在钢铁工业的智能化转型进程中，连铸连轧数字孪生系统通过构建物理钢厂的虚拟映射，实现生产全要素的数字化表达与智能化管控，已逐渐成为钢厂的重要建设板块之一。数字孪生系统以数据驱动为核心，整合模型仿真、实时感知、决策优化等技术能力，能够为钢铁企业提供覆盖生产全流程的数字化模拟和执行，有效破解信息孤岛、决策滞后、运维被动等传统生产模式的瓶颈问题。
1. 连铸连轧数字孪生系统核心功能架构
1.1 物理空间全要素映射
连铸连轧数字孪生系统基于高精度三维建模技术，构建覆盖连铸机、轧机、运输辊道、加热炉等核心设备的虚拟模型库，通过几何拓扑与工艺逻辑的双重映射，实现物理实体与数字模型的1:1还原。模型库支持动态扩展，可集成新设备或工艺段的数字化资产，形成完整的数字孪生基座。
1.2 多源数据融合机制
通过SCADA系统、PLC控制器及物联网传感器，实时采集温度、压力、速度等工艺参数，结合设备运行状态信号与报警信息，构建覆盖生产全流程的数据流。数据融合模块采用边缘计算技术，对异构数据进行标准化处理与关联分析，形成支撑决策的统一数据源。
1.3 虚实交互反馈体系
连铸连轧数字孪生系统建立虚实交互反馈体系构建双向数据链路，实现物理实体与数字模型实时交互。虚拟孪生体通过动态推演工艺参数组合，预测设备故障与质量风险，生成优化策略并反向驱动现场调整。闭环控制机制使生产系统具备动态平衡能力，显著提升运行稳定性与自适应优化水平。
2. 连铸连轧数字孪生系统应用价值
2.1 生产过程透明化管控
基于三维可视化技术，系统将熔炼温度、轧制速度等工艺参数以标签化形式嵌入虚拟场景，实现关键指标动态映射。通过颜色警示与镜头聚焦功能，操作人员可直观监控铝液流动、轧辊磨损及物料运输状态，快速定位异常节点。
2.2 设备运维智能化升级
连铸连轧数字孪生系统集成设备健康管理模块，通过分析振动、电流等运行数据构建劣化预测模型。当轴承温度异常或液压系统压力波动时，系统自动触发三维模型颜色警示并生成维护工单，实现从故障预警到工单派发的全流程智能化管理。
2.3 工艺优化数字化支撑
基于数字孪生平台，可对连铸拉速、轧制道次、冷却制度等工艺参数进行多场景模拟。通过对比不同方案下的成品质量、能耗水平、设备负荷等指标，为工艺调整提供科学依据。
连铸连轧数字孪生系统通过构建物理钢厂的数字镜像，实现生产要素的全面感知、动态分析、科学决策与精准执行。该系统不仅提升现有生产系统的运行效率与质量稳定性，更为钢铁企业智能化转型提供关键技术支撑。随着5G、人工智能等技术的深度融合，数字孪生钢厂将演变为具有自感知、自学习、自决策能力的智能体，推动钢铁工业迈向更高水平的智能制造新阶段。
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