在高端鋼鐵制造的“微觀世界”里，如何看清并掌控那些決定鋼材性能的微小“瑕疵”——夾雜物，一直是個難題。近日，這一領域的研究模式迎來智能化突破，由中國寶武中央研究院煉鋼所與東北大學聯手打造的“鋼中夾雜物智能研究系統”正式上線運行。這標志著，鋼鐵微觀質量控制正從依賴老師傅的“經驗判斷”，全面邁向基于大數據與人工智能算法的“智能驅動”新時代。
在追求高純凈度、高性能的鋼鐵材料研發中，鋼中夾雜物（如氧化物、硫化物等）的尺寸、種類、數量和分布，如同鋼材的“基因密碼”，直接關聯著產品的強度、韌性及疲勞壽命。然而，傳統的夾雜物研究方法長期停留在“手工作坊”模式：科研人員需在電子顯微鏡下一顆顆人工識別、統計，再手動整理海量數據、繪制圖表。整個過程不僅耗時費力，更因高度依賴個人經驗，導致分析標準不一、歷史數據難以有效積累和追溯，形成了眾多“信息孤島”，制約了質量管控的精細化與產品升級的迭代速度。
為攻克這一行業共性痛點，中央研究院深度融合數智技術與冶金專業機理，自主開發了集“智能分析”與“缺陷溯源”于一體的鋼中夾雜物智能研究系統。該系統如同一位不知疲倦的“AI冶金專家”，能自動接收并清洗來自電鏡的原始數據，將其歸納入統一的數字化倉庫。研究人員可按鋼種、爐次、工序等，多維度進行靈活查詢與深度再分析。
系統的核心能力體現在兩個方面。其一是“智能分析模塊”，它能自動對海量夾雜物進行精準分類，并一鍵生成包括尺寸分布圖、類型統計圖以及三元相圖在內的專業分析圖表，快速形成初步分析報告，極大解放了科研人員的生產力，讓決策更加高效、精準。其二是更具突破性的“鋼質缺陷溯源模塊”，該模塊構建了標準化的鋼質缺陷識別數據庫。當產線出現缺陷樣品時，系統可將其能譜數據與數據庫中的“標準圖譜”進行智能比對與關聯分析，從而快速、精準地追溯缺陷產生的可能成因環節，將質量判定從“經驗猜測”提升為“數據實證”，實現了全過程的標準化、智能化與可追溯。
轉自：國資委網站
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