◆青岛特钢2100兆帕级缆索托起世界最大跨度四主缆悬索桥脊梁
随着最后一根索股精准就位，世界最大跨径四主缆悬索桥、全球首座不同垂度四主缆双层钢桁梁悬索桥——湖北燕矶长江大桥的主缆架设宣告完成，单根主缆总拉力达14.5万吨，足以轻松吊起2艘中型航母，背后藏着青岛特钢的“硬核科技”——2100兆帕级桥梁缆索镀锌钢丝用盘条。
主缆是悬索桥最关键的受力部件，被称为大桥悬空的“生命线”。燕矶长江大桥全桥主缆由868根索股（单根主缆217根）构成，每根索股含127丝5.6毫米高强度镀锌铝钢丝。主缆总重6.5万吨，相当于7座埃菲尔铁塔；总长度33万公里，可绕地球赤道8圈；成桥阶段四根主缆总拉力达28万吨，能轻松吊起6艘中型航母。这样的超级工程，对缆索的强度、耐腐蚀性和抗疲劳性能提出了近乎苛刻的要求。
青岛特钢科研团队自主设计国产QM生产线，通过在线等温热处理技术破局，给钢材装上“智能大脑”，实时调控温度、压力等上千个参数，既提升强度又保持韧性，再经过法尔胜等顶尖深加工企业的巧手，最终编织成悬索桥的“生命线”。
青岛特钢2100兆帕级缆索钢丝的诞生，是材料科学的巅峰之作。这种工艺不仅提高了产品的力学性能，还达到节能降耗和环保的目的；不仅填补了国内桥梁缆索镀锌钢丝用钢的空白，还大幅降低了大桥建设成本，推动了中国桥梁建设事业的发展。
◆山西建龙成功开发590CL高强车轮钢
近日，山西建龙成功开发出600MPa级高强车轮钢590CL热轧卷板。经客户使用加工，力学性能完全达标，成型性能表现优异，充分满足各项质量要求。此次成功研发出该产品，标志着山西建龙在汽车用钢研发方面迈出了重要一步，为下游高性能车轮钢市场注入了新的活力的同时，进一步巩固了在中西部工业用钢领域的行业地位。
如今，汽车产业正在向绿色、节能、轻量化的方向快速发展，高强车轮钢的研发对汽车减重具有重要意义。590CL车轮钢具备高强轻量化优势，主要用于制造重型卡车的车轮轮辋，属于安全件用钢。该产品的抗拉强度为590MPa～710MPa，其高强度特性使车轮能够承受车辆在行驶过程中产生的各种载荷和冲击力，包括车辆自身、货物重量以及行驶过程中遇到的颠簸、震动等；同时它具有良好的冷成型性，便于制造形状复杂的车轮部件；另外，其出色的焊接性能，可承受车轮在行驶过程中的各种应力。
重卡车轮轮辋的加工较为复杂，需经过压平、对焊、扩口、旋压等十几道工序，变形量大，对产品性能要求苛刻。为此，在开发过程中，山西建龙研发团队对生产全流程实施精细化管理，严格控制工艺参数，确保产品性能和质量满足预期目标。在成分上采用微合金复合强化的设计思路，冶炼过程中对主要元素进行窄成分控制，并通过LF炉精炼提高钢水纯净度。轧制生产时根据机架间冷却水、穿带速度及层冷模式，保障终轧和卷取温度处于内控区间，最终获得了理想的力学性能。
经检测，客户使用该产品生产的1600余个重卡车轮轮辋，质量全部合格，在焊接、旋压过程中未发现任何异常，完全满足使用要求。
590CL高强轻量化车轮钢的成功开发，是山西建龙持续开拓细分市场，打造特色品牌的又一创新成果，也是山西建龙在汽车用钢发展领域的一座重要里程碑。
◆南钢数据产品首批挂牌江苏省数据交易所
近日，南钢两款自主研发的数据产品——“铁区一体化智能配矿及成本预测模型”和“高炉煤气利用率预测模型”，在江苏省数据交易所成功实现首批挂牌，标志着南钢在数据要素市场化配置方面迈出了坚实步伐。
南钢积极响应国家数据要素战略，2024年一季度成为“钢铁行业首家数据资产入表披露的上市公司”。南钢以“数据+模型”为核心载体，建立了系统性的数据资产管理体系。创新构建“三线五步法”数据资产建设方法论，涵盖数据产品创新、全流程项目管理、会计计量和价值评估三条主线，实现了从数据资源到数据资产的规范转化，为工业制造企业数据资产化提供了标杆示范。与此同时，南钢《钢铁产业链协同可信数据空间》项目，成功入选江苏可信数据空间“123+”项目库首批名单，项目聚合产业链资源，带动上下游企业、生态合作伙伴协同开放共享数据，紧扣钢铁产业高端化、绿色化、智能化发展需求，构建与产业链发展相适应的数据可信流通体系，培育供应链协同创新模式。此外，南钢还积极与数据交易所、地方数据运营机构等合作，探索数据资产登记、交易、融资信贷等价值运营闭环，推动跨领域、跨行业的数据流通共享。
铁区一体化智能配矿及成本预测模型：该模型针对传统配矿依靠人工经验化，计算约束条件不全面、求解用时长、成本预测慢、难以快速找到降本最优配矿方案等行业难题，基于“工艺机理-性能预测-反馈优化”架构开发一体化智能配矿模型。研发“跨时域非线性梯度自适应寻优”算法，通过整合各种铁矿(粉)的化学成分、基础特性、专家经验及高炉生产指标等多源数据，利用AI算法实现动态优化，将高炉生产指标、铁水成本、钢后元素需求与矿石采购资源等，进行关联建模，给出性价比最优配料方案。实际应用中，已实现平均降本超3000万元。
高炉煤气利用率预测模型：该模型应用于高炉操作过程中的煤气利用率预测与改善，通过融合大数据技术与冶金机理，采集原燃料质量成分数据、高炉四大操作制度调整参数、日常调剂参数、操作炉型参数等，深度挖掘数据与煤气利用率变化间的逻辑关系，建立智能预测及优化模型。该模型可提前1小时预测煤气利用率变化趋势，操作人员可据预测数据进行炉温调剂，保持炉温与铁水质量稳定，从而降低燃料消耗成本。该模型已实现年降本超2000万元。