數字孿生技術助力冶金行業綠色智能升級的應用研究

中圖分類號：F426.6 文獻標識碼：A

當前，綠色低碳發展已成為全球制造業升級的核心議題。面對日益嚴峻的資源約束與生態壓力，各國紛紛加快產業結構調整與技術革新的步伐，力求實現可持續發展。冶金行業既支撐著基礎設施建設、裝備制造和能源供應等關鍵領域，又因其高能耗、高污染的特性，成為實現“雙碳” (碳達峰碳中和)目標過程中的重點治理對象[1]。

在“雙碳”目標下，傳統依賴資源與規模驅動的冶金生產模式已難以為繼，行業亟須向“高效、綠色、智能”方向加速躍遷。近年來，隨著新一代信息技術與制造業的深度融合，數字孿生技術作為工業數字化的重要突破口，日益受到廣泛關注[2。該技術通過構建物理對象的高保真虛擬鏡像，打通了數據采集、仿真分析、動態控制與智能決策之間的壁壘，具備系統建模精準、過程感知實時、預測調控智能等多重優勢，已在高端制造領域展現出強大潛力。本文立足于冶金行業的復雜工藝鏈條與綠色轉型需求，系統分析數字孿生技術在能源優化、生產效率提升、碳排放監控等方面的促進機制，進一步歸納總結其在生產過程控制、設備智能運維、能源集約管理及環境治理等領域的典型應用模式，旨在為推動冶金行業綠色智能升級提供理論依據與實踐路徑，為我國制造業實現智能化與綠色化深度融合發展提供技術支撐與戰略啟示。

型代表，其綠色轉型面臨的壓力尤為突出。長期以來，該行業的生產方式以粗放型為主，存在流程復雜、能效較低、環保設施滯后等多重問題。以鋼鐵制造為例，中國單位噸鋼的綜合能耗普遍比國際先進水平高出 10% 以上，碳排放強度也大幅高于歐盟、日本等國家[3]。這不僅造成了資源浪費和環境污染，還直接影響了產品的附加值與國際競爭力。造成上述問題的原因主要有三個方面：首先，生產環節的自動化與智能化程度不足，難以實現精準控制與能效最優調度。其次，在傳統模式下，企業的信息系統不夠完善，缺乏高質量的數據支撐，難以構建覆蓋全生命周期的能耗與排放評估體系。最后，部分冶金企業尚未形成閉環的綠色管理流程，導致污染物排放監測滯后、應急響應機制不完善。

1.2智能制造水平參差不齊

隨著新一代信息技術的發展，冶金行業逐步邁入數字化與智能化變革階段。部分大型冶金企業積極部署智能制造項目，在智能裝備、數據平臺建設、自動質檢系統、生產調度優化等方面取得了階段性成效，如建立了智能高爐、無人天車系統等典型示范場景，初步具備了數據驅動決策能力。然而，從整體來看，部分中小冶金企業在數字基礎設施、人才儲備與技術應用方面仍顯薄弱，數字化管理平臺建設進度緩慢，且存在“重設備、輕數據”的傾向。同時，企業內部各類系統之間的互聯互通能力較差，缺乏統一的數據標準與集成平臺，導致管理信息系統與底層生產執行系統脫節，形成數據孤島現象。這種局部智能化、整體低效能的現狀，不僅影響了生產效率的提升，還削弱了

1冶金行業現狀與面臨的挑戰

1.1高能耗、高排放、低效能問題

冶金行業作為高資源投入、高能源消耗和高環境負荷的典

數字經濟

綠色轉型過程中對全過程能耗與碳排放的精細化管控能力。

2數字孿生對綠色制造的促進作用

2.1 能源優化

在冶金行業高耗能的特性下，能源管理的精細化程度直接影響企業的運營成本與綠色發展水平。數字孿生技術通過構建能源系統的多維度虛擬模型，實現了生產與能源消耗之間的精準耦合。該技術不僅能同步采集鍋爐、鼓風機、高爐等關鍵節點的實時數據，還能嵌入熱力學、動力學與燃燒模型，對能流進行深度解析與動態仿真[4。在此基礎上，數字孿生技術可實現對能源供需的智能預測與分配調度。在用能波動劇烈的煉鋼、軋鋼等環節，系統能根據預測模型主動優化燃料配比、調整負荷路徑，有效避免能源冗余與浪費。例如，在高爐控制中，通過數字孿生系統對風溫、風量、煤氣熱值等關鍵參數進行綜合分析，可動態優化熱工制度，實現節煤節焦、穩定爐況，進而顯著降低綜合能耗與運營成本。

2.2效率提升

傳統冶金生產依賴人工經驗進行工藝調整與過程控制，導致生產效率波動較大、資源配置不夠合理。數字孿生技術為構建“感知一決策一執行”的閉環控制體系提供了可能，通過對實際生產過程進行虛擬映射，該技術能夠模擬各類生產路徑的資源投入、能量轉化與產品輸出過程，輔助管理者科學評估各類工藝參數變化所帶來的系統性影響。

數字孿生系統具備自學習與優化能力，能夠根據歷史數據和運行反饋，不斷迭代出最優運行策略。例如，在連鑄連軋生產線上，數字孿生系統可協同多臺設備的運行狀態，模擬協調排產、預測質量缺陷與設備磨損趨勢，實現從原料入爐到成品下線的整體效率優化。這一過程不僅能有效縮短換線時間，還提升設備利用率和生產線協同效率。

2.3碳排放監控與預測

目前，冶金企業面臨碳排放精細化監管和全過程溯源的挑戰。數字孿生技術在碳排放管理中的應用，改變了傳統“事后統計、手工核算”的粗放模式。通過將碳排放因子、工藝參數、能源流向與環境數據實時接入模型，數字孿生系統能夠實現從源頭到末端的排放因果鏈條追蹤。不僅如此，依托大數據和AI(人工智能)算法，數字孿生系統可以預測未來在特定生產節奏、工藝路徑下的碳排放趨勢，提前預警超標風險，輔助企業制定碳減排策略。

在碳排放交易機制不斷完善的背景下，數字孿生技術能為企業的碳資產管理、碳足跡認證、綠色金融申請等提供數據支撐與模擬依據，為綠色制造增添可量化、可審計的治理工具。該技術不僅是冶金企業實現綠色化升級的重要支撐，也是構建行業低碳治理體系的核心基礎。

3數字孿生技術在冶金行業中的應用模式

3.1面向生產過程的孿生應用模式

冶金行業的生產流程具有典型的多階段、多變量耦合特征，涉及原料處理、熔煉、軋制、熱處理等多個環節，每一環節的波動都可能影響最終產品質量與能源消耗水平。數字孿生技術通過構建覆蓋全流程的動態虛擬模型，實現了從原料進廠到產品出爐的全過程模擬與控制。該系統能夠實時獲取溫度、壓力、配料比例、流速等工藝數據，并將其同步映射到虛擬空間，形成高度一致的“數字鏡像”，用于動態干預和優化生產決策。

以高爐煉鐵為例，孿生模型可依據熱力學和物理反應模型，對噴煤量、風溫、爐頂氣壓等參數進行智能調整，從而實現穩定爐況與能效優化。在轉爐煉鋼環節，通過構建碳含量變化、溫度傳導與冶煉反應速率的耦合模型，孿生系統能輔助判斷最佳出鋼時間，避免過吹或欠吹現象，提高工藝穩定性與成品一致性。這種虛實融合機制打破了傳統依賴經驗調控的方式，實現了從“經驗驅動”到“數據驅動”的根本轉變。

數字孿生技術為冶金企業提供了安全性與可持續性的雙重保障。企業通過在虛擬環境中進行參數調整仿真，可預先評估各類工藝變更對能耗、排放及質量的影響，規避潛在風險與資源浪費。該模式不僅提升了冶金制造的柔性與智能化水平，還為綠色制造提供了堅實的技術基礎[5]。

3.2面向設備運維的孿生應用模式

冶金裝備通常承擔著高強度、連續性的作業任務，連鑄機、加熱爐、軋鋼線等關鍵設備，一旦出現故障，就會導致產線停擺并造成巨大經濟損失。傳統的“計劃性檢修”難以準確反映設備的實際運行狀況，進而導致過度維護與故障搶修現象并存。數字孿生技術以設備數字建模為基礎，構建起涵蓋設備結構、運行狀態、歷史數據與工作負荷的全生命周期模型，實現了“狀態感知一趨勢預測一運維決策”的閉環機制。在具體應用中，數字孿生系統能夠實時采集設備運行數據，如軸承溫度、振動頻譜、電流波動等信號，并通過與標準模型的偏差分析，判斷設備是否處于異常狀態。例如，當連鑄機關鍵部件出現振動頻率異常時，系統可在設備尚未發生實質故障前發出預警，為維護人員留出充足的應對時間。同時，系統還能結合AI預測算法，推演設備的剩余使用壽命與可能出現的故障類型，精準指導備件更換與維護計劃。此外，結合3D可視化技術與增強現實技術，數字孿生平臺能夠為一線運維人員提供形象直觀的維修指導。

3.3面向能源管理的孿生應用模式

由于能源介質多樣、能流路徑復雜且負荷波動較大，傳統能源管理方式難以實現多能源協同與動態調度。數字孿生技術通過構建涵蓋電力、蒸汽、天然氣、壓縮空氣等多能源形態的融合模型，實現了對能源系統的實時監控、智能分析與優化調配。

該系統通過與能源中心、生產設備、建筑設施等能耗單元進行數據聯動，能夠實時感知各類能源的供需狀態，并結合歷史數據與外部變量（如天氣、價格波動、市場指令等）動態調整運行策略。例如，在用能高峰期，數字孿生系統可預測即將到來的負荷壓力，提前協調儲能系統與可調負荷，采取分時錯峰策略，有效實現“削峰填谷”，避免電費超支與系統過載。

能源數字孿生系統能開展能效評估與碳排放核算，通過模擬不同能流路徑與運行模式下的能效表現與排放水平，輔助企業制定最優能源結構和運行模式，實現“以能促綠”。在長期管理中，企業可基于數字孿生平臺積累的能耗大數據開展能效對標分析、制定節能技改路徑，全面提升能源利用效率與碳管理能力。

3.4面向環境治理的孿生應用模式

在生態環保監管日趨嚴格的背景下，冶金行業亟須推動污染治理向系統化、智能化與可視化轉型。傳統治理模式多以末端治理為主，缺乏全過程排放跟蹤與動態反饋機制，導致治理效率低、響應滯后。數字孿生技術通過構建覆蓋廢氣、廢水、固廢等多類污染物的排放與治理模型，實現了從源頭監測、過程追蹤到末端控制的全鏈條數字治理。例如，在燒結煙氣治理系統中，數字孿生平臺可模擬煙氣中二氧化硫、氮氧化物等有害成分在脫硫脫硝裝置中的擴散、反應與去除過程，指導脫硫劑投加量、反應時間與塔體溫度的智能調控，從而有效提升治理效率并降低運行成本。在廢水處理方面，數字孿生系統能對各處理單元的出水水質、流量、pH值、藥劑消耗進行動態建模，實時評估處理負荷與達標率，實現精準控制與智能干預。更重要的是，數字孿生技術可與GIS系統 (地理信息系統)

聯動，實現污染擴散路徑的空間可視化管理，為應急響應與環境風險評估提供科學支撐。企業可基于數字孿生平臺對排放趨勢進行預測模擬，識別潛在的環境超標風險并提前采取調控措施，進而構建起以“預測預警 + 智能響應”為核心的新型環保治理模式，全面增強冶金企業的綠色合規能力。

4結語

數字孿生技術憑借其強大的感知、模擬、預測及優化能力，日益成為冶金行業實現綠色智能升級的關鍵支撐力量。本文從冶金行業當前面臨的高能耗、高排放及智能制造水平不均衡等現實挑戰出發，深入分析了數字孿生技術在能源優化、生產效率提升和碳排放全過程管理等方面的價值，系統梳理了其在生產過程、設備運維、能源管理和環境治理等四大典型場景中的應用模式，充分揭示了該技術在推動冶金企業轉型升級中的廣泛適用性與戰略意義。

未來，數字孿生技術與冶金行業的深度融合仍需突破多個關鍵瓶頸。企業需加快構建高質量的全要素數據采集體系，推動跨系統、跨平臺的數據集成，建立統一的數字孿生標準框架。在政策層面，有關部門可制定數字孿生技術推廣激勵機制，將其納入綠色制造與智能制造評價體系，形成制度化、可持續的發展生態。只有如此，數字孿生技術才能真正轉化為冶金行業綠色高質量發展的“中樞引擎”，助力我國制造業在碳中和時代實現由大向強的戰略跨越。

參考文獻：

[1]彭海波.面向數字孿生的鋼鐵冶金企業智能工廠建設研究與實踐[D].昆明：昆明理工大學，2023

[2]童寧，吳俊義，張弛，等.有色銅電解數字孿生引領行業新篇章[J].中國有色金屬，2024(11):58-59.

[3]陳君文.面向低碳目標的鋼鐵制造系統工業代謝調控研究[D].武漢：武漢科技大學，2023

[4]雷衛波.鋼鐵冶金企業安全生產管理創新策略[J].建筑經濟，2024(增刊1):428-430.

[5]楊圣強.基于數字孿生和生命周期評價的晶體硅碳排放研究[D].昆明：昆明理工大學，2024.

作者簡介：顧佳捷（1984—），男，漢族，人，碩士，研究方向為機電設備設計。