■本报通信员 王钰慧

钢铁工业是典型的流程工业，时时刻刻都在孕育发生海量数据。这些数据关于钢材产物机能、品质的精准预测和不变节制具备名贵意义，然则关于若何哄骗钢铁年夜数据调控产物品质，海内外研讨职员今朝均在摸索之中。

作为流程化、批量化年夜宗出产的钢铁产物，若何精准知足客户的“订制化”出产需要？近年来，西南年夜学轧制技能及连轧主动化国度重点试验室传授刘振宇团队基于多年来在钢铁组织机能预测技能与使用范畴的实践沉淀和理论，与宝钢梅猴子司、鞍钢等企业共同努力，深刻开展基于热轧板带钢工业年夜数据预处置惩罚技能的研讨，开收回了以组织机能预测与优化为焦点的钢铁智能化制作技能，有用解决了以后钢铁企业范围化出产和用户共性化需要之间的矛盾。

刘振宇作为我国在钢铁组织机能预测与优化技能研发方面的首个博士研讨生，曾经在该范畴开展了30余年的研发。其团队开收回了以人工智能实践为根蒂根基的神经收集模子及计较机体系。借助神经收集壮大的非线性拟合能力，以工业年夜数据为根蒂根基成立钢铁组织机能预测和调控模子，取得了较高的预测精度，乐成完成了热轧产物力学机能在线预测。

因为基于人工智能要领的热轧产物组织机能预测技能重大依附于原始数据，过分寻求预测精度往往孕育发生过拟合征象，有时偏离钢铁质料的物理冶金学纪律，从而招致热轧工艺的逆向优化成果可托度遭到影响。若何合理有用哄骗工业年夜数据，就成为机能预测与工艺优化必需冲破的瓶颈。

为解决这一要害技能难题，团队成员从轧钢出产现实动身，开收回热连轧工业年夜数据的阐发和处置惩罚要领，成立起基于年夜数据阐发与优化的智能化物理冶金学模子。

依托此模子，刘振宇在鞍钢2150热连轧出产线开收回焊瓶用钢屈强比颠簸节制技能，解决了焊瓶钢屈强比窄幅（0.735~0.785）节制这一轧钢范畴的天下性难题。在梅钢1422和1780热连轧出产线，经由过程组织机能预测与工艺优化，钢种商标已削减60%以上，完成了热轧的粗放化、绿色化出产，年夜年夜增进了企业的节能减排；同时，针对厚度规格为2.5 mm的汽车车轮用钢，经由过程组织机能预测与工艺优化，使钢中锰含量下降一半，吨钢勤俭质料老本约50元。

该项结果获得国际闻名钢铁行业期刊ISIJ international的国际审稿专家的高度评估，专家以为该结果“对钢铁行业中使用体系迷信开展工艺优化研讨做出严重孝敬”。