随着轧钢厂生产工艺复杂化与自动化水平提升，传统经验管理难以满足高精度和高效率需求。数字孪生结合大数据分析与机器学习，可实现生产全流程仿真、预测和优化。通过模型构建与参数优化，能够动态监控轧制力、温度和速度，实现质量提升、能耗降低和智能决策，为轧钢厂智能化管理提供理论与方法支撑。

1 轧钢厂生产过程特性与数字孪生理论基础

轧钢厂生产过程包括加热炉、粗轧、精轧、矫直及冷却等关键工序，每道工序的轧制力(500 ~1 000 kN)、速度(1 ~5 m/s)及温度(800 ~1 200 ℃)直接影响板材厚度、晶粒组织及表面质量。生产参数存在高度耦合性，例如温度波动超过±10 ℃可导致厚度偏差超过0.1mm。基于此，构建数字孪生模型需要精确采集每秒约1 000 条传感器数据，结合历史生产数据和工艺规律，实现对生产状态的实时仿真与预测，为优化策略设计提供理论基础。

数字孪生系统由物理实体、虚拟模型、数据采集与分析服务4 部分组成，如图1 所示，可通过物理建模、数据驱动建模或混合建模方法构建虚拟孪生。结合大数据分析与机器学习方法，如随机森林与支持向量机，可对关键工艺参数进行预测与优化，准确率可达85% 以上。研究方法框架涵盖数据采集-模型构建-优化策略设计-验证反馈四环节，实现生产过程动态仿真、异常识别与闭环优化，理论上可降低能耗5% ~10%，提升产品合格率，为轧钢厂智能化管理提供系统性理论支撑。

图1 数字孪生系统示意图

2 轧钢厂数字孪生模型构建

2.1 模型需求与设计原则

轧钢厂数字孪生模型的构建需明确建模目标，包括生产过程可视化、状态预测与工艺优化。可视化目标通过虚拟仿真呈现加热炉、粗轧、精轧等工序运行状态，便于管理人员直观监控关键参数如轧制力(500 ~1 000 kN)、速度(1 ~5 m/s)及温度(800 ~1 200 ℃)；预测目标通过历史批次数据与实时传感器数据，实现对生产异常、设备磨损及质量波动的提前预警；优化目标以工艺参数调整为核心，提升产能、降低能耗并改善产品合格率。

在参数选择上，应聚焦影响板材厚度、表面质量和力学性能的关键对象，如轧制力、速度、温度及加热炉炉温分布，通过理论分析和历史数据统计确定建模重点，以保证模型的有效性和可操作性。

2.2 数据管理与融合策略

轧钢厂生产过程中产生的数据类型多样，包括实时传感器数据、历史生产批次记录及工艺参数日志，每秒可生成数千条数据。数字孪生模型的精度依赖于数据管理和融合策略。数据清洗需剔除异常值与缺失值，通过归一化处理降低量纲差异影响；特征提取可针对轧制力波动、速度变化及温度梯度进行统计和时序分析；多源数据融合则采用加权平均、主成分分析或机器学习方法，将历史数据与实时数据结合，实现对轧钢生产状态的全面描述。

理论分析表明，高质量数据的引入可显著提高模型预测精度，例如温度数据波动控制在±5 ℃以内，可使厚度预测误差从0.12 mm 降低至0.05 mm，增强模型对异常状态的敏感性和可预测性。

2.3 数字孪生模型构建

数字孪生模型的构建核心在于虚拟模型与物理实体的映射关系，如图2 所示。物理实体包括轧钢机组、加热炉及传输系统，虚拟模型通过有限元分析、工艺方程及数据驱动算法实现对工序动态仿真。模型结构设计应分层次构建，包括工艺参数层、设备状态层及生产预测层，以保证数据流从实时采集到仿真计算的高效传递。

图2 数字孪生模型构建核心框架图

理论上，通过每秒约1 000 条传感器数据输入，可实现轧制力、速度及温度的动态同步仿真。模型验证方法主要依托历史生产数据或典型轧钢批次案例，通过对比仿真结果与实际测量值，验证模型精度与可预测性，为后续优化策略提供可靠支撑。

2.4 模型功能论述

轧钢厂数字孪生模型具有多项功能，包括动态仿真、生产预测和异常识别。动态仿真可对轧制力、速度及温度变化进行时序模拟，帮助管理人员掌握生产全流程状态；生产预测功能通过历史数据与实时数据分析，提前预测产线设备异常及产品质量波动，减少不合格品率；异常识别功能可根据模型输出与实时数据偏差，触发报警机制，实现预防性干预。

通过模拟典型轧钢工序参数，模型可预测板材厚度偏差0.05 mm 以内，同时对温度波动超过±10 ℃的异常状态进行识别，为工艺优化和智能调控提供理论依据，体现数字孪生在轧钢厂智能制造中的核心价值。

3 生产过程大数据优化策略

3.1 优化策略理论框架

轧钢生产过程中，每条生产线每秒可产生约1 200 条传感器数据，涵盖轧制力、轧制速度、温度及设备状态。数据驱动优化策略通过统计分析和参数关联建模，可识别关键工艺因素，实现生产参数动态调整，如图3 所示。以某型钢生产线为例，轧制力与厚度偏差的相关性分析显示，当轧制力波动超过±50 kN 时，板材厚度偏差可达0.08 mm，为优化策略设计提供定量依据。

图3 轧钢生产数据驱动优化的场景

在策略框架中，历史批次数据与实时传感器数据融合是核心。通过多变量分析和机器学习预测，可提前预警设备异常或厚度偏差。以2023年5月一批热轧卷为例，闭环优化策略提前预测厚度偏差超过0.05 mm 的批次5 个，实现生产效率提升3%，验证了数据驱动优化在实际生产中的可行性和有效性。

3.2 关键优化策略论述

轧制参数优化包括轧制力、速度及温度调控，通过建立工艺参数与厚度、表面质量的映射模型，可将板材厚度偏差控制在0.05 mm 以内。以某钢种精轧过程为例，优化前厚度偏差平均0.12 mm，经参数优化后降至0.048 mm，产品合格率由92% 提升至98%，充分体现数据驱动优化的实际价值。

生产效率和能耗优化策略通过大数据分析识别高能耗环节，实现工序调度优化。例如，分析某生产线一个月数据发现，粗轧段温度波动±15 ℃时能耗增加约7%，通过温控优化和轧速调整，可节能5% ~6%，同时结合缺陷预测策略，提前识别裂纹和厚度不均批次8 个，进一步降低次品率，为智能制造提供可量化数据支撑。

3.3 智能控制与闭环优化机制

数字孪生与生产控制系统集成实现闭环优化，可实时调整轧制参数，如图4 所示。以某热轧线为例，系统每秒采集1 200 条数据，通过虚拟模型预测厚度偏差和温度异常，闭环控制将厚度偏差从0.09 mm 缩小至0.04 mm，设备异常响应时间从10min 缩短至2 min，显著提升生产稳定性和产品一致性。

图4 数字孪生与生产控制系统集成的热轧线应用

闭环优化机制强调策略迭代和自适应调整。通过对历史优化数据分析，可不断修正模型预测偏差。例如，2023 年6 月的试验表明，通过迭代闭环优化，轧制温度超标批次由10 次减少至3 次，生产效率提升4%，节能率约5%，充分体现了数字孪生与大数据优化策略的理论可行性和应用效果。

3.4 方法适用性与理论价值

数据驱动优化方法具有高度普适性，适用于不同型号轧钢生产线。通过量化分析关键参数，如轧制力、轧速、温度及能耗指标，可形成可推广的优化策略体系。例如对热轧与冷轧生产线的仿真预测显示，厚度偏差均可降低至0.05 mm 以内，能耗降低约5%，为生产效率和质量提供量化理论支持。

该方法理论价值体现在验证工业4.0 智能制造理念上。以某轧钢厂为例，将数字孪生模型与大数据优化策略结合，实现生产过程全局可视化、预测性控制和闭环优化，提前预警设备异常和厚度偏差，平均每月减少停机2 次，为智能决策、设备管理及工艺改进提供量化依据，具有显著学术和实际应用价值。

4 应用讨论与理论分析

4.1 模型应用效果评价

轧钢厂数字孪生模型应用于生产预测和优化中，可对关键工序进行动态仿真。以某热轧线为例，模型预测板材厚度偏差的平均误差为0.048 mm，厚度偏差超过 0.05 mm 的批次数量由优化前的12 批减少至3 批，预测准确率超过90%，验证了模型在生产过程控制和质量管理中的有效性。

在节能与效率提升方面(见表1)，通过模拟优化轧制力、轧速和加热温度的调控，能耗下降5% ~6%，产线产量提升约3%，同时产品合格率提升至98%。案例表明，数字孪生模型不仅可以提供生产参数优化的理论依据，还可为企业实现节能减排和质量提升提供可靠的数据支撑和决策参考。

表1 轧钢厂数字孪生模型应用效果对比

4.2 模型与优化策略局限性

尽管数字孪生模型在生产优化中表现出良好效果，但仍存在一定局限性。数据质量不高或传感器故障可能导致模型预测偏差增大，例如温度数据波动超过 ±10 ℃时，厚度预测误差可能升至0.08 mm，这限制了模型在极端工况下的精度和可靠性。

模型适应性和方法推广存在约束。不同轧钢设备型号、工艺参数及原料差异较大，需重新校准模型参数以保证精度；优化策略在其他生产线应用时可能需结合本地数据进行调整。理论上，这些局限性提示在实际推广中应提高数据采集精度、模型自适应能力及策略迭代更新，以提升数字孪生应用的稳定性和可靠性。

4.3 对智能制造的启示

轧钢厂数字孪生模型与大数据优化策略的应用对智能制造具有重要启示。通过实时采集和分析生产数据，实现生产全流程可视化、工艺预测及异常预警，为智能决策提供量化依据。案例分析显示，通过闭环优化，设备故障响应时间缩短80%，生产异常批次数量减少70%，显著提升生产效率与产品一致性。

数字孪生与大数据优化在理论上验证了工业4.0 智能化理念的可行性，不仅为轧钢厂提供生产过程优化和节能减排的实践路径，也为工业企业建立数据驱动的预测性维护、智能控制和工艺优化体系提供参考，为推动传统制造向智能制造转型提供理论和方法支持。

5 结论

轧钢厂数字孪生模型可实现生产过程可视化、预测与优化，基于大数据的优化策略有效提升产品质量、产能及能效。案例显示，厚度偏差和异常批次显著减少，生产效率提升3% ~4%，节能率提高5% ~6%。研究验证了数字孪生与大数据优化在智能制造中的可行性与普适性，为轧钢厂工艺改进和工业4.0 智能化提供理论与实践支持。

原文刊载于《流程工业》2026年第3期 作者：青岛特殊钢铁有限公司 史强 孙大超