在钢铁制造领域，连铸工艺作为衔接冶炼与轧制的关键环节，其稳定性直接影响最终产品的质量和生产效率。传统优化方法依赖经验公式与离线模拟，难以应对复杂的动态工况变化。数字孪生技术的出现为这一难题提供了创新解决方案。

数字孪生通过构建连铸生产线的虚拟镜像，实时同步物理设备的运行数据。基于多物理场耦合仿真模型，系统能够精确模拟钢水凝固过程的三维温度场分布、应力应变变化以及微观组织演变。某大型钢铁企业的实践表明，采用高频数据采集（采样频率达10Hz）的数字孪生系统，可将结晶器内钢水流速的预测误差控制在±3%以内。

实时仿真引擎的应用实现了工艺参数的动态优化。当传感器检测到中间包钢水温度波动时，系统能在200ms内完成新工况下的凝固路径计算，并自动调整二冷区水量分配。这种即时响应机制使铸坯表面温度梯度降低了18%，内部裂纹缺陷率下降至0.5%以下。

在质量预测方面，数字孪生系统整合了机器学习算法。通过分析历史生产数据中的8000多个特征参数，建立的缺陷预测模型准确率达到92%。操作人员可提前2小时预判可能出现的中心偏析或角部裂纹，及时调整工艺参数。

该技术的实施还带来了显著的节能效果。某生产线通过数字孪生优化的二冷配水方案，使吨钢耗水量减少15%，同时提高拉速0.3m/min。按年产200万吨计算，每年可节约生产成本约1200万元。

随着5G通信和边缘计算技术的发展，数字孪生系统正从单机应用向全流程协同演进。未来通过连接炼钢-连铸-轧制全工序数字模型，有望实现钢铁生产全局最优化的智能制造新范式。