深度学习技术在钢铁制造领域的应用现状：综述

文摘 2024-11-06 12:01 英国

钢铁作为全球工业基础材料，广泛应用于建筑、汽车、机械制造等多个领域。随着工业4.0和智能制造的发展，钢铁行业也逐步向数字化、智能化转型。近年来，深度学习技术在多个工业领域的成功应用表明，智能算法可以有效提升生产效率、质量控制和流程优化，特别是在大数据驱动的钢铁生产领域，这一技术展示出巨大的应用潜力。

尽管深度学习技术在钢铁制造领域已经取得了一些进展，但目前的研究多集中于某些特定的工艺环节，尚缺乏对整个钢铁生产链的系统性应用。此外，由于钢铁生产数据复杂多样，跨领域的技术整合、数据共享以及算法模型的优化仍是限制其广泛应用的主要挑战。

最近，日本制铁株式会社的Kazumasa Tsutsui教授及其团队通过系统的文献调研，总结了深度学习技术在钢铁制造领域的应用现状。他们的研究按工艺类别对深度学习技术的应用进行分类，涵盖了炼铁、炼钢、连铸、轧制等主要环节。通过分析各个工艺中的应用案例，研究团队为深度学习技术在钢铁制造领域的未来发展提出了建议，特别是如何提高生产效率、优化工艺控制以及实现智能缺陷检测等。该研究为钢铁行业的智能化转型提供了理论支持，也为未来技术发展指明了方向。

相关研究成果以“Current Trends on Deep Learning Techniques Applied in Iron and Steel Making Field: A Review”为题目发表于ISIJ International 期刊2024年第64卷第11期。论文作者为：Kazumasa Tsutsui, Tokinaga Namba, Kengo Kihara, Junichi Hirata, Shohei Matsuo, Kazuma Ito。

该论文的主要研究结果与结论如下：

深度学习技术在钢铁制造工艺中的应用分为多个领域，包括过程监控、缺陷检测、材料性能预测等。
卷积神经网络（CNN）在钢铁表面缺陷检测中表现突出，特别是在热轧工艺中的应用大大提高了缺陷识别的精度。
长短期记忆网络（LSTM）在时序数据分析中表现优异，能够更准确地预测生产过程中的参数变化，提高生产稳定性。
生成对抗网络（GAN）逐步应用于数据增强和缺陷生成，有望在钢铁质量控制中发挥更大的作用。
虽然深度学习技术在钢铁行业中的应用前景广阔，但仍需进一步解决数据获取、模型优化和跨领域集成的问题。

论文中的主要图片和表格如下：

图1. 深度神经网络（DNN）的输入和输出示意图，包含分类、检测、分割和回归任务的例子

图2. 采用张量格式数据的深度神经网络（DNN）输入和输出任务示意图

图3. 采用向量格式数据的深度神经网络（DNN）输入和输出任务示意图，适用于分类、检测和回归任务

图4. 深度学习研究论文总数与钢铁领域相关论文数量的年度趋势对比图

图5. 不同国家在深度学习领域的研究论文份额，以及在钢铁工业领域的相关论文份额

图6. 本研究中的钢铁制造行业领域组织图

如果您需要论文原文，请在下方留言给我。

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炼钢、炼铁、连铸、连轧——合称“钢铁连”。传播钢铁冶金前沿技术，关注范围包括烧结球团、炼铁原料、高炉炼铁、非高炉炼铁、氢冶金、转炉炼钢、电炉炼钢、炉外精炼与铁水预处理、连续铸钢、近终形连铸、轧钢、低碳环保、钢铁材料、钢铁市场观察等。

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