钢铁行业在我国国民经济中占有重要地位。钢铁行业生产流程长、工序间强耦合、生产条件极端、内部物理变化和化学反应复杂等特性，使得钢铁行业的生产过程建模、运行控制和操作优化等极其困难，进而影响生产质量和效益的提高。近年来，工业场景下数字孪生的蓬勃发展为钢铁行业转型升级提供了新思路。
本文首先介绍了数字孪生的定义和内涵，其次对于钢铁行业数字孪生的研究热点进行了分析，梳理了相关的研究成果，最后分析了当前数字孪生在应用和发展过程中存在的不足，为研究人员的后续研究提供了思路以促进数字孪生在钢铁智能制造中发挥更大的作用。
钢铁制造过程是将铁矿石进行冶炼并经过各种加工过程最终生产出市场所需钢材的过程，包括烧结、球团、炼铁、炼钢、连铸、热处理、热轧、冷轧、带钢加工等环节，其制造流程长，各个工序环节相互耦合，生产过程的控制难度较大。且由于设施设备的复杂性、生产条件的极端性，以及各种物料物理形态变化和化学反应的不可预知性，钢铁生产全过程的高质量安全运行受到严重制约，亟需进行数字化转型升级，实现对钢铁行业更有效的管理和控制。
数字孪生的应用能够有效应对上述挑战。将数字孪生应用到钢铁领域，通过工业实体流程在信息空间中的高保真映射，以及数字孪生虚拟表示和物理实体的实时交互，可以实现生产过程实时监测与精准控制、能量流和物质流的调度优化、设备与产品全生命周期管理等功能，从而提高整个钢铁行业的生产质量，保障生产全流程的安全稳定运行。
目前面向钢铁行业数字孪生的研究仍处于初级阶段，许多文献都是针对钢铁行业数字孪生开发过程中的某一环节，例如数据传感、模型建立、应用开发等进行阐述。本文将学术界对于钢铁行业数字孪生系统的现有研究成果进行梳理，并探讨了其现存问题和发展趋势，以期为数字孪生在钢铁行业的进一步发展和应用落地提供参考。
钢铁行业数字孪生目前主要应用在烧结[13-15]、炼铁[16-23]、炼钢[24-25]、连铸[26-28]、轧钢[29-33]等环节。周恒等[16]基于 Rancher和Harbor框架构建了高炉炼铁的数字孪生云计算平台，通过使用 Apache Spark 和云计算将具有集群、建模和优化模型的多目标优化服务应用于高炉炼铁过程。Junquera A M等[29]利用 Python开发了轧机的数字孪生进行轧辊更换过程的模拟，并通过使用回溯算法为不同的订单匹配合适的轧辊集。针对选矿过程，张鼎森等[34]构建了由数据层、模型层、控制层和功能层组成的浮选加药系统数字孪生模型框架，该系统能够自动控制各种药剂的投加量，在提高精矿产量的同时降低了药剂的消耗量。目前市面上也出现了一些软件能够协助操作人员方便地对钢铁行业数字孪生体进行开发，例如文献[131]介绍了一种针对烧结过程的数字孪生体开发软件Virtual Sinter，并借助其开发了虚拟烧结机，达到了利用实时数据评估关键运行单元的性能、预测烧结质量、优化操作参数的功能。
随着数字孪生技术逐渐发展，近5年来数字孪生体在世界各地的众多钢铁厂落地生根。国内多地的钢铁厂纷纷开发了自己的数字孪生模型和系统。例如柳钢集团有限公司的数字孪生系统覆盖了包含料场、烧结、球团、炼铁等环节的炼铁全流程，集成了工厂综合展示、生产过程仿真监控、工艺参数优化设计、多级配料优化、产品质量管理、设备智能运维、智能安全管理等功能[35]。山东某钢铁厂也开发了包含烧结、锅炉、氧气管道的智能应用程序，通过不断地监控、分析进行控制和优化[36]。欧洲多地的钢铁厂引入数字孪生技术，俄罗斯[30]德国[37]等国家的许多钢铁企业都开发了自己的数字孪生应用。多地的钢铁厂共同合作，来自芬兰、法国、德国、挪威、塞尔维亚、西班牙、土耳其7个国家的包含工厂、技术供应商和学术研究机构的13 家合作单位共同参与了欧盟CogniTwin项目，旨在通过数字孪生提高钢铁、有色金属等行业生产加工过程的效率。该项目中的一个案例是土耳其的NOKSEI公司，通过建立螺旋钢管金属板辊系统数据驱动和模型驱动的数字孪生体，达到了消除预报错误、降低能耗的效果[38]。日本方面对于高炉机理的研究起步很早，新日铁住金公司、日本钢铁工程控股公司等也都积极寻求数字孪生提供解决方案[39]。
钢铁行业数字孪生的构建过程主要包括数据环节、建模环节、服务环节。其中数据环节包括数据的收集、传输、存储、管理、融合等流程；建模环节包括几何模型、物理模型、行为模型、规则模型等多尺度模型的建立、融合、验证、维护等相关步骤；服务环节包括数字孪生建立后在故障诊断、流程优化能耗降低、健康管理等方面所能提供的决策，以及可视化、虚拟现实等辅助用户操作的技术等。此外，还包括平台构建与软件化环节、安全环节等。
本文使用Scopus、Google、Scholar 等数据库搜索在论文标题、摘要和关键词中含有“digital twins”或“digital twin”以及“ironmaking”或“steel making”的文献共计543篇，剔除重复部分以及与本文主题无关的部分，最终得到95篇文献。根据每篇论文内容中所涉及的钢铁行业数字孪生构建环节进行划分，钢铁行业数字孪生文献研究热点分析结果如图1所示。可以发现，目前学术界对于钢铁行业数字孪生的研究主要集中在多源异构数据的采集传输、存储以及度高保真模型的建立。文章后续将对这两个方面分别进行阐述。2.1多源异构数据的采集、传输、存储
数据是数字孪生的基础，能否获取准确有用的数据将会决定后续模型开发、应用服务等环节的实施效果。钢铁生产现场的数据包括实时采集数据、质量检查数据、生产操作数据、音频视频数据等，数据来源和结构多样且复杂，数据的采集、传输、存储等环节面临许多难题，Fisher O J等[40]也将数字孪生的数据环节定义为开发仿真模型的主要挑战之一。
数据的采集直接决定了数据的类型、数量、质量等特征。极大程度地影响数字孪生体的保真度。对于钢铁生产现场的数据采集，多数结构化数据如流量、温度、压力等一般通过传统流程工业中常见的采集方式获得，包括可编程逻辑(programmable logic controller,PLC)、分布式控制系统(distributed control system,DCS)数据采集与监视控制系统(supervisory controland dataacquisition,SCADA)[41]等。除此之外，对于传统采集方法难以准确得到的数据，各类智能传感器也在不断开发中，例如用于测定铁水中磷含量的新型电化学传感器[42]、基于法的在线]等。
随着人工智能技术的发展，原本难以利用的图像、声音、文本等非结构化数据被人们意识到蕴含着大量可用信息而逐渐被重视。其中，机器视觉的发展对于钢铁生产线上的产品和设备的监测提供了便利。利用机器视觉，系统可以控制热轧卷在传送带上的位置、诊断管道故障、分析设备气密性[30]，与热成像技术相结合还可以计算高炉出口的铁水温度，为高炉的调节提供可靠的温度数据[17]。
除了通过集成新的技术、开发新的材料不断提高采集数据的准确性，目前钢铁生产现场的数据采集传感器系统不断向着功能化发展。功能化指的是传感器不仅承担了采集数据的基本职能，还能够实现数据校准、故障诊断、健康管理等功能，在边缘侧分担数字孪生应用层的任务，提高整个数字孪生系统的稳定性。文献[24]通过开发集成了预测和健康管理系统(prognostics andhealthmanagement，PHM)的传感器模块，有助于对炼钢工业中的喷嘴进行健康检测，提供高精度的实时喷嘴状态。
在工业现场中常用的数据传输方式有现场总线、工业以太网等。随着数据量的指数增长以及钢铁生产过程中对于数据传输的实时、安全、高精度等要求的不断提高，数据传输技术也应与时俱进，需要学术界进行更加深入的研究。Yoshizawa等认为无线化是未来一个重要的传输方式，新的无线技术值得工业界的关注。其中，5G作为近几年兴起的新一代无线通信技术，具有低延时、大带宽、泛在网、低功耗的特点[44]，能够满足钢铁行业对于数据传输的要求，与来自广泛分散的超高速无线传感器进行配合将很好地取代传统的信息收集和传输[39]。
进入21世纪，工业物联网(industrial Internet of things，IIoT)迅猛发展，其数据传输层融合了移动网络、互联网、工业专网、低功耗广域网、短距离无线通信等技术，实现无线通信网络、移动通信网络等异构网络的安全、高效融合，实时将设备信息准确无误地传递出去，为工业现场和数据处理中心架起了数据互联的通道。文献[28]针对连铸环节提出了能够有效控制性能的物联网框架，持续监测温度、湿度等对铸件制造质量有直接影响的工艺参数。
在IIoT的框架下，各类通信协议方案也在不断研究和发展，例如开放平台通信统一架构(open platform communication unified architecture ,OPCUA)与时间敏感网络(time sensitive networking，TSN)的结合，通过TSN时钟同步、数据调度的特性解决了数据传输过程中的低延迟和小抖动[45]；CalabrettaM等[46]提出了MOTT-Auth的构想，改进了传感器和之间的连接。各类协议的提出为数据传输提供了安全可靠的技术支持。
随着数据采集设备的数量和种类逐渐增加数据量呈现爆炸式增长，且数据结构的复杂程度不断攀升，这对数字孪生系统的数据存储能力提出了不小的挑战。目前多数应用场景的数据存储采用的是传统的数据库，通过关系数据库存储结构化数据，通过非关系型数据库存储非结构化数据。
随着数据量和应用场景的增加，数据库的结构需要进行专门的设计。文献[31]根据一家钢厂的热轧机系统建立了用于维护目的的数据库作为数据来源和解决方案之间的连接，针对不同来源、不同用途的数据，系统化设计了不同的收集、过滤、分析和存储数据流，保证了通过数据库实现的操作、维护和管理过程之间的数学连接的准确性。
传统数据库虽然技术成熟，但可拓展性较差，在数据量爆炸的今天无法较好地支持海量数据的存储。数据仓库是数据库的一种衍生形式。它们都是通过数据库软件实现，但数据仓库的数据量相比数据库要庞大得多，两者面向的需求也有所不同。
传统数据库主要用于在线事务处理(on-line transaction processing，OLTP)，即常见的增删改查操作；而数据仓库主要用于在线分析处理(on-line analytic processing，0LAP)，适合大数据量情况下的查询功能，并帮助决策者进行决策。在钢铁行业中，实时采集数据一般是以时间戳作为键值的单一数据表格形式进行存储，这种情况不允许实时查询大量数据，而数据仓库本身的特点决定了在此场景下的适用性。
李宏扬等[18]在钢铁行业背景下对数据仓库进行了研究。在其提出的高炉炼铁工业互联网平台中，对于数据仓库进行设计，完成了多个系统、多个数据源情况下的数据存储，实现更加准确、完整的信息提取。目前，数据库发展的一大趋势是将OLTP和OLAP相融合，在同一个系统中同时提供事务处理和分析处理两种服务，集合两者的长。