钢铁工业是国民经济支柱，反映国家工业化水平和综合实力。 2022年，工信部等多部门联合发布《关于推动钢铁工业高质量发展的指导意见》，提出2025年实现高智能化水平发展格局。针对当前钢铁行业环保管控效率低、智能化不足、多要素协同困难等问题，自2017年以来，项目团队开展了系统性的“产-学-研-用”联合攻关，通过跨学科研究与技术集成，探究了数字孪生、人工智能、区块链等前沿技术在钢铁行业智慧环保领域的创新应用，开发了具有自主知识产权的系列关键技术及创新解决方案，在理论、技术和应用方面取得了多项原创性成果：

（1）针对钢铁行业环保管控领域存在的信息孤岛、决策滞后和要素分散等问题，提出了多层级数字孪生虚拟映射理论、数据驱动设施全过程自优化理论和跨区域全要素集成管控理论，实现了从设备到工序再到企业层面的全方位环保数字化映射，为环保设施的智能规划、自适应运行和预测性维护提供了理论基础。

（2）针对钢铁行业环保管控领域存在的多源数据整合困难、管理效率低下、协同治理不足、可扩展性差问题，研发了异构环保数据融合技术、环保设施全过程智能管理技术、全要素环保协同优化技术、环保管控系统弹性部署技术，突破同步率上限至100%，减轻中控人员85%的调度工作量，为精准监测、智能调控、协同优化以及环保管理系统的灵活扩展和持续演进提供了技术支撑。

（3）首创全过程、全要素智慧环保综合管控平台，整合传统环境监测、污染治理和资源管理平台的功能，实现了钢铁企业从环境感知、污染防控到资源优化的全流程智能化管理，全方位覆盖4大环境要素、50个监测单元、3个管控层级及350余处重点污染源，突破并行监测用户数达200以上，打造了集“监测、分析、决策、执行”于一体的“智慧环保大脑”。

项目成果获得中国发明专利23项、国际专利1项、其他知识产权112项，发表学术论文45篇，形成行业/团体标准4项。技术成果应用于国内多个大型钢铁企业，年均节省环保运行费用3300万元，污染物排放总量同比下降30%。近3年相关技术成果应用新增销售额23.82亿元，新增利润1.47亿元，为我国钢铁行业绿色低碳高质量发展和构建美丽中国数字化治理体系、建设绿色智慧的数字生态文明做出了重要贡献。

项目研究思路与主要技术成果

多层级管控平台

钢铁行业作为我国工业污染排放重点领域，环保治理中能耗物耗成本居高不下，数字化赋能已成为环保设施运行中降碳降本的重要抓手。围绕钢铁行业环保装备智慧化改造难题，研究团队开展了系统性“产-学-研-用”联合攻关，通过跨学科技术集成，完善了多层级数字孪生驱动的自优化与管控理论，创建了面向钢铁行业的环保智能化与协同优化技术体系，开发了具有自主知识产权的钢铁行业全过程、全要素智慧环保综合管控平台并成功推广应用，实现了钢铁企业从环境感知、污染防治到资源优化的全流程智能化管理。未来团队将持续完善并提升生产工艺动态变化下的系统智能决策与协同优化能力，助力钢铁行业绿色低碳发展战略的实施，为建设美丽中国贡献应有力量。