冶金自动化

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冶金自动化 关注(): 期刊周期：双月刊; 期刊级别：北大核心; 国内统一刊号：11-2067/TF; 国际标准刊号：1000-7059; 主办单位：冶金自动化研究设计院; 主管单位：中国钢铁工业协会; 上一本期杂志：《稀有金属》冶金工程师论文发表; 下一本期杂志：《贵金属》冶金期刊论文

　　【杂志简介】

　　《冶金自动化》是原国家科委批准、中国钢铁工业协会主管、冶金自动化研究设计院主办，冶金行业 (包括钢铁和有色金属)唯一国内外公开发行的自动化技术应用科技期刊，创刊于1976年，现为双月刊，国际通行版本(大16开本)。《冶金自动化》的读者对象是从事自动化科研、设计、生产、建设的广大科技工作者，中、高等院校专业师生及技术工人和管理人员。

　　《冶金自动化》主要报道计量和检测技术、计算机应用及网络技术、电气传动自动化、自动控制理论在国内外冶金过程(包括钢铁和有色金属)控制与科学管理中应用的新发展(如专家系统、模糊控制、神经网络等)、新成果和新经验，并介绍国内外冶金自动化的新技术和新动态。设有专家论坛、综述与评论、前沿技术、人工智能技术应用、控制理论应用、检测与仪表、传动与控制等栏目。《冶金自动化》杂志社社长是初秀兰女士、主编是沈黎颖女士，杂志社编委由中国工程院院士殷瑞钰先生、刘玠先生、柴天佑先生、王国栋先生，联合国专家、纽约科学院院士、国际导航与控制科学院院士蔡自兴先生，美籍教授吕勇哉先生等57位专家组成。《冶金自动化》审查稿件程序严格，拥有一批高等院校、科研院所、国有大型企业的专家长期为杂志审查稿件，为稿件质量把关。

　　【收录情况】

　　国家新闻出版总署收录

　　全国优秀科技期刊

　　全国中文核心期刊

　　中国科技论文统计源期刊

　　中国期刊方阵“双百”期刊

　　国外数据库收录：俄罗斯文摘杂志、英国物理学、电技术、计算机及控制信息社数据库

　　【栏目设置】

　　设有专家论坛、综述与评论、前沿技术、人工智能技术应用、控制理论应用、检测与仪表、传动与控制等栏目。

　　杂志优秀目录参考：

　　中国热轧控制计算机及其技术的引进和吸收刘文仲，LIU Wen-zhong

　　钢铁行业与工业4.0 郭朝晖，GUO Zhao-hui

　　模型驱动的冶金磨矿过程运行控制研究周平，ZHOU Ping

　　一种标准化的私有云服务建模方法吴劲松，王磊，伍治平，WU Jin-song，WANG Lei，WU Zhi-ping

　　冷轧机组厚度控制实现方式分析及应用杨薇，于目奎，毛尚伟，YANG Wei，YU Mu-kui，MAO Shang-wei

　　结合机理计算与神经网络预测的无缝钢管轧制力建模陈鑫，朱明杰，吴敏，张小杨，戴耀辉，CHEN Xin，ZHU Ming-jie，WU Min，ZHANG Xiao-yang，DAI Yao-hui

　　包钢热轧无缝钢管厂 MES集成方法施灿涛，吴子轩，刘璐新，王凛，SHI Can-tao，WU Zi-xuan，LIU Lu-xin，WANG Lin

　　本刊启事《冶金自动化》杂志社

　　合同组卷技术在冷轧 MES中的应用王晓燕，WANG Xiao-yan

　　基于信息融合的富锰渣生产安全监控系统及应用研究张乃禄，李立波，祁宗全，黄伟，李付超，肖璐，ZHANG Nai-lu，LI Li-bo，QI Zong-quan，HUANG Wei，LI Fu-chao，XIAO Lu

　　复合型合同能源管理在变频节能改造中的研究及应用刘耀中，陈红宇，杜建斌，马永岗，徐露露，赵达，LIU Yao-zhong，CHEN Hong-yu，DU Jian-bin，MA Yong-gang，XU Lu-lu，ZHAO Da

　　高压晶闸管软起动装置在工程设计中的常见问题及解决办法王海，刘居柱，WANG Hai，LIU Ju-zhu

　　基于 ANFIS的钽湿法冶炼控制方法研究宋威，吴可，林满山，SONG Wei，WU Ke，LIN Man-shan

　　中厚板哑铃形展宽末道次轧制法控制系统陈帅，CHEN Shuai

　　2015年核心期刊论文发表：环境样品重金属分析中纳米材料的运用

　　【摘要】本文首先对我国重金属污染的现状进行了概述，然后介绍了重金属污染的来源及危害。针对不同来源的重金属，可通过不同的纳米材料(碳纳米管、纳米传感器、纳米气溶胶)对环境样品中的重金属进行检测。

　　【关键词】重金属,纳米材料,传感器,气溶胶

　　在过去的一段较长时间内，我国的一些企业只顾着一味地追求经济利益最大化，却忽视了其发展过程中对环境造成的负面影响，形成了“以环境换发展”的发展模式。有许多细小的伤害是我们用肉眼无法发现的，如重金属对我们身体的伤害，长年累月的积存，才能检测出重金属离子的存在，等到发现时时却为时已晚。

　　冶金自动化最新期刊目录

板带稳健轧制过程液压自动厚度控制系统精准管控技术应用与展望

摘要：液压AGC系统作为保障板带轧制厚度精度的核心单元，其控制性能直接决定了金属材料的生产质量。本文系统梳理了液压AGC技术的演进脉络，将其划分为基于模拟调节的伺服执行、基于理论模型的计算精控及基于智能算法的自适应补偿三个阶段，深入剖析了各阶段在响应速度、模型精度及非线性补偿等方面的演进特征。针对当前液压驱动端动态特性与机械系统强耦合导致的调控瓶颈，本文提出了深度融合物理机理与实时数据的新型预测管控架构...

基于低秩适配的TsMixer时间混合改进及其在浮选品位预测中的应用

摘要：浮选是有色金属选矿中的关键环节，其精矿品位波动会影响后续冶炼能耗与生产组织。由于浮选数据具有多变量、强耦合、时间滞后与累积效应显著、瞬时波动与噪声误差强等特点，准确预测粗选精矿铜品位具有一定难度。针对该问题，本文以全多层感知机架构的时间序列预测模型TsMixer为基线，引入低秩适配思想对时间混合机制进行结构化改造。本文设计了4种基于低秩适配的TsMixer时间混合变体(TsMixer-LoRA1～...

面向成材率控制优化的中厚板板坯设计方法

摘要：为提高钢铁企业中厚板生产的板坯成材率，解决计划外投料多、过度依赖计划员经验等问题，本文结合湘钢中厚板生产实际，分析中厚板板坯设计的全过程数学模型，研究并构建了一套面向成材率控制优化的中厚板板坯设计方法及系统。该方法基于分层模块化思想建立标准化的板坯设计模型，引入额外的大板设计规则补充大板设计编排体系，优化轧制方向的选择逻辑、板坯投料的余量预留策略及尺寸修正方法，基于混合整数规划与约束规划理论构造具...

《冶金自动化》征稿启事

摘要：<正>《冶金自动化》是原国家科委批准，中国钢铁工业协会主管，冶金自动化研究设计院、北京钢研柏苑出版有限责任公司主办，冶金行业(包括钢铁和有色金属)国内外公开发行的自动化技术应用科技期刊，创刊于1976年。《冶金自动化》作为一本在冶金行业自动化、信息化领域颇受好评的优秀期刊，得到了行业的充分认可。我刊始终坚持严谨、求实、理论联系实际的办刊方针，报道国内外冶金过程控制与科学管理中应用的新发...

专题主编团队介绍

摘要：<正>特邀主编阳春华中南大学教授，校学术委员会副主任、“工业智能与系统”教育部重点实验室主任;国家杰青获得者、IEEE Fellow、全国高校黄大年式教师团队负责人。长期从事复杂工业过程控制、智能制造系统技术研究，出版学术专著3部，发表SCI论文200余篇，授权国家发明专利100余项。获国家技术发明二等奖1项、国家科技进步二等奖3项，获何梁何利科学与技术进步奖、全国创新争先奖、全国三八...

铝板带箔生产与质量分析技术及应用

摘要：针对铝板带箔加工行业存在的数据采集时效低、信息孤岛突出、生产与质量协同效率低、实时分析与工艺在线优化能力缺失等核心痛点，本文研究了2 ms高频数据采集技术、多源异构系统多协议的解析方法，根据铝板带箔产品生产过程的非线性、耦合性特点提出了基于随机森林的产品质量判定模型，并针对设备健康状态的深层抽象故障特征建立了基于长短期记忆网络的设备健康诊断模型，最终开发出适用于铝板带箔企业的生产与质量分析平台。该...

基于烟气分析的冶炼过程异常状态预报模型开发与应用

摘要：为降低转炉冶炼过程中出现的异常状态对炼钢生产稳定性、生产效率和成本控制的不利影响，本文通过对实际生产中烟气中CO、CO₂和O₂体积分数曲线的变化关系的深度解析，利用Python语言和PLC编程相结合的方式，开发并集成了冶炼过程异常状态预报模型，主要包括开吹不着火预报模型、冶炼前期熔池温度预报模型、吹炼过程返干和喷溅预报模型、冶炼过程双渣操作预报模型。模型...

《冶金自动化》创刊50周年系列专题——“钢铁工业大数据分析与应用”征稿通知

摘要：<正>钢铁产业是国民经济的重要基础产业、支柱产业，对稳定工业增长，支撑经济平稳运行至关重要。数字化转型是新型工业化的鲜明特征，是加速钢铁工业高质量发展的重要引擎。近年来，钢铁行业数字化发展成效显著，5G、工业互联网、大数据等技术与钢铁工业融合发展不断加速，已经成为推动行业降本、增效、提质的重要途径。主要表现在数字化水平明显提升、数字化应用场景不断丰富、国产化装备和工业软件快速应用。同时...

有色冶炼智能工厂体系架构与关键技术

摘要：有色金属是重要的战略性原材料，为国民经济发展与国防军工建设提供基础性支撑。当前，有色冶炼行业原料日趋复杂、环保要求日益严苛、降本增效需求迫切，亟待推动冶炼工厂向高端化、智能化、绿色化发展。本文立足有色冶炼行业智能工厂建设实际需求与挑战，设计了基于工业互联网平台的系统与功能架构，提出了感知-决策-调控-执行联动的智能车间关键技术以及要素互联-集中管控-业务协同的智能工厂关键技术，明确了“连点成线、聚...

机器学习在钢铁材料性能预测中的应用

摘要：钢铁材料性能预测是优化生产工艺和提升产品质量的关键。近年来，机器学习(ML)凭借其强大的数据挖掘和模式识别能力，在该领域展现出显著优势。本文系统综述了机器学习在钢铁材料性能预测中的应用现状及问题，重点分析了神经网络、支持向量机(SVM)、随机森林(RF)、深度学习等算法的研究进展与工业应用案例，探讨了数据质量、模型泛化和可解释性等关键挑战。并展望了大语言模型(LLM)的应用、多模态及机理模型深度融...

数据增广对冷轧带钢表面缺陷小样本分类性能的影响

摘要：冷轧带钢表面缺陷的小样本分类是工业质检面临的重要挑战，其核心难点在于样本稀缺与类别不均衡。为系统探究不同解决策略的效能，本文构建了一个涵盖53个类别、14 499张样本的大规模数据集，并系统对比了传统变换增广与Projected GAN、Diffusion等生成式增广方法对分类模型性能的影响。研究发现，尽管Projected GAN与Diffusion能生成高质量图像，且Diffusion展现出较...

面向钢铁产品质量缺陷溯源文本的知识抽取方法

摘要：针对钢铁产品传统缺陷溯源方法效率低、现有知识抽取方法适配性差的问题，本文提出了一种面向多源钢铁产品质量缺陷溯源文本的知识抽取方法。首先，构建了融合钢铁产品质量缺陷溯源领域文本数据集；其次，设计了基于流水线架构的钢铁产品质量缺陷溯源知识抽取模型，从专业领域文本中精准抽取三元组结构化知识；最后，设计了命名实体识别实验和知识抽取模型实验，系统验证了该模型的有效性，并将抽取的结构化知识以知识图谱形式呈现。...

基于多模态大模型的火车-静态衡定位系统设计

摘要：针对钢铁冶金行业原料与成品运输火车在静态衡过磅时需精确停靠至合理称重区间的需求，本文设计一种基于多模态大模型DeepSeek-VL2-tiny的视觉定位系统。该系统通过部署在静态衡边缘的高清工业相机采集图像，利用经低秩自适应微调后的DeepSeek-VL2-tiny模型，实时检测车轮、车钩及静态衡边缘标志物等关键部件。建立从像素坐标到物理空间的映射关系，计算出车厢相对于标准称重区间的实际偏移距离，...

《连铸》征稿启事

摘要：<正>《连铸》是由中国科学技术协会主管，中国金属学会、北京钢研柏苑出版有限责任公司主办，国内外公开发行的国家级专业技术性期刊，由北京钢研柏苑出版有限责任公司负责编辑出版和发行，创刊于1982年，现为双月刊，“北大中文核心期刊”。国内统一刊号:CN 11-3385/TG，国际标准刊号:ISSN 1005-4006。《连铸》属于技术类刊物，从诞生之日起就生长在连铸生产第一线，是国内唯一一本...

基于机器视觉及路径规划算法的铁水自动扒渣系统的应用实践

摘要：随着钢铁工业的快速发展，扒渣作业的自动化和智能化需求日益迫切。本文针对当前扒渣作业主要依赖人工操作，存在效率低、精度差及安全风险高的现状，提出了一种基于机器视觉及路径规划算法的铁水自动扒渣系统。该系统在充分调研铁水脱硫扒渣现场工作逻辑基础上，融入深度学习卷积神经网络与智能化视觉感知手段，可精准分割铁包口椭圆区域，通过图像预处理、灰度特征分析及Otsu多阈值分割完成铁水与深浅色渣的区分，进而实现铁水...

基于时频双域融合大模型的氧化铝焙烧主炉温度多步预测

摘要：在氧化铝气态悬浮焙烧过程中，主炉温度是反映工况状态的核心变量，对该变量开展多步超前预测能够为实施故障预警与预测控制提供先决条件，进而稳定产品相变转化率并降低生产风险。然而，焙烧过程固有的多变量强耦合与非线性动态演化等特性增加了预测难度，现有数据驱动模型容易产生自回归误差累积，且常丢失高频动态细节，导致预测曲线平滑，难以为实际生产提供指导。针对上述问题，本文提出了一种数据驱动的时频双域融合大模型(T...

基于物理机理增强与深度学习的阳极炉炉衬寿命预测方法

摘要：为提高铜冶炼回转式阳极炉炉衬寿命预测的准确性，本文提出一种融合物理机理与深度学习的预测方法。针对现场高温、高粉尘环境下炉砖厚度测量数据稀疏且分布不均的难题，本文基于冶金反应动力学分析确立了温度与侵蚀速率的非线性指数关系，构建了物理约束下的数据增强模型，并引入蒙特卡洛噪声模拟，将离散的稀疏测量记录扩充为高频时序数据集。在此基础上，构建多层感知机（MLP）模型实现炉砖厚度的在线演化预测。实验结果表明，...

序言

摘要：<正>有色金属行业是国民经济上游基础产业，为制造业提供关键原材料，是保障经济稳定运行与产业安全的核心支撑。当前，我国有色金属工业面临优质资源枯竭、矿源成分复杂、关键生产参数过度依赖人工经验等瓶颈问题。随着人工智能、工业互联网等新一代信息技术高速发展，一场以智能化为核心的深刻产业变革正在有色金属行业全面展开，为破解行业绿色低碳与提质增效难题提供了全新的技术路径与转型契机

人工智能技术在铝工业中的演进与应用

摘要：铝工业正处于从经验驱动向认知智能转型的关键时期，存在着极端工况下“黑箱”不可测、多物理场强耦合及原料时变性等行业共性技术难题。本文梳理了人工智能技术在氧化铝生产、电解铝冶炼及铸造加工3大核心环节的技术迭代发展路径。研究表明：在氧化铝环节，人工智能相关技术已从优化回归向机理约束的软测量与端-边-云协同架构跨越，有效缓解了纯数据模型存在的物理不一致性与控制滞后问题；在电解铝环节，针对大型预焙槽内空间分...

基于贝叶斯优化-GBDT算法的连铸坯夹渣缺陷预测模型

摘要：针对连铸坯夹渣缺陷预测过程智能化效果不佳的现状，基于梯度提升决策树(GBDT)算法建立了连铸坯夹渣缺陷预测模型，基于合成少数过采样技术(SMOTE)解决了数据样本不平衡的难题，通过贝叶斯优化技术完成了模型全局最优参数的求解过程，最终基于GBDT算法完成了根据变量重要性排序的夹渣缺陷耦合工艺参数的挖掘。本研究实现了基于连铸坯生产过程参数的夹渣缺陷预测任务，针对预测结果采用沙普利值可加性解释(SHAP...

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