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中國恩菲工程技術有限公司（以下簡稱“中國恩菲”）為推動數(shù)字化智能化技術的發(fā)展，加快人工智能算法和軟件開發(fā)創(chuàng)新型人才培育，激發(fā)廣大員工人工智能創(chuàng)新意識和參與創(chuàng)新應用實踐熱情，組織召開了中國恩菲第一屆算法及軟件作品大賽。

本次大賽聚焦中國恩菲科學研究、工程服務和產(chǎn)業(yè)投資相關業(yè)務，在試驗研究、工程管理、安全生產(chǎn)、數(shù)據(jù)治理、視覺識別、數(shù)據(jù)解析、工藝建模、質量提升、設備維護、系統(tǒng)尋優(yōu)等方面開發(fā)的人工智能算法、軟件和創(chuàng)新方案作品。通過層層評比，入圍參賽優(yōu)秀作品80余件，現(xiàn)選出部分獲獎作品代表，從優(yōu)化控制模型、智能監(jiān)測與設備預維護和綜合平臺管控軟件3個方面對作品進行展示推廣介紹。

【優(yōu)化控制模型】

離子型稀土全流程開采數(shù)字孿生模型

基于數(shù)字孿生技術構建礦山全流程數(shù)字化模型，實現(xiàn)從浸采到水冶的精準模擬，成為突破傳統(tǒng)經(jīng)驗驅動模式、推動稀土開采智能化轉型的關鍵需求。

自主開發(fā)算法聚焦三維礦體建模與多機理耦合算法開發(fā)，創(chuàng)新性地融合地下水滲透、溶質運移及離子交換熱力學平衡等機理模型，構建原地浸采動態(tài)模擬體系；建立滲流場—濃度場協(xié)同求解算法，實現(xiàn)水分布場與稀土濃度場的實時動態(tài)可視化。同時，將浸采與水冶工藝全流程數(shù)字化集成，開發(fā)基于機理模型的智能求解算法，形成涵蓋礦體建模、工藝仿真與優(yōu)化決策的數(shù)字孿生系統(tǒng)，為工藝參數(shù)優(yōu)化和注液策略制訂提供科學依據(jù)。

該模型已成功在中國稀土集團仁居稀土礦、江華稀土礦等礦山項目應用，推動我國稀土行業(yè)從傳統(tǒng)人工經(jīng)驗管理向數(shù)字化、智能化轉型。在仁居稀土礦建成全球首個離子型稀土智能礦山，提升資源回收率3%，提升至85%，浸礦劑用量減少8%，年節(jié)約生產(chǎn)成本約1000萬元。

基于多金屬優(yōu)化協(xié)同的選礦數(shù)字機理設計軟件

開發(fā)選礦數(shù)字機理設計軟件，通過多金屬數(shù)質量與礦漿量同步計算算法、浮選逆向算法、選礦反饋控制算法、多金屬矛盾方程優(yōu)化等四種核心優(yōu)化算法，形成覆蓋正向設計、逆向求解、反饋控制及數(shù)據(jù)優(yōu)化的全流程協(xié)同計算工具。

設計軟件已在多個選礦工程中成功應用，相比傳統(tǒng)方法，協(xié)同設計效率顯著提升，擁有較高矛盾數(shù)據(jù)修正準確率，浮選逆向計算迭代次數(shù)大幅減少，顯著縮短工藝設計周期。

通過動態(tài)反饋與全局優(yōu)化，金屬回收率得以提高，礦漿量分配合理性增強，有效降低能耗與藥劑成本。

基于深度學習和多目標優(yōu)化的制酸系統(tǒng)智能預測算法

通過實時采集投料量、風機壓力、管道溫度等關鍵參數(shù)，結合改進的Transformer模型預測觸媒層溫度變化，并融合歷史工況匹配與遺傳算法生成最優(yōu)調(diào)控策略，實現(xiàn)從感知到?jīng)Q策的全流程智能化。

該算法系統(tǒng)在某大型銅冶煉廠部署后，觸媒層溫度預測平均絕對誤差為1.02℃，輔助決策系統(tǒng)可在1.5秒內(nèi)完成實時最優(yōu)策略檢索，系統(tǒng)實現(xiàn)全流程實時監(jiān)控與智能預警。

該算法推廣應用至某企業(yè)煙氣脫硝系統(tǒng)，實現(xiàn)了環(huán)保達標率100%、尿素消耗量降低10%以及氨逃逸濃度控制在8mg/Nm3以內(nèi)的綜合目標。

垃圾焚燒智能燃燒優(yōu)化控制系統(tǒng)

垃圾焚燒智能燃燒優(yōu)化控制系統(tǒng)

創(chuàng)新融合大數(shù)據(jù)、機器學習等數(shù)字化技術，提出“大數(shù)據(jù)+AI算法+機理模型”的研究思路，自主開發(fā)垃圾焚燒智能控制系統(tǒng)。通過分析多工況、多參數(shù)條件下的大量現(xiàn)場工況數(shù)據(jù)，結合工藝機理，建立智能控制算法模型，使其蘊含設備特性、人工經(jīng)驗和工藝邏輯，有效解決垃圾焚燒及余熱利用控制難題。

該智能控制系統(tǒng)自適應現(xiàn)場工況變化，通過智能化控制精準調(diào)整焚燒爐運行參數(shù)，確保負荷穩(wěn)定、垃圾充分燃燒與環(huán)保達標，同時，優(yōu)化余熱鍋爐的運行效率，降低運行人員勞動強度50%以上，提升焚燒運行穩(wěn)定性30%以上。

該系統(tǒng)有利于提高垃圾電廠的經(jīng)濟效益，助力企業(yè)實現(xiàn)節(jié)能減排，具備廣泛的推廣價值，可為更多垃圾焚燒發(fā)電企業(yè)提供高效、穩(wěn)定的解決方案。

礦山按需通風優(yōu)化控制系統(tǒng)

礦山按需通風優(yōu)化控制系統(tǒng)

自主開發(fā)的礦山按需通風智能管控系統(tǒng)是以實時數(shù)據(jù)驅動風量動態(tài)匹配，實現(xiàn)通風精準調(diào)控，推動通風管理從粗放向智能躍遷，成為礦山綠色轉型的核心抓手。該系統(tǒng)主要包括構建多源傳感器網(wǎng)絡、基于AI算法預測通風需求、集成云端協(xié)同與移動端管控等內(nèi)容。

通過“感知—決策—調(diào)控”閉環(huán)，首創(chuàng)“需求牽引”通風邏輯，攻克復雜環(huán)境盲區(qū)治理與能耗優(yōu)化難題，推動通風管理向全生命周期智能化升級。經(jīng)過實踐證明，礦山采用按需通風優(yōu)化控制系統(tǒng)可實現(xiàn)通風能耗降低，設備壽命延長，有害氣體超標風險下降，災變響應時間縮短。

目前，該技術已推廣至云銅集團、鞍鋼礦業(yè)等多家礦山場景，具有良好的推廣價值，為礦業(yè)開發(fā)提供安全、低碳的通風解決方案。

磨礦智能管控系統(tǒng)

磨礦智能管控系統(tǒng)

自主開發(fā)磨礦智能管控系統(tǒng)聚焦3項核心技術：一是多參數(shù)融合的工況智能識別技術；二是專家規(guī)則庫與模糊控制協(xié)同算法；三是自適應調(diào)節(jié)技術，形成“感知—決策—執(zhí)行”閉環(huán)控制。

通過半自磨—球磨分級全流程協(xié)同優(yōu)化模型，系統(tǒng)構建“智能大腦”，實現(xiàn)從“人工干預”到“AI自主決策”的跨越，顯著提升控制精細化水平。

該系統(tǒng)已在國內(nèi)外多家企業(yè)落地應用，實現(xiàn)了取消現(xiàn)場人工操作、磨礦產(chǎn)品濃度與粒度合格率提升至95%以上、電耗與鋼耗降低超3%，單廠年節(jié)約成本近千萬元，具有良好的社會經(jīng)濟效益和推廣價值。

【智能監(jiān)測與設備預維護】

機器人巡檢智能監(jiān)控軟件系統(tǒng)

機器人巡檢智能監(jiān)控軟件系統(tǒng)

自主開發(fā)機器人巡檢智能監(jiān)控平臺以四足機器人為核心載體，集成紅外熱成像、可見光視覺、氣體嗅覺、聲紋檢測等多模態(tài)傳感器，賦予機器人“眼觀、鼻聞、耳聽、手觸”的全方位感知能力。平臺集成激光雷達、IMU與視覺融合的SLAM建圖與路徑規(guī)劃自主導航，邊緣計算技術實時處理傳感器數(shù)據(jù)和設備狀態(tài)智能診斷功能。同時，平臺配備應急補光與對講模塊，形成“感知—分析—預警—處置”閉環(huán)管控體系，攻克了高危環(huán)境連續(xù)監(jiān)控與快速響應的技術瓶頸。

該平臺已在中國恩菲偃師綜合試驗室及材料制備車間成功應用，每日執(zhí)行例行巡檢與定制任務，及時預警設備溫度超標、氣體泄漏等風險問題，實現(xiàn)試驗車間全天候無人化監(jiān)控，事故響應效率明顯提升。

濕法冶金高壓釜泄漏紅外檢測算法

自主開發(fā)基于幀差法的紅外檢測算法，通過智能化手段突破泄漏源快速定位技術瓶頸，為高壓釜安全運行提供關鍵保障。

算法首創(chuàng)“時序—空間”雙維度分析框架，融合開源技術進行低成本部署，結合AI平臺的數(shù)據(jù)建模與決策閉環(huán)能力，形成“圖像采集—特征分析—預警響應”全鏈路解決方案，攻克了復雜工業(yè)場景下微小泄漏快速識別的技術難題，為壓力容器智能化監(jiān)測樹立行業(yè)新標桿。

該算法在多個濕法冶金高壓釜場景中取得成功應用，實現(xiàn)了泄漏定位響應時間縮短至1秒內(nèi)，誤報率處于較低水平，助力企業(yè)安全事故率明顯下降，其開源架構有利于降低硬件成本和增強了規(guī)?；茝V能力。

冶金爐高溫測量智能感知算法

冶金爐高溫測量智能感知算法

自主開發(fā)爐內(nèi)高溫測量智能感知系統(tǒng)，融合數(shù)值仿真、AI算法、圖像處理及聲紋分析，構建多維感知體系。

系統(tǒng)通過“溫度場—聲紋—圖像”多源數(shù)據(jù)融合，形成從實時感知、異常診斷到精準定位的閉環(huán)能力，攻克了高溫密閉環(huán)境下全域監(jiān)測與快速故障溯源的技術難題。

該技術已成功應用于冶金熔池爐、電爐及余熱鍋爐等多個場景，顯著提升生產(chǎn)安全與效率，實現(xiàn)爐內(nèi)三維溫度場秒級更新，溫度監(jiān)測覆蓋率實現(xiàn)全域可視化，爆管實現(xiàn)精準預警，事故平均處置時間大幅縮短，年維護成本顯著降低。

壓力容器泄漏聲音的高頻高階空間交互識別算法

自主開發(fā)基于高頻高階空間交互的高壓釜霧氣泄漏聲音識別算法，實現(xiàn)對聲音進行高通濾波，消除低頻噪聲對于識別結果的干擾，然后通過遞歸門控卷積實現(xiàn)高頻分量在高階空間的交互，最后通過全卷積層識別泄漏的聲音。

該算法中新提出的gnBlock模塊能夠有效地實現(xiàn)聲音的高頻信號在高階空間交互，增強神經(jīng)網(wǎng)絡的特征提取能力，泄漏聲音識別精度達到99.5%。

該算法已經(jīng)成功應用于多個巡檢機器人項目場景，系統(tǒng)運行穩(wěn)定，展現(xiàn)了其設備安全監(jiān)測領域的廣泛應用前景和具備規(guī)?；茝V能力。

基于視覺智能感知的索道鋼絲繩繩位監(jiān)測算法

自主開發(fā)基于視覺智能感知的索道繩位監(jiān)測算法，結合圖像處理和深度學習，有效分割鋼絲繩及擋板，通過形態(tài)學處理和聚類分析準確擬合中心線，并計算鋼絲繩與擋板的平均距離，得出偏移值，與安全值進行對比，為索道安全運行提供可靠保障。

該算法能夠克服陰影遮擋和少量霧氣影響，Miou指標高達0.97，推理速度僅需0.6秒/幀，不僅提高了索道繩位監(jiān)測的精度和效率，還為索道安全監(jiān)測提供了新的解決方案。該算法已經(jīng)在多個索道項目廣泛應用，具有良好的推廣價值。

【綜合平臺管控軟件】

智能礦山采選一體化綜合管控平臺

MIM+生產(chǎn)全流程一體化管控平臺基于智能礦山頂層設計理念，采用‘系統(tǒng)化思維+結構化方法’，構建了覆蓋地質資源數(shù)字化、生產(chǎn)運營、安全環(huán)保、設備能源等核心業(yè)務的智能管控體系。

平臺通過“共性化全集+個性化組合”的靈活架構，適配不同礦山的管理模式與精細化管控需求，實現(xiàn)全流程數(shù)字化協(xié)同。同時，深度融合數(shù)字孿生與三維可視化技術，打造智能決策中樞，統(tǒng)一管理全礦數(shù)據(jù)，有效降低信息化建設成本，解決數(shù)據(jù)孤島問題，全面提升礦山數(shù)字化運營與智能管控能力。

該項目成果在豐山銅礦、紅透山銅礦等10余座礦山得到落地應用，可滿足礦山生產(chǎn)全流程一體化管控需求，有效提升礦山企業(yè)信息化、數(shù)字化和智能化水平，市場前景廣闊。

礦山有軌運輸無人駕駛三維管控平臺

礦山有軌運輸無人駕駛三維管控平臺

自主開發(fā)礦山有軌無人駕駛三維管控平臺，以三維建模為基礎，融合虛擬場景與實時數(shù)據(jù)，實現(xiàn)有軌運輸高效調(diào)度與精細化管理。

技術通過數(shù)字孿生驅動“場景—數(shù)據(jù)—業(yè)務”，攻克了多維數(shù)據(jù)融合與深度價值挖掘難題，為無人駕駛運輸提供全生命周期管理工具。

該三維可視化平臺系統(tǒng)已成功應用于國內(nèi)外多座大型礦山，實現(xiàn)取消現(xiàn)場操作人員，運輸調(diào)度效率顯著提升，設備故障率明顯降低，生產(chǎn)計劃執(zhí)行偏差率縮減至較低水平，應急響應速度大幅提升，維護成本明顯下降。

地下礦山MIM模型數(shù)字化設計交付

深度融合數(shù)字化技術，通過系統(tǒng)梳理地質勘探、采礦設計、施工仿真等各專業(yè)領域知識，總結設計環(huán)節(jié)的工藝機理算法，結合MIM設計理念，構建了以礦山MIM模型為數(shù)據(jù)基底的智能算法體系，形成了“1+N+1”智能算法架構，即1套MIM數(shù)據(jù)、N個應用算法，并通過1個MIM.Design數(shù)字設計平臺進行了軟件化封裝的架構體系，為地質、采礦等各專業(yè)的數(shù)字化設計提供了算法和軟件支撐。

MIM.Design礦山數(shù)字設計平臺具有參數(shù)化設計、快速輸出標準設計成果等特點，已在多個大型礦山工程中規(guī)?；瘧?，顯著提升設計效率和數(shù)據(jù)資產(chǎn)化管理水平。目前，該平臺已累計獲得10余項軟件著作權，并入選中國五礦數(shù)字化轉型優(yōu)秀案例，推動行業(yè)向礦山全生命周期數(shù)字化設計模式轉型。

AI模型協(xié)同調(diào)度管理

針對AI模型全生命周期管理需求，自主研發(fā)“模型協(xié)同調(diào)度管理算法”，通過統(tǒng)一封裝、智能編排與動態(tài)調(diào)度技術，解決黑燈工廠、云邊協(xié)同及科研領域中的模型集群調(diào)度、預測性維護及跨團隊協(xié)作等場景痛點。

創(chuàng)新性提出“模型即服務”異構調(diào)度算法，研發(fā)多源模型標準化封裝、基于DAG的異構模型編排引擎及融合任務優(yōu)先級與能耗成本的智能調(diào)度策略，并集成可視化建模與微服務架構平臺。核心技術包括深度學習訓練時間預測模型和云邊協(xié)同訓練框架，顯著降低大部分模型開發(fā)門檻，大幅提升協(xié)同訓練效率，實現(xiàn)從模型開發(fā)到部署的全流程智能化管理。

該算法已在有色冶金、垃圾焚燒發(fā)電等領域累計沉淀10余個行業(yè)模型（如紅外泄漏檢測模型、漏水漏油檢測模型、引風機檢測模型、卸灰閾檢測模型等等），建模人力成本明顯減少，GPU利用率從35%提升至82%，模型上線周期縮短60%，具有良好的推廣價值。

風控數(shù)字大腦

該系統(tǒng)將數(shù)字化技術與業(yè)務深度融合，打通該公司OA、ERP、財務共享中心、招采平臺等多系統(tǒng)數(shù)據(jù)，提煉高風險場景，監(jiān)測發(fā)現(xiàn)潛在風險，預警數(shù)據(jù)自動推送至“疑點庫”，由業(yè)務管理及審計人員進一步研判分析，將風險推送至相關責任人進行預警和處理，不斷提升風險管控系統(tǒng)的實用性，逐步推動風險向數(shù)字管控、實時管控的轉變，目前，已完成風險模型164個。實現(xiàn)風險關口前移，建立有效的風險識別、管控、回顧機制，推動由“人防人控”轉為“技防技控”，實現(xiàn)從事后發(fā)現(xiàn)到事前預測、事中處置的轉變，做到重點關注的風險早發(fā)現(xiàn)、早預警、早處置。

該系統(tǒng)建設在成本控制上優(yōu)勢明顯，打破數(shù)智風控“高門檻”壁壘，平臺深度融合行業(yè)特性，原生內(nèi)置風險算法模型，系統(tǒng)具備強擴展性，可為相關企業(yè)快速構建風險管控體系，并支撐實現(xiàn)風險的識別預警及閉環(huán)處置。

中硅高科全信息三維可視化平臺

采用工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺“1+1+N”的軟件架構，自主開發(fā)全信息三維可視化平臺，實現(xiàn)企業(yè)的高質量、精細化和數(shù)字化管理。該平臺以數(shù)字化方式創(chuàng)建物理實體的虛擬模型，通過虛實交互反饋、數(shù)據(jù)融合、決策迭代優(yōu)化等手段，為物理實體提供更加實時、高效、智能的運行或操作服務。

該平臺不僅增強了化工廠的安全防控能力，還提升了設備維護與管理的智能化水平；沉浸式數(shù)字化體驗使決策者能夠專注于核心決策，擺脫對信息化時代海量數(shù)據(jù)的處理，從而提升決策效率。該系統(tǒng)集成了廠區(qū)展示、設備與安全等多項功能。多源信息融合立體展示協(xié)助使用者信息接收處理效率提升10%~15%。將BIM模型轉化為交互式的三維場景，提高設施管理的效率和響應速度。全視角三維立體觀察下，設施設備問題定位溯源效率提升20%。

全信息三維可視化平臺在中硅高科已投運一年多，平臺運行穩(wěn)定，企業(yè)管理效率明顯提升，取得了良好的社會經(jīng)濟效益，對于同類智能工廠建設提供了很好的示范和推廣價值。

中國恩菲“溯碳”系統(tǒng)

依托該公司在有色金屬行業(yè)完備的工藝技術體系、數(shù)字化能力和對涉碳規(guī)則的深入研究，以工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)為底座，以國內(nèi)外各類涉碳標準為機理，制定科學合理的算法原則和系統(tǒng)架構。

通過將涉碳規(guī)則與行業(yè)特點深度融合，以定制化開發(fā)、精準化建模、本地化部署、數(shù)據(jù)自動抓取與實時計算等方式，系統(tǒng)可有效應對復雜工藝流程中物質、能源交叉循環(huán)利用以及副產(chǎn)品分配等難題；通過系統(tǒng)賦予的產(chǎn)品“二維碼”，在滿足合規(guī)性的同時，可保障數(shù)據(jù)在供應鏈中安全、高效傳遞，切實解決行業(yè)痛點。

系統(tǒng)旨在實現(xiàn)各類工業(yè)產(chǎn)品在“礦山—冶金—中間品加工—消費品制造—循環(huán)利用”全鏈條各企業(yè)層面自動規(guī)范核算、上下游數(shù)據(jù)安全高效傳遞、產(chǎn)品全生命周期數(shù)據(jù)精準全面追溯等功能，有助于企業(yè)滿足政府或下游低碳采購要求，增強企業(yè)在市場中的低碳競爭力。