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深耕細作 鋼材組織性能智能預測與工藝優(yōu)化

深耕細作 鋼材組織性能智能預測與工藝優(yōu)化

深耕細作 鋼材組織性能智能預測與工藝優(yōu)化

——東北大學軋制技術(shù)及連軋自動化國家重點實驗室副主任劉振宇教授專訪


工信部在《產(chǎn)業(yè)關(guān)鍵共性技術(shù)發(fā)展指南(2017年)》中,明確強調(diào)了要加強鋼鐵流程大數(shù)據(jù)時空追蹤同步和大數(shù)據(jù)深度挖掘分析,以實現(xiàn)鋼鐵材料智能化設(shè)計、產(chǎn)品定制化制造、鋼材組織性能預測、鋼種歸并和鋼鐵全流程工藝參數(shù)協(xié)調(diào)優(yōu)化控制等目標。東北大學軋制技術(shù)及連軋自動化國家重點實驗室副主任劉振宇教授在國內(nèi)外率先提出了將人工智能應用于鋼材組織性能預測,他在1995年就提出利用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預測熱軋板帶力學性能的論述,此后一直致力于這方面的研究開發(fā)工作且卓有成效,為此,《世界金屬導報》記者就鋼鐵產(chǎn)品組織性能智能預測及工藝協(xié)同優(yōu)化問題專程采訪了劉振宇教授。


記者:鋼材的力學性能是用戶關(guān)注的核心要素,您認為當前影響鋼材產(chǎn)品質(zhì)量穩(wěn)定的主要因素是什么?如何有效控制和解決呢?


劉振宇:我國鋼產(chǎn)量世界第一,但產(chǎn)品性能波動大、穩(wěn)定性差等質(zhì)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(jié)構(gòu)與性能之間的關(guān)系極為復雜,且存在各種交互作用,開發(fā)鋼材生產(chǎn)全流程組織與綜合性能的精準數(shù)字解析,實現(xiàn)最優(yōu)工藝在線決策與控制,是鋼鐵生產(chǎn)方式的一次重大轉(zhuǎn)變,將引領(lǐng)鋼鐵生產(chǎn)由傳統(tǒng)自動化與信息化向智能化轉(zhuǎn)變。然而,鋼材性能穩(wěn)定性控制水平取決于生產(chǎn)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(chǎn)以“工藝-性能”控制為主,生產(chǎn)過程中的組織演變處于黑箱狀態(tài),導致生產(chǎn)控制目標模糊,是當前鋼鐵生產(chǎn)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(xiàn)有工業(yè)大數(shù)據(jù)條件下,開發(fā)基于數(shù)據(jù)驅(qū)動的數(shù)字孿生方法,建立各生產(chǎn)工序的組織演變數(shù)字映射系統(tǒng),將復雜物理過程高精度映射為數(shù)字信息,以快速獲得全局域最優(yōu)工藝參數(shù),用于生產(chǎn)過程精準控制,是解決產(chǎn)品質(zhì)量穩(wěn)定性等問題的有效途徑。


記者:借助智能化技術(shù)如何實現(xiàn)鋼材生產(chǎn)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(nèi)部的組織,調(diào)整、改變其組織和性能,需精確感知軋件內(nèi)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(shù)據(jù)的基礎(chǔ)上,基于物理冶金學研究,通過AI(人工智能)和機器學習等現(xiàn)代信息技術(shù),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(chǎn)過程復雜性和用戶個性化需求,構(gòu)建跨系統(tǒng)、跨工序的鋼鐵工藝質(zhì)量大數(shù)據(jù)平臺,充分利用工業(yè)大數(shù)據(jù),融合物理冶金學原理和智能優(yōu)化策略實現(xiàn)全流程組織-性能-表面氧化行為演變的數(shù)字解析,從而統(tǒng)籌熱軋、冷軋全流程關(guān)鍵工藝質(zhì)量參數(shù),關(guān)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(shè)計,通過多工序協(xié)調(diào)匹配來提高產(chǎn)品質(zhì)量的穩(wěn)定性和生產(chǎn)效率。


記者:我們知道您帶領(lǐng)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(chǎn)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(jié)晶、相變等組織演變的物理冶金學模型,結(jié)合工業(yè)大數(shù)據(jù)驅(qū)動和機器學習,實現(xiàn)了全流程組織演變行為的數(shù)字解析,構(gòu)建起工藝-組織-性能的數(shù)字孿生體,既準確描述生產(chǎn)實際中物理冶金學規(guī)律,又大幅提升了其對工業(yè)生產(chǎn)過程的適應性,將熱軋過程復雜物理過程高精度映射為數(shù)字信息。此外,針對生產(chǎn)過程多變量、強耦合的特點,產(chǎn)品性能指標多為分散單獨控制,難以實現(xiàn)全局動態(tài)優(yōu)化和柔性化生產(chǎn)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(xiàn)了熱軋過程最優(yōu)工藝在線決策與控制,有效解決了產(chǎn)品質(zhì)量穩(wěn)定性等重大問題。



這套系統(tǒng)結(jié)合表面氧化狀態(tài)智能預測技術(shù)能夠?qū)崿F(xiàn)四大功能:熱軋產(chǎn)品質(zhì)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(shè)計;表面質(zhì)量智能化控制。


1熱軋產(chǎn)品質(zhì)量分析及判定。1)產(chǎn)品質(zhì)量分析?;阡撹F熱軋和冷軋生產(chǎn)線數(shù)據(jù)分布拓撲結(jié)構(gòu),打通熱軋-冷軋-熱處理數(shù)據(jù)壁壘,關(guān)聯(lián)各工序和多控制層次知識,實現(xiàn)工業(yè)數(shù)據(jù)的采集、整理與挖掘;采用過程質(zhì)量評價指標,基于工業(yè)大數(shù)據(jù)分析影響產(chǎn)品性能的關(guān)鍵工藝參數(shù),明確性能和工藝參數(shù)的控制余量,為工藝調(diào)整提供指導。2)鋼種歸并規(guī)則的建立。在國家標準體系內(nèi),構(gòu)建鋼種柔性推薦模型,結(jié)合熱軋板帶材全流程工藝動態(tài)快速優(yōu)化技術(shù),建立多因素影響下鋼種成分歸并的技術(shù)指導方法,對相近性能的鋼種進行成分集約化,在滿足產(chǎn)品性能要求的條件下,減少煉鋼牌號數(shù)量,實現(xiàn)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(jié)晶、相變、析出等模型系統(tǒng)研究;基于大數(shù)據(jù)平臺,以人工智能理論和成分-工藝-組織性能對應關(guān)系的物理冶金學理論為指導,開發(fā)可實現(xiàn)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(shù)據(jù)的智能化力學性能預測模型。采用多維數(shù)據(jù)挖掘技術(shù),對熱軋、冷軋工業(yè)大數(shù)據(jù)進行數(shù)據(jù)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(jīng)網(wǎng)絡(luò)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(xiàn)力學性能的高精度預測,減少冷、熱軋產(chǎn)品力學性能檢測數(shù)量,縮短產(chǎn)品交貨周期,提高生產(chǎn)效率。


3智能化熱軋、冷軋工藝反向優(yōu)化設(shè)計。針對熱軋、冷軋產(chǎn)品生產(chǎn)成本高、力學性能波動大的問題,統(tǒng)籌熱軋、冷軋全流程關(guān)鍵工藝質(zhì)量參數(shù),關(guān)聯(lián)各制備工序和多控制層次知識,基于數(shù)據(jù)、機理和經(jīng)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(jié)合力學性能預測模型,形成熱軋、冷軋全局工藝快速設(shè)計軟件包。


4表面質(zhì)量智能化控制。將氧化基礎(chǔ)理論和數(shù)據(jù)庫、信息技術(shù)相結(jié)合,實現(xiàn)熱軋過程中板帶表面氧化鐵皮厚度的實時監(jiān)測;結(jié)合熱軋產(chǎn)品溫度履歷,預測連續(xù)冷卻過程中的組織轉(zhuǎn)變和最終氧化鐵皮結(jié)構(gòu);開發(fā)智能化工藝優(yōu)化設(shè)計模塊,根據(jù)用戶需求的特定氧化鐵皮結(jié)構(gòu)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(chǎn),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(chǎn)問題?


劉振宇:這套系統(tǒng)可以解決企業(yè)產(chǎn)品質(zhì)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(jīng)濟效益。通過熱軋產(chǎn)品質(zhì)量分析及判定模塊,分析影響熱軋產(chǎn)品性能的關(guān)鍵參數(shù)評估,為開發(fā)新鋼種提供指導,結(jié)合組織性能預測技術(shù)和多目標優(yōu)化技術(shù),最終實現(xiàn)產(chǎn)品性能波動降低?;诹W性能高精度在線預測技術(shù),減少檢測取樣,縮短生產(chǎn)周期,提高交貨節(jié)奏,帶來很大經(jīng)濟效益。基于大數(shù)據(jù)分析技術(shù)、組織性能預測技術(shù)和多目標優(yōu)化技術(shù),可實現(xiàn)工藝快速優(yōu)化設(shè)計,實現(xiàn)合金減量化生產(chǎn)工藝的開發(fā),降低噸鋼生產(chǎn)成本;同時,基于這項技術(shù)可降低混澆坯改判帶來的經(jīng)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(shù)已在鞍鋼2150、梅鋼1422和梅鋼1780、承鋼1780、漣鋼2250以及韓國現(xiàn)代鋼鐵熱軋生產(chǎn)線進行了推廣應用。在鞍鋼2150熱連軋生產(chǎn)線開發(fā)出焊瓶用鋼屈強比波動控制技術(shù),解決焊瓶鋼屈強比窄幅(0.735-0.785)控制這一軋鋼領(lǐng)域的世界性難題,使此類產(chǎn)品的屈強比波動降低至原來的1/4,大幅提高了產(chǎn)品的合格率(圖2);開發(fā)出厚度為9-12mm結(jié)構(gòu)板材Q345B升級Q390B的軋制技術(shù),生產(chǎn)出的鋼板性能穩(wěn)定。在梅鋼1422和1780熱連軋生產(chǎn)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(xiàn)了熱軋集約化、綠色化生產(chǎn),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(chǎn)線,在國際上率先實現(xiàn)了結(jié)構(gòu)用鋼帶卷性能的通長預測,為熱軋產(chǎn)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(xiàn)代鋼鐵,為其產(chǎn)品表面質(zhì)量控制提供模型依據(jù)。





內(nèi)容來源:世界金屬導報

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