海螺集团芜湖白马山水泥厂的中控室大屏,生产数据一目了然。  吴兰 摄

  比如在质量管控方面,针对水泥熟料生产过程中强度检测结果滞后、无法及时有效地指导生产的痛点,基于华为云盘古预测大模型,通过实时生产质量关键特征推荐,实现了熟料3天、28天强度预测,强度预测🦛值和检测值偏差在1MPa范围内,准确率超85%,科学指导生料配料、水泥配方优化,推动“事后调整”迈向“实时调控”。

  在生产优化方面,融合生产过程多源数据,对烧成系统控制策略和专家经验进行学习,构建烧成全局寻优大模型,实时推荐关键工艺参数目标,针对不同工况类型自动匹配最佳操作方案,实现标准煤耗在一级能效基础上再下降1%的目标。按5000吨/日熟料线测算,每年减少二氧化碳排放4500余吨。(完💜)

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  在生产优化方面,融合生产过程多源数据,对烧成系统控制策略和专家经验进行学习,构建烧成全局寻优大模型,实时推荐关键工艺参数目标,针对不同工况类型自动匹配最佳操作方案,实现标准煤耗在一级能效基础上再下降1%的目标。按5000吨/日熟料线测算,每年减少二氧化碳排放4500余吨。(完💜)

" /> 水泥建材行业首个大模型在安徽发布 水泥建材行业首个大模型在安徽发布
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2025-04-24 15:19:31 | 來源:人民網-人民日報
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  中新网芜湖4月23日电 (记者 吴兰)水泥建材人工智能大模型成果发布会23日在安徽芜湖举办。据悉,该模🥛型是水泥建材行业首个大模型。

  水泥建材人工智能大模型依托海量水泥工业数据以及深厚的行业知识沉淀,借助实时数据分析和自主学习🍱能力,已在质量管控、生产优化、装备管理、安全生产、智能问答等5大类40余个子场景取得人工智能技术应用突破,实现了工艺参数动态优化、异常预警秒级响应、资源利用率最大化等。

海螺集团芜湖白马山水泥厂的中控室大屏,生产数据一目了然。  吴兰 摄

  比如在质量管控方面,针对水泥熟料生产过程中强度检测结果滞后、无法及时有效地指导生产的痛点,基于华为云盘古预测大模型,通过实时生产质量关键特征推荐,实现了熟料3天、28天强度预测,强度预测🦛值和检测值偏差在1MPa范围内,准确率超85%,科学指导生料配料、水泥配方优化,推动“事后调整”迈向“实时调控”。

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