（1）专业与年级要求

实验主要面向冶金工程专业二年级及以上的本科学生，涉及《钢铁冶金学》、《钢铁厂设计原理》等专业课程。

（2）基本知识和能力要求

在进行本虚拟仿真实验项目之前，学生需要掌握冶金物理化学、冶金传输原理等基础理论知识和钢铁冶金学、钢铁厂设计原理等专业课程知识，并通过认知实习、课程实验等掌握一定的基础实践能力。此外，学生还应具备一定的AI应用能力和数据分析能力。

1.绿色化与智能化是未来钢铁制造的核心命题，电弧炉炼钢是钢铁工业转型升级的必然选择，也是现代冶金工程专业课程教学和人才培养的重点方向。

钢铁是工业的粮食、是文明的基石，我国钢铁产量稳居世界第一，有力支撑了国民经济发展和国防建设。但是，钢铁工业也是典型的高耗能、高污染行业，每年CO2排放量占全国碳排放总量约15%；另一方面，钢铁制造过程离散复杂、数据采集与数据处理困难，生产过程大多依赖人工经验，导致过程波动大、终点控制难、产品质量不稳定等诸多问题。国家“十五五”规划纲要明确指出，绿色低碳转型和智能制造升级是未来钢铁工业的核心任务。

相较于以铁矿石为原料的高炉-转炉长流程，以再生钢铁为主要原料的电弧炉短流程能够减少60%以上的CO2排放，配合绿电、生物质等低碳能源的应用，甚至有望实现近零碳排。因此，自“碳达峰、碳中和”战略提出以来，各级政府部门、行业协会和生产企业均明确提出“鼓励发展电弧炉炼钢”“推动高炉-转炉长流程向电弧炉短流程转型”等。近年来我国新建电弧炉项目逐渐增多，电炉钢占比稳步提升，对相关专业人才的需求也日益旺盛，电弧炉炼钢在现代冶金专业课程教学和人才培养中的重要性日益凸显。电弧炉炼钢涉及冶金、资源、能源、控制、碳核算等多学科交叉，强化相关教学资源开发，服务学生综合素质提升和创新实践能力培养，是面向钢铁未来制造和产业现实需求的重要任务。

2.电弧炉炼钢属于高危、高能耗、高成本的工业生产过程，依托虚拟仿真手段开展实验教学是最好的选择。

电弧炉炼钢是短流程冶金中最重要、最核心的工序，是将废钢和铁水加热熔炼为高温液态钢水的过程，直接决定了钢铁生产的能耗、效率和产品质量，其主要危险源包括：高温液态金属（1600-1700℃钢水），高电压（变压器容量普遍高于50MW，工作电流超过10000A），易燃易爆介质（电炉喷吹用氧气、天然气、煤粉等，以及高CO浓度的冶炼烟气）；而且生产成本高昂（每炉次成本不低于10万元），实际冶炼过程为不可逆操作。

电弧炉炼钢实验教学存在巨大困难：①工序复杂，设备昂贵，高温、高压、高能耗导致实验成本极高，无法真实呈现或还原；②课堂和实验教学无法真实展现炼钢全过程，知识碎片化严重，学生感知性差，只能靠主观想象来理解基本知识和原理（包括炉内物理化学反应、流体流动、气体迁移、物质交换等），极大地降低了学生的学习热情；③常规实验教学只能通过搭建简单的常温物理模型来模拟操作，设计性和操作性均有显著欠缺，制约了学生工程实践能力和创新能力的培养。然而，基于现代信息技术构建虚拟仿真实验可以很好地解决以上难题。

3.AI赋能不仅是实验教学的需求，也是真实炼钢产业的需求，通过“人工智能+”虚拟仿真既能高效提升学生实践能力、创新能力和复杂问题解决能力，也为真实场景中电弧炉智能化升级和技术创新提供助力。

传统虚拟仿真实验教学虽然能够为学生提供仿真的实验场景和沉浸式的学习体验，但实验内容、实验方法、评价体系都相对固化，高度依赖预设程序步骤。学生学习过程缺乏专业化、智能化的引导和交互，难以在真正开放的实验环境中进行创新性的研究与探索，评价体系也相对单一，教师引导、讲解和评价的工作量依然较大。推动人工智能、大模型等新技术与虚拟仿真实验教学的深度融合，通过AI赋能“教-学-研-管-评”全过程，可实现全程智能引导交互和对学生的全方位多维度评价，提升学生综合素质和能力。

当前电弧炉炼钢的智能化控制水平仍相对较低，智能化水平的提升就需要既懂炼钢又懂人工智能、还有实践创新能力的复合型人才。将真实生产场景和真实生产数据融入仿真教学，把真实场景中使用的智能化算法作为实验的底层模型，让学生在仿真的实验场景中依托真数据和真算法开展自主设计和研究探索，既是锻炼学生创新实践能力的最有效途径，也可为解决真实产业问题提供创新思路，为产业高质量发展提供人才储备。

由于电弧炉炼钢是在高温、密闭的反应器内进行，具有高危、高能耗、不可视等突出特点，传统教学方法只能通过图片、视频等方式向学生展示，学生毫无参与感和体验感，难以深刻理解并掌握相关知识要点。针对上述问题，本团队遵照“能实不虚，虚实结合”的基本原则以及“产业需求—实验场景—数智赋能”的建设逻辑，开发了基于真实生产场景、真实生产数据和真实数学模型的AI赋能低碳排电弧炉炼钢装备和工艺设计虚拟仿真实验，将电弧炉炼钢的基础理论、工艺设备和前沿技术进行系统融合，接入苏州大学DeepSeek大模型训练AI智能体，通过AI构建数据知识库和多维图谱支撑实验课程的智能化运转，赋能实验教学的“教-学-研-管-评”全过程。实验系统设计架构如图1所示。

图1 实验系统设计架构

本实验依据冶金工程专业核心课程《钢铁冶金学》教学大纲及关键知识点，结合钢铁材料低碳与智能制造的未来发展趋势，遵循“产业需求—实验场景—数智赋能”的建设逻辑，构建了基于真实生产场景、真实生产数据和真实数学模型的电弧炉炼钢虚拟仿真实验项目，并由人工智能提供实验的智能运转底座和全程引导辅助，旨在提升学生实践能力、创新能力和复杂问题解决能力，更好地服务国家战略和未来产业发展需求。具体的实验教学目标包括：

1.使学生充分认识钢铁工业在国民经济、国防建设和国家“碳达峰、碳中和”战略转型中的重要地位，激发学生专业自信和学习热情，引导学生通过技术创新突破绿色低碳发展困局，助力我国由钢铁大国向钢铁强国迈进。

2.提高学生的安全风险辨识与安全防护能力，学生能够充分了解冶金过程存在的各类危险源，并掌握进入冶金作业区域所必需的安全防护措施，为学生进入企业实习或工作奠定安全意识基础。

3.学生充分掌握电弧炉炼钢车间布局与装备组成，明确各设备部件的结构与功能，了解核心部件的设计依据和技术要求，提高学生跨学科知识运用能力，也有助于提升学生未来走上工作岗位的履职能力。

4.对标真实产业场景，掌握电弧炉炼钢炉料结构和过程操作，依据系统给定的原料条件和目标钢种，学生自主设计供电、供氧等核心操作工艺制度，经真实生产数据训练的后台模型自动预测冶炼状态并给出结果反馈，学生依据冶炼结果和AI辅导分析设计方案的不足之处，并通过重复实验、迭代探究进行优化改进，深化对相关知识点的理解与运用能力，激发学生自主探索的创新思维。

5.学生通过实验过程中与AI智能体之间的频繁交互，加深对AI原理、功能的理解与认识，学习高效运用AI的方法与技巧，并拓展至真实的学习场景之中，提升自身的学习能力和学习效率。

借助AI技术全程记录20余步交互操作数据，构建“过程性数据+实验结果+AI能力画像”三维评价体系，呈现学生“知识-能力-素养”三维达成度；评价结果实时反馈并应用于改进教学，形成“以评促学、以评促改”的持续改进机制，评价客观公正、可量化、可追溯。