关键词：数字孪生;钢铁行业;数据建模;智能制造
摘 要：目的 工业数字孪生技术在钢铁行业的应用展现了其显著的潜力，成为工厂数字转型的核心技术之一，尤其在数据建模方面。本文梳理工业数字孪生中数据建模技术在钢铁行业中的应用。方法 通过梳理相关文献，重点分析四种数据建模方法，即基于知识的方法、基于机理的方法、基于传统机器学习的方法和基于深度学习的方法，详细介绍这些方法的优势、局限性和具体应用案例。探索了这些方法在数字物理实体融合的工业数字孪生系统构建中的潜力，以及未来模型的可扩展性设计，特别是针对大模型技术的应用。结论 通过这一综述，梳理钢铁行业现有工业数字孪生数据建模技术，为钢铁行业的数字化转型提供有价值的见解，并为未来的研究和实践提供方向。
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