在數(shù)字化時(shí)代背景下,鋼鐵行業(yè)與數(shù)字技術(shù)的融合已經(jīng)變得越來(lái)越重要,數(shù)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(dǎo)報(bào)》刊登了《王國(guó)棟:鋼鐵生產(chǎn)創(chuàng)新基礎(chǔ)設(shè)施架構(gòu)下的工業(yè)大模型系統(tǒng)》一文,深入剖析了鋼鐵企業(yè)數(shù)字化創(chuàng)新基礎(chǔ)設(shè)施(SEII)的重要性,以及它如何推動(dòng)鋼鐵產(chǎn)業(yè)的升級(jí)、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(duì)行業(yè)的未來(lái)發(fā)展具有重要指導(dǎo)意義。
鋼鐵行業(yè)作為支撐國(guó)家制造業(yè)發(fā)展的重要原材料工業(yè)領(lǐng)域,在保障國(guó)民經(jīng)濟(jì)與國(guó)防建設(shè)等方面發(fā)揮著重要的作用。然而,作為復(fù)雜流程工業(yè),各工序均為多變量、強(qiáng)耦合、非線性和大滯后的黑箱,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(jì)以來(lái),人類(lèi)社會(huì)進(jìn)入數(shù)字時(shí)代,移動(dòng)互聯(lián)、人工智能、云計(jì)算、大數(shù)據(jù)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(shù)據(jù)分析應(yīng)用于各行各業(yè),與實(shí)體經(jīng)濟(jì)結(jié)合起來(lái),已經(jīng)成為人類(lèi)認(rèn)識(shí)與改造客觀******強(qiáng)有力的武器。在數(shù)字化轉(zhuǎn)型方面,鋼鐵行業(yè)與其它行業(yè)相比,具有得天獨(dú)厚的優(yōu)勢(shì)。首先,鋼鐵行業(yè)具有豐富的數(shù)字技術(shù)應(yīng)用場(chǎng)景資源。經(jīng)過(guò)長(zhǎng)期的建設(shè)和發(fā)展,鋼鐵行業(yè)已經(jīng)具有相對(duì)先進(jìn)的數(shù)據(jù)采集系統(tǒng)、自動(dòng)化控制系統(tǒng)和研發(fā)設(shè)施,實(shí)現(xiàn)了******的數(shù)據(jù)采集和豐富的數(shù)據(jù)積累??梢哉f(shuō),鋼鐵行業(yè)是離“數(shù)字化”***近的行業(yè)之一。其次,鋼鐵行業(yè)是對(duì)數(shù)字技術(shù)需求***迫切的行業(yè),其生產(chǎn)過(guò)程全程黑箱,復(fù)雜的相關(guān)關(guān)系、遺傳效應(yīng)及不確定性,為數(shù)字化的應(yīng)用提供了豐富的場(chǎng)景資源。如何通過(guò)對(duì)數(shù)據(jù)資源進(jìn)行處理、分析和計(jì)算,建立具有“原位分析能力”的高保真數(shù)字孿生體,從而構(gòu)建起基于數(shù)據(jù)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(zhǔn)執(zhí)行的閉環(huán)賦能體系,解決生產(chǎn)制造和服務(wù)應(yīng)用過(guò)程中的不確定性復(fù)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(chǔ)設(shè)施架構(gòu)設(shè)計(jì)及核心工業(yè)大模型開(kāi)發(fā)
鋼鐵行業(yè)與數(shù)字技術(shù)相融合才能發(fā)揮其應(yīng)用場(chǎng)景與數(shù)據(jù)資源的優(yōu)勢(shì),因此必須建設(shè)鋼鐵企業(yè)數(shù)字化創(chuàng)新基礎(chǔ)設(shè)施(SEII—Steel Enterprise Innovation Infrastructure)。它是以技術(shù)創(chuàng)新為驅(qū)動(dòng)、以信息網(wǎng)絡(luò)為基礎(chǔ),面向高質(zhì)化發(fā)展,為提高鋼鐵企業(yè)的核心競(jìng)爭(zhēng)力而打造的鋼鐵產(chǎn)業(yè)升級(jí)、融合、創(chuàng)新的基礎(chǔ)設(shè)施體系。SEII采用“1網(wǎng)3平臺(tái)”的基本架構(gòu),以工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)為載體、以底層的數(shù)據(jù)感知和精準(zhǔn)執(zhí)行為基礎(chǔ)、以邊緣過(guò)程設(shè)定模型數(shù)字孿生體和邊緣/底層CPS為核心、以云平臺(tái)數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)為支撐,服務(wù)于鋼鐵企業(yè)的數(shù)字化轉(zhuǎn)型,如圖1所示。在整個(gè)系統(tǒng)中數(shù)據(jù)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(zhǔn)執(zhí)行這四個(gè)環(huán)節(jié)實(shí)現(xiàn)資源優(yōu)化配置。大量蘊(yùn)含在物理空間中的隱性數(shù)據(jù)經(jīng)過(guò)狀態(tài)感知被轉(zhuǎn)化為顯性數(shù)據(jù),進(jìn)而能夠在信息空間進(jìn)行計(jì)算分析,將顯性數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為有價(jià)值的信息。不同系統(tǒng)的信息經(jīng)過(guò)集中處理形成對(duì)外部變化的科學(xué)決策,將信息進(jìn)一步轉(zhuǎn)化為知識(shí),通過(guò)***優(yōu)化設(shè)計(jì)應(yīng)用于物理空間,形成一個(gè)閉環(huán)賦能循環(huán)系統(tǒng),使得物理空間設(shè)備運(yùn)行更加可靠、資源調(diào)度更加合理,各環(huán)節(jié)智能協(xié)同效果更加優(yōu)化,以實(shí)現(xiàn)企業(yè)******運(yùn)營(yíng)。通過(guò)SEII***終實(shí)現(xiàn)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(jí)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(diào)管理優(yōu)化運(yùn)行功能。由此可見(jiàn),SEII必將成為鋼鐵企業(yè)升級(jí)換代、創(chuàng)新崛起的數(shù)字化底座。
圖1 鋼鐵企業(yè)創(chuàng)新基礎(chǔ)設(shè)施(SEII)總體架構(gòu)
創(chuàng)新基礎(chǔ)設(shè)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(shù)字化的非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)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(shù)字孿生模型。然而,考慮到鋼鐵生產(chǎn)諸多環(huán)節(jié)的內(nèi)部運(yùn)行狀況無(wú)法在線實(shí)時(shí)測(cè)量,傳統(tǒng)現(xiàn)場(chǎng)生產(chǎn)主流程運(yùn)行的數(shù)學(xué)模型大多為機(jī)理和/或經(jīng)驗(yàn)?zāi)P?。由于環(huán)境狀況和操作條件波動(dòng)以及設(shè)備運(yùn)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(tǒng)之間的關(guān)系十分復(fù)雜,這些機(jī)理和/或經(jīng)驗(yàn)?zāi)P蛯?duì)于全流程黑箱的復(fù)雜動(dòng)態(tài)過(guò)程適用性較差且精度不高,難以準(zhǔn)確透視工藝、設(shè)備、質(zhì)量等關(guān)鍵參數(shù)之間的復(fù)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(xiàn)復(fù)雜過(guò)程數(shù)字孿生的******途徑。但是,傳統(tǒng)AI只能根據(jù)輸入的數(shù)據(jù)進(jìn)行處理與分類(lèi),很難擴(kuò)展到訓(xùn)練數(shù)據(jù)之外的應(yīng)用場(chǎng)景。近年來(lái),生成式AI(Generative AI-GAI)以數(shù)據(jù)以及從數(shù)據(jù)中提取的知識(shí)作為輸入,通過(guò)機(jī)器學(xué)習(xí)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(zhuǎn)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(nèi)部組織結(jié)構(gòu)演變與界面狀態(tài)變化紛繁復(fù)雜,為此,東北大學(xué)相關(guān)團(tuán)隊(duì)集成數(shù)據(jù)治理及深度挖掘、物理機(jī)制及知識(shí)學(xué)習(xí)、軋制過(guò)程“力能-組織-界面”強(qiáng)耦合機(jī)器學(xué)習(xí)、冷卻過(guò)程動(dòng)態(tài)相變遺傳機(jī)器學(xué)習(xí)以及微觀組織結(jié)構(gòu)與力學(xué)性能的深度學(xué)習(xí)等模塊,建立了SEII架構(gòu)下的熱軋生成式工業(yè)大模型,如圖2所示。相較于傳統(tǒng)模型,其變量總數(shù)超過(guò)三百五十萬(wàn),比傳統(tǒng)模型多出5個(gè)數(shù)量級(jí)以上。通過(guò)全流程的信息融合并在實(shí)際工業(yè)應(yīng)用中不斷迭代優(yōu)化,基于數(shù)據(jù)資源不斷提升模型的可訓(xùn)練性,基于物理知識(shí)學(xué)習(xí)不斷提升模型的可解釋性和魯棒性,從而構(gòu)建起高保真熱軋過(guò)程“成分-工藝-組織-界面-載荷-性能”數(shù)字孿生,并形成通用的、可推廣的工業(yè)系統(tǒng),實(shí)際應(yīng)用于我國(guó)大型熱連軋及寬厚板軋機(jī)等10余條生產(chǎn)線,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(nèi)外兼修”的高品質(zhì)熱軋鋼材并成功應(yīng)用于我國(guó)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(tǒng)架構(gòu)
SEII架構(gòu)下工業(yè)大模型系統(tǒng)賦能應(yīng)用
SEII架構(gòu)下熱軋生成式工業(yè)大模型系統(tǒng)突破了以“經(jīng)驗(yàn)試錯(cuò)法”為代表的傳統(tǒng)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(xiàn)了熱軋工藝的快速優(yōu)化及對(duì)市場(chǎng)需求的快速響應(yīng)。(1)熱連軋生產(chǎn)過(guò)程的典型應(yīng)用熱軋氧化無(wú)法在線檢測(cè),屬典型黑箱過(guò)程;穩(wěn)定、******控制表面質(zhì)量,離不開(kāi)高精度的氧化模型,但國(guó)際尚無(wú)成功先例。項(xiàng)目組利用數(shù)據(jù)驅(qū)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(yù)測(cè)精度在±2.5μm,達(dá)到了工業(yè)應(yīng)用級(jí)標(biāo)準(zhǔn)要求。在此基礎(chǔ)上,進(jìn)一步明確了氧化狀態(tài)與界面摩擦系數(shù)的相關(guān)關(guān)系,實(shí)現(xiàn)了軋制過(guò)程界面狀態(tài)的精準(zhǔn)調(diào)控。針對(duì)熱軋超高強(qiáng)免酸洗汽車(chē)用鋼在冷加工過(guò)程中存在嚴(yán)重的氧化掉粉缺陷,在大模型系統(tǒng)基礎(chǔ)上,融合多目標(biāo)優(yōu)化算法對(duì)生產(chǎn)工藝進(jìn)行優(yōu)化設(shè)計(jì),提出了“高溫快軋、高溫卷取”的工藝優(yōu)化策略,實(shí)現(xiàn)了高強(qiáng)免酸洗鋼批量供貨。針對(duì)2250mm熱連軋生產(chǎn)的高Ti微合金高強(qiáng)鋼薄規(guī)格產(chǎn)品因軋制力設(shè)定偏差導(dǎo)致邊浪嚴(yán)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(jié)構(gòu)演變和界面狀態(tài)變化的前提下,軋制力預(yù)測(cè)精度較國(guó)際通用模型提高30%左右,從而大幅降低了薄規(guī)格產(chǎn)品產(chǎn)生邊浪的風(fēng)險(xiǎn)。此外,針對(duì)不同爐次冶煉成分波動(dòng)導(dǎo)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(gòu)建的熱軋過(guò)程高保真的數(shù)字孿生,在過(guò)程機(jī)系統(tǒng)中實(shí)現(xiàn)了“反饋-計(jì)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(jí)超高強(qiáng)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(yīng)用寬厚板生產(chǎn)具有品種結(jié)構(gòu)復(fù)雜、小批量訂單多的特點(diǎn),大量余坯降級(jí)出售造成巨大經(jīng)濟(jì)損失,而且過(guò)多的鋼種造成了煉鋼工序的復(fù)雜化,嚴(yán)重影響了生產(chǎn)效率和產(chǎn)品質(zhì)量的持續(xù)提高。因此,企業(yè)迫切需要一種“大規(guī)模定制”生產(chǎn)模式來(lái)既滿(mǎn)足用戶(hù)對(duì)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(guī)模******生產(chǎn)的需求,以提高企業(yè)的競(jìng)爭(zhēng)能力。為此,項(xiàng)目團(tuán)隊(duì)利用熱軋生成式大模型,通過(guò)綜合考慮細(xì)晶、析出、位錯(cuò)及相變等強(qiáng)化機(jī)制的相關(guān)關(guān)系,在相同成分體系下實(shí)現(xiàn)了跨厚度和跨強(qiáng)度級(jí)別的軋制工藝柔性化設(shè)計(jì),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(xiàn)了以大澆次出鋼為主的“大規(guī)模定制化”生產(chǎn)。此外,通過(guò)軋制工藝柔性化設(shè)計(jì),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(xiàn)了直接軋制,軋制效率提升35%以上;系列高強(qiáng)管線鋼,通過(guò)細(xì)化析出相并提升細(xì)晶強(qiáng)化彌補(bǔ)高溫軋制造成的位錯(cuò)強(qiáng)化降低,在力學(xué)性能和道次軋制負(fù)荷保持不變的基礎(chǔ)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(jí)別Ti微合金化高強(qiáng)鋼性能穩(wěn)定性控制
(b)賦能寬厚板生產(chǎn)高鋼級(jí)管線鋼******軋制 圖3 熱軋生成式工業(yè)大模型生產(chǎn)賦能
數(shù)字化轉(zhuǎn)型并賦能綠色化、高質(zhì)化、強(qiáng)鏈化,是鋼鐵行業(yè)有史以來(lái)******的關(guān)鍵戰(zhàn)略轉(zhuǎn)型。SEII作為數(shù)據(jù)時(shí)代******進(jìn)的數(shù)字化、智能化科技創(chuàng)新平臺(tái),采用******的數(shù)字化技術(shù)架構(gòu)和模型開(kāi)發(fā)方式,充分發(fā)揮鋼鐵行業(yè)豐富應(yīng)用場(chǎng)景優(yōu)勢(shì),******限度地利用企業(yè)豐富的數(shù)據(jù)、先進(jìn)技術(shù)等長(zhǎng)期積累的資源,依靠數(shù)據(jù)分析、數(shù)據(jù)科學(xué)的強(qiáng)大數(shù)據(jù)處理能力和放大、倍增、疊加作用,以實(shí)現(xiàn)綠色化關(guān)鍵工藝、裝備創(chuàng)新功能、超級(jí)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(diào)管理優(yōu)化運(yùn)行功能,提升企業(yè)的核心競(jìng)爭(zhēng)力,賦能鋼鐵行業(yè)升級(jí)換代、轉(zhuǎn)型發(fā)展,成為國(guó)際領(lǐng)先的產(chǎn)業(yè)集群。