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中國(guó)恩菲工程技術(shù)有限公司（以下簡(jiǎn)稱“中國(guó)恩菲”）為推動(dòng)數(shù)字化智能化技術(shù)的發(fā)展，加快人工智能算法和軟件開(kāi)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(shí)和參與創(chuàng)新應(yīng)用實(shí)踐熱情，組織召開(kāi)了中國(guó)恩菲第一屆算法及軟件作品大賽。

本次大賽聚焦中國(guó)恩菲科學(xué)研究、工程服務(wù)和產(chǎn)業(yè)投資相關(guān)業(yè)務(wù)，在試驗(yàn)研究、工程管理、安全生產(chǎn)、數(shù)據(jù)治理、視覺(jué)識(shí)別、數(shù)據(jù)解析、工藝建模、質(zhì)量提升、設(shè)備維護(hù)、系統(tǒng)尋優(yōu)等方面開(kāi)發(fā)的人工智能算法、軟件和創(chuàng)新方案作品。通過(guò)層層評(píng)比，入圍參賽優(yōu)秀作品80余件，現(xiàn)選出部分獲獎(jiǎng)作品代表，從優(yōu)化控制模型、智能監(jiān)測(cè)與設(shè)備預(yù)維護(hù)和綜合平臺(tái)管控軟件3個(gè)方面對(duì)作品進(jìn)行展示推廣介紹。

【優(yōu)化控制模型】

離子型稀土全流程開(kāi)采數(shù)字孿生模型

基于數(shù)字孿生技術(shù)構(gòu)建礦山全流程數(shù)字化模型，實(shí)現(xiàn)從浸采到水冶的精準(zhǔn)模擬，成為突破傳統(tǒng)經(jīng)驗(yàn)驅(qū)動(dòng)模式、推動(dòng)稀土開(kāi)采智能化轉(zhuǎn)型的關(guān)鍵需求。

自主開(kāi)發(fā)算法聚焦三維礦體建模與多機(jī)理耦合算法開(kāi)發(fā)，創(chuàng)新性地融合地下水滲透、溶質(zhì)運(yùn)移及離子交換熱力學(xué)平衡等機(jī)理模型，構(gòu)建原地浸采動(dòng)態(tài)模擬體系；建立滲流場(chǎng)—濃度場(chǎng)協(xié)同求解算法，實(shí)現(xiàn)水分布場(chǎng)與稀土濃度場(chǎng)的實(shí)時(shí)動(dòng)態(tài)可視化。同時(shí)，將浸采與水冶工藝全流程數(shù)字化集成，開(kāi)發(fā)基于機(jī)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(xué)依據(jù)。

該模型已成功在中國(guó)稀土集團(tuán)仁居稀土礦、江華稀土礦等礦山項(xiàng)目應(yīng)用，推動(dòng)我國(guó)稀土行業(yè)從傳統(tǒng)人工經(jīng)驗(yàn)管理向數(shù)字化、智能化轉(zhuǎn)型。在仁居稀土礦建成全球首個(gè)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(wàn)元。

基于多金屬優(yōu)化協(xié)同的選礦數(shù)字機(jī)理設(shè)計(jì)軟件

開(kāi)發(fā)選礦數(shù)字機(jī)理設(shè)計(jì)軟件，通過(guò)多金屬數(shù)質(zhì)量與礦漿量同步計(jì)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(shè)計(jì)、逆向求解、反饋控制及數(shù)據(jù)優(yōu)化的全流程協(xié)同計(jì)算工具。

設(shè)計(jì)軟件已在多個(gè)選礦工程中成功應(yīng)用，相比傳統(tǒng)方法，協(xié)同設(shè)計(jì)效率顯著提升，擁有較高矛盾數(shù)據(jù)修正準(zhǔn)確率，浮選逆向計(jì)算迭代次數(shù)大幅減少，顯著縮短工藝設(shè)計(jì)周期。

通過(guò)動(dòng)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(qiáng)，有效降低能耗與藥劑成本。

基于深度學(xué)習(xí)和多目標(biāo)優(yōu)化的制酸系統(tǒng)智能預(yù)測(cè)算法

通過(guò)實(shí)時(shí)采集投料量、風(fēng)機(jī)壓力、管道溫度等關(guān)鍵參數(shù)，結(jié)合改進(jìn)的Transformer模型預(yù)測(cè)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(shí)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(yù)測(cè)平均絕對(duì)誤差為1.02℃，輔助決策系統(tǒng)可在1.5秒內(nèi)完成實(shí)時(shí)最優(yōu)策略檢索，系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)全流程實(shí)時(shí)監(jiān)控與智能預(yù)警。

該算法推廣應(yīng)用至某企業(yè)煙氣脫硝系統(tǒng)，實(shí)現(xiàn)了環(huán)保達(dá)標(biāo)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(biāo)。

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(jī)器學(xué)習(xí)等數(shù)字化技術(shù)，提出“大數(shù)據(jù)+AI算法+機(jī)理模型”的研究思路，自主開(kāi)發(fā)垃圾焚燒智能控制系統(tǒng)。通過(guò)分析多工況、多參數(shù)條件下的大量現(xiàn)場(chǎng)工況數(shù)據(jù)，結(jié)合工藝機(jī)理，建立智能控制算法模型，使其蘊(yùn)含設(shè)備特性、人工經(jīng)驗(yàn)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(yīng)現(xiàn)場(chǎng)工況變化，通過(guò)智能化控制精準(zhǔn)調(diào)整焚燒爐運(yùn)行參數(shù)，確保負(fù)荷穩(wěn)定、垃圾充分燃燒與環(huán)保達(dá)標(biāo)，同時(shí)，優(yōu)化余熱鍋爐的運(yùn)行效率，降低運(yùn)行人員勞動(dòng)強(qiáng)度50%以上，提升焚燒運(yùn)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(jì)效益，助力企業(yè)實(shí)現(xiàn)節(jié)能減排，具備廣泛的推廣價(jià)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(fēng)優(yōu)化控制系統(tǒng)

礦山按需通風(fēng)優(yōu)化控制系統(tǒng)

自主開(kāi)發(fā)的礦山按需通風(fēng)智能管控系統(tǒng)是以實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)風(fēng)量動(dòng)態(tài)匹配，實(shí)現(xiàn)通風(fēng)精準(zhǔn)調(diào)控，推動(dòng)通風(fēng)管理從粗放向智能躍遷，成為礦山綠色轉(zhuǎn)型的核心抓手。該系統(tǒng)主要包括構(gòu)建多源傳感器網(wǎng)絡(luò)、基于AI算法預(yù)測(cè)通風(fēng)需求、集成云端協(xié)同與移動(dòng)端管控等內(nèi)容。

通過(guò)“感知—決策—調(diào)控”閉環(huán)，首創(chuàng)“需求牽引”通風(fēng)邏輯，攻克復(fù)雜環(huán)境盲區(qū)治理與能耗優(yōu)化難題，推動(dòng)通風(fēng)管理向全生命周期智能化升級(jí)。經(jīng)過(guò)實(shí)踐證明，礦山采用按需通風(fēng)優(yōu)化控制系統(tǒng)可實(shí)現(xiàn)通風(fēng)能耗降低，設(shè)備壽命延長(zhǎng)，有害氣體超標(biāo)風(fēng)險(xiǎn)下降，災(zāi)變響應(yīng)時(shí)間縮短。

目前，該技術(shù)已推廣至云銅集團(tuán)、鞍鋼礦業(yè)等多家礦山場(chǎng)景，具有良好的推廣價(jià)值，為礦業(yè)開(kāi)發(fā)提供安全、低碳的通風(fēng)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(kāi)發(fā)磨礦智能管控系統(tǒng)聚焦3項(xiàng)核心技術(shù)：一是多參數(shù)融合的工況智能識(shí)別技術(shù)；二是專家規(guī)則庫(kù)與模糊控制協(xié)同算法；三是自適應(yīng)調(diào)節(jié)技術(shù)，形成“感知—決策—執(zhí)行”閉環(huán)控制。

通過(guò)半自磨—球磨分級(jí)全流程協(xié)同優(yōu)化模型，系統(tǒng)構(gòu)建“智能大腦”，實(shí)現(xiàn)從“人工干預(yù)”到“AI自主決策”的跨越，顯著提升控制精細(xì)化水平。

該系統(tǒng)已在國(guó)內(nèi)外多家企業(yè)落地應(yīng)用，實(shí)現(xiàn)了取消現(xiàn)場(chǎng)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(wàn)元，具有良好的社會(huì)經(jīng)濟(jì)效益和推廣價(jià)值。

【智能監(jiān)測(cè)與設(shè)備預(yù)維護(hù)】

機(jī)器人巡檢智能監(jiān)控軟件系統(tǒng)

機(jī)器人巡檢智能監(jiān)控軟件系統(tǒng)

自主開(kāi)發(fā)機(jī)器人巡檢智能監(jiān)控平臺(tái)以四足機(jī)器人為核心載體，集成紅外熱成像、可見(jiàn)光視覺(jué)、氣體嗅覺(jué)、聲紋檢測(cè)等多模態(tài)傳感器，賦予機(jī)器人“眼觀、鼻聞、耳聽(tīng)、手觸”的全方位感知能力。平臺(tái)集成激光雷達(dá)、IMU與視覺(jué)融合的SLAM建圖與路徑規(guī)劃自主導(dǎo)航，邊緣計(jì)算技術(shù)實(shí)時(shí)處理傳感器數(shù)據(jù)和設(shè)備狀態(tài)智能診斷功能。同時(shí)，平臺(tái)配備應(yīng)急補(bǔ)光與對(duì)講模塊，形成“感知—分析—預(yù)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(yīng)的技術(shù)瓶頸。

該平臺(tái)已在中國(guó)恩菲偃師綜合試驗(yàn)室及材料制備車間成功應(yīng)用，每日?qǐng)?zhí)行例行巡檢與定制任務(wù)，及時(shí)預(yù)警設(shè)備溫度超標(biāo)、氣體泄漏等風(fēng)險(xiǎn)問(wèn)題，實(shí)現(xiàn)試驗(yàn)車間全天候無(wú)人化監(jiān)控，事故響應(yīng)效率明顯提升。

濕法冶金高壓釜泄漏紅外檢測(cè)算法

自主開(kāi)發(fā)基于幀差法的紅外檢測(cè)算法，通過(guò)智能化手段突破泄漏源快速定位技術(shù)瓶頸，為高壓釜安全運(yùn)行提供關(guān)鍵保障。

算法首創(chuàng)“時(shí)序—空間”雙維度分析框架，融合開(kāi)源技術(shù)進(jìn)行低成本部署，結(jié)合AI平臺(tái)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(yù)警響應(yīng)”全鏈路解決方案，攻克了復(fù)雜工業(yè)場(chǎng)景下微小泄漏快速識(shí)別的技術(shù)難題，為壓力容器智能化監(jiān)測(cè)樹(shù)立行業(yè)新標(biāo)桿。

該算法在多個(gè)濕法冶金高壓釜場(chǎng)景中取得成功應(yīng)用，實(shí)現(xiàn)了泄漏定位響應(yīng)時(shí)間縮短至1秒內(nèi)，誤報(bào)率處于較低水平，助力企業(yè)安全事故率明顯下降，其開(kāi)源架構(gòu)有利于降低硬件成本和增強(qiáng)了規(guī)?；茝V能力。

冶金爐高溫測(cè)量智能感知算法

冶金爐高溫測(cè)量智能感知算法

自主開(kāi)發(fā)爐內(nèi)高溫測(cè)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(gòu)建多維感知體系。

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

該技術(shù)已成功應(yīng)用于冶金熔池爐、電爐及余熱鍋爐等多個(gè)場(chǎng)景，顯著提升生產(chǎn)安全與效率，實(shí)現(xiàn)爐內(nèi)三維溫度場(chǎng)秒級(jí)更新，溫度監(jiān)測(cè)覆蓋率實(shí)現(xiàn)全域可視化，爆管實(shí)現(xiàn)精準(zhǔn)預(yù)警，事故平均處置時(shí)間大幅縮短，年維護(hù)成本顯著降低。

壓力容器泄漏聲音的高頻高階空間交互識(shí)別算法

自主開(kāi)發(fā)基于高頻高階空間交互的高壓釜霧氣泄漏聲音識(shí)別算法，實(shí)現(xiàn)對(duì)聲音進(jìn)行高通濾波，消除低頻噪聲對(duì)于識(shí)別結(jié)果的干擾，然后通過(guò)遞歸門控卷積實(shí)現(xiàn)高頻分量在高階空間的交互，最后通過(guò)全卷積層識(shí)別泄漏的聲音。

該算法中新提出的gnBlock模塊能夠有效地實(shí)現(xiàn)聲音的高頻信號(hào)在高階空間交互，增強(qiáng)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的特征提取能力，泄漏聲音識(shí)別精度達(dá)到99.5%。

該算法已經(jīng)成功應(yīng)用于多個(gè)巡檢機(jī)器人項(xiàng)目場(chǎng)景，系統(tǒng)運(yùn)行穩(wěn)定，展現(xiàn)了其設(shè)備安全監(jiān)測(cè)領(lǐng)域的廣泛應(yīng)用前景和具備規(guī)?；茝V能力。

基于視覺(jué)智能感知的索道鋼絲繩繩位監(jiān)測(cè)算法

自主開(kāi)發(fā)基于視覺(jué)智能感知的索道繩位監(jiān)測(cè)算法，結(jié)合圖像處理和深度學(xué)習(xí)，有效分割鋼絲繩及擋板，通過(guò)形態(tài)學(xué)處理和聚類分析準(zhǔn)確擬合中心線，并計(jì)算鋼絲繩與擋板的平均距離，得出偏移值，與安全值進(jìn)行對(duì)比，為索道安全運(yùn)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(biāo)高達(dá)0.97，推理速度僅需0.6秒/幀，不僅提高了索道繩位監(jiān)測(cè)的精度和效率，還為索道安全監(jiān)測(cè)提供了新的解決方案。該算法已經(jīng)在多個(gè)索道項(xiàng)目廣泛應(yīng)用，具有良好的推廣價(jià)值。

【綜合平臺(tái)管控軟件】

智能礦山采選一體化綜合管控平臺(tái)

MIM+生產(chǎn)全流程一體化管控平臺(tái)基于智能礦山頂層設(shè)計(jì)理念，采用‘系統(tǒng)化思維+結(jié)構(gòu)化方法’，構(gòu)建了覆蓋地質(zhì)資源數(shù)字化、生產(chǎn)運(yùn)營(yíng)、安全環(huán)保、設(shè)備能源等核心業(yè)務(wù)的智能管控體系。

平臺(tái)通過(guò)“共性化全集+個(gè)性化組合”的靈活架構(gòu)，適配不同礦山的管理模式與精細(xì)化管控需求，實(shí)現(xiàn)全流程數(shù)字化協(xié)同。同時(shí)，深度融合數(shù)字孿生與三維可視化技術(shù)，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(shè)成本，解決數(shù)據(jù)孤島問(wèn)題，全面提升礦山數(shù)字化運(yùn)營(yíng)與智能管控能力。

該項(xiàng)目成果在豐山銅礦、紅透山銅礦等10余座礦山得到落地應(yīng)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(chǎng)前景廣闊。

礦山有軌運(yùn)輸無(wú)人駕駛?cè)S管控平臺(tái)

礦山有軌運(yùn)輸無(wú)人駕駛?cè)S管控平臺(tái)

自主開(kāi)發(fā)礦山有軌無(wú)人駕駛?cè)S管控平臺(tái)，以三維建模為基礎(chǔ)，融合虛擬場(chǎng)景與實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)，實(shí)現(xiàn)有軌運(yùn)輸高效調(diào)度與精細(xì)化管理。

技術(shù)通過(guò)數(shù)字孿生驅(qū)動(dòng)“場(chǎng)景—數(shù)據(jù)—業(yè)務(wù)”，攻克了多維數(shù)據(jù)融合與深度價(jià)值挖掘難題，為無(wú)人駕駛運(yùn)輸提供全生命周期管理工具。

該三維可視化平臺(tái)系統(tǒng)已成功應(yīng)用于國(guó)內(nèi)外多座大型礦山，實(shí)現(xiàn)取消現(xiàn)場(chǎng)操作人員，運(yùn)輸調(diào)度效率顯著提升，設(shè)備故障率明顯降低，生產(chǎn)計(jì)劃執(zhí)行偏差率縮減至較低水平，應(yīng)急響應(yīng)速度大幅提升，維護(hù)成本明顯下降。

地下礦山MIM模型數(shù)字化設(shè)計(jì)交付

深度融合數(shù)字化技術(shù)，通過(guò)系統(tǒng)梳理地質(zhì)勘探、采礦設(shè)計(jì)、施工仿真等各專業(yè)領(lǐng)域知識(shí)，總結(jié)設(shè)計(jì)環(huán)節(jié)的工藝機(jī)理算法，結(jié)合MIM設(shè)計(jì)理念，構(gòu)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(gòu)，即1套MIM數(shù)據(jù)、N個(gè)應(yīng)用算法，并通過(guò)1個(gè)MIM.Design數(shù)字設(shè)計(jì)平臺(tái)進(jìn)行了軟件化封裝的架構(gòu)體系，為地質(zhì)、采礦等各專業(yè)的數(shù)字化設(shè)計(jì)提供了算法和軟件支撐。

MIM.Design礦山數(shù)字設(shè)計(jì)平臺(tái)具有參數(shù)化設(shè)計(jì)、快速輸出標(biāo)準(zhǔn)設(shè)計(jì)成果等特點(diǎn)，已在多個(gè)大型礦山工程中規(guī)模化應(yīng)用，顯著提升設(shè)計(jì)效率和數(shù)據(jù)資產(chǎn)化管理水平。目前，該平臺(tái)已累計(jì)獲得10余項(xiàng)軟件著作權(quán)，并入選中國(guó)五礦數(shù)字化轉(zhuǎn)型優(yōu)秀案例，推動(dòng)行業(yè)向礦山全生命周期數(shù)字化設(shè)計(jì)模式轉(zhuǎn)型。

AI模型協(xié)同調(diào)度管理

針對(duì)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(guò)統(tǒng)一封裝、智能編排與動(dòng)態(tài)調(diào)度技術(shù)，解決黑燈工廠、云邊協(xié)同及科研領(lǐng)域中的模型集群調(diào)度、預(yù)測(cè)性維護(hù)及跨團(tuán)隊(duì)協(xié)作等場(chǎng)景痛點(diǎn)。

創(chuàng)新性提出“模型即服務(wù)”異構(gòu)調(diào)度算法，研發(fā)多源模型標(biāo)準(zhǔn)化封裝、基于DAG的異構(gòu)模型編排引擎及融合任務(wù)優(yōu)先級(jí)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(wù)架構(gòu)平臺(tái)。核心技術(shù)包括深度學(xué)習(xí)訓(xùn)練時(shí)間預(yù)測(cè)模型和云邊協(xié)同訓(xùn)練框架，顯著降低大部分模型開(kāi)發(fā)門檻，大幅提升協(xié)同訓(xùn)練效率，實(shí)現(xiàn)從模型開(kāi)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(lǐng)域累計(jì)沉淀10余個(gè)行業(yè)模型（如紅外泄漏檢測(cè)模型、漏水漏油檢測(cè)模型、引風(fēng)機(jī)檢測(cè)模型、卸灰閾檢測(cè)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(jià)值。

風(fēng)控?cái)?shù)字大腦

該系統(tǒng)將數(shù)字化技術(shù)與業(yè)務(wù)深度融合，打通該公司OA、ERP、財(cái)務(wù)共享中心、招采平臺(tái)等多系統(tǒng)數(shù)據(jù)，提煉高風(fēng)險(xiǎn)場(chǎng)景，監(jiān)測(cè)發(fā)現(xiàn)潛在風(fēng)險(xiǎn)，預(yù)警數(shù)據(jù)自動(dòng)推送至“疑點(diǎn)庫(kù)”，由業(yè)務(wù)管理及審計(jì)人員進(jìn)一步研判分析，將風(fēng)險(xiǎn)推送至相關(guān)責(zé)任人進(jìn)行預(yù)警和處理，不斷提升風(fēng)險(xiǎn)管控系統(tǒng)的實(shí)用性，逐步推動(dòng)風(fēng)險(xiǎn)向數(shù)字管控、實(shí)時(shí)管控的轉(zhuǎn)變，目前，已完成風(fēng)險(xiǎn)模型164個(gè)。實(shí)現(xiàn)風(fēng)險(xiǎn)關(guān)口前移，建立有效的風(fēng)險(xiǎn)識(shí)別、管控、回顧機(jī)制，推動(dòng)由“人防人控”轉(zhuǎn)為“技防技控”，實(shí)現(xiàn)從事后發(fā)現(xiàn)到事前預(yù)測(cè)、事中處置的轉(zhuǎn)變，做到重點(diǎn)關(guān)注的風(fēng)險(xiǎn)早發(fā)現(xiàn)、早預(yù)警、早處置。

該系統(tǒng)建設(shè)在成本控制上優(yōu)勢(shì)明顯，打破數(shù)智風(fēng)控“高門檻”壁壘，平臺(tái)深度融合行業(yè)特性，原生內(nèi)置風(fēng)險(xiǎn)算法模型，系統(tǒng)具備強(qiáng)擴(kuò)展性，可為相關(guān)企業(yè)快速構(gòu)建風(fēng)險(xiǎn)管控體系，并支撐實(shí)現(xiàn)風(fēng)險(xiǎn)的識(shí)別預(yù)警及閉環(huán)處置。

中硅高科全信息三維可視化平臺(tái)

采用工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)“1+1+N”的軟件架構(gòu)，自主開(kāi)發(fā)全信息三維可視化平臺(tái)，實(shí)現(xiàn)企業(yè)的高質(zhì)量、精細(xì)化和數(shù)字化管理。該平臺(tái)以數(shù)字化方式創(chuàng)建物理實(shí)體的虛擬模型，通過(guò)虛實(shí)交互反饋、數(shù)據(jù)融合、決策迭代優(yōu)化等手段，為物理實(shí)體提供更加實(shí)時(shí)、高效、智能的運(yùn)行或操作服務(wù)。

該平臺(tái)不僅增強(qiáng)了化工廠的安全防控能力，還提升了設(shè)備維護(hù)與管理的智能化水平；沉浸式數(shù)字化體驗(yàn)使決策者能夠?qū)Ｗ⒂诤诵臎Q策，擺脫對(duì)信息化時(shí)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(shè)備與安全等多項(xiàng)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(zhuǎn)化為交互式的三維場(chǎng)景，提高設(shè)施管理的效率和響應(yīng)速度。全視角三維立體觀察下，設(shè)施設(shè)備問(wèn)題定位溯源效率提升20%。

全信息三維可視化平臺(tái)在中硅高科已投運(yùn)一年多，平臺(tái)運(yùn)行穩(wěn)定，企業(yè)管理效率明顯提升，取得了良好的社會(huì)經(jīng)濟(jì)效益，對(duì)于同類智能工廠建設(shè)提供了很好的示范和推廣價(jià)值。

中國(guó)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(shù)體系、數(shù)字化能力和對(duì)涉碳規(guī)則的深入研究，以工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)為底座，以國(guó)內(nèi)外各類涉碳標(biāo)準(zhǔn)為機(jī)理，制定科學(xué)合理的算法原則和系統(tǒng)架構(gòu)。

通過(guò)將涉碳規(guī)則與行業(yè)特點(diǎn)深度融合，以定制化開(kāi)發(fā)、精準(zhǔn)化建模、本地化部署、數(shù)據(jù)自動(dòng)抓取與實(shí)時(shí)計(jì)算等方式，系統(tǒng)可有效應(yīng)對(duì)復(fù)雜工藝流程中物質(zhì)、能源交叉循環(huán)利用以及副產(chǎn)品分配等難題；通過(guò)系統(tǒng)賦予的產(chǎn)品“二維碼”，在滿足合規(guī)性的同時(shí)，可保障數(shù)據(jù)在供應(yīng)鏈中安全、高效傳遞，切實(shí)解決行業(yè)痛點(diǎn)。

系統(tǒng)旨在實(shí)現(xiàn)各類工業(yè)產(chǎn)品在“礦山—冶金—中間品加工—消費(fèi)品制造—循環(huán)利用”全鏈條各企業(yè)層面自動(dòng)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(zhǔn)全面追溯等功能，有助于企業(yè)滿足政府或下游低碳采購(gòu)要求，增強(qiáng)企業(yè)在市場(chǎng)中的低碳競(jìng)爭(zhēng)力。