【雜志簡介】

　　《冶金自動化》是原國家科委批準、中國鋼鐵工業協會主管、冶金自動化研究設計院主辦，冶金行業 (包括鋼鐵和有色金屬)唯一國內外公開發行的自動化技術應用科技期刊，創刊于1976年，現為雙月刊，國際通行版本(大16開本)。《冶金自動化》的讀者對象是從事自動化科研、設計、生產、建設的廣大科技工作者，中、高等院校專業師生及技術工人和管理人員。

　　《冶金自動化》主要報道計量和檢測技術、計算機應用及網絡技術、電氣傳動自動化、自動控制理論在國內外冶金過程(包括鋼鐵和有色金屬)控制與科學管理中應用的新發展(如專家系統、模糊控制、神經網絡等)、新成果和新經驗，并介紹國內外冶金自動化的新技術和新動態。設有專家論壇、綜述與評論、前沿技術、人工智能技術應用、控制理論應用、檢測與儀表、傳動與控制等欄目。《冶金自動化》雜志社社長是初秀蘭女士、主編是沈黎穎女士，雜志社編委由中國工程院院士殷瑞鈺先生、劉玠先生、柴天佑先生、王國棟先生，聯合國專家、紐約科學院院士、國際導航與控制科學院院士蔡自興先生，美籍教授呂勇哉先生等57位專家組成。《冶金自動化》審查稿件程序嚴格，擁有一批高等院校、科研院所、國有大型企業的專家長期為雜志審查稿件，為稿件質量把關。

　　【收錄情況】

　　國家新聞出版總署收錄

　　全國優秀科技期刊

　　全國中文核心期刊

　　中國科技論文統計源期刊

　　中國期刊方陣“雙百”期刊

　　國外數據庫收錄：俄羅斯文摘雜志、英國物理學、電技術、計算機及控制信息社數據庫

　　【欄目設置】

　　設有專家論壇、綜述與評論、前沿技術、人工智能技術應用、控制理論應用、檢測與儀表、傳動與控制等欄目。

　　雜志優秀目錄參考：

　　中國熱軋控制計算機及其技術的引進和吸收 劉文仲，LIU Wen-zhong

　　鋼鐵行業與工業4.0 郭朝暉，GUO Zhao-hui

　　模型驅動的冶金磨礦過程運行控制研究 周平，ZHOU Ping

　　一種標準化的私有云服務建模方法 吳勁松，王磊，伍治平，WU Jin-song，WANG Lei，WU Zhi-ping

　　冷軋機組厚度控制實現方式分析及應用 楊薇，于目奎，毛尚偉，YANG Wei，YU Mu-kui，MAO Shang-wei

　　結合機理計算與神經網絡預測的無縫鋼管軋制力建模 陳鑫，朱明杰，吳敏，張小楊，戴耀輝，CHEN Xin，ZHU Ming-jie，WU Min，ZHANG Xiao-yang，DAI Yao-hui

　　包鋼熱軋無縫鋼管廠 MES集成方法 施燦濤，吳子軒，劉璐新，王凜，SHI Can-tao，WU Zi-xuan，LIU Lu-xin，WANG Lin

　　本刊啟事 《冶金自動化》雜志社

　　合同組卷技術在冷軋 MES中的應用 王曉燕，WANG Xiao-yan

　　基于信息融合的富錳渣生產安全監控系統及應用研究 張乃祿，李立波，祁宗全，黃偉，李付超，肖璐，ZHANG Nai-lu，LI Li-bo，QI Zong-quan，HUANG Wei，LI Fu-chao，XIAO Lu

　　復合型合同能源管理在變頻節能改造中的研究及應用 劉耀中，陳紅宇，杜建斌，馬永崗，徐露露，趙達，LIU Yao-zhong，CHEN Hong-yu，DU Jian-bin，MA Yong-gang，XU Lu-lu，ZHAO Da

　　高壓晶閘管軟起動裝置在工程設計中的常見問題及解決辦法 王海，劉居柱，WANG Hai，LIU Ju-zhu

　　基于 ANFIS的鉭濕法冶煉控制方法研究 宋威，吳可，林滿山，SONG Wei，WU Ke，LIN Man-shan

　　中厚板啞鈴形展寬末道次軋制法控制系統 陳帥，CHEN Shuai

　　2015年核心期刊論文發表：環境樣品重金屬分析中納米材料的運用

　　【摘 要】本文首先對我國重金屬污染的現狀進行了概述，然后介紹了重金屬污染的來源及危害。針對不同來源的重金屬，可通過不同的納米材料(碳納米管、納米傳感器、納米氣溶膠)對環境樣品中的重金屬進行檢測。

　　【關鍵詞】重金屬,納米材料,傳感器,氣溶膠

　　在過去的一段較長時間內，我國的一些企業只顧著一味地追求經濟利益最大化，卻忽視了其發展過程中對環境造成的負面影響，形成了“以環境換發展”的發展模式。有許多細小的傷害是我們用肉眼無法發現的，如重金屬對我們身體的傷害，長年累月的積存，才能檢測出重金屬離子的存在，等到發現時時卻為時已晚。

　　冶金自動化最新期刊目錄

板帶穩健軋制過程液壓自動厚度控制系統精準管控技術應用與展望

摘要：液壓AGC系統作為保障板帶軋制厚度精度的核心單元，其控制性能直接決定了金屬材料的生產質量。本文系統梳理了液壓AGC技術的演進脈絡，將其劃分為基于模擬調節的伺服執行、基于理論模型的計算精控及基于智能算法的自適應補償三個階段，深入剖析了各階段在響應速度、模型精度及非線性補償等方面的演進特征。針對當前液壓驅動端動態特性與機械系統強耦合導致的調控瓶頸，本文提出了深度融合物理機理與實時數據的新型預測管控架構...

基于低秩適配的TsMixer時間混合改進及其在浮選品位預測中的應用

摘要：浮選是有色金屬選礦中的關鍵環節，其精礦品位波動會影響后續冶煉能耗與生產組織。由于浮選數據具有多變量、強耦合、時間滯后與累積效應顯著、瞬時波動與噪聲誤差強等特點，準確預測粗選精礦銅品位具有一定難度。針對該問題，本文以全多層感知機架構的時間序列預測模型TsMixer為基線，引入低秩適配思想對時間混合機制進行結構化改造。本文設計了4種基于低秩適配的TsMixer時間混合變體(TsMixer-LoRA1～...

面向成材率控制優化的中厚板板坯設計方法

摘要：為提高鋼鐵企業中厚板生產的板坯成材率，解決計劃外投料多、過度依賴計劃員經驗等問題，本文結合湘鋼中厚板生產實際，分析中厚板板坯設計的全過程數學模型，研究并構建了一套面向成材率控制優化的中厚板板坯設計方法及系統。該方法基于分層模塊化思想建立標準化的板坯設計模型，引入額外的大板設計規則補充大板設計編排體系，優化軋制方向的選擇邏輯、板坯投料的余量預留策略及尺寸修正方法，基于混合整數規劃與約束規劃理論構造具...

《冶金自動化》征稿啟事

摘要：<正>《冶金自動化》是原國家科委批準，中國鋼鐵工業協會主管，冶金自動化研究設計院、北京鋼研柏苑出版有限責任公司主辦，冶金行業(包括鋼鐵和有色金屬)國內外公開發行的自動化技術應用科技期刊，創刊于1976年。《冶金自動化》作為一本在冶金行業自動化、信息化領域頗受好評的優秀期刊，得到了行業的充分認可。我刊始終堅持嚴謹、求實、理論聯系實際的辦刊方針，報道國內外冶金過程控制與科學管理中應用的新發...

專題主編團隊介紹

摘要：<正>特邀主編陽春華中南大學教授，校學術委員會副主任、“工業智能與系統”教育部重點實驗室主任;國家杰青獲得者、IEEE Fellow、全國高校黃大年式教師團隊負責人。長期從事復雜工業過程控制、智能制造系統技術研究，出版學術專著3部，發表SCI論文200余篇，授權國家發明專利100余項。獲國家技術發明二等獎1項、國家科技進步二等獎3項，獲何梁何利科學與技術進步獎、全國創新爭先獎、全國三八...

鋁板帶箔生產與質量分析技術及應用

摘要：針對鋁板帶箔加工行業存在的數據采集時效低、信息孤島突出、生產與質量協同效率低、實時分析與工藝在線優化能力缺失等核心痛點，本文研究了2 ms高頻數據采集技術、多源異構系統多協議的解析方法，根據鋁板帶箔產品生產過程的非線性、耦合性特點提出了基于隨機森林的產品質量判定模型，并針對設備健康狀態的深層抽象故障特征建立了基于長短期記憶網絡的設備健康診斷模型，最終開發出適用于鋁板帶箔企業的生產與質量分析平臺。該...

基于煙氣分析的冶煉過程異常狀態預報模型開發與應用

摘要：為降低轉爐冶煉過程中出現的異常狀態對煉鋼生產穩定性、生產效率和成本控制的不利影響，本文通過對實際生產中煙氣中CO、CO₂和O₂體積分數曲線的變化關系的深度解析，利用Python語言和PLC編程相結合的方式，開發并集成了冶煉過程異常狀態預報模型，主要包括開吹不著火預報模型、冶煉前期熔池溫度預報模型、吹煉過程返干和噴濺預報模型、冶煉過程雙渣操作預報模型。模型...

《冶金自動化》創刊50周年系列專題——“鋼鐵工業大數據分析與應用”征稿通知

摘要：<正>鋼鐵產業是國民經濟的重要基礎產業、支柱產業，對穩定工業增長，支撐經濟平穩運行至關重要。數字化轉型是新型工業化的鮮明特征，是加速鋼鐵工業高質量發展的重要引擎。近年來，鋼鐵行業數字化發展成效顯著，5G、工業互聯網、大數據等技術與鋼鐵工業融合發展不斷加速，已經成為推動行業降本、增效、提質的重要途徑。主要表現在數字化水平明顯提升、數字化應用場景不斷豐富、國產化裝備和工業軟件快速應用。同時...

有色冶煉智能工廠體系架構與關鍵技術

摘要：有色金屬是重要的戰略性原材料，為國民經濟發展與國防軍工建設提供基礎性支撐。當前，有色冶煉行業原料日趨復雜、環保要求日益嚴苛、降本增效需求迫切，亟待推動冶煉工廠向高端化、智能化、綠色化發展。本文立足有色冶煉行業智能工廠建設實際需求與挑戰，設計了基于工業互聯網平臺的系統與功能架構，提出了感知-決策-調控-執行聯動的智能車間關鍵技術以及要素互聯-集中管控-業務協同的智能工廠關鍵技術，明確了“連點成線、聚...

機器學習在鋼鐵材料性能預測中的應用

摘要：鋼鐵材料性能預測是優化生產工藝和提升產品質量的關鍵。近年來，機器學習(ML)憑借其強大的數據挖掘和模式識別能力，在該領域展現出顯著優勢。本文系統綜述了機器學習在鋼鐵材料性能預測中的應用現狀及問題，重點分析了神經網絡、支持向量機(SVM)、隨機森林(RF)、深度學習等算法的研究進展與工業應用案例，探討了數據質量、模型泛化和可解釋性等關鍵挑戰。并展望了大語言模型(LLM)的應用、多模態及機理模型深度融...

數據增廣對冷軋帶鋼表面缺陷小樣本分類性能的影響

摘要：冷軋帶鋼表面缺陷的小樣本分類是工業質檢面臨的重要挑戰，其核心難點在于樣本稀缺與類別不均衡。為系統探究不同解決策略的效能，本文構建了一個涵蓋53個類別、14 499張樣本的大規模數據集，并系統對比了傳統變換增廣與Projected GAN、Diffusion等生成式增廣方法對分類模型性能的影響。研究發現，盡管Projected GAN與Diffusion能生成高質量圖像，且Diffusion展現出較...

面向鋼鐵產品質量缺陷溯源文本的知識抽取方法

摘要：針對鋼鐵產品傳統缺陷溯源方法效率低、現有知識抽取方法適配性差的問題，本文提出了一種面向多源鋼鐵產品質量缺陷溯源文本的知識抽取方法。首先，構建了融合鋼鐵產品質量缺陷溯源領域文本數據集；其次，設計了基于流水線架構的鋼鐵產品質量缺陷溯源知識抽取模型，從專業領域文本中精準抽取三元組結構化知識；最后，設計了命名實體識別實驗和知識抽取模型實驗，系統驗證了該模型的有效性，并將抽取的結構化知識以知識圖譜形式呈現。...

基于多模態大模型的火車-靜態衡定位系統設計

摘要：針對鋼鐵冶金行業原料與成品運輸火車在靜態衡過磅時需精確停靠至合理稱重區間的需求，本文設計一種基于多模態大模型DeepSeek-VL2-tiny的視覺定位系統。該系統通過部署在靜態衡邊緣的高清工業相機采集圖像，利用經低秩自適應微調后的DeepSeek-VL2-tiny模型，實時檢測車輪、車鉤及靜態衡邊緣標志物等關鍵部件。建立從像素坐標到物理空間的映射關系，計算出車廂相對于標準稱重區間的實際偏移距離，...

《連鑄》征稿啟事

摘要：<正>《連鑄》是由中國科學技術協會主管，中國金屬學會、北京鋼研柏苑出版有限責任公司主辦，國內外公開發行的國家級專業技術性期刊，由北京鋼研柏苑出版有限責任公司負責編輯出版和發行，創刊于1982年，現為雙月刊，“北大中文核心期刊”。國內統一刊號:CN 11-3385/TG，國際標準刊號:ISSN 1005-4006。《連鑄》屬于技術類刊物，從誕生之日起就生長在連鑄生產第一線，是國內唯一一本...

基于機器視覺及路徑規劃算法的鐵水自動扒渣系統的應用實踐

摘要：隨著鋼鐵工業的快速發展，扒渣作業的自動化和智能化需求日益迫切。本文針對當前扒渣作業主要依賴人工操作，存在效率低、精度差及安全風險高的現狀，提出了一種基于機器視覺及路徑規劃算法的鐵水自動扒渣系統。該系統在充分調研鐵水脫硫扒渣現場工作邏輯基礎上，融入深度學習卷積神經網絡與智能化視覺感知手段，可精準分割鐵包口橢圓區域，通過圖像預處理、灰度特征分析及Otsu多閾值分割完成鐵水與深淺色渣的區分，進而實現鐵水...

基于時頻雙域融合大模型的氧化鋁焙燒主爐溫度多步預測

摘要：在氧化鋁氣態懸浮焙燒過程中，主爐溫度是反映工況狀態的核心變量，對該變量開展多步超前預測能夠為實施故障預警與預測控制提供先決條件，進而穩定產品相變轉化率并降低生產風險。然而，焙燒過程固有的多變量強耦合與非線性動態演化等特性增加了預測難度，現有數據驅動模型容易產生自回歸誤差累積，且常丟失高頻動態細節，導致預測曲線平滑，難以為實際生產提供指導。針對上述問題，本文提出了一種數據驅動的時頻雙域融合大模型(T...

基于物理機理增強與深度學習的陽極爐爐襯壽命預測方法

摘要：為提高銅冶煉回轉式陽極爐爐襯壽命預測的準確性，本文提出一種融合物理機理與深度學習的預測方法。針對現場高溫、高粉塵環境下爐磚厚度測量數據稀疏且分布不均的難題，本文基于冶金反應動力學分析確立了溫度與侵蝕速率的非線性指數關系，構建了物理約束下的數據增強模型，并引入蒙特卡洛噪聲模擬，將離散的稀疏測量記錄擴充為高頻時序數據集。在此基礎上，構建多層感知機（MLP）模型實現爐磚厚度的在線演化預測。實驗結果表明，...

序言

摘要：<正>有色金屬行業是國民經濟上游基礎產業，為制造業提供關鍵原材料，是保障經濟穩定運行與產業安全的核心支撐。當前，我國有色金屬工業面臨優質資源枯竭、礦源成分復雜、關鍵生產參數過度依賴人工經驗等瓶頸問題。隨著人工智能、工業互聯網等新一代信息技術高速發展，一場以智能化為核心的深刻產業變革正在有色金屬行業全面展開，為破解行業綠色低碳與提質增效難題提供了全新的技術路徑與轉型契機

人工智能技術在鋁工業中的演進與應用

摘要：鋁工業正處于從經驗驅動向認知智能轉型的關鍵時期，存在著極端工況下“黑箱”不可測、多物理場強耦合及原料時變性等行業共性技術難題。本文梳理了人工智能技術在氧化鋁生產、電解鋁冶煉及鑄造加工3大核心環節的技術迭代發展路徑。研究表明：在氧化鋁環節，人工智能相關技術已從優化回歸向機理約束的軟測量與端-邊-云協同架構跨越，有效緩解了純數據模型存在的物理不一致性與控制滯后問題；在電解鋁環節，針對大型預焙槽內空間分...

基于貝葉斯優化-GBDT算法的連鑄坯夾渣缺陷預測模型

摘要：針對連鑄坯夾渣缺陷預測過程智能化效果不佳的現狀，基于梯度提升決策樹(GBDT)算法建立了連鑄坯夾渣缺陷預測模型，基于合成少數過采樣技術(SMOTE)解決了數據樣本不平衡的難題，通過貝葉斯優化技術完成了模型全局最優參數的求解過程，最終基于GBDT算法完成了根據變量重要性排序的夾渣缺陷耦合工藝參數的挖掘。本研究實現了基于連鑄坯生產過程參數的夾渣缺陷預測任務，針對預測結果采用沙普利值可加性解釋(SHAP...

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