Artificial Intelligence Institute, Dalian 2 内容提纲 基础控制与智能感知 2 设备维护与智能诊断 3 单位简介与主营业务 1 数字孪生与虚拟工厂 5 调度优化与智能管控 4 DUT Artificial Intelligence Institute, Dalian 3 研究院简介 XX 人工智能 XX 研究院成立于 2018 年 10 月，是由 XX Intelligence Institute, Dalian 8 研究院五大中心 发挥 XX 多学科优势，围绕人工智能学科特点和 XX 市产业升级开展科研布局， 重点突破人工智能文本、视觉大模型构建与优化关键技术，围绕 XX 智能制造、生 命健康、软件、元宇宙等产业，开展共性技术研究，促进产业升级。 五大中心 介绍 从事计算机视觉、自 然语言处理等人工智 能技术研究 服务钢铁、煤矿、 1 数字孪生与虚拟工厂 5 调度优化与智能管控 4 基础控制与智能感知 2 设备维护与智能诊断 3 DUT Artificial Intelligence Institute, Dalian 10  焦炭质量实时预测 • 树形界面选择炉号与指标类型； • 实时预测界面显示对应的配合煤指标、生产过程指标 和焦炭质量指标预测结果。  配煤优化 • 可配置选用的单种煤及价格、质量指标、配比上下限等

零碳园区学习与实践 2025 零碳园区综合能源系统优化 运行技术方案 零碳园区综合能源系统概述 零碳园区综合能源系统关键技 术 零碳园区综合能源系统发展趋 势 零碳园区综合能源系统案例分 析 零碳园区综合能源系统未来展 望 目录 CONTENT 01 03 02 04 05 01 零碳园区综合能源系统 概述 零碳园区学习与实践 碳中和技术实 实现能源的高效利用和低碳排放。典型的综合能源系统架构包括 能源生产、转换、存储和消耗四个环节，涵盖电、热、冷、气等 多种能源形式，通过不同能源之间的耦合与转换，提高能源利用 效率。 优化运行 IES 主要是对图中的能量层进行能源流动控制， 因此优 化能量层中的关键技术至关重要 。经典的 IES 能量层大体可分 为 4 类 ( 供应侧 、转化侧 、输送侧和用户侧 输送侧主要有天然气液化及交直流混合 控制技术 ; 用户侧包括需求响应和负荷预测。 综合能源系统架构与特点 综合能源系统优化运行机制 综合能源系统的优化运行机制是实现零碳园区目标的关键。它通过建立合理的调度策略和运行模式，协调各能源子系统之间的关系，实现能源的高效供应和 低碳运行。优化运行机制包括多能协同规划、需求响应、能源监测与优化调度等方面。通过这些机制，可以有效提高能源系统的灵活性、可靠性和经济性， 降低碳排放。

基于大数据的煤矿安全监测与预警系统优化研究 摘要：本文研究基于大数据的煤矿安全监测与预警系统优化方案，旨在提升煤矿安全管理的精准性和效率。随着 煤矿行业面临日益复杂的安全管理需求，传统的安全监测手段已经无法满足矿井环境中多变的安全挑战。基于大 数据技术的应用，通过多源数据的采集、处理和分析，为煤矿安全管理提供新的解决方案。文章深入探讨煤矿安 全监测技术的现状与发展趋势，分析大数据在煤矿安全监测和 事故预警中的实际应用，并提出结合大数据分析与 机器学习优化安全预警系统的方案。通过对多个矿井案例的实证分析，验证该优化方案在预警准确性、响应速度 和事故预测能力方面的显著提升，显著降低误报和漏报率。研究表明，大数据技术的引入使煤矿安全管理从传统 的经验预测转向更加科学、智能的系统化管理，为煤矿生产的安全性和矿工生命安全提供更强有力的保障。 关键词：大数据；煤矿安全；监测系统；预警系统；智能化 1 中图分类号: 全管理的大数据平台，并通过数据挖掘算法分析了煤 矿安全事故的潜在风险，提出了更为高效的安全管理 方案[3]。李新在其研究中设计了一种基于大数据的嵌 入式煤矿安全生产信息采集系统，通过对矿井环境数 据的实时监控，优化了安全生产信息的采集与传输系 统[4]。邓敢博分析了大数据在煤矿安全领域的广泛应 用，指出大数据技术在煤矿安全管理中的应用，能够 有效提升监测预警系统的响应速度与准确性，对矿井 的安全保障提供有力支持[5]。疏礼春提出了基于云边

May 2024 文章编号：1000-3673（2024）05-1821-15 中图分类号：TM 721 文献标志码：A 学科代码：470·40 面向零碳园区的综合能源系统优化运行技术综述 葛磊蛟，李京京，李昌禄，刘航旭 （天津大学电气自动化与信息工程学院，天津市 南开区 300072） Overview of Integrated Energy System -储一体化、多 能互补、供需方动态博弈等特点，其优化运行技术面临强不 确定性和耦合机理不明等诸多挑战。为此，对零碳园区级 IES 优化运行的研究现状、关键技术与未来发展趋势等方面 进行综述至关重要。该文首先聚焦于多类型能源耦合能效提 升，系统阐述了零碳园区级综合能源系统架构；进一步，从 零碳园区实施路径入手，对零碳园区级综合能源系统优化运 行所涉及的多类型储能技术、碳捕集技术、多能协同规划设 同规划设 计、需求响应、能源监测与优化调度等关键技术进行了归纳 分析；最后以实现园区零碳为主要目标，从全方位融入零碳 理念、综合探索碳吸收/碳排放等方面分析零碳园区优化运 行所面临的核心问题，并从数字化、社会环境因素一体化、 全域综合能源化等方向指明零碳园区的发展趋势。 关键词：零碳园区；综合能源系统；碳中和；优化运行 DOI：10.13335/j.1000-3673.pst.2023

“ 互联网 +” 时代 石油化工行业智能优化制造 我国石化行业发展现状 石油和化学（石化）工业：能源和基础原材料工业，生产燃 料油品、农用化学品、有机和无机基本原料、合成材料、精 细化学品等多种原材料产品。 石化工业是经济发展的火车头 我国石化行业发展现状 石油和化学（石化）工业：能源和基础原材料工业，生产燃 料油品、农用化学品、有机和无机基本原料、合成材料、精 细化学品等多种原材料产品。  计划、调度和优化控制的指令严重依赖知识型工作者；忽视全生命周 期运行过程中的知识获取、提炼以及决策等知识型工作在资源利用、 能源管理、产品创新、安全环保等方面的应用  现有企业运行模式无法满足大数据环境下“产、供、销、管控一体化”的 现代化生产和管理决策的需求，需要利用工业物联网、云计算、知识 型工作自动化等技术实现生产过程和管理决策过程的集成优化 ( 智能 优化制造 ) 我国石化行业两化融合发展现状 中国石化 office-online ：全球大型石油化工公司一季度利润 全球大型石油化工公司一季度利润 汇报内容  石油化工行业的发展现状  石油化工行业面临的挑战  石油化工行业智能优化制造  对上海石化智能制造认识与建议 面临的挑战  德国“工业 4.0” 战略计划：智能制造为主导的第四次工业革命 工业 4.0 智能制造时代 目前 开始应用信息 物理融合系统 (CPS)

生产运营 油田 销售 内控与风险管理 管线 科技研发 HSE 综合管理 中国石化业务功能蓝图——二级视图 炼化 炼化板块生产运营业务范围 生 产 执 行 生产运行 工艺技术管理 技术优化 科研管理 供应链与物流管理 原料采购 物资采购 仓储物流管理 生产经营计划 生产计划 绩效管理 能源管理 计量管理 生产调度 生产操作 调和作业 现场管理 生产工艺 提升企业设备的信息可视化 • 增强总部对企业设备资 源 的 统一掉配能力 业务挑战： • 对安全环保要求标准不断提 升 • 国家对可持续发展的要求不 断提高 提升重点： • 提升绿色生产能力 • 优化产能结构 • 加强员工安全培训，提升工 厂作业环境 炼化板块信息化对业务支撑评估（ 1/2 ） 业务支撑 技术实现 综 合 评 分 覆盖度 标准化 实用化 应用集成 数据管理 技术支撑 基础历史数据 标准和数据质 量建设滞后 • 缺少智能设备 和网络基础的 支撑，不能完 全实现主动性 监控以及专家 示例 炼化板块信息化支撑情况 生 产 执 行 生产运行 工艺技术管理 技术优化 科研管理 采购管理 原料采购 物资采购 仓储物流管理 生产经营计划 生产计划 绩效管理 能源管理 计量管理 生产调度 生产操作 调和作业 现场管理 生产工艺 罐区管理

源网荷储一体化虚拟电厂 在高耗能工业领域的智慧能源应用 连接 + 洞察 + 优化 助力智慧能源数字化转型 【以数据智能为核心的工业互联网平台服务智慧能源】 寄云科技 娄勇刚 2024.04 1- 寄云工业互联网平台的能源数字化行动路径 2- 能源和工业深度融合的综合能源服务应用案 例 ( 煤化工 石化 化工 ) 目 录 数字化 姓 " 工 " 不姓 " 互 " NeuSeer 2.0 中车资本和中网投 全新产品系列发布的 C+ 融资 2020.12 完成中电科领投的 C 轮融资 引入 B 轮融资 预测性维护、设备效率优化 2015.09 2017.02 2018.05 2022.09 全新 NeuSeer 3.0 产品发 布 2017.08 寄云发展历程 寄云科技是中国第一批自主信创工业互联网的头部企业 • 囊括项目需求 • 基于产品能力 • 联合生态伙伴 • 2018 年 B 轮近亿元融资：达晨领投 ，云启资本和基石基金参与投资 ，基于“新基建”装备预测性维修、生产质量优化、运营优化等装备数字化研发； 2021-2022 NeuSeer 2.0 以产品能力为核心的发展 NeuSeer 1.0 以项目需求为核心的发展 生产 智能化 2022 未来 NeuSeer

根据国家发改委、能源局《中长期油气管网规划》 ， 2025 年全国油气管网里程将从 12 万公里增长至 24 万公里， 倍增式发展对管网建设及运营的本质安全和卓越运营提出更高要求。油气管网纵向配置优化油气行业内部资源 , 与其他能源实现横向多能互补，成为未来能源互联网重要组成部分。 提出建设“智能管道、智慧管网” ，要求开展智慧管网的研究和顶层设计。 2017 年 12 月 总 能化管理，具有全方位感知、综合性预判、 一体 化管控、 自适应优化的能力。 全面精确感知管道本体、环境 、设备工况、工艺运行等状态 数据 智慧管网 控制系统与信息系统数据融合 , 管理体系与知识网络融合， 支持生产经营一体化高效管控 综合考虑安全及效益管理目 标，主动适应生产经营各要 素变化实现全局优化 综合运用统计分析和机理仿 真结合方式对管网运行趋势 进行预判 综合性 综合性 预判 全方位 感知 一体化 管控 自适应 优化 2 （三）建设目标 坚持“重应用、重效果、重安全”和“不搞新技术罗列，不搞信息孤岛，不搞锦上添花”指导思想，分三阶段 开展智慧管网建设，逐步实现新建管道和在役管道的全面智能化提升，最终形成智慧管网，保障油气管网本质 安 全和卓越运营，实现“全数字化移交、全智能化运营、全业务覆盖、全生命周期管理” 目标。 第三阶段 以数据标准融合为基础，通过数字化移交

根据国家发改委、能源局《中长期油气管网规划》， 2025 年全国油气管网里程将从 12 万公里增长至 24 万公 里， 倍增式发展对管网建设及运营的本质安全和卓越运营提出更高要求。油气管网纵向配置优化油气行业内部资源 ，与其他能源实现横向多能互补，成为未来能源互联网重要组成部分。 2017 年覃伟中副总经理提出建设“智能管道、智慧管网”，要求开展智慧管网的研究和顶层设计。 2017 年 12 一体化管控、自适应优化的能力。 全面精确感知管道本体、环境 、设备工况、工艺运行等状态 数据 综合运用统计分析和机理仿 真结合方式对管网运行趋势 进行预判 全方位 感知 综合性 预判 智慧管网 控制系统与信息系统数据融合 ，管理体系与知识网络融合， 支持生产经营一体化高效管控 一体化 管控 综合考虑安全及效益管理目 标，主动适应生产经营各要 素变化实现全局优化 自适应 自适应 优化 2 （三）建设目标 坚持“重应用、重效果、重安全”和“不搞新技术罗列，不搞信息孤岛，不搞锦上添花”指导思想，分三阶段 开展智慧管网建设，逐步实现新建管道和在役管道的全面智能化提升，最终形成智慧管网，保障油气管网本质 安全和卓越运营，实现“全数字化移交、全智能化运营、全业务覆盖、全生命周期管理”目标。 第三阶段 第二阶段 全面建成智慧管网，在役管道数据恢复 和智能化改造全部完成，数字孪生体和

同时调用统一门户进行用户、组织等管理。 孪生与数字底座中台 ▌ 业务中台：所有公共和共享业务场景汇集到中台包括设备中心、订单中心、计划中心等，并将业务数据给数据中台进行治理，同时孪 生仿真结果反馈业务系统的优化建议。 ▌ 数据中台： 汇聚入湖的业务数据范围包括 AS 、立库、物流、质量、 MOM 、 能耗、 IOT 历史数据等，并进行数据的治理工作。治理 完成的数据支持订阅和 API 网关的统一调用， 利用数据模型建立各模型的关联关系网， 通过统一模型的统一编码识别到虚拟设备， 将物模型 / 业务模型贯通到虚拟设备 中，形成数据驱动虚拟设备的仿真可视。将算法模型 / 成本模型引入到虚拟设备， 用作孪生的仿真分析及优化。 数据模型关系图谱 孪生与数字底座 IOT ▌ 数据采集：软网关采集完数据后会将实时数据统一推送到 IOT 平台。 IOT 平台会进行数据物模型构建，把实时性要求高的数据 通过数字底座 定规则、解析等对数据进行处理， 以满足数据驱动虚拟孪生场景。 数字孪生支撑工具 - 仿真优化引擎 √ 目标： 节能降本，提质增效 √ 指标：成本、效率、能耗、质量 根据 DT 实施的 6 个阶段， 在前三个阶段完成的基础上对性能指标进行系统优化与提升，包括： 效率、成本在全局系统上的优化 提升；能耗、质量在局部车间内的优化提升。 工艺算法模型 能耗算法模型 三维模型 IT\OT 模型 Stage1