān)關(guān)系,實(shí)現了軋制過(guò)程界面狀態(tài)的精準調控。針對熱軋超高強免酸洗汽車(chē)用鋼在冷加工過(guò)程中存在嚴重的氧化掉粉缺陷,在大模型系統基礎上,融合多目標優(yōu)化算法對生產(chǎn)工藝進(jìn)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(shí)現了高強免酸洗鋼批量供貨。針對2250mm熱連軋生產(chǎn)的高Ti微合金高強鋼薄規格產(chǎn)品因軋制力設定偏差導致邊浪嚴重的問(wèn)題,采用所開(kāi)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格產(chǎn)品產(chǎn)生邊浪的風(fēng)險。此外,針對不同爐次冶煉成分波動(dòng)導致***終產(chǎn)品力學(xué)性能波動(dòng)大的問(wèn)題,采用熱軋大模型構建的熱軋過(guò)程高保真的數字孿生,在過(guò)程機系統中實(shí)現了“反饋-計算-決策-控制”完整的循環(huán)的軋制工藝動(dòng)態(tài)優(yōu)化,使700MPa級超高強鋼力學(xué)性能波動(dòng)降低50%以上。(2)寬厚板生產(chǎn)過(guò)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(diǎn),大量余坯降級出售造成巨大經(jīng)濟損失,而且過(guò)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)量的持續提高。因此,企業(yè)迫切需要一種“大規模定制”生產(chǎn)模式來(lái)既滿(mǎn)足用戶(hù)對產(chǎn)品低成本、高質(zhì)量、個(gè)性化的要求,又滿(mǎn)足企業(yè)大規模******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(guò)綜合考慮細晶、析出、位錯及相變等強化機制的相關(guān)關(guān)系,在相同成分體系下實(shí)現了跨厚度和跨強度級別的軋制工藝柔性化設計,實(shí)際生產(chǎn)中產(chǎn)品力學(xué)性能合格率為100%,年減少超過(guò) 60余次的小澆次出鋼,初步實(shí)現了以大澆次出鋼為主的“大規模定制化”生產(chǎn)。此外,通過(guò)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(shí)現了直接軋制,軋制效率提升35%以上;系列高強管線(xiàn)鋼,通過(guò)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(xué)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(shí)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(guò)程700MPa級別Ti微合金化高強鋼性能穩定性控制
(b)賦能寬厚板生產(chǎn)高鋼級管線(xiàn)鋼******軋制 圖3 熱軋生成式工業(yè)大模型生產(chǎn)賦能
數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(lái)******的關(guān)鍵戰略轉型。SEII作為數據時(shí)代******進(jìn)的數字化、智能化科技創(chuàng )新平臺,采用******的數字化技術(shù)架構和模型開(kāi)發(fā)方式,充分發(fā)揮鋼鐵行業(yè)豐富應用場(chǎng)景優(yōu)勢,******限度地利用企業(yè)豐富的數據、先進(jìn)技術(shù)等長(cháng)期積累的資源,依靠數據分析、數據科學(xué)的強大數據處理能力和放大、倍增、疊加作用,以實(shí)現綠色化關(guān)鍵工藝、裝備創(chuàng )新功能、超級智能CPS過(guò)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(lǐng)先的產(chǎn)業(yè)集群。