材料集成的挑战（下）

材料集成的挑战（上）中表1（日本内阁府项目SIPII“结构材料革命性设计系统的材料集成”中处理的材料问题）还列出了负责每个问题的机构。专题A1-X利用第一阶段的资产，根据所需的特性和性能最早着

JFE钢铁利用数据科学技术开发带式输送机自动监控系统

JFE钢铁公司利用最新的数据科学技术，开发了一种自动监控原料带式输送机设备异常和运行异常的系统，并将其引入东日本制铁所（千叶地区）和西日本制铁所（仓敷地区）的原料场。今后，通过将该系统推广到所

JFE钢铁利用“无示教技术”开发自动磨削机器人系统

JFE钢铁公司利用最新的DX（数字化转型）和机器人技术，在知多制造所的小口径无缝钢管工厂导入了自动进行研磨机磨削作业的机器人系统。利用本公司自主开发的“无示教技术”，使机器人能够在维修过程中自

JFE钢铁利用网络物理系统实现高炉操作自动化

钢铁行业高炉的高效稳定运行对于减少CO2排放极为重要。高炉是一种热效率高的反应过程，一方面在全世界被广泛应用，另一方面存在无法直接观察或测定内部的状态，以及由于原料性质的偏差等影响，高炉的状态

深度学习模型在钢铁行业的应用研讨及未来展望

1 调查结果概述 根据本专题系列文章的调查结果显示，深度学习技术正在钢铁行业的各个领域得到应用和发展。特别是在（1）炼铁工艺、（2）炼钢工艺、（3）轧制工艺和（4）产品特性评价方面，可以

深度学习模型在炼钢、轧制工艺及产品特性评价中的应用

1深度学习模型在炼钢工艺中的应用 炼钢工艺分为精炼工艺和连铸工艺。精炼工艺又分为铁水预处理工艺、转炉工艺及二次精炼工艺。另外，还存在利用废钢等原料生产钢水的电炉工艺。 本节将介绍转

旋流井沉井施工中突发管涌的应急处理

江苏永钢集团有限公司轧钢厂新建的超高强度高韧性特殊钢生产研发项目中有一座旋流井，采用沉井施工工艺，在沉井下沉纠偏过程中沉入有水压水的砂土层较深，出现管涌现象。本文简要分析了管涌事故原因，确定了

数领特钢 智启未来

中信泰富特钢集团“十四五”发展规划明确提出“数智引领”战略举措，构建“集团协同化运营、企业协同化制造、制造单元智能化生产”的“云-边-端”数智化转型体系；建立制造中心、经营中心、数据决策中心、

欧洲钢铁工业固废资源化方案（二）

3钢铁固废的资源化 BF-BOF和EAF路线的主要固体废弃物为高炉粉尘/煤气净化后的高炉污泥、高炉渣；转炉粉尘/煤气净化后的转炉污泥、转炉渣；煤气净化后的电炉粉尘、电炉渣；钢包炉渣等。下

深度学习技术在钢铁行业的应用趋势

本文利用爱思唯尔的SCOPUS?文献数据库介绍了该领域研究趋势的大致调查结果。 图1显示了截至2022年6月，与深度学习技术相关的研究论文数量及其在钢铁领域应用案例的年度变化情况的比较。