质量管控系统以工艺需求为导向，以信息化技术为手段，通过工业互联网平台的建设和全流程应用层功能的开发，实现了钢铁生产过程质量一贯制管理。质量管控系统通过工业互联平台建设，实现以物料为中心的高通量、多元异构、多维度数据采集，并完成数据的时空变换、匹配、判异等。以数据平台为基础，通过质量设计、过程判定、过程监控、数据追溯、质量分析、质量预测等功能设计和集成机器学习算法。同时，质量管控系统还提供定制化功能，该模块可以快速开发则验证质量管控系统的平台效应，为钢铁行业各类质量改进提供了有效工具和方法。该系统在国内多家大型钢厂均有成熟业绩，该系统的上线提升效率、降低成本、提高质量，同时，实施过程中，培养企业工艺技术人员的相关技术能力，提升了质量管理人员的管理水平。

针对以CSP流程为代表的薄板坯连铸连轧产线存在的外方系统黑匣子、品规扩展精度低、系统老化故障多、局部改造风险大等共性难题，通过全面系统调研、大量离线测试、高精模型研发、先进算法应用、智能功能开发等途径，从高精度轧制过程控制模型、兼顾全幅宽和多目标的板形综合控制技术、新一代过程控制系统集成技术等方面开展了系统的理论和应用研究。项目成果成功应用于马钢CSP产线，是自主研发的成套过程控制系统首次应用于薄板坯连铸连轧产线，首次替代原外方的系统，首次提出网关+双系统并行的零停机时间的在线替换模式，首次敢于同时保证C40、C25双凸度控制精度，综合指标优于同期采用国外技术的同类产线，标志着我国具备了自主完成薄板坯连铸连轧过程控制系统研发和改造国外过程控制系统的能力，打破了国外公司在此领域的长期垄断，为企业提升产品质量、拓展品种规格、降低制造成本及实现智能化升级提供了更多选择和便利。相关技术成果也推广应用于日钢1580、柳钢2032等常规热连轧生产线，均取得了很好的应用实绩，推动了宽带钢热连轧关键共性技术的持续进步。

冷轧产线智能工艺模型分析系统基于先进的系统架构、工艺机理及智能化算法，开发了轧制打滑及热划伤预测、轧制断带分析预测、轧辊全生命周期服役状态预测、活套及炉区跑偏分析预测、产品全长性能预报等模型，实现了生产过程稳定性预测、设备服役状态分析及产线故障诊断分析等功能，达到了降低生产成本及人员劳动强度、提高产品质量和效率的目标。该系统已在国内钢铁企业成功应用，系统的上线应用明显提高了冷轧产线的智能化水平，为企业创造了良好的经济效益和社会效益。

该成套技术采用热备系统或容错服务器以及多层高速网络结构的硬件方案，并安装具有自主知识产权的稳定高效的过程自动化系统开发平台，应用程序采用标准化的、可自由组合和单独升级的模块设计，为将来的扩展和升级提供极大的方便和空间；系统采用先进的解析算法模型，自主开发了多种质量控制技术。最新开发的大数据平台、质量管控、生产状态分析、能源介质监控、能耗预测、性能预报、设备生命周期管理等功能模块，则提升了系统的智能化水平。

LIBS弥补了传统元素分析方法的不足，具有分析简便快速，对样品形貌要求低，且对样品破坏性小，可进行一定距离范围内的遥测，环境适应性强，从而可以实现自动化在线检测。本项目自主研制基于LIBS技术的全自动废旧金属分拣系统。该系统通过自动样品装载，传动，样品捕获同步控制，采用激光对废样块表面进行预剥蚀，消除表面对基体成分识别的干扰；传输至检测位置后，根据要检测材料的中元素含量范围的差异性特点，筛选特征元素的发射谱线，通过采集的特征谱线信号，优化设计神经网络相关算法，进而实现对材料的快速鉴别，继而通过样品分拣系统完成对样品的分离。

钢铁行业物料车间存在大量的天车，传统的控制是通过操作工现场操作，人员多，操作调度难，工作效率低。通过机器视觉计算获取料场实时库存及所有天车的工作情况，同时结合其他信息系统获取物料的进出库信息，采用智能算法提供准确的调度计划，并通过自动控制，取代人工操作，可避免恶劣的工作条件下人为操作导致的安全事故，有效提高工作效率。

酸洗模型由酸浓度在线检测系统、冷轧带钢表面质量在线检测系统和酸洗工艺段智能系统三部分组成。酸洗模型主要应用与冷轧领域，其中所使用的人工神经网络、遗传算法、数据挖掘和计算机视觉等可拓展应用到冶金信息化多个领域。

针对冶金企业物料管理的工艺特点，融合先进可靠的自动化控制、信息化、互联网、物联网、优化算法等技术，改变传统的物流/物料管理模式，建立实时高效、惊喜且流畅严密的现代钢铁企业物流/物料管理系统。实现冶金企业全厂物流作业端到端的数字化、智能化管控。以物流为主线对冶金物料的采购、运输、质量、成本进行全方位的管控、分析和优化。建立客商网络协同平台，实现供应链物流、厂内物流与客户物流的高效协同、全程跟踪，且低成本运营。 通过科学规范的计划、组织、指挥、协调、控制和监督，提升物流效率、降低物流成本、实现客我双赢，实现物流/物料管理的总体优化。 流程链上各业务环节信息共享、相互验证、实时监控,提高钢铁企业物流总体运营效率，有效降低物流成本。

钢铁工业经历三十年节能技术革新，能耗下降幅度趋缓，新形势下其能源结构高碳化、集中供能柔性不足、数据模型技术开发不够等问题愈加突出。为探索钢铁企业节能新方向，以钢铁多流耦合分布式能源技术理论研究与架构设计为先导，选择关键技术实施开发与应用。主要创新成果如下： 1、研究揭示了钢铁生产与分布式能源的耦合关系，提出“源-网-荷-储”钢铁多流耦合分布式能源理论并完成架构设计：以可再生能源开发、清洁能源多能互补优化传统能源结构；以余能就地极限回收利用与区域能源自平衡提升能源效率；以数据驱动和需求侧响应能力提升增强源荷互动能力；以多网互融和网储一体优化钢铁能源系统调整能力。 2、形成钢铁低碳清洁能源与传统能源高效多能互补技术,包括：攻克光伏屋顶组件动态清洗运维技术难关，建成世界最大屋顶光伏发电并网工程，使之成为钢厂低碳清洁能源重要组成；发明高炉冲渣水乏汽与烟气余热热电冷联供系统及方法，开发余热用于高炉煤气碳捕获、协同处置有机废弃物制备生物质能技术，建成兆瓦级涌动型烧结余热有机朗肯循环发电机组，构建余热资源分布式能源微网。 3、形成流体网络建模和能量储存优化等组合式节能技术，包括：开发管网和煤气柜储气数值模拟技术，为电厂大流量和宽幅波动使用高炉煤气解除安全顾虑；对热力系统不同效率汽源给出基于等效电算法的多目标优化方法；发明循环水组合节能方法及系统；开发适用于南方钢厂移动供热模式，以规模化移动热网丰富钢厂能量输配网络。 4、形成模型支撑、数据驱动的源荷交互柔性调控用能技术，包括：开发六大工序三层多阶极限能耗模型，为工序能耗从理论、技术、生产层逼近极限提供定量判据；开发电力负荷预测方法，控制关口电量和制定分时电价响应策略；以燃气互换性理论指导典型炉窑燃烧效率和煤气调配；用数据挖掘结合热工理论确定加热炉能效关键指标及操作模式。 以“多能互补、数据驱动、网储一体、源荷交互、极限能效”为主线的钢铁多流耦合分布式能源技术研究与应用使宝钢节能水平显著提高：近三年节能8.87万吨标煤、减排二氧化碳22万吨，经济效益4.7亿元,对传统钢铁工业能效提升、绿色低碳转型发展提供实践示范。本项目申请国家发明专利24项（已授权15项），实用新型专利授权8项，国家标准1项，企业标准1项，软件著作权3项，企业技术秘密20项，发表论文25篇，编著和参编专著2本。

本项目属于冶金节能减排领域。 我国钢铁产量大，污染物排放高，颗粒物、SO2、NOX分别占工业的30.1%、13.7%、15.7%。现有排放标准已无法满足“打赢蓝天保卫战”要求。2017年政府工作报告提出：推动钢铁行业超低排放改造。结合目前钢铁行业环保水平，钢铁行业实现超低排放还存在以下难点：（1）无组织排放点位多、排放量大，排放底数不清，缺乏治理有效路径；（2）高炉煤气用户SO2排放末端治理难度大、缺乏源头控制技术；（3）转炉一次除尘、高炉料罐均压煤气等重点工序颗粒物治理技术不完善；（4）球团烧结稳定达标排放难度大。（5）污染物一体化管控难度大。针对上述难点，首钢股份公司开展了无组织排放管控治一体化技术研究，有组织达标排放成套技术研究。项目取得了以下创新成果： （1）首次建立了迁钢钢铁生产全流程超低排放技术体系，研究了钢铁生产全流程污染物排放特征及规律，开发了有组织排放稳定达标的成套技术，搭建了全流程污染物管控治一体化智慧环保平台，使首钢股份公司吨钢颗粒物、SO2、NOx排放绩效指标分别达到了0.17kg、0.21kg、0.4kg。 （2）开发了有组织排放长期稳定达标的成套技术，在综合分析高炉煤气有害成分的基础上，首创了高炉煤气喷碱控硫技术；在系统研究了煤气防爆技术和污水处理技术后，首次将湿式电除尘器技术与转炉煤气OG除尘有机结合；对料罐煤气放散特征系统分析技术上，首创了全量回收料罐均压煤气技术；在系统性地研究了球团烟气特点后，创造性地将SCR脱硝技术引入到球团烟气治理领域；通过上述技术的应用使迁钢公司有组织排放远低于超低排放要求。 （3）建立了无组织排放综合除尘控制技术体系，首次研究了无组织排放产尘机理和扩散规律，开发了卸料行为图像智能识别技术、超细雾炮抑尘技术、双流体干雾抑尘技术、生物纳膜抑尘技术、Y型双层密闭导料装置等，实现对无组织排放污染物管控与治理。 （4）首次建立钢铁企业超低排放智能管控平台，开发了以网格化综合管控模块为核心，以大数据技术及机器学习自适应算法为驱动，以机器管理代替人员管理，实现污染源点精准化、治理技术智能化、治理过程信息化、决策反馈一体化、污染应对数据化、操控管理无人化的“黑灯工厂”。 项目环境效益显著：2019年比2017年颗粒物减排3122吨，SO2减排1531吨，NOX减排2344吨，减排比分别达69%、47%、42%。