{"id":1013,"date":"2026-02-16T14:55:50","date_gmt":"2026-02-16T14:55:50","guid":{"rendered":"https:\/\/twinghy.eu\/?p=1013"},"modified":"2026-02-16T14:55:52","modified_gmt":"2026-02-16T14:55:52","slug":"construyendo-el-futuro-de-la-fabricacion-de-acero-gemelos-digitales-impulsados-por-ia","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/twinghy.eu\/es\/construyendo-el-futuro-de-la-fabricacion-de-acero-gemelos-digitales-impulsados-por-ia\/","title":{"rendered":"Construyendo el futuro de la fabricaci\u00f3n de acero: gemelos digitales impulsados por IA"},"content":{"rendered":"\n<p>Nos complace compartir los avances logrados en el <a href=\"https:\/\/www.bsc.es\/es\">Barcelona Supercomputing Center (BSC)<\/a> en el desarrollo de un sistema integral de gemelos digitales para hornos de recalentamiento de acero, como parte del proyecto TWINGHY, una iniciativa de colaboraci\u00f3n con el <a href=\"https:\/\/www.celsagroup.com\/en\/\">Grupo Celsa<\/a>, la <a href=\"https:\/\/www.rwth-aachen.de\/go\/id\/a\/?lidx=1\">Universidad RWTH de Aquisgr\u00e1n<\/a>, <a href=\"https:\/\/www.swerim.se\/en\">Swerim<\/a> y otros socios europeos.<\/p>\n\n\n\n<p>Los hornos de recalentamiento de acero plantean un fascinante reto de ingenier\u00eda. Estos enormes activos industriales deben calentar con precisi\u00f3n los lingotes a temperaturas superiores a 1200 \u00b0C, al tiempo que optimizan el consumo de energ\u00eda, mantienen la uniformidad de la temperatura en ocho zonas de calentamiento, cumplen los requisitos de rendimiento de la producci\u00f3n y reducen las emisiones de carbono. Para abordar esta cuesti\u00f3n, nuestro trabajo propone una nueva estrategia que a\u00fana la inteligencia artificial y la modelizaci\u00f3n basada en la f\u00edsica a trav\u00e9s de una novedosa arquitectura de red neuronal basada en la f\u00edsica que respeta la termodin\u00e1mica fundamental del funcionamiento de los hornos.<\/p>\n\n\n\n<p>En lugar de tratar el horno como una caja negra, dise\u00f1amos un modelo por etapas que sigue el flujo real de gas a trav\u00e9s del sistema, con predicciones en cascada desde las zonas de remojo hasta las zonas de calentamiento y las zonas de precalentamiento. El modelo emplea una codificaci\u00f3n temporal multiescala utilizando redes convolucionales dilatadas combinadas con mecanismos de atenci\u00f3n, lo que le permite capturar tanto los patrones de cambio r\u00e1pido de los quemadores como la din\u00e1mica t\u00e9rmica lenta de la masa refractaria. Tambi\u00e9n implementamos v\u00edas de calentamiento y enfriamiento separadas con inercia t\u00e9rmica aprendida, lo que garantiza que las predicciones se mantengan dentro de l\u00edmites f\u00edsicamente realistas; despu\u00e9s de todo, el horno simplemente no puede cambiar de temperatura m\u00e1s r\u00e1pido de lo que permite la termodin\u00e1mica.<\/p>\n\n\n\n<p>Todas estas capacidades se unen en un panel de control interactivo basado en la web que proporciona a los operadores de la planta una visualizaci\u00f3n en tiempo real del balance energ\u00e9tico, la optimizaci\u00f3n interactiva de la programaci\u00f3n de los quemadores, la predicci\u00f3n y el control de la temperatura, y herramientas de an\u00e1lisis configurables. La interfaz transforma los complejos resultados de la IA en informaci\u00f3n \u00fatil en la que los operadores pueden confiar y que pueden comprender.<\/p>\n\n\n\n<p><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>Nos complace compartir los avances logrados en el Barcelona Supercomputing Center (BSC) en el desarrollo de un sistema integral de gemelos digitales para hornos de recalentamiento de acero, como parte del proyecto TWINGHY, una iniciativa de colaboraci\u00f3n con el Grupo Celsa, la Universidad RWTH de Aquisgr\u00e1n, Swerim y otros socios europeos. 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