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中國恩菲工程技術有限公司（以下簡稱“中國恩菲”）為推動數字化智能化技術的發展，加快人工智能算法和軟件開發創新型人才培育，激發廣大員工人工智能創新意識和參與創新應用實踐熱情，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、工程服務和產業投資相關業務，在試驗研究、工程管理、安全生產、數據治理、視覺識別、數據解析、工藝建模、質量提升、設備維護、系統尋優等方面開發的人工智能算法、軟件和創新方案作品。通過層層評比，入圍參賽優秀作品80余件，現選出部分獲獎作品代表，從優化控制模型、智能監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。

【優化控制模型】

離子型稀土全流程開采數字孿生模型

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

自主開發算法聚焦三維礦體建模與多機理耦合算法開發，創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，構建原地浸采動態模擬體系；建立滲流場—濃度場協同求解算法，實現水分布場與稀土濃度場的實時動態可視化。同時，將浸采與水冶工藝全流程數字化集成，開發基于機理模型的智能求解算法，形成涵蓋礦體建模、工藝仿真與優化決策的數字孿生系統，為工藝參數優化和注液策略制訂提供科學依據。

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，推動我國稀土行業從傳統人工經驗管理向數字化、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%，年節約生產成本約1000萬元。

基于多金屬優化協同的選礦數字機理設計軟件

開發選礦數字機理設計軟件，通過多金屬數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、多金屬矛盾方程優化等四種核心優化算法，形成覆蓋正向設計、逆向求解、反饋控制及數據優化的全流程協同計算工具。

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

通過動態反饋與全局優化，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化的制酸系統智能預測算法

通過實時采集投料量、風機壓力、管道溫度等關鍵參數，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調控策略，實現從感知到決策的全流程智能化。

該算法系統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℃，輔助決策系統可在1.5秒內完成實時最優策略檢索，系統實現全流程實時監控與智能預警。

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

垃圾焚燒智能燃燒優化控制系統

垃圾焚燒智能燃燒優化控制系統

創新融合大數據、機器學習等數字化技術，提出“大數據+AI算法+機理模型”的研究思路，自主開發垃圾焚燒智能控制系統。通過分析多工況、多參數條件下的大量現場工況數據，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。

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

該系統有利于提高垃圾電廠的經濟效益，助力企業實現節能減排，具備廣泛的推廣價值，可為更多垃圾焚燒發電企業提供高效、穩定的解決方案。

礦山按需通風優化控制系統

礦山按需通風優化控制系統

自主開發的礦山按需通風智能管控系統是以實時數據驅動風量動態匹配，實現通風精準調控，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。該系統主要包括構建多源傳感器網絡、基于AI算法預測通風需求、集成云端協同與移動端管控等內容。

通過“感知—決策—調控”閉環，首創“需求牽引”通風邏輯，攻克復雜環境盲區治理與能耗優化難題，推動通風管理向全生命周期智能化升級。經過實踐證明，礦山采用按需通風優化控制系統可實現通風能耗降低，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、鞍鋼礦業等多家礦山場景，具有良好的推廣價值，為礦業開發提供安全、低碳的通風解決方案。

磨礦智能管控系統

磨礦智能管控系統

自主開發磨礦智能管控系統聚焦3項核心技術：一是多參數融合的工況智能識別技術；二是專家規則庫與模糊控制協同算法；三是自適應調節技術，形成“感知—決策—執行”閉環控制。

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

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

【智能監測與設備預維護】

機器人巡檢智能監控軟件系統

機器人巡檢智能監控軟件系統

自主開發機器人巡檢智能監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建圖與路徑規劃自主導航，邊緣計算技術實時處理傳感器數據和設備狀態智能診斷功能。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”閉環管控體系，攻克了高危環境連續監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，實現試驗車間全天候無人化監控，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“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平臺的數據建模與決策閉環能力，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測樹立行業新標桿。

該算法在多個濕法冶金高壓釜場景中取得成功應用，實現了泄漏定位響應時間縮短至1秒內，誤報率處于較低水平，助力企業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模化推廣能力。

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

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

系統通過“溫度場—聲紋—圖像”多源數據融合，形成從實時感知、異常診斷到精準定位的閉環能力，攻克了高溫密閉環境下全域監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，顯著提升生產安全與效率，實現爐內三維溫度場秒級更新，溫度監測覆蓋率實現全域可視化，爆管實現精準預警，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聲音的高頻信號在高階空間交互，增強神經網絡的特征提取能力，泄漏聲音識別精度達到99.5%。

該算法已經成功應用于多個巡檢機器人項目場景，系統運行穩定，展現了其設備安全監測領域的廣泛應用前景和具備規?；茝V能力。

基于視覺智能感知的索道鋼絲繩繩位監測算法

自主開發基于視覺智能感知的索道繩位監測算法，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測的精度和效率，還為索道安全監測提供了新的解決方案。該算法已經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‘系統化思維+結構化方法’，構建了覆蓋地質資源數字化、生產運營、安全環保、設備能源等核心業務的智能管控體系。

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，實現全流程數字化協同。同時，深度融合數字孿生與三維可視化技術，打造智能決策中樞，統一管理全礦數據，有效降低信息化建設成本，解決數據孤島問題，全面提升礦山數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，可滿足礦山生產全流程一體化管控需求，有效提升礦山企業信息化、數字化和智能化水平，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據，實現有軌運輸高效調度與精細化管理。

技術通過數字孿生驅動“場景—數據—業務”，攻克了多維數據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已成功應用于國內外多座大型礦山，實現取消現場操作人員，運輸調度效率顯著提升，設備故障率明顯降低，生產計劃執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模型數字化設計交付

深度融合數字化技術，通過系統梳理地質勘探、采礦設計、施工仿真等各專業領域知識，總結設計環節的工藝機理算法，結合MIM設計理念，構建了以礦山MIM模型為數據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數據、N個應用算法，并通過1個MIM.Design數字設計平臺進行了軟件化封裝的架構體系，為地質、采礦等各專業的數字化設計提供了算法和軟件支撐。

MIM.Design礦山數字設計平臺具有參數化設計、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?；瘧?，顯著提升設計效率和數據資產化管理水平。目前，該平臺已累計獲得10余項軟件著作權，并入選中國五礦數字化轉型優秀案例，推動行業向礦山全生命周期數字化設計模式轉型。

AI模型協同調度管理

針對AI模型全生命周期管理需求，自主研發“模型協同調度管理算法”，通過統一封裝、智能編排與動態調度技術，解決黑燈工廠、云邊協同及科研領域中的模型集群調度、預測性維護及跨團隊協作等場景痛點。

創新性提出“模型即服務”異構調度算法，研發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先級與能耗成本的智能調度策略，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同訓練框架，顯著降低大部分模型開發門檻，大幅提升協同訓練效率，實現從模型開發到部署的全流程智能化管理。

該算法已在有色冶金、垃圾焚燒發電等領域累計沉淀10余個行業模型（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。

風控數字大腦

該系統將數字化技術與業務深度融合，打通該公司OA、ERP、財務共享中心、招采平臺等多系統數據，提煉高風險場景，監測發現潛在風險，預警數據自動推送至“疑點庫”，由業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的實用性，逐步推動風險向數字管控、實時管控的轉變，目前，已完成風險模型164個。實現風險關口前移，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”，實現從事后發現到事前預測、事中處置的轉變，做到重點關注的風險早發現、早預警、早處置。

該系統建設在成本控制上優勢明顯，打破數智風控“高門檻”壁壘，平臺深度融合行業特性，原生內置風險算法模型，系統具備強擴展性，可為相關企業快速構建風險管控體系，并支撐實現風險的識別預警及閉環處置。

中硅高科全信息三維可視化平臺

采用工業互聯網平臺“1+1+N”的軟件架構，自主開發全信息三維可視化平臺，實現企業的高質量、精細化和數字化管理。該平臺以數字化方式創建物理實體的虛擬模型，通過虛實交互反饋、數據融合、決策迭代優化等手段，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據的處理，從而提升決策效率。該系統集成了廠區展示、設備與安全等多項功能。多源信息融合立體展示協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，平臺運行穩定，企業管理效率明顯提升，取得了良好的社會經濟效益，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

依托該公司在有色金屬行業完備的工藝技術體系、數字化能力和對涉碳規則的深入研究，以工業互聯網為底座，以國內外各類涉碳標準為機理，制定科學合理的算法原則和系統架構。

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

系統旨在實現各類工業產品在“礦山—冶金—中間品加工—消費品制造—循環利用”全鏈條各企業層面自動規范核算、上下游數據安全高效傳遞、產品全生命周期數據精準全面追溯等功能，有助于企業滿足政府或下游低碳采購要求，增強企業在市場中的低碳競爭力。