目錄 1數字經濟時代來臨數字經濟方興未艾1.1數字經濟時代來臨數據成為重要生產要素1.2數字經濟、數字技術與數字產業(yè)化1.3大數據生態(tài)體系形成1.4數據科學成為重要的認識世界的分析方法1.5數字技術、數據經濟在各領域中應用的關鍵發(fā)展態(tài)勢 2數據時代鋼鐵行業(yè)面臨的機遇與挑戰(zhàn)2.1鋼鐵行業(yè)是距“數字化”最近的行業(yè)2.2鋼鐵行業(yè)是對數字技術需求最迫切的行業(yè)2.2.1鋼鐵生產過程的嚴重不確定性2.2.2系統(tǒng)復雜相關關系和流程方向的遺傳效應2.2.3數據整合與利用不充分2.2.4解決問題的方案、方法陳舊2.3鋼鐵行業(yè)有豐富的數字資源和應用場景資源2.3.1鋼鐵行業(yè)豐富的數據資源2.3.2鋼鐵行業(yè)豐富的數字技術應用場景資源2.4鋼鐵行業(yè)具有直接反饋賦能物料的優(yōu)勢2.5鋼鐵行業(yè)數字技術應用的推進步驟 3信息物理系統(tǒng)3.1信息物理系統(tǒng)概述3.1.1信息物理系統(tǒng)的概念與發(fā)展3.1.2物理空間與信息空間3.1.3信息物理系統(tǒng)架構3.2數據自動流動的四個過程3.2.1狀態(tài)感知3.2.2實時分析3.2.3科學決策3.2.4精準執(zhí)行3.3信息物理系統(tǒng)的六個特征3.3.1數據驅動3.3.2軟件定義3.3.3泛在連接3.3.4虛實映射3.3.5異構集成3.3.6系統(tǒng)自治3.4數據驅動的原位分析系統(tǒng)3.4.1原位分析系統(tǒng)概述3.4.2數據處理技術3.4.3可視化處理3.4.4機器學習3.4.5鋼鐵材料創(chuàng)新基礎設施及高性能計算3.4.6工藝過程的信息物理系統(tǒng)化 4鋼鐵材料創(chuàng)新基礎設施4.1傳統(tǒng)工業(yè)互聯網平臺架構4.1.1平臺總體架構4.1.2平臺服務功能架構4.2鋼鐵材料創(chuàng)新基礎設施的體系架構4.3鋼鐵材料創(chuàng)新基礎設施的主要組成部分4.3.1物理實體底層：數據采集與執(zhí)行機構4.3.2邊緣云平臺：邊緣數字化核心平臺4.3.3云平臺：資源配置與管理云平臺4.4網絡與安全4.5鋼鐵材料創(chuàng)新基礎設施的特點4.5.1信息感知和精準執(zhí)行的物理實體底層4.5.2數據驅動的鋼鐵材料創(chuàng)新基礎設施4.5.3數據驅動的大數據/機器學習數據分析系統(tǒng)4.5.4主流程過程控制模型數字孿生化與CPS化4.5.5軟件定義，低成本、高效率改造4.6鋼鐵材料創(chuàng)新基礎設施建設 5數據治理5.1數據抽取5.1.1數據源處理方法5.1.2數據抽取方式5.2數據清洗與轉換5.2.1數據清洗5.2.2數據轉換5.3數據加載 6機器學習6.1線性模型6.1.1概述6.1.2線性回歸6.2局部加權回歸6.2.1概述6.2.2距離度量與局部有效性6.3人工神經網絡6.3.1概述6.3.2人工神經網絡的結構6.3.3BP算法的基本思想6.4RBF神經網絡6.4.1概述6.4.2RBF神經網絡的特點6.4.3RBF神經網絡的映射機理6.5支持向量機6.5.1概述6.5.2支持向量機推導6.6決策樹和隨機森林6.6.1決策樹概述6.6.2隨機森林6.7遺傳算法6.7.1概述6.7.2基本思想及步驟6.7.3編碼方式6.8主成分分析6.8.1概述6.8.2PCA原理6.9深度神經網絡6.9.1概述6.9.2模型參數融合方法6.10卷積神經網絡6.10.1概述6.10.2CNN模型的基本結構6.11循環(huán)神經網絡和LSTM神經網絡6.11.1循環(huán)神經網絡概述6.11.2LSTM神經網絡6.12圖神經網絡6.12.1概述6.12.2圖神經網絡的模型設計 7多目標智能優(yōu)化決策算法7.1多目標優(yōu)化問題7.1.1多目標優(yōu)化問題的定義7.1.2多目標優(yōu)化問題與決策的關系7.2多目標優(yōu)化算法綜述及典型算法7.2.1多目標優(yōu)化算法綜述7.2.2求解多目標優(yōu)化問題的進化算法7.2.3多目標優(yōu)化算法研究展望 8主流程邊緣區(qū)域的數據分析和信息物理系統(tǒng)化8.1鐵前與高爐煉鐵8.1.1原料區(qū)8.1.2燒結區(qū)8.1.3球團區(qū)8.1.4煉焦區(qū)8.1.5高爐區(qū)8.2煉鋼與精煉8.2.1鐵水預處理8.2.2轉爐8.2.3RH/LF精煉8.3連鑄8.3.1基于大數據與人工智能的電磁冶金數字化系統(tǒng)8.3.2連鑄坯質量缺陷在線預測8.3.3連鑄坯表面質量在線檢測8.3.4連鑄坯低倍質量判定8.4板帶材與長型材熱軋8.4.1熱連軋三維尺寸控制8.4.2中厚板軋制8.4.3熱軋過程組織性能預測與工藝智能優(yōu)化8.4.4復雜斷面型材全流程數字孿生與智能控制8.4.5棒材熱連軋過程智能化管控與數字化平臺8.4.6線材熱連軋一體化控制8.4.7熱軋無縫鋼管數字化制造8.5冷軋帶材與熱處理、涂鍍8.5.1冷連軋數字化建模與優(yōu)化8.5.2鋼材冷軋-連退過程組織性能預測與工藝智能優(yōu)化8.6短流程生產工藝8.6.1板坯直接軋制中厚板8.6.2薄帶鑄軋數字化8.7基于5G軟件定義鋼鐵工業(yè)控制系統(tǒng)的設計與實現8.7.1軟件定義PLC優(yōu)點8.7.2鋼鐵工業(yè)控制需求8.7.3基于5G軟件定義PLC系統(tǒng)架構8.7.4現場應用 9云端資源與配置管理區(qū)域的優(yōu)化與管理9.1生產計劃調度管理9.1.1煉鋼生產計劃9.1.2煉鋼生產調度9.2裝備運維管理9.2.1基于統(tǒng)計分析的故障診斷9.2.2工業(yè)大數據驅動的智能診斷與壽命預測9.2.3基于數字孿生技術的故障診斷與壽命預測9.2.4智能運維的決策方法與系統(tǒng)9.3物流管理9.3.1物流管理的云計算應用平臺9.3.2鋼鐵生產過程的物流管理9.3.3鋼鐵生產過程的能源管理9.4環(huán)境管理9.4.1環(huán)境管理的云計算應用平臺9.4.2鋼鐵生產過程的環(huán)境管理9.4.3鋼鐵生產過程的碳排放管理 參考文獻 結語