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{| class="wikitable" align="right" |- |<center><img src=https://5b0988e595225.cdn.sohucs.com/images/20171123/3a4f522c89bc4d6295824d7379a7b6b2.jpeg width="300"></center> <small>[https://www.sohu.com/a/206187585_579283 来自 搜狐网 的图片]</small> |} '''工业环境大脑'''六国化工磷化工行业“工业-环境大脑”项目,六国化工是国家重点发展的大型磷复肥生产骨干企业,设立于2000年,现总资产64亿元,年[[销售]]收入60亿元,拥有350万吨/年化肥产能。 作为传统化工企业,六国化工在核心[[工艺]]磷酸萃取环节的萃取效率提升上遭遇瓶颈,主要有以下痛点: 第一,工艺突破难。磷酸提取流程涉及众多环节,从矿石的品位到磷酸的萃取过滤等,各种[[因素]]都会影响到最终磷提取的效果好坏,单凭人工经验,磷酸的萃取率难以得到有效突破。 第二,稳定控制难。生产过程中控制不稳定将带来生产波动,造成[[经济]]损失。 第三,[[环境保护]]难。磷矿石资源<ref>[http://society.sohu.com/a/565287417_121123900 一图看懂磷矿石],搜狐,2022-07-08</ref>是不可再生资源,需对其利用最大化,减少浪费,同时降低辐射性磷石膏废渣的产生量。 磷酸萃取效率主要影响因素。 ==项目实施== 针对上述问题,六国化工与阿里云合作,开展磷化工行业“[[工业]]-环境大脑”项目,核心思路是以生产数据为核心,将数理能力与行业机理深度结合,在数据中找到突破效率瓶颈的钥匙。 阿里云-六国化工磷化工行业“工业-环境大脑”项目技术架构图 项目实施过程,具体拆分为以下几步, 1、利用磷酸萃取[[生产]]过程数据、原材料数据等,建立磷转化率预测模型。 2、通过[[数据]]关联建模分析,分析定位出不同环节影响磷提取率的关键因素。 3、通过[[历史]]和实时数据进行模型准确性验证。基于模型反向输出协调控制和优化执行动作,在提升磷酸收率的同时,提高生产稳定性。 4、业务人员结合实际生产经验进行生产调整,最终实现提高磷提取率的目标。 ==实施效果== 在[[人工智能]]与大数据技术<ref>[https://www.sohu.com/a/546172164_120774982 大数据技术有哪些],搜狐,2022-05-20 </ref>的加持之下,六国化工的磷酸萃取率平均提升0.79%(最高提升1.2%),每年可带来直接经济效益600万元,节约磷矿石资源6000吨、减少磷石膏固废排放10000吨。 ==参考文献== [[Category:500 社會科學類]]
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