近日，沈阳职业技术学院电气工程学院刘书超教师与东北大学围绕钢铁冶金生产数字化、智能化技术应用开展科研合作，签订“转炉氧枪震动分析模型系统”和“转炉炼钢大模型开发项目”两项横向技术服务项目，合同金额分别为20万元和40万元，总金额60万元。此次合作面向钢铁冶金生产过程中的智能感知、数据分析和智能决策需求，充分发挥双方在自动控制、传感检测、人工智能及工业数据分析等方面的技术优势，推动人工智能技术与传统钢铁生产工艺深度融合，进一步提升学院科研创新和技术服务能力。

聚焦生产过程智能感知，构建转炉氧枪震动分析模型系统

“转炉氧枪震动分析模型系统”项目面向转炉冶炼过程关键参数监测与智能分析需求，拟构建一套高度智能化的分析模型系统，实现对转炉冶炼过程中关键指标的精准监测与预测，通过对冶炼过程进行深度分析，为钢铁生产过程优化和产品质量提升提供技术支撑。项目将深入研究转炉冶炼过程中的物理化学机理，结合传感器技术，实时采集冶炼过程中的温度、成分等关键生产数据，构建系统化的冶炼过程数据库。在此基础上，引入机器学习、深度学习等人工智能算法，对历史数据和实时生产数据进行挖掘，提取关键特征及潜在规律，建立转炉冶炼过程分析模型，实现对生产过程状态及其对钢材质量影响的分析与预测。

同时，项目将开发具有实时数据显示、趋势分析和异常预警等功能的分析系统界面，使生产人员能够及时掌握冶炼过程状态，为生产操作和工艺调整提供辅助决策。系统开发过程中还将开展多场景、多工况测试与优化，提高模型的准确性、泛化能力以及系统运行的稳定性和可靠性，并探索与现有生产管理系统的有效集成。在技术实现方面，项目采用数据挖掘与人工智能算法相结合的方法，并按照软件工程规范，基于LabVIEW架构开展系统开发，通过现场试验、参数优化和实际生产环境验证不断完善模型性能，形成从数据采集、模型分析到生产应用的完整技术链条。

探索炼钢大模型应用，拓展工业人工智能技术场景

“转炉炼钢大模型开发项目”合同金额40万元，面向钢铁生产智能化发展需求，重点开展人工智能大模型技术与转炉炼钢生产过程相结合的技术研究与开发。项目的实施将进一步拓展学院在工业人工智能、大数据分析、智能控制与钢铁冶金过程数字化等交叉领域的科研实践，为人工智能技术在复杂工业生产场景中的落地应用提供新的研究载体。两项项目相互衔接，一方面通过生产现场感知和数据分析强化对实际冶炼过程的认识，另一方面探索人工智能模型在工业生产分析与辅助决策中的应用，为后续形成数据驱动的智能炼钢技术体系奠定基础。

深化校际协同，提升科研与技术服务能力

此次两项横向技术服务项目的签订，是电气工程学院持续推进产学研合作、提升科研创新和社会服务能力的重要实践。项目直接面向钢铁生产一线技术需求，将自动控制、传感检测、机器学习、深度学习和工业软件开发等技术应用于实际工业场景，为学院教师参与复杂工程技术问题研究提供了重要平台。通过项目实施，学院将进一步推动科研项目与专业建设、课程教学、实践训练相互融合，把工业现场真实数据、工程问题和技术方案转化为教学案例和实践资源，不断提升教师工程实践能力、科研创新能力和技术服务能力，为培养适应产业数字化、智能化转型需求的高素质技术技能人才提供支撑。

下一步，电气工程学院将以此次合作为契机，持续深化与东北大学等高校、科研院所和行业企业的协同创新，围绕工业人工智能、智能感知、先进控制、工业大数据和智能制造等方向拓展横向科研合作，促进科研成果转化与产业实际应用，不断增强学院服务辽宁先进制造业数字化、智能化转型的能力。