他从笔记中挑出几十炉铁水硅含量波动较大的案例，专门分析：面对“高硅”干扰，那些最终结果控制得相对好的炉次，在“可控变量”上做了什么调整？（比如，是否普遍採用了前期適当提枪、延缓脱硅节奏、提前考虑补热等措施？）调整的“量”与硅的“增量”之间，有没有粗略的经验关係？

他又找出那些废钢料型特別杂乱、导致熔化困难的炉次，分析操炉工是如何通过调整供氧模式和冷却剂加入来应对的。

他甚至开始关注不同班组、不同老师傅的操作风格差异，將这些视为一种“人为干扰”或“可控策略库”，分析哪种风格在应对哪种类型的初始干扰时更有效。

他的笔记本，从一本庞杂的现场实录，开始向一本“干扰-应对”案例库转变。左边记录干扰特徵和可控变量调整，右边分析调整效果（目標变量偏离程度），並尝试標註可能的作用机理。

这个过程无比繁琐，需要从海量碎片信息中筛选、比对、归纳。但李靖川乐此不疲。

系统的【数据分析】技能和【关联感应】功能在后台默默支撑，帮他快速定位相似案例、计算粗略的相关性、提示可能忽略的关联因素。

更重要的是，这种思路让他与老师傅们的“经验”有了新的对话方式。

他不再问“为什么火焰发飘就要提枪？”这种指向绝对原理的问题，而是问：“王师傅，如果铁水硅比平时低了不少，火焰一开始就偏『软』，您还会在同样『发飘』的时候提枪吗？还是会多压一会儿，把碳降得更低些？”

王铁头有些意外地看了他一眼，思考了一下：“硅低，本身热就少，火软正常。要是还按老样子提枪，后期升温可能吃力，终点温度保不住。可能……会多压个半分钟到一分钟，但也不能太久，不然渣子容易过氧化。得看当时温度涨得怎么样。”

看，这就是经验中的“动態补偿”！王铁头虽然没有明確的“干扰变量-可控变量-目標变量”框架，但他根据“铁水硅低”（干扰）导致“火焰偏软、热源不足”（中间效应），动態调整了“提枪时机”（可控变量），以平衡“终点碳含量”和“终点温度”（目標变量）之间的矛盾。

李靖川飞速记录，並在旁边標註：“干扰：si低-＞预期热收入少。应对：延迟提枪（可能適度增加脱碳量以换取反应热？），但需警惕渣过氧化。目標权衡：c vs. t。”

他感觉自己正在一片经验的密林中，用新的框架开闢出一条条隱约可辨的小径。

这些路径並非精確的柏油马路，但至少指明了方向，標出了哪里有沼泽——某些干扰难以应对，哪里有山泉——某些调整策略有效。

一周后，当杜云再次来到车间，询问李靖川见习收穫时，李靖川没有展示任何复杂的公式推导，也没有妄言建立了什么新模型。

他只是將那本按照新思路重新梳理、充满了分类、箭头和简要批註的笔记，翻开到摘要部分，递给了杜云。

上面没有长篇大论，只有清晰的三个框，和几段总结：

“学生李靖川见习初步认识：当前转炉控制，核心矛盾在於『理想反应模型』与『复杂现实干扰』之间的巨大鸿沟。尝试思路：將工艺参数明確区分为『可控变量』、『干扰变量』、『目標变量』。现阶段目標：並非建立精確预测模型，而是通过案例积累，尝试：1.识別影响最大的干扰源（如铁水si、废钢质量）；2.归纳针对特定干扰的有效补偿性操作模式；3.理解不同操作策略对多个目標变量的权衡关係。此举或可將部分不可言传的『经验感觉』，转化为可分类、可討论、可有限传承的『干扰-应对』知识片段。”

杜云拿著这几页纸，看了很久。

车间里，转炉正在出钢，金红的洪流轰鸣而下，钢花飞溅，映亮了他眼镜片后深思的眼睛。