国投曹妃甸港口有限公司等单位的项目通过科技成果评价

全国科技成果评价服务平台 2023-05-18 11:12 抢发第一评

大型煤炭散货港口设备智能运维一体化平台 xiao.jpg

　　2023年5月12日，第三方专业科技成果评价机构——中科合创(北京)科技成果评价中心依据科技部《科学技术评价办法》的有关规定，按照科技成果评价的标准及程序，本着科学、独立、客观、公正的原则，组织专家对国投曹妃甸港口有限公司、上海玖道信息科技股份有限公司、上海应用技术大学共同完成的“大型煤炭散货港口设备智能运维一体化平台”项目进行了科技成果评价。

　　此次成果评价专家委员会由国家信息技术安全研究中心教授级高级工程师宫亚峰，北京邮电大学信息与通信工程学院教授啜钢，合肥工业大学机械工程学院教授韩江，中国科学院计算机网络信息中心研究员于建军，清华大学信息化技术中心高级工程师马云龙等专家组成。

　　经过专家评审，认为该项目面向大型煤炭散货港口设备运行压力大、检修效率低、运维成本高、业务流程复杂、突发故障应对能力不足以及运维数据信息化水平低等问题，研制了大型煤炭散货港口设备智能运维一体化平台，主要创新点如下：构建了融合信息物理系统CPS和EFQM业务模型的设备智能运维平台，支持资产管理、在线监测、诊断预测、分析决策、执行管控，实现了大型煤炭散货港口设备相关业务过程数据的深度融合与协同，推动了跨业务、跨系统的数据联动与交互；开发了面向带式输送机状态、负荷、安防及环境等信息的数据智能感知、异构多源数据融合和实时监测技术，实现了煤炭散货港口设备的实时性能参数与运行状态的智能识别与精细化管理，研发的智能采集箱支持异构多源数据的采集、汇聚、转发，有效保证设备数据采集的稳定性、安全性，提升数据处理效率；构建了煤炭散货港口设备及可替换件3D模型的数字孪生体，通过虚实连接和映射，实现对设备状态的监测、预测、诊断、仿真和参数调整、运维优化，支持“数据感知-实时分析-智能决策-创新应用”的实时智能闭环；基于深度学习与知识发现技术，构建了标准曲线分析、设备故障分析、设备/部件健康评价、基于Bezier曲线的GIS离散点数据矢量压缩等算法模型，满足煤炭散货港口设备性能与健康状态的精准识别与预判。该项目拥有自主知识产权，广泛应用于煤炭散货港口设备智能感知和数字化转型中，具有显著社会效益和经济效益。项目在大型散货港口设备智能运维技术整体达到国际先进水平。经专家组全面审核，与会专家一致同意，“大型煤炭散货港口设备智能运维一体化平台”项目通过科技成果评价。

声明：该文章版权归原作者所有，转载目的在于传递更多信息，并不代表本网赞同其观点和对其真实性负责。如涉及作品内容、版权和其它问题，请在30日内与本网联系。

您阅读这篇文章花了0秒

转发这篇文章只需要1秒钟哦