在高端钢铁制造的“微观世界”里，如何看清并掌控那些决定钢材性能的微小“瑕疵”——夹杂物，一直是个难题。近日，这一领域的研究模式迎来智能化突破，由中国宝武中央研究院炼钢所与东北大学联手打造的“钢中夹杂物智能研究系统”正式上线运行。这标志着，钢铁微观质量控制正从依赖老师傅的“经验判断”，全面迈向基于大数据与人工智能算法的“智能驱动”新时代。
在追求高纯净度、高性能的钢铁材料研发中，钢中夹杂物（如氧化物、硫化物等）的尺寸、种类、数量和分布，如同钢材的“基因密码”，直接关联着产品的强度、韧性及疲劳寿命。然而，传统的夹杂物研究方法长期停留在“手工作坊”模式：科研人员需在电子显微镜下一颗颗人工识别、统计，再手动整理海量数据、绘制图表。整个过程不仅耗时费力，更因高度依赖个人经验，导致分析标准不一、历史数据难以有效积累和追溯，形成了众多“信息孤岛”，制约了质量管控的精细化与产品升级的迭代速度。
为攻克这一行业共性痛点，中央研究院深度融合数智技术与冶金专业机理，自主开发了集“智能分析”与“缺陷溯源”于一体的钢中夹杂物智能研究系统。该系统如同一位不知疲倦的“AI冶金专家”，能自动接收并清洗来自电镜的原始数据，将其归纳入统一的数字化仓库。研究人员可按钢种、炉次、工序等，多维度进行灵活查询与深度再分析。
系统的核心能力体现在两个方面。其一是“智能分析模块”，它能自动对海量夹杂物进行精准分类，并一键生成包括尺寸分布图、类型统计图以及三元相图在内的专业分析图表，快速形成初步分析报告，极大解放了科研人员的生产力，让决策更加高效、精准。其二是更具突破性的“钢质缺陷溯源模块”，该模块构建了标准化的钢质缺陷识别数据库。当产线出现缺陷样品时，系统可将其能谱数据与数据库中的“标准图谱”进行智能比对与关联分析，从而快速、精准地追溯缺陷产生的可能成因环节，将质量判定从“经验猜测”提升为“数据实证”，实现了全过程的标准化、智能化与可追溯。
【责任编辑：韩梦圆】
