特种无缝钢管数智化工厂关键技术开发及应用

摘要：针对特种无缝钢管在“多品种、小批量”生产模式下面临的产品质量在线检测难、单管信息全流程追溯难、生产高效自动排程难以及过程质量管控闭环难等系统性挑战，本文提出并实践了一套“检测－跟踪－排程－管控”四位一体的数智化工厂解决方案。该方案通过构建基于深度学习与多模态视觉融合的质量检测系统，实现了对钢管缺陷与尺寸的高精度在线测量；首创融合“视频AI+事件逻辑”的逐支跟踪系统，攻克了单支钢管全流程数据精准映射的行业难题；研发了基于遗传模拟退火混合算法的动态排程优化模型，显著提升了复杂订单环境下的排产效率与资源利用率；建立了基于策划－执行－检查－处置（PDCA）闭环理念的协同质量管控系统，实现了质量管理的系统化与前瞻性。应用结果表明，该系统使缺陷检出率达到99.95%，物料跟踪准确率达99.98%，排产效率提升超过60%，产品不合格率降低50%，为中国特钢行业的数字化转型提供了具有重要参考价值的典型范例。

钢铁 2026年07月17日 1 点赞 0 评论 118 浏览

数字孪生技术的发展及其在钢铁冶金方面的应用

摘要: 本文聚焦数字孪生技术在冶金工程领域的创新应用与发展趋势。作为工业4.0 的核心组成部分，数字孪生在钢铁行业展现出巨大的应用潜力和广泛的前景。首先，本文回顾了数字孪生技术的定义、背景与核心发展技术，阐述了其在冶金领域的重要意义。其次，结合钢铁制造体系的生产流程，系统梳理了数字孪生技术在冶金领域的实践路径和应用场景。最后，基于多维视角剖析了钢铁数字孪生工业化实施进程中的技术瓶颈，并结合行业特点及技术发展，展望了其未来发展方向。值得注意的是，本文追踪了生成式人工智能算法、大语言模型及智能代理等前沿技术的最新进展，分析了它们与数字孪生技术在不同层面的融合潜力，为构建具备智能认知的下一代冶金数字孪生系统提供理论方向。

钢铁 2026年07月16日 1 点赞 0 评论 122 浏览

CO2在炼钢-连铸中的应用机制研究现状与未来展望

摘要：为缓解全球“碳中和”目标下钢铁工业的减排压力，在炼钢-连铸流程中进行CO2的资源化利用已成为关键低碳路径。系统研究了CO2作为反应介质、搅拌气体、冷却剂及保护气氛的应用机制与作用原理，重点分析了其在转炉吹炼、电炉炼钢、二次精炼及连铸等环节应用的工业效果，涵盖了降尘控温、节能降氮、去除夹杂物及提升铸坯质量等关键技术。然而，这些技术的规模化与高质量推广仍面临3 大瓶颈。机理层面，多相多场耦合下的反应动力学与传输机制不清，制约工艺精准优化；经济层面，高昂的捕集成本与设备改造成本使其经济性欠佳；材料层面，CO2对炉衬及输送系统的强腐蚀性严重影响设备寿命与安全。为此，提出未来需从基础研究、技术开发与产业应用3 个维度协同突破，通过融合原位观测与数字孪生技术，构建全流程反应动力学数据库；着力研发低成本捕集（目标小于150 元/t）及二氧化碳与绿氢、可再生能源的耦合利用技术，并开发长效耐蚀材料；最终推动从“单点示范”向“全流程集成”转型，建立标准化体系与经济模型，为钢铁工业绿色低碳转型提供可复制、可推广的整体技术方案。

钢铁 2026年07月15日 1 点赞 0 评论 142 浏览

马氏体时效钢中逆转变奥氏体形成机制及性能影响进展

摘要：传统的马氏体时效钢凭借优异的强度与加工性能，在航空航天、高端装备等领域应用广泛，但传统马氏体时效钢因内部析出相形态与分布不佳，存在塑性韧性不足的应用瓶颈。为突破这一局限，系统综述了马氏体时效钢中逆转变奥氏体的形成机制、调控路径及其对材料性能的影响规律。研究表明，镍、钴、钼、钛等关键合金元素通过富集偏析、促进析出相生成等方式，显著影响逆转变奥氏体的形核与稳定性；固溶-时效、增材制造、轧制等工艺通过调控温度、应力、元素扩散行为，可实现逆转变奥氏体体积分数与形貌的精准调控。逆转变奥氏体与马氏体基体形成的多相组织，能通过相变诱导塑性ransformation-induced plasticity，TRIP）效应实现强度与韧性的协同优化，其体积分数、分布状态与材料抗拉强度、硬度、塑性呈现明确的定量关系。通过整合热力学与动力学分析，建立了“合金元素-析出相-工艺-逆转变奥氏体-性能”的完整关联体系，为马氏体时效钢的成分设计、工艺优化提供了理论支撑，同时展望了其在增材制造复杂构件、低成本合金开发、极端环境服役材料等领域的应用潜力，为高性能马氏体时效钢的研发与工程应用奠定基础。

钢铁 2026年07月14日 1 点赞 0 评论 122 浏览

中厚板生产研发及其低温冲击韧性研究概况

摘要：随着我国“一带一路”倡议的不断推进以及能源基础建设、造船领域的快速发展，作为制造容器/压力容器、船舶、管线等的主要材料—中厚板的需求越来越大，其力学性能要求也越来越高。低温冲击韧性是其中最为重要的性能指标之一。因厚度大，低温冲击韧性值通常表现出明显的离散性、波动性，是中厚板产品面临的主要质量问题之一。首先，归纳了中厚板的轧制生产工艺、关键制造技术以及力学和工艺性能要求。随着使用要求的提高和生产装备及技术的进步，中厚板的尺寸和性能要求也越来越大、越来越高；目前中厚板产品的最大厚度可达700 mm，稳定生产的高性能耐磨钢板的抗拉强度已高达1 900 MPa，1 300 MPa级别的高强机械用钢也已实现供货。然后，在此基础上，重点总结了国内外学者关于中厚板低温冲击韧性研究情况，包括产生机理（原因）、影响因素、改善方法等；低温韧性波动的主要原因是组织的不均匀性，通过成分和工艺优化提高组织均匀性可解决低温冲击波动问题。最后，指出了目前低温冲击韧性研究存在的不足以及中厚板产品开发和生产技术的未来发展方向。

钢铁 2026年07月08日 1 点赞 0 评论 108 浏览

抗菌炒锅用冷轧低碳钢开发

摘要：为了使普通铁质基材渗氮炒锅具备抗菌性能，提高人们食品卫生安全保障。开发的钢种在低碳成分设计基础上，通过添加Cu实现抗菌性能。利用光学显微镜、扫描电镜、箱式电阻炉、拉伸试验机等，针对热轧卷取温度、冷轧退火温度、冷轧退火时间对钢板显微组织和力学性能影响，最终确定了抗菌炒锅用冷轧低碳钢适宜的热轧和退火工艺参数。试验结果表明，卷取温度为640 ℃的热轧板晶粒形状不规则、大小不均匀，冷轧成品强度高不满足炒锅冲压成型要求；热轧卷取温度大于680 ℃，冷轧退火温度大于710 ℃时的退火时间大于3 h工艺条件下的钢板力学性能可以满足炒锅冲压成型性能要求。且随着卷取温度和退火温度升高、退火时间延长钢板的成型性能越好；考虑产品质量及经济性，最适宜工艺参数为卷取温度710 ℃、退火温度730 ℃、退火时间6 h；采取最适宜工艺参数试制样板经制锅渗氮后的大肠杆菌测试抗菌率为100%，具有优异的抗菌性能。

钢铁 2026年07月07日 1 点赞 0 评论 157 浏览

软磁铁素体不锈钢性能调控与制备的研究进展

摘要：随着自动控制技术向气-液-油混合介质、温压交变等复杂环境深度拓展，软磁铁素体不锈钢因兼具优异的软磁性能与耐蚀性成为关键功能材料。然而，其多目标性能优化存在显著矛盾，制约了高端应用。基于430系列不锈钢的典型特性，揭示了铬含量对磁性能与耐蚀性的拮抗效应，提出通过控制超低间隙原子（C+N）≤100×10-6、添加稳定化元素（Ti/Nb）及优化热处理工艺等方式实现成分-组织协同调控。其次，分析凝固质量与晶界工程对疲劳强度与抗皱性能的提升机制，进一步聚焦金属注射成形（MIM）工艺，阐明其在高精度复杂零件制备中的核心优势—公差±5 μm、磁性能误差＜5%，并结合Indo-MIM后热处理技术等案例论证其规模化应用的可行性。最后指出，未来研究需构建成分-组织-性能定量模型以突破多目标性能矛盾，并通过MIM工艺与模拟技术的深度融合，推动软磁铁素体不锈钢在新能源汽车、微型传感器等领域的产业化突破。

钢铁 2026年07月06日 1 点赞 0 评论 100 浏览

高强钢焊缝金属组织设计与强韧化机理研究进展

摘要：高强钢凭借其优异的强韧性匹配和良好的焊接性能，已成为油气长输管道、海洋工程结构、工程机械及水力发电等领域的关键结构材料。作为焊接接头组成部分的焊缝金属，其微观组织和力学性能直接影响高强钢整体焊接结构的服役安全性和可靠性。焊缝金属的凝固行为和相变过程是控制其微观组织和力学性能的关键因素。本文聚焦于多元合金元素协同作用、焊接工艺参数设计及焊后热处理制度制定等三个关键方面，综述了高强钢熔化焊焊缝金属组织设计和强韧化机制的研究进展，从成分配比和工艺参数的角度理解焊缝金属强韧性倒置的关系。并对相关领域近年来的研究进展进行了评述和展望，为1000 MPa级及以上级别高强钢焊材研发及高强钢焊缝金属制备提供理论参考。

钢铁 2026年07月03日 1 点赞 0 评论 139 浏览

机器学习在球墨铸铁研发中的应用

摘要：基于数据驱动的机器学习方法通过构建材料特征参数与目标性能间的复杂映射关系，突破传统研发模式在时间与成本上的限制，为球墨铸铁研发提供了全新范式。通过对基于机器学习的球墨铸铁研发过程中的应用进展进行系统梳理，在阐释机器学习数据收集、数据预处理、模型构建与训练以及模型评估等基本实施框架的基础上，综述了机器学习在组织与缺陷控制、力学性能的预测以及服役行为的预测等方面的应用，探讨了球墨铸铁研发和应用过程中基于机器学习的一些急需解决的问题，提出了基于机器学习的球墨铸铁研发方向及未来的发展趋势。

钢铁 2026年06月26日 1 点赞 0 评论 157 浏览

机器学习在炼钢工业的深度应用：机遇与挑战

摘要：随着人工智能的快速发展，机器学习算法在炼钢工业中的应用成为研究热点。本文系统探讨智能模型在短流程炼钢过程复杂工业场景的深度应用挑战与机遇，重点分析其在电炉、精炼和连铸等核心环节的应用现状。结合钢铁流程的典型场景，阐述机器学习在工艺优化、异常诊断与自主决策等方面的思考。针对炼钢环境下的实时性、可靠性需求，提出机器学习在智能制造体系中的研究方向，包括多模态感知、因果推理与数字孪生等前沿技术。最后，探讨机器学习在短流程炼钢工业深度应用面临的挑战、潜在的解决方案和未来应用展望。

钢铁 2026年06月24日 1 点赞 0 评论 127 浏览