他停下筆，揉了揉太陽穴。
記憶中的未來技術如潮水般湧來，但如何用當前的技術水平實現，這才是真正的難題。
“咚咚咚。”門外傳來敲門聲。
沈良起身開門，發現是昨天那位首鋼的工程師老張。
“小沈，這麼早就在工作？”老張探頭看了看房間裡的情況，“我說怎麼昨晚路過你房間，燈一直亮著。”
“張工，您怎麼來了？”沈良讓開身子。
老張走進房間，目光立即被桌上的圖紙吸引。
“我昨晚想了一夜，你那個多段式冷卻的想法確實有意思。”
他拿起其中一張圖紙仔細端詳：“這個溫度傳感器的布置很巧妙，但是...”
“但是響應速度跟不上，對吧？”沈良接過話茬。
老張點頭：“沒錯，現在的熱電偶反應太慢，等檢測到溫度變化，鋼坯早就過去了。”
沈良心中暗笑。這正是他想要的效果——讓對方主動發現問題，然後他再給出解決方案。
“我想過這個問題。”沈良翻出另一張設計圖，“可以用預測算法，結合鋼坯運行速度和曆史溫度數據。”
老張眯起眼睛：“預測算法？”
“對，簡單說就是根據鋼坯的移動速度，提前預判它到達下個冷卻點時的溫度狀態。”沈良指著圖上的計算公式，“雖然不如實時檢測精確，但足夠用了。”
這個想法讓老張眼前一亮。在1980年，能想到用數學模型預測工藝參數，這已經相當超前了。
“這個思路不錯！”老張激動起來，“我們廠裡有台新進的計算機，或許可以用來驗證你的算法。”
沈良內心狂喜，但表麵保持淡定：“那太好了，有實際數據支撐，方案的說服力會更強。”
兩人越聊越投機，不知不覺已經到了中午。
“小沈，我看你也累了，先吃飯吧。”老張建議道，“下午我帶你去我們廠看看實際設備。”
沈良求之不得：“那就麻煩張工了。”
下午，兩人來到首鋼的連鑄車間。機器轟鳴聲震耳欲聾，高溫鋼水散發著橘紅色的光芒。
“現在的問題就在這裡。”老張指著冷卻區域，“溫度控製全靠工人經驗，質量好壞全看運氣。”
沈良仔細觀察著現場情況。雖然他腦海中有未來的技術方案，但必須結合當前的實際條件。
“張工，這台連鑄機每小時產量多少？”沈良問道。
“大概80噸左右。”老張回答，“已經算是不錯的了。”
沈良心中計算著。按照他的方案，產量至少可以提升50%，質量也會大幅改善。
“如果改造成功，產量能達到多少？”老張也在心中盤算。
“保守估計120噸。”沈良給出一個相對保守的數字，“質量等級至少提升兩個檔次。”
老張倒吸一口氣。這個數字簡直不敢想象。
“真的能實現？”老張半信半疑。
“理論上沒問題，關鍵是工程實施。”沈良的語氣透著自信。
兩人在車間裡待了整整一個下午，沈良把設備的每個細節都記在腦海裡。
晚上回到賓館，沈良開始修改技術方案。有了實地考察的數據，方案變得更加具體和可操作。
“控製係統采用分布式架構...”沈良一邊寫一邊思考，“每個冷卻段獨立控製，既降低了技術難度，又提高了可靠性。”
就在這時，電話響了。
“喂？”沈良接起電話。
“小沈，我是王教授。”電話那頭傳來熟悉的聲音，“你的方案我想了一天，有幾個技術細節想和你討論。”
沈良精神一振：“王教授，您說。”
“你提到的智能控製係統，具體是什麼概念？”王教授直接進入主題。
這個問題很關鍵。沈良知道必須給出一個既超前又可行的答案。
“主要是用計算機代替人工判斷。”沈良解釋道，“通過傳感器收集數據，計算機分析處理，自動調節冷卻參數。”
“這個想法很好，但計算機的運算能力夠嗎？”王教授提出核心問題。
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