2023年以來，中國鋼鐵工業(yè)整體進入減量發(fā)展、加速重組、強化低碳綠色發(fā)展的深度調(diào)整期，“綠色低碳發(fā)展和降本增效”已經(jīng)成為目前階段發(fā)展的主題。為了繼續(xù)推動煉鋼-連鑄技術(shù)創(chuàng)新升級、強化企業(yè)盈利能力和高質(zhì)量發(fā)展，中國金屬學(xué)會煉鋼分會擬定于 2024年5月在廈門召開“2024 年（第二十五屆）全國煉鋼學(xué)術(shù)會議”。

會議主題：“綠色低碳、降本增效，提升核心競爭力”。

會議將進一步深化、探討煉鋼技術(shù)理論，關(guān)鍵共性技術(shù)，降本增效實用技術(shù)及新技術(shù)開發(fā)與應(yīng)用，加快信息技術(shù)、人工智能技術(shù)和綠色低碳技術(shù)的開發(fā)與應(yīng)用，促進鋼鐵行業(yè)低碳、智能、高質(zhì)量轉(zhuǎn)型。熱忱歡迎鋼鐵領(lǐng)域的專家、學(xué)者、優(yōu)秀企業(yè)代表和科技工作者積極投稿并參會，分享最新技術(shù)進展，共商煉鋼領(lǐng)域的熱點、難點和發(fā)展方向。

以下內(nèi)容為GPT視角對全國煉鋼學(xué)術(shù)相關(guān)領(lǐng)域的解讀，僅供參考：

全國煉鋼學(xué)術(shù)研究現(xiàn)狀

中國煉鋼行業(yè)正面臨著新的挑戰(zhàn)和發(fā)展機遇。一方面，中國鋼鐵工業(yè)整體進入了新一輪調(diào)整周期，行業(yè)發(fā)展遭遇了前所未有的挑戰(zhàn)。原料進口依存度高，議價能力弱，行業(yè)利潤低等問題突出，特別是鐵礦石和合金原料的進口導(dǎo)致了成本壓力增大。此外，總需求下滑也使得行業(yè)面臨低效競爭壓力。

然而，另一方面，中國煉鋼技術(shù)快速發(fā)展，在機理創(chuàng)新、關(guān)鍵工藝技術(shù)和裝備研發(fā)、高品質(zhì)鋼高效生產(chǎn)、智能化控制、低碳綠色發(fā)展等方面都取得了長足的進步。“十三五”期間，中國煉鋼共性關(guān)鍵技術(shù)成果豐碩，包括高品質(zhì)鋼煉鋼-連鑄關(guān)鍵技術(shù)、潔凈鋼高效及低碳綠色煉鋼-連鑄技術(shù)研發(fā)等。代表性成果涵蓋了不銹鋼脫氧及夾雜物控制技術(shù)、電工鋼薄板坯連鑄連軋技術(shù)、高速和重載鐵路鋼軌用鋼冶煉技術(shù)等。

在學(xué)術(shù)研究方面，2023年（第二十四屆）全國煉鋼學(xué)術(shù)會議的舉辦集中展示了當前煉鋼行業(yè)的熱點問題、實用技術(shù)、前沿技術(shù)和發(fā)展形勢。會議匯集了來自全國各地的110余家單位的410多位煉鋼行業(yè)專家、學(xué)者和從業(yè)人員，圍繞高效冶煉、高質(zhì)量控制、智能制造等熱點話題進行了深入交流和研討。

煉鋼學(xué)術(shù)領(lǐng)域有哪些實踐案例

1. 熱金屬預(yù)處理：在熱金屬預(yù)處理階段，機器學(xué)習(xí)算法被用于預(yù)測終點硫含量。例如，ELM（Extreme Learning Machine）和CBR（Case-Based Reasoning）等算法被用于預(yù)測和分析硫含量，從而為工藝操作提供指導(dǎo)。

2. 基本氧氣煉鋼（BOF）?：在BOF過程中，機器學(xué)習(xí)算法被用于預(yù)測終點碳含量和溫度。通過訓(xùn)練模型識別歷史數(shù)據(jù)中的模式，可以預(yù)測未來的冶煉結(jié)果，如支持向量機（SVM）、人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（ANN）和卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）等算法均有應(yīng)用。

3. 電弧爐（EAF）煉鋼：在EAF煉鋼中，機器學(xué)習(xí)算法被用于預(yù)測電能消耗和鋼材產(chǎn)量。通過分析歷史生產(chǎn)數(shù)據(jù)，可以建立預(yù)測模型，如模糊邏輯和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)合的方法，以及遺傳算法和support vector machine的結(jié)合方法。

4. 鋼包精煉（LF）?：在LF過程中，機器學(xué)習(xí)算法被用于預(yù)測鋼水溫度。通過收集大量的工藝參數(shù)和歷史數(shù)據(jù)，可以建立預(yù)測模型，如CBR和DNN（Deep Neural Network）等算法的應(yīng)用。

5. 真空脫氣（VD）?：在VD過程中，機器學(xué)習(xí)算法被用于預(yù)測鋼水溫度。通過分析影響因素和相關(guān)數(shù)據(jù)，可以建立預(yù)測模型，如ELM和RBFNN（Radial Basis Function Neural Network）等算法的應(yīng)用。

6. 不銹鋼生產(chǎn)：在生產(chǎn)不銹鋼的過程中，機器學(xué)習(xí)算法被用于預(yù)測脫碳效率和溫度。通過分析不同的操作參數(shù)和數(shù)據(jù)，可以建立預(yù)測模型，如FNN（Feedforward Neural Network）的應(yīng)用。

煉鋼研究領(lǐng)域有哪些知名機構(gòu)或品牌

1. 中國鋼研科技集團有限公司：作為國內(nèi)冶金行業(yè)重要的研究機構(gòu)，中國鋼研科技集團有限公司在煉鋼工藝和技術(shù)創(chuàng)新方面取得了豐碩成果。其下屬的冶金工藝研究所是國家共性關(guān)鍵技術(shù)科研攻關(guān)任務(wù)的承擔者，專注于綠色化、智能化冶金工藝及流程的研發(fā)，致力于推動鋼鐵行業(yè)的低碳發(fā)展。該所在長壽復(fù)吹煉鋼工藝及成套裝備技術(shù)方面居于國內(nèi)領(lǐng)先地位，擁有多項專利技術(shù)，并在大型轉(zhuǎn)爐潔凈鋼高效綠色冶煉關(guān)鍵技術(shù)上取得突破，獲得2020年冶金科學(xué)技術(shù)獎的唯一特等獎。

2. 冶金工業(yè)規(guī)劃研究院：這家機構(gòu)在鋼鐵行業(yè)規(guī)劃研究和咨詢服務(wù)方面享有盛譽，提供從項目前期咨詢到工程設(shè)計的全流程服務(wù)，致力于推動鋼鐵產(chǎn)業(yè)的綠色可持續(xù)和高質(zhì)量發(fā)展。

3. 中冶賽迪集團有限公司：該公司是一家在冶金領(lǐng)域擁有強大實力的科技型企業(yè)，其業(yè)務(wù)涵蓋了工程設(shè)計、裝備制造、工程監(jiān)理和工程總承包等，提供全流程的鋼鐵工程技術(shù)服務(wù)及集成解決方案。

4. 中國一重集團有限公司：這家重型裝備制造企業(yè)是國內(nèi)最大的核電用鋼生產(chǎn)基地，同時也是冶金礦山設(shè)備、油田鉆采設(shè)備和汽車零部件的主要供應(yīng)商，其產(chǎn)品和技術(shù)服務(wù)于多個行業(yè)。

5. 泰爾重工股份有限公司：泰爾重工專注于冶金裝備傳動系統(tǒng)技術(shù)的研發(fā)與應(yīng)用，是冶金行業(yè)傳動技術(shù)裝備的領(lǐng)先供應(yīng)商。

6. 太原重型機械集團有限公司：太重新材料有限公司是太原重型機械集團有限公司的全資子公司，專注于高品質(zhì)特種鋼的研發(fā)與生產(chǎn)，產(chǎn)品廣泛應(yīng)用于冶金、礦山、能源、交通和工程機械等行業(yè)。