concept cards / 104 张
概念卡片
行业黑话速查。每张卡片给出通俗解释、英文原词（方便查文献和读设备手册）， 以及一句面向 AI 工程师的类比。
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长流程BF-BOF route / integrated route铁矿石 → 高炉炼铁 → 转炉炼钢的传统路线，全球钢产量的主体。≈ 一条重资产的单体式流水线：吞吐量极大、单位成本极低，但任何一个环节停机都会波及全链。短流程EAF route / mini-mill废钢 → 电弧炉炼钢，跳过整个炼铁环节，吨钢碳排放大幅降低。≈ 回收再利用的路线：输入是「脏数据」（成分不可控），产出档次受输入质量封顶。工序process step / unit process钢铁行业的一等公民：一段有明确输入输出、独立设备与班组的生产环节。≈ 微服务边界：各自内聚、各有数据库，跨服务追踪需要显式传递 trace id——而钢厂的 trace id…低容错率low fault tolerance高温、连续、不可逆——钢铁生产的第一属性，决定了 AI 只能先做建议不做决策。≈ 生产环境没有 staging、没有回滚、没有重试。每次调用都是 exactly-once 且副作用不可撤…钢材产品形态steel product forms板、管、棒、线、型五大类——产品形态决定了轧制路线与检测项目。铁矿石iron ore钢铁的起点。品位、粒度、杂质各异，配料本身就是一个天天在变的优化问题。≈ 上游数据源的分布漂移：schema 不变，但每批数据的统计特性都在动，下游模型必须能容忍。废钢scrap短流程的主原料，也是长流程转炉的冷却剂。最大痛点是成分不可控。≈ 无 schema 校验的数据入湖：污染物一旦写入就无法删除，只能靠入口处的分类拦截。烧结sintering把粉状铁矿混合燃料点火高温烧成透气块状，供高炉使用。焦化coking把炼焦煤在隔绝空气条件下高温干馏成焦炭，同时回收煤气与化工产品。焦炭coke高炉里同时扮演三个角色：燃料、还原剂、料柱骨架。不可轻易替代。≈ 一个同时承担计算、存储、和物理支撑三种职责的核心组件——你没法单独替换其中一个职责。还原反应reduction reaction把铁从氧化物里「抢」出来——炼铁的化学本质，也是碳排放的化学根源。铁水预处理hot metal pretreatment在进转炉前先脱硫（有时脱硅脱磷），给炼钢减负。≈ 把一个耗时的清洗步骤从主管线里拆到前置任务，让主管线专注核心变换。脱碳decarburization转炉炼钢的核心动作：吹氧把碳烧成 CO 排掉，把含碳 4% 的铁水变成钢。≈ 一个只能单向推进、没有中间态查询的过程——你必须靠间接信号预测何时到达目标，停早停晚都是缺陷。炉次heat一次冶炼作业产出的一炉钢水，是钢铁行业质量追溯与数据建模的核心主键。≈ 一次不可重放的批处理 Job，带唯一 job id，产出的所有下游制品都携带这个 id 作为血缘标识。浇次cast sequence连铸机连续浇注的一组炉次。一旦开浇就不能断，是排程里最硬的约束。≈ 一个不能中断的长事务：内部的多个子任务必须按序准时提交，任何一个延迟都会导致整个事务失败回滚。热轧hot rolling把坯料加热到再结晶温度以上反复轧薄，同时通过温度与变形控制组织。≈ 同一份输入数据走不同的处理管线，产出的特征分布完全不同——工艺参数就是超参数。控轧控冷（TMCP）thermo-mechanical control process用精确的温度—变形—冷却路径来「设计」组织，少加合金也能达到高性能。≈ 用训练策略（学习率调度、数据增强）代替加大模型规模来提升效果——同样的参数量，不同的训练路径，性能差很多…冷轧cold rolling常温下轧制，获得更薄的厚度、更精确的公差和更好的表面。酸洗pickling用酸液去除热轧带钢表面的氧化铁皮，为冷轧准备干净表面。退火annealing加热保温再缓冷，消除加工硬化、恢复塑性、调整组织。≈ 一次受控的「重置」：把前一阶段积累的内部损伤清掉，让材料回到可继续加工的状态。镀锌galvanizing在钢板表面覆一层锌，用牺牲阳极的方式防腐。热处理四把火heat treatment淬火、回火、正火、退火——用温度—时间路径改造组织，不改成分。≈ 同一个模型权重，不同的推理配置（温度、采样策略）产出完全不同的行为特性。高炉blast furnace / BF上百米高的竖式还原反应器，连续运行十几年不停。钢铁行业「软测量」需求的源头。≈ 一个跑了几百年、不能重启、不能单步调试、不能打断点的长驻进程——只能靠外部 metrics 推断内部状态…热风炉hot stove给高炉预热鼓风的蓄热式换热器，三座一组轮换工作。≈ 一组轮换的缓存实例：预热填充与对外服务交替进行，切换时机决定整体效率。转炉basic oxygen furnace / BOF梨形炉体，靠吹氧脱碳把铁水炼成钢，全过程二十分钟左右且不可中断。≈ 一次不可中断、不可回滚、不可重放的批处理作业。你只有一次机会把参数调对。电弧炉electric arc furnace / EAF用石墨电极拉出电弧熔化废钢，短流程的核心装备。钢包ladle盛装和运输钢水的容器，也是精炼作业的反应器。≈ 一个有生命周期与健康度的可复用资源池对象——每次借出都会磨损，需要维护调度。中间包tundish连铸机上承接钢包、分配到各流结晶器的中转容器，兼做最后一道夹杂物净化。≈ 一个带缓冲的分发器：削峰填谷 + 扇出 + 顺带做一次数据清洗。结晶器mold连铸机里的水冷铜模，钢水在这里长出第一层凝固壳。整台连铸机最关键的部件。≈ 系统最脆弱的临界区：内部还是「液态」（未固化状态），外壳只有极薄的一层，一旦破裂就是灾难性故障。连铸机continuous casting machine把钢水连续浇成固态坯的装备，取代了老式的模铸，是现代钢厂的标配。≈ 一条不能停的流式管线，背压来自上游炼钢节奏，吞吐率（拉速）受下游冷却能力硬约束。加热炉reheating furnace轧钢前把坯料重新加热到轧制温度并均热，钢厂的耗能大户之一。层流冷却laminar cooling精轧后卷取前的可控水冷段，用冷却路径「写入」最终组织。≈ 带调度器的退火过程：终点性能由整条路径决定，不只由终点温度决定。表面检测仪surface inspection system / SIS产线上的高速相机阵列，逐米扫描带钢表面并自动分类缺陷。≈ 线上异常检测服务：召回容易、精度难，且概念漂移持续发生。热等静压（HIP）hot isostatic pressing在高温高压气氛中对材料各向同性加压，消除内部孔隙。漏钢breakout连铸时坯壳破裂导致钢水流出的重大事故，漏钢预报是经典 AI 应用。≈ 极不对称代价的实时异常检测：误报只是性能损失，漏报是灾难，所以阈值必然偏保守。PSPP 范式Processing–Structure–Property–Performance成分/工艺 → 组织 → 性能 → 服役表现的因果链，材料科学的中心范式，也是材料 AI 的骨架。≈ 一条端到端的可微分管线：正向是推理，逆向是带约束的条件生成。中间的「组织」是关键隐变量——它比性能更难测…铁碳相图Fe–C phase diagram钢铁的「地图」：给定含碳量和温度，告诉你该出现哪些相。所有热处理的理论出发点。≈ 一张静态的状态空间图，告诉你系统在各条件下的稳态。但真实系统永远在瞬态里跑，所以你还需要动力学模型。奥氏体austenite (γ)高温下的面心立方铁，能溶解较多的碳。几乎所有热处理都从这里出发。≈ 一次状态重置：把历史组织清空，回到统一初态，后续路径决定最终形态。铁素体ferrite (α)常温下的体心立方铁，几乎不溶碳。软、韧、有磁性。渗碳体cementite (Fe₃C)铁与碳的化合物，硬而脆。铁素体容不下的碳大多变成了它。≈ 复合材料里的硬质增强相：单独没用，与基体的分布方式决定整体性能。珠光体pearlite铁素体与渗碳体交替排列的层片状组织，缓慢冷却的典型产物。马氏体martensite急冷时碳来不及扩散被「困住」形成的过饱和固溶体。极硬、极脆。≈ 一次强制的状态冻结：来不及做正常清理就急停，结果留下大量内部应变——高性能但极脆，必须再做一次「整理」（…贝氏体bainite介于珠光体与马氏体之间的中温转变产物，强韧性平衡最好的组织之一。≈ 帕累托前沿上的折中点：不是任何单项最优，但综合表现最好。相变phase transformation组织在温度/时间/应力驱动下的重组。工艺之所以能改变性能，全靠它。≈ 路径依赖的状态转移：终点不由终态条件唯一决定，而由整条轨迹决定。所以「工艺曲线」本身就是设计变量。晶粒与晶界grain & grain boundary金属是无数小晶体拼成的。晶粒越细，强度和韧性同时提升——唯一的「免费午餐」。≈ 唯一的免费午餐：其他优化都在做 trade-off，细晶是强度和韧性同时改善的那一个。强化机制strengthening mechanisms固溶、析出、位错、细晶——四种阻碍位错运动的手段，材料设计的四个旋钮。≈ 四个可调超参数，各有代价函数——典型的多目标优化，不存在全局最优只有帕累托前沿。金相分析metallography把试样磨光腐蚀后在显微镜下观察组织并按标准评级——材料界最基础也最重复的工作。≈ 有标准答案图册的图像分类/分割任务——评级标准就是一份写死的 rubric，可以直接编码进评估流程。CALPHADCALculation of PHAse Diagrams用热力学数据库计算多元合金相图的方法，材料设计里最重要的「可信计算工具」。≈ 一个可注册进 Tool Registry 的确定性求解器：输入成分温度，输出相组成。Agent 负责决定…钢的牌号steel grade一个牌号就是一份接口契约：声明了成分范围与必须满足的性能指标。≈ 接口的类型签名 + 一组 invariant。牌号对照 ≈ 跨语言的类型映射表，容易出错且必须查表。碳当量carbon equivalent / CE把各合金元素按影响力折算成等效碳含量，用一个数判断焊接性。≈ 一个把多维特征压成单一风险评分的经验模型——不精确但已进入标准，具有制度效力。屈服强度与抗拉强度yield strength / tensile strength开始永久变形的应力 与 能承受的最大应力。结构设计最基本的两个数。≈ 一个是「开始不可逆退化」的阈值，一个是「彻底失效」的上限——中间那段就是安全余量。冲击韧性impact toughness材料在冲击载荷下吸收能量的能力。低温下会骤降，是脆断事故的关键指标。≈ 一个有相变式突变的指标：在阈值附近微小的条件变化会导致行为性质的根本改变，不能线性外推。非金属夹杂物non-metallic inclusion钢里混入的氧化物、硫化物等杂质颗粒，疲劳裂纹最常见的起源点。≈ 系统里的稀疏缺陷：绝大部分时候无害，但在高应力路径上就是首个失效点——典型的长尾风险。偏析segregation凝固过程中溶质元素分布不均，导致同一块钢不同部位成分不一样。≈ 数据倾斜：处理过程中某些键不断被推到最后一个分区，最终形成一个又大又慢的热点。凝固壳solidification shell铸坯外层已凝固的部分。它的厚度与均匀性直接决定连铸能不能安全跑。≈ 一个随时间以次线性速率增长的安全边界——增长最慢的时候恰恰是风险最高的时候。高温合金superalloy在几百上千度高温下仍保持强度的镍基/钴基合金，航空发动机与燃机的核心材料。非晶合金amorphous alloy / metallic glass冷却极快使原子来不及排成晶体的金属，没有晶界。变压器铁芯是最大应用。≈ 一次成功的「状态冻结」：跳过了系统本应收敛到的有序态，保留了高能但高性能的亚稳结构。粉末冶金powder metallurgy用金属粉末成形烧结制件，能做出熔铸做不出的成分与组织。蠕变creep高温下即使应力低于屈服强度，材料也会随时间缓慢持续变形，直至断裂。≈ 只有极少量长周期样本、却要预测远超观测窗口的行为——典型的小样本 OOD 外推，置信区间比点估计重要。疲劳fatigue反复加载下即使应力远低于强度极限也会断裂。工程失效的头号原因。≈ 长尾风险的累积：单次操作无害，但重复足够多次后，最薄弱的那个环节必然失效。预测必须给分布不能给点估计。腐蚀corrosion材料与环境反应而劣化。全球每年因腐蚀损失的经济价值占 GDP 的数个百分点。≈ 无法加速验证的长期退化：加速试验就像用合成数据训练，与真实分布的差距始终是最大不确定性来源。残余元素residual / tramp elements废钢带入的铜锡镍等元素，冶炼过程去不掉，只会越攒越多。≈ 数据管道里无法清除的污染：每次循环都在累积，只能靠入口处的分类拦截或用干净数据稀释。铁水hot metal / pig iron高炉产出的液态生铁，含碳约 4%，是转炉炼钢的主原料。炉渣slag冶炼过程中浮在金属液面的氧化物层。它不是废料，是主动使用的反应介质。≈ 一个主动设计的「中间层」：不是副产物，而是承担杂质转移职责的功能组件——它的配置决定主流程的净化效果。LF 钢包精炼ladle furnace用电极加热钢包中的钢水，同时造渣脱硫、调成分、均匀温度。≈ 一个可调节延迟的缓冲队列：既做数据修正，也吸收上下游的速率差。RH 真空脱气RH degasser把钢水在真空下循环，去除氢氧氮，生产超低碳与高洁净度钢的必备工序。表面缺陷谱系surface defects结疤、划伤、氧化铁皮压入、辊印、边裂……每类缺陷都指向特定的上游成因。≈ 错误码到根因的映射表：有的错误码一对一直指根因（周期性缺陷），有的一对多必须结合上下文日志。标准体系standard systems (GB / ISO / ASTM / EN / JIS)同一件事，不同体系有不同规定。标准查询、对照、版本管理本身就是一个知识工程问题。≈ 多个不完全兼容的规范生态，各有版本与依赖树。跨体系对照 ≈ 跨语言的类型映射，容易出错、必须查表。标准条款standard clause标准里那些可机读、可判定的具体要求——行业的 Schema 就藏在这里。≈ JSON Schema 的一条约束规则。LLM 的职责是把自然语言解析成 schema，判定则交给确定性…符合性判定conformity assessment拿实测值逐条比对标准条款，给出合格/不合格结论并留下可追溯的证据链。≈ 带审计日志的契约校验：校验逻辑必须确定性且可复现，模型只能出现在「解析规则」和「解释结果」两端，不能出现…质量证明书mill test certificate / MTC随货交付的质量凭证，声明这批钢的炉号、成分、性能与执行标准。≈ 带签名的构建产物清单（SBOM）：记录了这个制品由哪次构建产出、通过了哪些校验、执行的是哪版规范。光谱分析optical emission spectrometry / OES用电火花激发试样发光，按谱线强度定量各元素含量。炼钢现场最快的成分手段。≈ 一个低延迟的在线特征提取器：速度是它存在的理由，精度靠定期用标准样品做校准。拉伸试验tensile test最基本的力学试验：把试样拉断，得到屈服强度、抗拉强度、延伸率。≈ 一个基准测试：数值本身没意义，只有在明确的测试协议下才可比。合并不同来源的数据前必须核对协议版本。夏比冲击试验Charpy impact test用摆锤一次性打断带缺口试样，测吸收能量。评价低温脆断风险的标准方法。硬度试验hardness test压头压入表面测压痕大小。最快、最省料、可现场做，常用来间接估计强度。≈ 一个便宜的代理指标：与真实目标相关但不等价，适合快速筛查，不适合最终判定。SEM 与 EBSDscanning electron microscopy / electron backscatter diffraction电子显微镜看更细的组织，EBSD 还能逐点测出晶体取向，生成取向图。≈ 把定性观察升级为逐点定量的空间数据——从「看起来像」变成可以直接进模型的张量。X 射线衍射（XRD）X-ray diffraction通过衍射峰位置和强度确定材料中有哪些相、各占多少、有多大残余应力。≈ 一维信号的模式匹配：谱图解析 ≈ 在标准指纹库里做检索匹配，流程固定但繁琐。无损检测（NDT）non-destructive testing不破坏工件就查出内部与表面缺陷。超声、磁粉、渗透、射线、涡流五大常规方法。≈ 运行时的健康检查：不停机、不破坏，代价是只能间接观测，结果解释高度依赖经验规则。方法验证method validation证明一个检测方法在特定场景下确实可靠：准确度、精密度、检出限、重复性。≈ 对校验器本身做评估：不是用规则判数据，而是用积累的判定日志反推规则的有效性与冗余度。实验室资质认可laboratory accreditation第三方对实验室能力的正式承认。没有它，检测报告在很多场合不被认可。≈ 受监管环境下的可审计性要求：不只要结果对，还要能证明整条链路每一步都合规且可复现。ISA-95 层级模型ISA-95 / Purdue model把工厂信息系统分成 L0–L4 五层，从传感器到 ERP。理解钢厂 IT 架构的通用地图。≈ 从嵌入式实时系统（L0/L1）→ 中间件与模型服务（L2）→ 微服务与工作流（L3）→ 数仓与 ERP（…基础自动化（L1）level 1 / basic automationPLC 里跑的毫秒级闭环控制与安全联锁。可靠性压倒一切，AI 不进这一层。≈ 硬实时嵌入式系统：确定性执行、可逐行审查、变更需安全评审。你不会把一个概率模型塞进飞控内环。过程控制与二级模型（L2）level 2 / process model钢厂里传统的「模型层」：用冶金机理算出设定值交给 L1 执行。AI 最自然的接入点。≈ 一层已经存在的模型服务，有明确的输入输出契约和调用时机。你要做的不是重写它，是给它加一个学习到的残差修正…PLC 与 DCSPLC / DCS工业现场的两类控制器：PLC 擅长离散逻辑与高速动作，DCS 擅长连续过程与大规模回路。≈ 两类不同设计取向的运行时。取数时要注意：中间的实时库常做有损压缩，你拿到的往往不是原始采样。制造执行系统（MES）manufacturing execution systemL3 层的中枢：把订单拆成生产指令、跟踪物料、管质量、记录全过程。≈ 工作流引擎 + 状态机 + 物料血缘库。它是唯一按业务实体（而非按机器）组织数据的系统，所以是数据接入的…企业资源计划（ERP）enterprise resource planningL4 层：订单、采购、库存、成本、财务。决定了「生产什么」，不决定「怎么生产」。软测量soft sensing / inferential measurement用可测量的变量推断测不到的变量。钢铁行业最普遍、最刚需的建模任务。≈ 用可观测的代理特征回归不可观测的目标状态。难点在标签极稀疏——输入是高频流，标签一炉只有一两个点。物料跟踪material tracking回答「这块钢现在在哪、之前经历了什么」。跨工序数据打通的前提。≈ 分布式追踪的 trace id——只不过钢厂的 trace id 不是自动传播的，得靠位置检测和逻辑推算…时空对齐time-space alignment把「带钢第 3000 米处」和「40 分钟前某炉次的参数」对上号——跨工序分析的核心算子。≈ 一次坐标系变换后的流式 join：join key 不是时间戳而是物料位置，且两边都带误差，只能做窗口内…工业时序数据industrial time-series data钢厂数据的主体形态。看起来标准，坑却不少：压缩、缺失、时钟漂移、位号语义。≈ 看起来是标准 metrics 流，实则每个字段都有历史包袱。位号字典整理相当于给一个没有文档的老系统补 …机理模型mechanism / first-principles model基于物理化学规律建立的计算模型。行业几十年的核心资产，但大多没被工具化。≈ 一堆没注册进 Tool Registry 的可执行文件。封装它们 ≈ 给遗留系统包一层 API——工作量…运筹求解器OR solver (MILP / CP)排程、配料、切割优化的实际决策者。在 Agent 架构里，它是工具不是被替代对象。≈ 确定性求解器是决策引擎，LLM 是它的自然语言前端和结果解释器。让 LLM 直接输出排程 ≈ 让它心算大…数字孪生digital twin物理对象的在线同步模型。在钢铁行业，务实的形态是「在线机理模型 + 数据校正」。≈ 一个持续被真实系统校正的影子实例。它的价值在于能回答「如果现在这么操作会怎样」——反事实推理，而不只是可…冶金本体metallurgical ontology统一定义行业里有哪些实体、实体间有哪些合法关系。跨场景协同的地基，也是细粒度权限的前提。≈ 领域的类型系统 + 外键约束。没有它，每个团队都会自造一套 ID；有了它，跨系统 join 和细粒度授权…对象-时间-空间三元组object–time–space triple冶金对象天然要被三个维度共同定位。这是跨工序数据关联的主键设计原则。≈ 一个三维复合主键。缺任何一维，跨工序的 join 都会退化成不可靠的模糊匹配。钢厂七类数据seven data classes过程时序、产线视觉、显微表征、检测标准、研发试验、知识文本、机理仿真——盘点数据资产的通用分类。副产煤气三兄弟COG / BFG / LDG焦炉煤气、高炉煤气、转炉煤气——钢厂自产的三种燃气，热值差别巨大，调度价值极高。≈ 三个产量波动、热值不同的生产者，对着一组需求波动的消费者，中间只有很小的缓冲队列。溢出（放散）就是纯损失…能源介质energy media电、煤气、蒸汽、氧氮氩、压缩空气、各类水——钢厂内部的能源网络。≈ 一张带容量约束和转换节点的资源流网络。优化目标明确、计量数据齐全——工业场景里少见的「数据白送」。吨钢综合能耗energy consumption per ton of steel把各类能源折算成标准煤后除以钢产量，行业最核心的能效指标。≈ 一个必须先对齐口径才能比较的聚合指标。大部分争议源于边界定义而非数据本身——所以边界要作为一等配置项建模…余热余能回收waste heat & energy recovery把生产过程中「白白跑掉」的热和压力回收利用，是钢厂节能的主要来源。碳排放核算carbon accounting按方法学把活动数据乘排放因子加总。范围一/二/三的边界定义是关键。≈ 半结构化的合规计算：规则来自文本（RAG 检索），数据来自计量（确定性计算），输出必须带完整引用链以备审…碳配额与碳边境机制carbon quota & CBAM碳排放的制度约束：国内配额交易 + 出口面对的碳边境调节。合规压力是确定的。错峰生产与需求侧响应peak shaving / demand response跟着分时电价和电网需求调整生产节奏，电弧炉是最典型的可调负荷。≈ 带价格信号的弹性调度：跟着分时定价把可延迟的批处理任务挪到低价时段，但要满足一堆 SLA 约束。钢铁降碳路线steel decarbonization pathways短流程、氢冶金、CCUS 三条主要路线，各有各的成熟度与瓶颈。