中国恩菲工程技术有限公司（以下简称“中国恩菲”）为推动数字化智能化技术的发展，加快人工智能算法和软件开发创新型人才培育，激发广大员工人工智能创新意识和参与创新应用实践热情，组织召开了中国恩菲第一届算法及软件作品大赛。

本次大赛聚焦中国恩菲科学研究、工程服务和产业投资相关业务，在试验研究、工程管理、安全生产、数据治理、视觉识别、数据解析、工艺建模、质量提升、设备维护、系统寻优等方面开发的人工智能算法、软件和创新方案作品。通过层层评比，入围参赛优秀作品80余件，现选出部分获奖作品代表，从优化控制模型、智能监测与设备预维护和综合平台管控软件3个方面对作品进行展示推广介绍。

【优化控制模型】

离子型稀土全流程开采数字孪生模型

基于数字孪生技术构建矿山全流程数字化模型，实现从浸采到水冶的精准模拟，成为突破传统经验驱动模式、推动稀土开采智能化转型的关键需求。

自主开发算法聚焦三维矿体建模与多机理耦合算法开发，创新性地融合地下水渗透、溶质运移及离子交换热力学平衡等机理模型，构建原地浸采动态模拟体系；建立渗流场—浓度场协同求解算法，实现水分布场与稀土浓度场的实时动态可视化。同时，将浸采与水冶工艺全流程数字化集成，开发基于机理模型的智能求解算法，形成涵盖矿体建模、工艺仿真与优化决策的数字孪生系统，为工艺参数优化和注液策略制订提供科学依据。

该模型已成功在中国稀土集团仁居稀土矿、江华稀土矿等矿山项目应用，推动我国稀土行业从传统人工经验管理向数字化、智能化转型。在仁居稀土矿建成全球首个离子型稀土智能矿山，提升资源回收率3%，提升至85%，浸矿剂用量减少8%，年节约生产成本约1000万元。

基于多金属优化协同的选矿数字机理设计软件

开发选矿数字机理设计软件，通过多金属数质量与矿浆量同步计算算法、浮选逆向算法、选矿反馈控制算法、多金属矛盾方程优化等四种核心优化算法，形成覆盖正向设计、逆向求解、反馈控制及数据优化的全流程协同计算工具。

设计软件已在多个选矿工程中成功应用，相比传统方法，协同设计效率显著提升，拥有较高矛盾数据修正准确率，浮选逆向计算迭代次数大幅减少，显著缩短工艺设计周期。

通过动态反馈与全局优化，金属回收率得以提高，矿浆量分配合理性增强，有效降低能耗与药剂成本。

基于深度学习和多目标优化的制酸系统智能预测算法

通过实时采集投料量、风机压力、管道温度等关键参数，结合改进的Transformer模型预测触媒层温度变化，并融合历史工况匹配与遗传算法生成最优调控策略，实现从感知到决策的全流程智能化。

该算法系统在某大型铜冶炼厂部署后，触媒层温度预测平均绝对误差为1.02℃，辅助决策系统可在1.5秒内完成实时最优策略检索，系统实现全流程实时监控与智能预警。

该算法推广应用至某企业烟气脱硝系统，实现了环保达标率100%、尿素消耗量降低10%以及氨逃逸浓度控制在8mg/Nm3以内的综合目标。

垃圾焚烧智能燃烧优化控制系统

垃圾焚烧智能燃烧优化控制系统

创新融合大数据、机器学习等数字化技术，提出“大数据+AI算法+机理模型”的研究思路，自主开发垃圾焚烧智能控制系统。通过分析多工况、多参数条件下的大量现场工况数据，结合工艺机理，建立智能控制算法模型，使其蕴含设备特性、人工经验和工艺逻辑，有效解决垃圾焚烧及余热利用控制难题。

该智能控制系统自适应现场工况变化，通过智能化控制精准调整焚烧炉运行参数，确保负荷稳定、垃圾充分燃烧与环保达标，同时，优化余热锅炉的运行效率，降低运行人员劳动强度50%以上，提升焚烧运行稳定性30%以上。

该系统有利于提高垃圾电厂的经济效益，助力企业实现节能减排，具备广泛的推广价值，可为更多垃圾焚烧发电企业提供高效、稳定的解决方案。

矿山按需通风优化控制系统

矿山按需通风优化控制系统

自主开发的矿山按需通风智能管控系统是以实时数据驱动风量动态匹配，实现通风精准调控，推动通风管理从粗放向智能跃迁，成为矿山绿色转型的核心抓手。该系统主要包括构建多源传感器网络、基于AI算法预测通风需求、集成云端协同与移动端管控等内容。

通过“感知—决策—调控”闭环，首创“需求牵引”通风逻辑，攻克复杂环境盲区治理与能耗优化难题，推动通风管理向全生命周期智能化升级。经过实践证明，矿山采用按需通风优化控制系统可实现通风能耗降低，设备寿命延长，有害气体超标风险下降，灾变响应时间缩短。

目前，该技术已推广至云铜集团、鞍钢矿业等多家矿山场景，具有良好的推广价值，为矿业开发提供安全、低碳的通风解决方案。

磨矿智能管控系统

磨矿智能管控系统

自主开发磨矿智能管控系统聚焦3项核心技术：一是多参数融合的工况智能识别技术；二是专家规则库与模糊控制协同算法；三是自适应调节技术，形成“感知—决策—执行”闭环控制。

通过半自磨—球磨分级全流程协同优化模型，系统构建“智能大脑”，实现从“人工干预”到“AI自主决策”的跨越，显著提升控制精细化水平。

该系统已在国内外多家企业落地应用，实现了取消现场人工操作、磨矿产品浓度与粒度合格率提升至95%以上、电耗与钢耗降低超3%，单厂年节约成本近千万元，具有良好的社会经济效益和推广价值。

【智能监测与设备预维护】

机器人巡检智能监控软件系统

机器人巡检智能监控软件系统

自主开发机器人巡检智能监控平台以四足机器人为核心载体，集成红外热成像、可见光视觉、气体嗅觉、声纹检测等多模态传感器，赋予机器人“眼观、鼻闻、耳听、手触”的全方位感知能力。平台集成激光雷达、IMU与视觉融合的SLAM建图与路径规划自主导航，边缘计算技术实时处理传感器数据和设备状态智能诊断功能。同时，平台配备应急补光与对讲模块，形成“感知—分析—预警—处置”闭环管控体系，攻克了高危环境连续监控与快速响应的技术瓶颈。

该平台已在中国恩菲偃师综合试验室及材料制备车间成功应用，每日执行例行巡检与定制任务，及时预警设备温度超标、气体泄漏等风险问题，实现试验车间全天候无人化监控，事故响应效率明显提升。

湿法冶金高压釜泄漏红外检测算法

自主开发基于帧差法的红外检测算法，通过智能化手段突破泄漏源快速定位技术瓶颈，为高压釜安全运行提供关键保障。

算法首创“时序—空间”双维度分析框架，融合开源技术进行低成本部署，结合AI平台的数据建模与决策闭环能力，形成“图像采集—特征分析—预警响应”全链路解决方案，攻克了复杂工业场景下微小泄漏快速识别的技术难题，为压力容器智能化监测树立行业新标杆。

该算法在多个湿法冶金高压釜场景中取得成功应用，实现了泄漏定位响应时间缩短至1秒内，误报率处于较低水平，助力企业安全事故率明显下降，其开源架构有利于降低硬件成本和增强了规模化推广能力。

冶金炉高温测量智能感知算法

冶金炉高温测量智能感知算法

自主开发炉内高温测量智能感知系统，融合数值仿真、AI算法、图像处理及声纹分析，构建多维感知体系。

系统通过“温度场—声纹—图像”多源数据融合，形成从实时感知、异常诊断到精准定位的闭环能力，攻克了高温密闭环境下全域监测与快速故障溯源的技术难题。

该技术已成功应用于冶金熔池炉、电炉及余热锅炉等多个场景，显著提升生产安全与效率，实现炉内三维温度场秒级更新，温度监测覆盖率实现全域可视化，爆管实现精准预警，事故平均处置时间大幅缩短，年维护成本显著降低。

压力容器泄漏声音的高频高阶空间交互识别算法

自主开发基于高频高阶空间交互的高压釜雾气泄漏声音识别算法，实现对声音进行高通滤波，消除低频噪声对于识别结果的干扰，然后通过递归门控卷积实现高频分量在高阶空间的交互，最后通过全卷积层识别泄漏的声音。

该算法中新提出的gnBlock模块能够有效地实现声音的高频信号在高阶空间交互，增强神经网络的特征提取能力，泄漏声音识别精度达到99.5%。

该算法已经成功应用于多个巡检机器人项目场景，系统运行稳定，展现了其设备安全监测领域的广泛应用前景和具备规模化推广能力。

基于视觉智能感知的索道钢丝绳绳位监测算法

自主开发基于视觉智能感知的索道绳位监测算法，结合图像处理和深度学习，有效分割钢丝绳及挡板，通过形态学处理和聚类分析准确拟合中心线，并计算钢丝绳与挡板的平均距离，得出偏移值，与安全值进行对比，为索道安全运行提供可靠保障。

该算法能够克服阴影遮挡和少量雾气影响，Miou指标高达0.97，推理速度仅需0.6秒/帧，不仅提高了索道绳位监测的精度和效率，还为索道安全监测提供了新的解决方案。该算法已经在多个索道项目广泛应用，具有良好的推广价值。

【综合平台管控软件】

智能矿山采选一体化综合管控平台

MIM+生产全流程一体化管控平台基于智能矿山顶层设计理念，采用‘系统化思维+结构化方法’，构建了覆盖地质资源数字化、生产运营、安全环保、设备能源等核心业务的智能管控体系。

平台通过“共性化全集+个性化组合”的灵活架构，适配不同矿山的管理模式与精细化管控需求，实现全流程数字化协同。同时，深度融合数字孪生与三维可视化技术，打造智能决策中枢，统一管理全矿数据，有效降低信息化建设成本，解决数据孤岛问题，全面提升矿山数字化运营与智能管控能力。

该项目成果在丰山铜矿、红透山铜矿等10余座矿山得到落地应用，可满足矿山生产全流程一体化管控需求，有效提升矿山企业信息化、数字化和智能化水平，市场前景广阔。

矿山有轨运输无人驾驶三维管控平台

矿山有轨运输无人驾驶三维管控平台

自主开发矿山有轨无人驾驶三维管控平台，以三维建模为基础，融合虚拟场景与实时数据，实现有轨运输高效调度与精细化管理。

技术通过数字孪生驱动“场景—数据—业务”，攻克了多维数据融合与深度价值挖掘难题，为无人驾驶运输提供全生命周期管理工具。

该三维可视化平台系统已成功应用于国内外多座大型矿山，实现取消现场操作人员，运输调度效率显著提升，设备故障率明显降低，生产计划执行偏差率缩减至较低水平，应急响应速度大幅提升，维护成本明显下降。

地下矿山MIM模型数字化设计交付

深度融合数字化技术，通过系统梳理地质勘探、采矿设计、施工仿真等各专业领域知识，总结设计环节的工艺机理算法，结合MIM设计理念，构建了以矿山MIM模型为数据基底的智能算法体系，形成了“1+N+1”智能算法架构，即1套MIM数据、N个应用算法，并通过1个MIM.Design数字设计平台进行了软件化封装的架构体系，为地质、采矿等各专业的数字化设计提供了算法和软件支撑。

MIM.Design矿山数字设计平台具有参数化设计、快速输出标准设计成果等特点，已在多个大型矿山工程中规模化应用，显著提升设计效率和数据资产化管理水平。目前，该平台已累计获得10余项软件著作权，并入选中国五矿数字化转型优秀案例，推动行业向矿山全生命周期数字化设计模式转型。

AI模型协同调度管理

针对AI模型全生命周期管理需求，自主研发“模型协同调度管理算法”，通过统一封装、智能编排与动态调度技术，解决黑灯工厂、云边协同及科研领域中的模型集群调度、预测性维护及跨团队协作等场景痛点。

创新性提出“模型即服务”异构调度算法，研发多源模型标准化封装、基于DAG的异构模型编排引擎及融合任务优先级与能耗成本的智能调度策略，并集成可视化建模与微服务架构平台。核心技术包括深度学习训练时间预测模型和云边协同训练框架，显著降低大部分模型开发门槛，大幅提升协同训练效率，实现从模型开发到部署的全流程智能化管理。

该算法已在有色冶金、垃圾焚烧发电等领域累计沉淀10余个行业模型（如红外泄漏检测模型、漏水漏油检测模型、引风机检测模型、卸灰阈检测模型等等），建模人力成本明显减少，GPU利用率从35%提升至82%，模型上线周期缩短60%，具有良好的推广价值。

风控数字大脑

该系统将数字化技术与业务深度融合，打通该公司OA、ERP、财务共享中心、招采平台等多系统数据，提炼高风险场景，监测发现潜在风险，预警数据自动推送至“疑点库”，由业务管理及审计人员进一步研判分析，将风险推送至相关责任人进行预警和处理，不断提升风险管控系统的实用性，逐步推动风险向数字管控、实时管控的转变，目前，已完成风险模型164个。实现风险关口前移，建立有效的风险识别、管控、回顾机制，推动由“人防人控”转为“技防技控”，实现从事后发现到事前预测、事中处置的转变，做到重点关注的风险早发现、早预警、早处置。

该系统建设在成本控制上优势明显，打破数智风控“高门槛”壁垒，平台深度融合行业特性，原生内置风险算法模型，系统具备强扩展性，可为相关企业快速构建风险管控体系，并支撑实现风险的识别预警及闭环处置。

中硅高科全信息三维可视化平台

采用工业互联网平台“1+1+N”的软件架构，自主开发全信息三维可视化平台，实现企业的高质量、精细化和数字化管理。该平台以数字化方式创建物理实体的虚拟模型，通过虚实交互反馈、数据融合、决策迭代优化等手段，为物理实体提供更加实时、高效、智能的运行或操作服务。

该平台不仅增强了化工厂的安全防控能力，还提升了设备维护与管理的智能化水平；沉浸式数字化体验使决策者能够专注于核心决策，摆脱对信息化时代海量数据的处理，从而提升决策效率。该系统集成了厂区展示、设备与安全等多项功能。多源信息融合立体展示协助使用者信息接收处理效率提升10%~15%。将BIM模型转化为交互式的三维场景，提高设施管理的效率和响应速度。全视角三维立体观察下，设施设备问题定位溯源效率提升20%。

全信息三维可视化平台在中硅高科已投运一年多，平台运行稳定，企业管理效率明显提升，取得了良好的社会经济效益，对于同类智能工厂建设提供了很好的示范和推广价值。

中国恩菲“溯碳”系统

依托该公司在有色金属行业完备的工艺技术体系、数字化能力和对涉碳规则的深入研究，以工业互联网为底座，以国内外各类涉碳标准为机理，制定科学合理的算法原则和系统架构。

通过将涉碳规则与行业特点深度融合，以定制化开发、精准化建模、本地化部署、数据自动抓取与实时计算等方式，系统可有效应对复杂工艺流程中物质、能源交叉循环利用以及副产品分配等难题；通过系统赋予的产品“二维码”，在满足合规性的同时，可保障数据在供应链中安全、高效传递，切实解决行业痛点。

系统旨在实现各类工业产品在“矿山—冶金—中间品加工—消费品制造—循环利用”全链条各企业层面自动规范核算、上下游数据安全高效传递、产品全生命周期数据精准全面追溯等功能，有助于企业满足政府或下游低碳采购要求，增强企业在市场中的低碳竞争力。