钢材的氧化在热轧过程贯穿始终，由于热轧流程长，影响氧化因素多且相互耦合。而对于“轧制+气氛+温度”强耦合氧化理论，国际未见报道，由此造成氧化界面演变及氧化皮相组成控制技术开发方向不明确。同时，考虑到热轧氧化过程无法在线检测，属于典型黑箱过程，仅凭工程师经验控制势必试错量大、稳定性差。因此，实现热轧氧化精准、稳定控制是一项世界性难题。综上所述，构建多因素耦合的热轧氧化控制理论，形成具我国有自主知识产权的热轧氧化控制成套技术，实现热轧氧化调控由经验试错向数字化、智能化控制的转型，是全面提升钢材表面质量，保障制造业转型升级的必由之路。

通过近十年持续的研发投入，北京科技大学工程技术研究院（简称“北科工研”）已开发包含翘扣头、镰刀弯、机架间跑偏的系列非对称在线测控技术，并实现稳定工业应用，能够有效抑制运行非对称问题，降低薄规格产品的甩尾率与废钢概率，提高轧制稳定性。

钢铁研究总院工程用钢研究所杨忠民教授团队采取全贝氏体钢合金设计体系控制原则开发出了无碳贝氏体钢，控制钢中的残余奥氏体和马氏体数量<5%，达到残余奥氏体和马氏体数量低到不影响贝氏体钢轨应用性能的目的。全贝氏体钢设计原则，保证钢轨微观组织一致性控制目标，钢轨的宏观性能和服役性能达到了高稳定性，在线服役寿命成倍提高。

针对上述传统质量检测方法的问题，开发能够实现中厚板表面质量在线检测检测手段势在必行，成为生产中亟待解决的问题、意义重大。 （1）采用基于非接触的 CCD 成像原理，实现在线抓捕高温表面钢板的图像,解决复杂环境下高对比度、高清晰的成像。 （2）开发实时高效的在线检测及在线分析技术。中板厂生产节奏快，快的时候不到 2 分钟一块钢板就轧制完成。所以表面检测系统必须是在生产时快速成像、快速处理图像，在下一块钢板到达矫直机之前快速形成检测结果提供给操作工，需要极快的处理速度 （3）根据中厚板表面复杂的特殊情况，建立高准确度的缺陷识别模型。中厚板水、氧化铁皮等造成表面非常复杂，需开发准确度高的缺陷识别模型，才能实现在线缺陷识别。

由北京科技大学、山西太钢不锈钢股份有限公司、马钢(集团)控股有限公司、甘肃酒钢集团宏兴钢铁有限公司不锈钢分公司和北京科技大学设计研究院有限公司等单位共同完成的“基于深度学习的热轧带钢表面在线检测与质量评级”项目，针对在线应用的表面缺陷检测系统存在缺陷检出率与识别率低、周期性缺陷难以检测、未能实现表面质量在线分级等问题，将深度学习算法应用于热轧带钢表面缺陷在线检测与识别，开发了基于深度学习的热轧带钢表面在线检测与质量评级系统，取得的创新性成果如下： 1. 开发了基于深度学习的热轧带钢表面缺陷检测算法，常见缺陷检出率达98%，识别率达92%，与国外先进系统相比，缺陷检出率和识别率分别提高了3%和7%。 2. 提出了基于对抗生成网络的半监督样本学习方法，能够有效的利用大量无标签样本，解决深度学习方法对有标签样本需求量大的难题。 3. 开发了基于长短时记忆网络的周期性缺陷识别算法，实现了热轧带钢辊印、划伤等批量缺陷的追踪及预警，可有效避免批量质量事故。 4. 采用层次分析法对热轧带钢进行表面质量综合评级，充分挖掘表面检测系统提供的缺陷信息，综合考虑缺陷类别、尺寸和数量等因素，实现了热轧带钢表面质量评级从人工经验到量化模型的智能转变。 该项目获得授权发明专利4件，软件著作权8件，发表论文38篇；成功开发了基于深度学习的热轧带钢表面在线检测与质量评级系统，在太钢、马钢、酒钢以及台湾尚承钢铁、印尼青山钢铁等多家企业成功应用，推动了热轧带钢表面质量和生产效率的提高，经济和社会效益显著。

近来中国钢产量迅飞发展，连铸是钢铁厂主要流程中的重要环节，连铸坯的质量也成为影响钢材质量的重要因素。连铸坯的表面裂纹、中心偏析、中心疏松等在各大钢厂均有发生，严重影响企业的生产和经济效益。针对上述问题，本项目展开立项研究，从连铸坯的主要缺陷入手，提出相应的技术措施，减少上述铸坯的缺陷，提高铸坯的质量。本项目属于钢铁冶炼技术炼钢领域。 连铸坯表面横裂纹及角部横裂纹在连铸过程中时有发生，特别是中碳钢、中碳合金钢及微合金化钢，该类缺陷与连铸的二冷工艺及压下位置有直接关系；而铸坯的中间裂纹、三角区裂纹、中心偏析、中心缩孔及中心疏松在中碳钢、中碳合金钢及高碳钢上表现得尤为突出，这类质量缺陷与连铸二冷及压下工艺有非常大的关系；目前这两种缺陷是制约连铸生产的主要因素。本项目的主要内容：结合钢水的凝固特点，采用更为接近实际的边界条件，建立新型数据库，开发出新一代二冷及可控压下软件，并在线投入使用，采用双目标温度确定冷却水量技术、可控单段压下技术等，大幅度降低铸坯表面横裂纹及角横裂纹发生率，减轻铸坯的中心偏析及中心疏松，提高铸坯的质量。 项目的特点如下：1）开发出新一代二冷和可控压下的软件；2）纳入复杂的更为接近实际的边界条件，通过横向温度分布不均匀、喷嘴喷水的不均匀确定横向热流量、通过测定铸坯的表面温度，来确定季节性、浇注周期的影响；3）采用双目标温度计算冷却水量、在具有幅切功能的连铸机上，可以计算边部的冷却水量；4）压下量、压下位置的合理确定，提出压下量、压下区间的确定原理；5）采用可控单段压下工艺，通过拉速优化将压下区间控制在一个扇形段内；6）非稳态压下控制，凝固位置跟踪，压下速率的合理设定；7）建立新型数据库，在线计算钢种热焓、导热系数的修正；8）混浇模式下配水及压下工艺，其成分在该状态下逐渐变化造成液固相线温度等参数的变化，确定混浇坯长度；9）凝固终点的W形状压下控制，采用加权平均压下结束点固相率，做为压下的结束位置，同时优化水量，减少W形状的程度，三角区裂纹。 该项目先后在鞍钢、五矿营口中板、唐山不锈钢、柳钢、宝钢、日照等企业连铸机上应用，项目应用后，微合金化钢及中碳合金钢铸坯角部横裂纹减轻得更为显著，明显减轻中碳钢、中碳合金钢及高碳钢中心偏析、缩孔及疏松。实施该项目后，提高铸坯质量、改善生产顺行，提高热送热装比率、降低劳动强度等方面取得重大成绩，取得显著的经济效益。

本研究从连铸坯主要缺陷入手，提出相应技术措施，减少上述铸坯的缺陷，提高铸坯质量。本技术早在2004年就开始研发，先后与鞍钢、宝钢、梅山钢厂、南钢等企业合作，逐步形成新一代连铸二次冷却及可控压下关键技术，实施在线应用，取得了良好效果。

利用国产精轧机+双机架MINI轧机及相应的“10+2“”，自主创新开发高品质特殊钢线材的TMCP技术以及该技术的应用，生产了（1）汽车悬架弹簧钢50CrVA ，获得了100%的准平衡态组织F+P组织，减少退火工序，满足用户直接拉拔加工；（2）高性能工具钢S2 ，获得了均匀的贝氏体组织，体积百分数≥90%，二次脱碳浅，便于用户加工及提升产品疲劳性能；（3）免退火冷镦钢SWRCH35K，在线获得球化组织，球化率达到80%以上，铁素体占比达到78%，冷加工性能好，成功用于直接拉拔冷镦生产多种紧固件；（4）滚动体轴承钢GCr15，有效控制网状渗碳体析出，网状碳化物≤2.5级，晶粒度达到10级以上，热轧面缩≥30%，可实现轻拉拔减少下游加工工序亦可缩短球化退火时间；（5）帘线钢LX82A，提高索氏体化率到90%以上，无网碳组织，同批抗拉强度波动控制在±25MPa内。 针对中碳到高碳的特殊钢线材品种，自主创新开发出系列的基于MINI轧机的TMCP工艺技术，实现下游加工工序、节约能源、减少排放、改善组织、提升品质、降低成本等，对特殊钢线材基于MINI轧机的轧制工艺优化起到明显的指导意义，达到了同类技术领域的先进水平

氧化球团是现代大型高炉炼铁必不可少的炉料，2016-2018年我国球团占炼铁炉料结构比例约13%，但与美国、瑞典等发达国家（80-90%球团入炉）相比，我国因球团矿产量严重不足，入炉比偏低。中国球团品种长期以酸性球团为主，缺乏生产碱性球团技术。此外，因回转窑生产碱性球团对原料条件要求苛刻，市场上低硅、低碱金属的优质精粉资源非常匮乏，且磁铁精矿严重短缺、价格高。因此，以来源广泛、价格低、传统球团企业难利用的镜铁精矿、粗粒赤铁粉矿为原料，开发资源宽口径的多元化配矿技术就成为解决上述难题的必然选择。但镜铁精矿和赤铁粉矿存在粒度粗、成球性差、生球强度低、预热和焙烧温度高、能耗高等技术特点，同时存在生产过程控制难度大，回转窑易结圈，产品存在还原膨胀率偏高等技术难题。 本项目开发了资源宽口径配矿及矿石表面改性技术。制定了粗粒烧结粉和镜铁矿组合磨矿、高压辊磨表面改性的技术标准，开发了载体沉降及强化过滤技术，打破了粗粒烧结粉用于球团的“技术壁垒”。使镜铁精矿的磨矿能耗下降30%，强亲水性的细磨赤铁粉矿沉降速度提高24.4%，过滤脱水效率提高10.6%，解决了微细颗粒对水体污染问题。非传统球团用烧结粉矿和镜铁矿配比达到80-85%，实现了资源多元化，显著提高了资源利用率，大幅度降低了原料成本。开发了链篦机-回转窑多元化球团制备技术，在高赤铁矿配比(80%～90%)下，生产镁质熔剂性球团，突破了国外镁质球团以带式焙烧机为主的工艺限制，及国内以磁铁矿为主的原料类型限制，具备在线切换生产碱性、镁质、酸性球团能力。开发了窑体精确定位与红外连续三维测定技术，建立了回转窑内结圈物厚度及分布的数学模型，研制了窑内结圈物三维分布可视化系统，通过及时测量和预测、精准调控、预防回转窑结圈，停机时间降低95.4%，作业率提高5%。开发了低温烟气高效脱硫脱硝技术，球团烟气脱硫已运行四年，实现球团绿色清洁生产。 获授权发明专利4项，企业技术秘密6项，发表学术论文49篇。项目成果已成功应用于宝钢湛江、武钢、安钢3家国内钢铁企业，优质球团产品长期供宝钢、武钢、安钢、日本制铁、韩国浦项、台湾中钢等国内外企业大型高炉使用，经济效益和社会效益显著。

以数学模型为基础，通过大数据研究方法形成转炉冶炼过程控制系统的吹炼模型、加料模型和终点控制模型，形成一套转炉智能制造控制及仿真系统软件。控制系统通过流程输出端数据群能够自调整过程控制参数。控制及仿真系统利用过程监控数据具备自学习功能。 研究转炉智能制造技术的过程监控方法，通过炉气成分分析、音频化渣技术、副枪技术或倒炉取样以及下渣检测技术检验和修正模型。 在创新应用激光炉气分析技术的基础上，提高入炉原料供应标准，完善转炉基础数据信息在线检测技术，开发静态和动态智能控制模型、自动出钢技术，实现对转炉冶炼全过程的无干预智能化炼钢。