板坯连铸的实践表明,结晶器内的钢水流动,在很大程度上影响板坯内夹杂物和气泡的行为,弯月面附近的钢水流动又支配着保护渣熔融、铺展及保护渣的卷吸,决定了铸坯的表面质量。因此,板坯连铸采用结晶器电磁搅拌技术,以改变弯月面附近钢水流动方向,有利于促使板坯表层的初生凝固壳前沿钢液的均匀流动,维持坯壳均匀稳定地生长,促进夹杂物和气泡的上浮去除,从而提高铸坯的质量。板坯连铸结晶器电磁搅拌技术,已成为获得优质铸坯的重要技术手段。在宝武集团和首钢的多台板坯连铸机上,近年来均采用了国产的结晶器电磁搅拌技术。如何针对浇注坯型以及生产工艺,优化控制电磁搅拌工艺参数,以最大限度发挥电磁搅拌器的冶金学功能,是学术界和工业界都感兴趣的问题。本文提出,解决这一问题,有两种典型的研究范式。一种研究范式是,从连铸工艺本身出发,厘清不同模式电磁搅拌参数情况下,连铸结晶器内流场的变化以及该流场对铸坯质量在冶金学上的影响,并进而给出优化的电磁搅拌工艺参数。这是基于对"电磁搅拌→铸坯质量"因果性关系深入理解的前提下,所做的技术优化和改进。近年来,上海大学和宝钢有关单位合作,采用物理模拟和数值模拟的方法,对电磁搅拌下板坯结晶器内的流场进行了系统测量和计算,考察了不同连铸工艺和搅拌电流作用下的流场结构和分布特征,提出了自由液面的卷渣指数、结晶器内流场均匀性指数等流场评价指标,形成了电磁搅拌冶金学效果评价标准,基于这些标准提出了搅拌参数的综合优化方法。这些研究成果,已在宝钢多台连铸机上得到应用。另一种研究范式是,从"电磁搅拌及连铸过程所有工艺参数→铸坯质量"的相关性方面考虑,通过采集连铸生产线上包括电磁搅拌参数在内的、尽可能多的生产相关工艺数据,结合铸坯质量（改判率和夹杂封锁率）的结果,通过机器学习的方法建立连铸结晶器电磁搅拌大数据分析模型,找到与铸坯表面质量密切相关的主要特征参数,并根据机器学习的数据集实时调整电磁搅拌工艺参数,以实现将铸坯改判率和封锁率降到最低的效果。近两年来,本研究团队,为满足湛江钢铁连铸结晶器电磁搅拌技术优化需求,从生产现场工艺参数数据采集、大数据分析和建模,工艺参数优化控制等方面,进行了初步的探索和实验。第一种研究范式所形成的模型,称为"机理模型",它是建立在对板坯连铸结晶器电磁搅拌这一工艺客观规律理解和认识基础之上的。第二种研究范式所建立的模型,称为"大数据分析模型"。本文结合前期的研究工作,对这两种研究范式进行了介绍和分析。