| 学科专业评审组： | 机械组 | | 项目名称： | 高能耗转炉炼钢过程能效优化关键技术及应用 |
| 提名单位： | 西安市人民政府 |
| 提名等级： | 三等奖 |
| 提名单位意见： | 该项目面向钢铁行业绿色低碳转型和转炉炼钢过程能源精细化管理需求，针对多源能源数据异常、缺失和有效样本不足，复杂工况下多能源消耗动态规律难以准确预测，以及能耗预测与生产调度相互分离等关键问题，开展转炉炼钢过程能效优化关键技术研发，形成“数据治理-能耗预测-调度优化”一体化技术体系，实现能源信息由“可用、可预测”向“可优化”递进。
项目形成多源能耗数据治理与时序增强、多能源动态预测和预测驱动多目标调度等关键技术。基于河北敬业钢铁真实生产数据验证，氧气、天然气、电力和压缩空气预测R²分别达到95.7%、88.5%、95.4%和87.0%，其中氧气、天然气和电力预测的MAE和RMSE较对应最优基线模型平均分别降低38.5%和45.1%；多目标调度方案在不同典型生产工况下综合能源消耗降低0.3%-1.45%，JIT调度成本指标降低16%以上。相关技术自2022年起在河北敬业钢铁持续应用，2022-2023年累计覆盖钢产量约500万吨，累计直接节约能源费用约135.38万元。
项目形成授权发明专利3项、软件著作权及系列高水平论文，代表性成果发表于《Applied Energy》《Journal of Manufacturing Systems》等期刊，并在钢铁生产及相关制造场景开展验证与应用。项目技术对推动钢铁行业能源精细化管理、生产调度优化和绿色低碳转型具有积极作用。 |
| 项目简介： | 
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| 客观评价： | 
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| 应用情况和效益： | 
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| 主要知识产权和标准规范等目录： | 
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| 主要完成人： | - 姓名：马帅印
排名：1
行政职务：无
技术职称：副教授
工作单位：西安邮电大学
对本项目技术创造性贡献：项目总体技术方案主要提出者和负责人，负责总体技术路线设计与组织实施。提出“数据治理—能耗预测—调度优化”一体化技术路线，主导转炉炼钢多源能耗数据治理与时序增强、复杂工况多能源动态预测及预测驱动多目标调度优化技术研发，组织推动相关技术在河北敬业钢铁转炉炼钢生产及能源管理场景持续应用，并开展成果推广。组织形成项目系列论文、专利和软件著作权成果，其中主要知识产权目录所列5篇代表性论文均以第一作者发表。对科技创新1、2、3均作出主要创造性贡献。
曾获国家科技奖励情况：无 - 姓名：孔宪光
排名：2
行政职务：无
技术职称：教授
工作单位：西安电子科技大学
对本项目技术创造性贡献：围绕工业互联网、工业大数据和制造过程智能化开展技术研发，参与转炉炼钢多源能源与生产数据组织、异常数据分析及信息融合方法研究，参与数据治理与动态预测技术体系构建，为复杂生产环境下能源数据质量提升、状态表征及多能源动态预测提供技术支撑。主要贡献对应科技创新1、2。
曾获国家科技奖励情况：《基于工业大数据的离散数字化产线运行可靠性评估方法》获得2022年度计算机学会科技进步奖，第一完成人 - 姓名：胥军
排名：3
行政职务：无
技术职称：讲师
工作单位：西安电子科技大学
对本项目技术创造性贡献：围绕制造过程动态预测、能效分析和优化决策开展技术研发，参与复杂工况下多能源时序预测模型构建，研究预测结果向生产资源配置和调度决策的映射机制，并参与预测驱动多目标调度模型及优化方法研究，为转炉炼钢能耗预测与生产调度协同优化提供技术支撑。主要贡献对应科技创新2、3。
曾获国家科技奖励情况：无 - 姓名：陈彦萍
排名：4
行政职务：院长
技术职称：教授
工作单位：西安邮电大学
对本项目技术创造性贡献：围绕工业大数据、异构网络和智能信息处理开展技术研发，参与转炉炼钢多源生产与能源数据采集、关联分析、异常识别及异构信息接入技术研究，为复杂生产现场多源数据治理、运行状态表征和能源信息有效利用提供技术支撑，并参与相关生产优化技术研究。主要贡献对应科技创新1，并参与科技创新3。
曾获国家科技奖励情况：1、《数据驱动的工业互联网研究及示范应用》荣获2017年中国通信学会科学技术奖科技进步类三等奖，排名第一
2、面向智能制造的通信终端生产过程管理平台及应用，2019年度中国通信学会科学技术二等奖。排名第四
3、《面向智能制造的多源异构数据分析与处理平台》荣获2020年度陕西高等学校科学技术一等奖，排名第五
4、《工业互联网数据融合平台关键技术及应用》2023年4月，荣获2023年陕西高等学校科学技术奖 二等奖，排名第二 - 姓名：黄禹铭
排名：5
行政职务：无
技术职称：无
工作单位：西安交通大学
对本项目技术创造性贡献：参与高能耗制造过程多源数据分析、动态预测、模型构建和实验验证，开展生产运行数据预处理、关联分析、预测模型性能测试及不同工况下方法有效性验证，并参与相关优化方法和应用验证工作，为转炉炼钢数据治理、能耗预测和调度优化关键技术研发提供支撑。主要贡献对应科技创新1、2，并参与科技创新3的实验与应用验证。
曾获国家科技奖励情况：
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| 主要完成单位及创新推广贡献： | - 单位名称：西安邮电大学
单位贡献：作为项目第一完成单位，负责项目总体技术体系构建、关键技术研发及组织实施。围绕高能耗转炉炼钢过程多源能耗数据治理、复杂工况动态预测和预测驱动多目标调度优化开展系统研究，组织完成能源数据异常处理与时序增强、TimeGAN-N-BEATS多能源预测模型、多目标柔性流水车间调度及混合智能优化方法研发，形成“数据治理—能耗预测—调度优化”一体化技术体系。承担相关算法开发、模型训练、性能测试和应用实施工作，形成论文、软件著作权等系列成果，并组织推动相关技术在河北敬业钢铁转炉炼钢生产及能源管理场景持续应用。主要贡献对应科技创新1、2、3。
- 单位名称：西安电子科技大学
单位贡献：作为项目第二完成单位，围绕工业互联网、工业大数据、机理数据融合及制造过程智能分析开展关键技术研究。参与多源能源与生产数据处理、机械设备能耗异常检测、异构数据融合和动态预测方法构建，为转炉炼钢复杂生产环境下的数据治理和能源状态分析提供技术支撑；参与复杂工况能耗预测及预测结果向生产资源配置和调度决策映射方法研究，为预测驱动的多目标调度优化提供理论与技术支持。形成“基于机理数据融合的机械设备能耗异常检测方法”发明专利、《工业互联网技术及应用》专著以及相关论文成果，并参与项目关键技术验证与成果推广。主要贡献对应科技创新1、2，并为科技创新3提供技术支撑。
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| 完成人合作关系说明： | 完成人合作关系说明：1
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