关于构建连铸尾坯智能优化模型的需求

【需求背景】 连铸工序在浇次结束或换包阶段，尾坯切割长度主要依赖操作人员凭经验判定，缺乏基于凝固传热规律的精准量化工具。由于无法精确捕捉结晶器内热流密度变化及液相穴末端位置，常出现尾坯预留过长导致金属收得率降低，或过短引发尾坯拉漏、切废等生产事故。特别是在多品种、小断面切换频繁的工况下，不合理的尾坯处理不仅增加了切头切尾的金属损耗，还导致回炉钢水增多，严重制约了产线的成材率提升与物流节奏优化。为落实公司“极致效率”与“降本增效”战略，亟需建立一套连铸尾坯智能优化模型，实现尾坯定尺的动态精准决策。 【期望实现的主要技术目标】 构建一套具备自适应能力的连铸尾坯优化系统，显著提升金属收得率与生产安全性。技术目标具体包括：一是实现铸坯凝固末端位置的在线实时计算，模型预测误差控制在±0.3米以内，确保尾坯切割长度的最优设定；二是通过精准优化尾坯留量，将每浇次的切损重量降低15%以上，显著提升连浇作业率；三是建立尾坯拉漏风险预警机制，结合振动台振动波形与拉矫电流变化，将尾坯拉漏率降至0.1%以下；四是系统集成至连铸二级自动化系统，实现换包及浇次结束阶段的“一键优化”切割，缩短尾坯处理时间2-3分钟，支撑全流程的智能化闭环控制。 【技术需求】 ](https://www.kczg.org.cn/needs/index?type=1) — 采集元信息 — 需求单位：马鞍\*\*\*公司 所在地区：安徽省 马鞍山市 雨山区 合作方式：技术服务 预算：¥30万 截止日期：2028-07-31 发布日期：2026-07-17 数据来源：科创中国 来源链接：https://www.kczg.org.cn/needs/detailThe?type=1&id=8423208