本方向致力于通过机器学习技术建立冶金工艺流程的协同优化控制模型，综合考虑了冶金工艺流程中的炉料熔化、烧结工艺等多个环节，实现了对冶金过程的全面优化。通过该模型，实验室能够精确预测和控制生产过程中的关键参数，从而提高产品质量。本方向可细分为下面三个方向：

1.基于孪生体模型的冶金工艺流程协同优化

    将冶金工业多工序、多流程的异构孪生模型深度融合，构建基于数据驱动的冶金工业工艺全流程数字孪生协同仿真环境。基于焦比、煤比、燃料比、炉体利用系数、炉体冶炼强度等因素提炼全局优化性能指标。围绕这些性能指标在协同仿真环境中开展实验研究，并借助机器学习对实验数据进行分析和挖掘，为冶金工业工艺流程优化提供决策依据。

2.基于孪生体模型的冶金工艺流程反馈控制

    围绕冶金工艺流程由数字孪生体到实际物理实体进行反馈控制研究。针对技术缺陷和通信隐患开展安全控制技术研究，实现身份鉴别、完整性校验与访问控制。针对执行器、传感器等系统元器件故障及外在干扰因素开展容错控制技术研究，保证反馈控制的稳定性和可靠性。

冶金工艺品控、能耗、效率等目标博弈均衡

3.基于冶金工艺流程数字孪生体建立品控、能耗、效率等目标的演化博弈模型。

    运用博弈理论分析演化博弈过程，探究各种应对策略间的均衡关系，揭示品控、能耗、效率的演化博弈机理和关键影响因素，提出冶金工业工艺流程减能减排、提升品质与生产效率的具体措施。