《磷及磷化工生產(chǎn)領(lǐng)域數(shù)字孿生應(yīng)用指南》

T/CPCIF00XX—20XX

ICSXX.XXX

CCSXXX

CPCIF

中國石油和化學(xué)工業(yè)聯(lián)合會團體標準

T/CPCIF00XX—2022

磷及磷化工生產(chǎn)領(lǐng)域數(shù)字孿生應(yīng)用

指南

Phosphorusandphosphoruschemicalindustry—

ApplicationGuidefordigitaltwinsinthefieldofproduction

20XX-XX-XX發(fā)布20XX-XX-XX實施

中國石油和化學(xué)工業(yè)聯(lián)合會發(fā)布

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磷及磷化工生產(chǎn)領(lǐng)域數(shù)字孿生應(yīng)用指南

1范圍

本標準是指導(dǎo)我國磷及磷化工企業(yè)在生產(chǎn)領(lǐng)域開展數(shù)字孿生應(yīng)用的功能技術(shù)性指導(dǎo)規(guī)范。

本標準圍繞磷及磷化工企業(yè)基于工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺的生產(chǎn)領(lǐng)域數(shù)字孿生應(yīng)用體系架構(gòu)，對磷礦和磷化

工生產(chǎn)領(lǐng)域典型業(yè)務(wù)場景實現(xiàn)的功能和技術(shù)實現(xiàn)方法進行明確，為磷及磷化工行業(yè)企業(yè)開展數(shù)字孿生應(yīng)

用提拱參考和指導(dǎo)。

2規(guī)范性引用文件

本文件沒有規(guī)范性引用文件。

3術(shù)語和定義

下列術(shù)語和定義適用于本文件。

3.1

數(shù)字孿生intelligentplant

數(shù)字孿生是現(xiàn)有或?qū)⒂械奈锢韺嶓w對象的數(shù)字模型，通過實測、仿真和數(shù)據(jù)分析來實時感知、診斷、

預(yù)測物理實體對象的狀態(tài)，通過優(yōu)化和控制指令來調(diào)整物理實體對象的行為，通過相關(guān)數(shù)字模型間的相

互學(xué)習(xí)來進化自身，同時改進利益相關(guān)方在物理實體對象生命周期內(nèi)的決策。

4縮略語

下列縮略語適用于本文件。

APP：應(yīng)用程序（Application）

API：應(yīng)用程序編程接口（ApplicationProgrammingInterface）

CAD：計算機輔助設(shè)計（ComputerAidedDesign）

C/S：客戶端/服務(wù)器模式（Client/Server）

DCS：集散控制系統(tǒng)（DistributedControlSystem）

FCS：現(xiàn)場總線控制系統(tǒng)（FieldbusControlSystem）

GPS：全球定位系統(tǒng)（GlobalPositioningSystem）

GIS：地理信息系統(tǒng)（GeographicInformationSystem）

IaaS：基礎(chǔ)設(shè)施即服務(wù)（InfrastructureasaService）

IoT：物聯(lián)網(wǎng)（InternetofThings）

LIMS：實驗室信息管理系統(tǒng)（LaboratoryInformationManagementSystem）

LP：線性規(guī)劃（LinearProgram）

MIS：管理信息系統(tǒng)（ManagementInformationSystem）

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MES：制造執(zhí)行系統(tǒng)（ManufacturingExecutionSystem）

MQTT：消息隊列遙測傳輸（MessageQueuingTelemetryTransport）

NB-IoT：窄帶物聯(lián)網(wǎng)（NarrowBandInternetofThings）

OPC：用于過程控制的OLE（OLEforProcessControl）

PLC：可編程邏輯控制器（ProgrammableLogicController）

PaaS：平臺即服務(wù)（PlatformasaService）

QP：二次規(guī)劃（QuadraticProgram）

RFID：射頻識別（RadioFrequencyIdentification）

SCADA：數(shù)據(jù)采集與監(jiān)視控制系統(tǒng)（SupervisoryControlAndDataAcquisition）

SaaS：軟件即服務(wù)（SoftwareasaService）

TSN：時間敏感網(wǎng)絡(luò)（TimeSensitiveNetworking）

4G：第四代通訊技術(shù)（The4GenerationMobileCommunicationTechnology）

5G：第五代通訊技術(shù)（The5GenerationMobileCommunicationTechnology）

5基于工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺的生產(chǎn)領(lǐng)域數(shù)字孿生應(yīng)用體系架構(gòu)

磷及磷化工生產(chǎn)領(lǐng)域數(shù)字孿生應(yīng)用體系架構(gòu)是一個基于工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺的通用制造體系模型，是磷

及磷化工企業(yè)構(gòu)建、開發(fā)、集成生產(chǎn)領(lǐng)域數(shù)字孿生應(yīng)用的基本框架，分為物理層、邊緣層、平臺層和應(yīng)

用層四層架構(gòu)，各層的功能定位如圖1。

物理層是生產(chǎn)和控制的終端，包括與巷道掘進、磷礦石開采、主輔運輸、通風(fēng)排水、安全防控、化

驗分析、工藝數(shù)據(jù)、設(shè)備管理和生產(chǎn)運行控制等業(yè)務(wù)相關(guān)的人、機器和系統(tǒng)，是數(shù)據(jù)的原始來源。

邊緣層靠近磷礦及磷化工生產(chǎn)現(xiàn)場，主要依靠智能傳感、PLC/DCS/FCS、SCADA、4G/5G、NB-IoT、

TSN等網(wǎng)絡(luò)、通信、數(shù)據(jù)采集與傳輸技術(shù)，大范圍、深層次采集生產(chǎn)現(xiàn)場物理層的相關(guān)數(shù)據(jù)，并進行

協(xié)議轉(zhuǎn)換和邊緣計算處理。

平臺層是工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用的核心，底層為基礎(chǔ)資源層（IaaS），通過計算、存儲、網(wǎng)絡(luò)、虛擬化等

技術(shù)，構(gòu)建平臺底層云計算資源池，提供計算、存儲和標識解析服務(wù)。通用PaaS層主要提供接入工業(yè)

互聯(lián)網(wǎng)各類設(shè)備的管理、IaaS基礎(chǔ)資源的統(tǒng)籌調(diào)用和管理、PaaS層各類算法、模型、應(yīng)用程序接口（API）

運維以及故障恢復(fù)功能。工業(yè)PaaS層包括微服務(wù)組件庫、應(yīng)用開發(fā)、數(shù)字孿生開發(fā)、通用PaaS服務(wù)、

數(shù)字孿生應(yīng)用方案的開發(fā)等。

應(yīng)用層是在PaaS平臺基礎(chǔ)上，開發(fā)提供磷礦三維可視化和磷化工數(shù)字孿生各類應(yīng)用和解決方案，

包括綜合集控、安監(jiān)生產(chǎn)、智能掘進、智能開采、智能運輸、智能巡檢、物料配方優(yōu)化、生產(chǎn)運行控制、

工藝優(yōu)化、設(shè)備管理、質(zhì)量管理等?？山柚鶤PP開發(fā)應(yīng)用實現(xiàn)模型化和軟件化，通過調(diào)用APP實現(xiàn)對

制造資源的優(yōu)化配置，滿足不同場景的APP應(yīng)用。

注：磷及磷化工生產(chǎn)領(lǐng)域數(shù)字孿生應(yīng)用基于工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺的通用功能架構(gòu)進行構(gòu)建、開發(fā)、集成和展示，本標準

重點對磷礦及磷化工生產(chǎn)過程的典型數(shù)字孿生應(yīng)用技術(shù)實現(xiàn)方法和實現(xiàn)的功能進行描述，不在對工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺功能架

構(gòu)的各組成部分進行詳細說明，詳見工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺白皮書，中國信息通信研究院，2017。

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磷及磷化工基于工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺的生產(chǎn)領(lǐng)域數(shù)字孿生應(yīng)用體系架構(gòu)

磷礦三維可視化應(yīng)用磷化工數(shù)字孿生應(yīng)用

APP

④應(yīng)綜合集控安監(jiān)生產(chǎn)智能掘進物料配方優(yōu)化生產(chǎn)運行控制開發(fā)

用SaaS應(yīng)用

層智能開采智能運輸智能巡檢工藝優(yōu)化設(shè)備管理質(zhì)量管理

API/ESB服務(wù)

微服務(wù)組件庫磷礦開發(fā)方案磷化工開發(fā)方案

建模工具工業(yè)知識組件開發(fā)模型

安全監(jiān)測類物料配方類

算法組件原理模型組件組態(tài)工具

掘進監(jiān)測類工藝優(yōu)化類

應(yīng)用開發(fā)

③平

PaaS展示設(shè)計門戶及安全組件開采監(jiān)測類生產(chǎn)控制類

臺UI

層動態(tài)建模規(guī)則分配引擎API管理運輸監(jiān)測類設(shè)備管理類

數(shù)字孿生開發(fā)孿生建模環(huán)境開發(fā)巡檢監(jiān)測類質(zhì)量管理類

通用PaaS服務(wù)設(shè)備管理資源管理運維管理故障恢復(fù)

IaaS云基礎(chǔ)設(shè)施計算資源存儲資源網(wǎng)絡(luò)資源虛擬化標識解析

信息通訊（WIFI、4G/5G、NB-IoT、TSN）

②邊邊緣計算、邊緣網(wǎng)關(guān)

緣

層智能傳感PLC/DCS/FCSSCADA工業(yè)物聯(lián)/安全網(wǎng)關(guān)

①物

理

層

圖1磷及磷化工基于工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺的生產(chǎn)領(lǐng)域數(shù)字孿生應(yīng)用體系架構(gòu)

6磷礦數(shù)字孿生三維可視化應(yīng)用

按照磷及磷化工基于工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺的生產(chǎn)領(lǐng)域數(shù)字孿生應(yīng)用體系架構(gòu)，對磷礦三維可視化重點業(yè)

務(wù)場景數(shù)字孿生應(yīng)用功能和技術(shù)實現(xiàn)方法分別進行說明。

6.1綜合集控

運用數(shù)字孿生技術(shù)建立綜合集控平臺架構(gòu)，進行多部門、多專業(yè)、多管理層面的數(shù)據(jù)集中應(yīng)用、交

互共享和決策支持，實現(xiàn)磷礦地質(zhì)勘探、巷道掘進、磷礦石開采、主輔運輸、通風(fēng)排水、供液供電、安

全防控等業(yè)務(wù)系統(tǒng)的數(shù)據(jù)融合與分析決策，磷礦井上下各系統(tǒng)實現(xiàn)“監(jiān)測、控制、管理”的一體化及智

能聯(lián)動控制。

6.1.1應(yīng)用功能

a）數(shù)據(jù)采集

數(shù)據(jù)采集通過設(shè)備智能化傳感器和控制系統(tǒng)獲取，由現(xiàn)場層和邊緣層實現(xiàn)。工作面設(shè)備眾多，傳感

器數(shù)量較多，對各類數(shù)據(jù)實現(xiàn)實時在線監(jiān)測、分析和校準功能。同時基于多傳感器信息融合，實現(xiàn)傳感

單元保護、數(shù)據(jù)存儲與分析功能，并自發(fā)上報自身信息，形成多維感知節(jié)點。

b）數(shù)據(jù)交互與決策

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構(gòu)建現(xiàn)場網(wǎng)的多種協(xié)同傳輸方式，使用智能路由，制定合理的信息交互機制，使得數(shù)據(jù)信息在傳輸

時實現(xiàn)自關(guān)聯(lián)、自調(diào)配。構(gòu)建決策支持系統(tǒng)，調(diào)用系統(tǒng)內(nèi)部功能軟件，使模型運行、數(shù)據(jù)調(diào)用和知識推

理達到有機統(tǒng)一，提高決策水平和質(zhì)量。

c）智能聯(lián)動控制

結(jié)合實際應(yīng)用需求，拓展智能聯(lián)動控制系統(tǒng)的快速搭建能力，動態(tài)配置不同傳感器、設(shè)備的快速接

口能力，支持場景中無人設(shè)備、物流設(shè)備、工業(yè)機器人的模型可視化，實現(xiàn)遠程監(jiān)測和控制。建立分級

別的預(yù)警、報警機制，實現(xiàn)相關(guān)系統(tǒng)間的聯(lián)鎖、聯(lián)動控制功能。

6.1.2技術(shù)實現(xiàn)方法

a）數(shù)據(jù)感知與采集

綜合集控平臺的系統(tǒng)集成功能支持不同類型數(shù)據(jù)源的集成，對開放且使用頻率高的數(shù)據(jù)通信協(xié)議制

定標準接口，采用適配器方案，將標準接口傳遞的參數(shù)針對特定的數(shù)據(jù)協(xié)議進行適配，通過標準的數(shù)據(jù)

結(jié)構(gòu)對數(shù)據(jù)進行解析。通過中間件配置工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)關(guān)所接設(shè)備和數(shù)據(jù)的相關(guān)信息，生成配置文件，互聯(lián)

網(wǎng)中間件將配置文件通過MQTT通信模塊傳輸并保存至本地，通過協(xié)議配置解析模塊、數(shù)據(jù)配置解析

模塊對配置文件進行解析，獲取工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)關(guān)設(shè)備和數(shù)據(jù)相關(guān)信息，啟動多協(xié)議適配與解析模塊，匹配

設(shè)備類型，啟動對應(yīng)協(xié)議庫，同設(shè)備進行通信交互，完成設(shè)備多協(xié)議解析。

b）決策模型構(gòu)建

集成視頻監(jiān)控、設(shè)備運行監(jiān)測、環(huán)境監(jiān)測以及其他傳感器實時上傳的監(jiān)測數(shù)據(jù)，構(gòu)建設(shè)備研制、改

進、定型、維護、效能評估等的多種決策模型，真實再現(xiàn)生產(chǎn)流程、設(shè)備運轉(zhuǎn)過程及工作原理，實現(xiàn)設(shè)

備精密細節(jié)、復(fù)雜結(jié)構(gòu)、復(fù)雜動作的全數(shù)據(jù)驅(qū)動顯示。

c）信息集成與智能聯(lián)控

采用面向?qū)傩詫ο蠹夹g(shù)構(gòu)建智能聯(lián)控系統(tǒng)，集工程組態(tài)、操作、信息管理于一體，將生產(chǎn)系統(tǒng)中所

有受控對象及相關(guān)信息，集成到綜合集控平臺。智能聯(lián)動控制系統(tǒng)采用模塊化設(shè)計，支持多種標準協(xié)議

（如Profibus、Modbus、OPC、IEC104電力規(guī)約等）接口，采用面向?qū)傩詫ο蠹夹g(shù)，將生產(chǎn)系統(tǒng)中所

有受控對象及相關(guān)信息統(tǒng)一集成到平臺，通過屬性鏈接、定制化的工作界面、安全控制等，保證信息的

正確性，并及時做出正確判斷。

6.2安監(jiān)生產(chǎn)

基于磷礦水、火、瓦斯和頂板等安全監(jiān)控系統(tǒng)，實現(xiàn)重大危險源在線檢測，實時采集重大危險源數(shù)

據(jù)，建立重大危險源指標體系庫，運用先進的預(yù)警模型，實現(xiàn)對磷礦水、火、瓦斯和頂板等重大危險源

的集成管理和超前預(yù)警?；跀?shù)字孿生智能化服務(wù)系統(tǒng)，通過虛實融合的數(shù)字化建模，實現(xiàn)設(shè)備的智能

管控與實時診斷，降低重大危險事故發(fā)生率，提高磷礦整體安全管理水平。

6.2.1應(yīng)用功能

a）設(shè)備實時監(jiān)測和健康預(yù)測

在工業(yè)設(shè)備生產(chǎn)過程中，對設(shè)備生產(chǎn)運行信息、設(shè)備監(jiān)控信息、設(shè)備維護信息以及管理信息實時感

知監(jiān)控，對礦山設(shè)備實現(xiàn)運行故障識別、故障實時監(jiān)測、質(zhì)量缺陷預(yù)測和健康預(yù)測功能。

b）環(huán)境安全實時分析

按照磷礦安全要求規(guī)程，實時監(jiān)測井下掘進工作面瓦斯?jié)舛?、氧氣濃度、風(fēng)量、溫度、濕度等的環(huán)

境參數(shù)。通過采集工作面數(shù)據(jù)，建立重大危險源指標體系庫。將采集到的信息進行實時處理，并進行預(yù)

測，將預(yù)測結(jié)果與體系庫比對，實現(xiàn)井下掘進工作面的環(huán)境安全預(yù)警。

c）輔助安全智能化管理

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將5G移動通訊技術(shù)融入到支持異構(gòu)協(xié)議的物聯(lián)網(wǎng)融合通信網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)，實現(xiàn)實時定位與三維GIS、

視頻智能識別與聯(lián)動、輔助運輸與智能化調(diào)度。

6.2.2技術(shù)實現(xiàn)方法

a）數(shù)字化建模

結(jié)合礦山運行機理特點，圍繞“人-機-環(huán)”生產(chǎn)要素的孿生模型設(shè)計方法與交互機制，建立礦山設(shè)

備參數(shù)、工藝數(shù)據(jù)、運行環(huán)境等各項指標數(shù)據(jù)間的機理模型，并生成礦山數(shù)字孿生虛擬模型，實現(xiàn)在線

預(yù)測產(chǎn)品質(zhì)量趨勢，以及設(shè)備的生產(chǎn)狀態(tài)。

b）故障特征提取

通過大數(shù)據(jù)建模、計算分析和深度學(xué)習(xí)技術(shù)，對礦山設(shè)備故障診斷及健康預(yù)測進行表征，并給出相

應(yīng)的預(yù)防措施和解決方案。通過故障分析及預(yù)測，優(yōu)化設(shè)備維修計劃，通過設(shè)備劣化傾向分析，提出預(yù)

測性維修建議，減小關(guān)鍵設(shè)備的非計劃停機時間，避免安全事故的發(fā)生。

c）環(huán)境安全場景數(shù)字孿生模型建立

以磷礦實際生產(chǎn)場景中的物理實體特征、運行機理、演化規(guī)律為基礎(chǔ)，結(jié)合GPS信息理論、在線

監(jiān)測與狀態(tài)判別技術(shù)、虛擬仿真與虛實融合交互技術(shù)，建立環(huán)境安全場景數(shù)字孿生模型，實現(xiàn)環(huán)境安全

場景的在線感知與狀態(tài)分析、交互在線與干預(yù)預(yù)測、智能決策與協(xié)同管控、安全態(tài)勢分析與預(yù)警。

6.3智能掘進

應(yīng)用智能探測、自動定向及導(dǎo)航、巷道斷面自動截割成形、自動錨護、高效除塵、數(shù)字孿生等先進

技術(shù)與裝備，使掘進工作面生產(chǎn)系統(tǒng)具有智能感知、自主決策和自動控制功能，實現(xiàn)掘進工作面遠程集

控，系統(tǒng)高效協(xié)同運行的目標。

6.3.1應(yīng)用功能

a）智能導(dǎo)航

將掘進系統(tǒng)導(dǎo)航信息與三維動態(tài)地質(zhì)模型進行有效融合，滿足成型巷道在空間位置上的使用要求，

實現(xiàn)掘進定向、掘進機定位以及掘進系統(tǒng)協(xié)同作業(yè)。

b）智能截割

實現(xiàn)截割作業(yè)的程序化控制，可以在外界工況變動的情況下及時調(diào)整截割參數(shù)，實現(xiàn)截割參數(shù)與環(huán)

境、裝運系統(tǒng)動態(tài)自配準?；谶z傳算法計算出自適應(yīng)截割方法，優(yōu)化截割參數(shù)，提高截割的安全性和

高效性。

c）實時監(jiān)測與控制

通過各種傳感器以及視頻、通訊設(shè)備對礦山生產(chǎn)動態(tài)信息進行實時在線監(jiān)測。對智能定形截割、智

能導(dǎo)航、人員安全預(yù)警、環(huán)境安全預(yù)警、設(shè)備故障預(yù)警、關(guān)鍵部位視頻監(jiān)控，實現(xiàn)遠程一鍵開啟、關(guān)鍵

部位遠程視頻監(jiān)控、異常狀態(tài)遠程人工干預(yù)的目標。

d）遠程虛擬控制

解決地面和井下遠程集控中心對掘進工作面“人-機-環(huán)”協(xié)同、自主管控問題，實現(xiàn)多機協(xié)同控制、

設(shè)備狀態(tài)可視監(jiān)控與健康診斷、環(huán)境智能檢測、主動安全防護、無線數(shù)據(jù)網(wǎng)絡(luò)管理、供配電等功能。采

用超限處理、區(qū)間報警、設(shè)備姿態(tài)調(diào)整、區(qū)間停車等多種控制方式，實現(xiàn)系統(tǒng)自調(diào)性、自組織性和自穩(wěn)

定性。

6.3.2技術(shù)實現(xiàn)方法

a）邊緣感知和模型構(gòu)建

通過對掘進工作面地質(zhì)條件、掘進環(huán)境、裝備狀況、圍巖狀態(tài)的在線感知，構(gòu)建掘進工作面高精度

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三維動態(tài)地質(zhì)模型。根據(jù)掘進過程中實際地質(zhì)信息對模型進行修正，將裝備狀態(tài)監(jiān)測參數(shù)、超前探測參

數(shù)、巷道成型質(zhì)量與三維地質(zhì)模型進行有效融合，為磷礦開采的截割、支護工作提供數(shù)據(jù)支撐。

b）行為控制模型構(gòu)建

基于巷道圍巖時效控制技術(shù)，圍巖失穩(wěn)判據(jù)、錨桿支護承載特性、磷巖截割載荷特性等截割、支護

的作用機理及特性，構(gòu)建裝備行為控制模型。將采集到的各類傳感器數(shù)據(jù)匯聚并引入由裝備行為準則為

支撐的掘進決策控制平臺中，基于大數(shù)據(jù)分析、人工智能等技術(shù)，形成決策思想。

c）狀態(tài)分析模型建立

基于多源感知信息，以設(shè)備多場景下運行規(guī)律和狀態(tài)演變規(guī)律為基礎(chǔ)，結(jié)合數(shù)字孿生、故障預(yù)測與

健康管理、人工智能和大數(shù)據(jù)挖掘等技術(shù)，建立運行機理、經(jīng)驗知識、數(shù)據(jù)深度特征融合、設(shè)備狀態(tài)分

析模型，實現(xiàn)礦山機電系統(tǒng)運行狀態(tài)知識表達、異常工況狀態(tài)在線識別和關(guān)鍵部件內(nèi)部狀態(tài)預(yù)測分析。

d）掘進系統(tǒng)虛擬模型動態(tài)修正

地面遠程監(jiān)控層將采集到的本地掘進系統(tǒng)的各種信息收集整理，建立磷礦巷道系統(tǒng)三維虛擬模型和

掘進系統(tǒng)運動學(xué)模型，將掘進系統(tǒng)的傳感器數(shù)據(jù)實時反饋給虛擬掘進系統(tǒng)，運用數(shù)字孿生驅(qū)動技術(shù)對掘

進系統(tǒng)虛擬模型進行動態(tài)修正，實現(xiàn)掘進系統(tǒng)的遠程虛實同步控制。

6.4智能開采

通過三維激光掃描技術(shù)，對作業(yè)場景和環(huán)境進行高精度建模，結(jié)合先進控制技術(shù)，配合智能控制軟

件，使用大型的機械設(shè)備進行高效開采。利用遠程可視化技術(shù)實時監(jiān)控作業(yè)情況，對現(xiàn)場進行干預(yù)，也

可根據(jù)智能自適應(yīng)系統(tǒng)進行智能分析和決策。

6.4.1應(yīng)用功能

a）遠程可視化開采

通過工作面場景可視化技術(shù)，將工作面環(huán)境與裝備的實際狀態(tài)迅速、直觀地展現(xiàn)給位于安全位置的

遠程開采人員，開采人員根據(jù)觀察得到的信息進行決策并對開采過程進行干預(yù)，保證開采人員作業(yè)環(huán)境

的安全和作業(yè)的高效。

b）智能化開采

以智能控制軟件為核心，通過采礦機記憶截割、液壓支架跟機自動化等先進技術(shù)，確保割煤、推溜、

移架、運輸、降塵等開采操作智能化運行。

c）自適應(yīng)開采

智能自適應(yīng)開采技術(shù)模式依賴于綜采成套裝備及自動化技術(shù)，通過感知技術(shù)形成對礦井環(huán)境和施工

裝備狀態(tài)的認知，通過系統(tǒng)集成控制技術(shù)實現(xiàn)對執(zhí)行裝備的操控。采取“感知-分析-決策-控制”全自動

化開采策略，利用機器視覺、多源信息融合與三維物理仿真等技術(shù)對所采集數(shù)據(jù)進行智能分析，實現(xiàn)自

適應(yīng)開采。

6.4.2技術(shù)實現(xiàn)方法

a）地下場景建模

對地質(zhì)勘察、設(shè)計、施工及城市規(guī)劃、管理中各種地下空間地理分布信息進行數(shù)據(jù)采集、存儲、管

理和分析，通過虛擬現(xiàn)實技術(shù)、三維地質(zhì)建模技術(shù)和三維激光掃描技術(shù)，對作業(yè)場景和環(huán)境建模，實現(xiàn)

地質(zhì)體、礦產(chǎn)等的可視化和信息化。

b）遠程機械設(shè)備連接與控制

基于Internet遠程串口通信，與通訊對象之間通過串口進行遠距離通訊。遠程通過網(wǎng)絡(luò)將操作參

數(shù)傳入主控機，主控機通過串口將數(shù)據(jù)發(fā)送至下位機，同時現(xiàn)場的傳感器也可以將采集數(shù)據(jù)實時返回至

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控制機，基于液壓支架自動化等先進技術(shù)，實現(xiàn)智能化運行。

c）自適應(yīng)開采

通過采礦裝備精確導(dǎo)航、定位技術(shù)、復(fù)雜工況計算機視覺識別技術(shù)和磷礦大數(shù)據(jù)技術(shù)等實現(xiàn)礦山智

能感知。基于5G技術(shù)等，實現(xiàn)掘進、運輸、提升、排水、通風(fēng)、地質(zhì)信息、經(jīng)營管理等環(huán)節(jié)的智能協(xié)

同。通過機器學(xué)習(xí)對現(xiàn)場實時數(shù)據(jù)進行樣本歸納、類比推理分析，實現(xiàn)知識挖掘、計算和持續(xù)迭代更新，

體現(xiàn)適應(yīng)性、動態(tài)性和演化性的智能體理性決策特征，自動給出方案并持續(xù)優(yōu)化方案生成，實現(xiàn)自適應(yīng)

開采。

6.5智能運輸

磷礦智能輔助運輸系統(tǒng)以車輛精確定位信息、車載智能終端為基礎(chǔ)，輔助井下信號燈控制系統(tǒng)、智

能調(diào)度系統(tǒng)、語音調(diào)度系統(tǒng)和地理信息系統(tǒng)，實現(xiàn)車輛監(jiān)控、指令下達、運輸任務(wù)調(diào)配、失速保護、報

警管理、應(yīng)急響應(yīng)等功能。斜井軌道運輸利用精確定位、智能視頻等技術(shù)，實現(xiàn)人車分離、自動道岔變

換等功能。輔助車輛智能調(diào)度管理主要針對井下軌道運輸、無軌膠輪車等運輸方式，實現(xiàn)物料運輸、人

員運輸?shù)容o助運輸車輛的智能管控、智能規(guī)劃路徑與智能調(diào)度。

6.5.1應(yīng)用功能

a）智能運輸

通過信息技術(shù)、通信技術(shù)、控制技術(shù)、傳感器技術(shù)和系統(tǒng)綜合技術(shù)，并應(yīng)用于地面交通系統(tǒng)和互聯(lián)

網(wǎng)云服務(wù)系統(tǒng)，實現(xiàn)運輸過程的實時可視化管控。

b）設(shè)備物聯(lián)

以智能車載終端為核心，依托井下位置服務(wù)和無線通信網(wǎng)絡(luò)，實現(xiàn)礦井中的任何物品通過互聯(lián)網(wǎng)相

連接，實現(xiàn)互聯(lián)互通。

c）智能調(diào)度

通過運輸系統(tǒng)的智能調(diào)度功能實現(xiàn)遠距離連續(xù)傳輸以及特殊路段運輸。

d）轉(zhuǎn)運自動化

針對不同礦井生產(chǎn)環(huán)境差異較大的問題，智能運輸系統(tǒng)從各礦井實際環(huán)境出發(fā)，自動選用合適的運

輸設(shè)備和輔助運輸設(shè)備，實現(xiàn)轉(zhuǎn)運自動化。

6.5.2技術(shù)實現(xiàn)方法

a）設(shè)備信息交換與通訊

按照約定的協(xié)議，通過RFID、紅外感應(yīng)器、全球定位系統(tǒng)、激光掃描器等信息傳感設(shè)備，使礦井

中的任何物品與互聯(lián)網(wǎng)相連接，進行信息交換和通訊，實現(xiàn)智能化識別、定位、追蹤、監(jiān)控和管理。

b）調(diào)度在線優(yōu)化

通過車載智能感知與控制系統(tǒng)的多傳感融合技術(shù)，實現(xiàn)障礙物感知。通過域控制器實現(xiàn)車輛自動避

障行駛與路徑優(yōu)化。通過雙模轉(zhuǎn)向電動無軌膠輪車控制系統(tǒng)實現(xiàn)上層域控制器與底層線控系統(tǒng)通信，實

現(xiàn)車輛基于預(yù)瞄軌跡點的橫向與縱向控制。

c）礦井下輔助運輸管控一體化技術(shù)

基于工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)架構(gòu)的礦井下輔助運輸管控一體化技術(shù)和一體化通信定位網(wǎng)絡(luò)，采用工作流、智能

報表、GIS地圖等組件，實現(xiàn)基于二維、三維地圖的輔助運輸一體化管控應(yīng)用，包括車輛調(diào)度、物資

管控、轉(zhuǎn)運自動化、運輸管理等。

6.6智能巡檢

磷礦智能巡檢包括對生產(chǎn)環(huán)境、生產(chǎn)設(shè)備和工作人員生產(chǎn)行為進行的巡檢，在巡檢過程中及時發(fā)現(xiàn)

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設(shè)備安全隱患，減少設(shè)備問題引起的停產(chǎn)。

6.6.1應(yīng)用功能

a）生產(chǎn)環(huán)境的智能巡檢

針對不同生產(chǎn)事故的特點，對各類建筑進行建模實現(xiàn)物理虛擬映射，通過物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)對建筑物的智

能元素實現(xiàn)遠程監(jiān)測管理，通過數(shù)字孿生模型驅(qū)動磷礦生產(chǎn)環(huán)境的智能巡檢工作。

b）生產(chǎn)設(shè)備的智能巡檢

通過數(shù)字孿生模型和人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，對生產(chǎn)設(shè)備進行實時健康巡檢檢測。通過計算機視覺系統(tǒng)和生

產(chǎn)現(xiàn)場的各類傳感器對生產(chǎn)設(shè)備進行實時檢測，驅(qū)動工業(yè)機器人進行故障設(shè)備的及時維修與更換維護。

c）生產(chǎn)人員的安全智能巡檢

通過對生產(chǎn)現(xiàn)場人員活動情況的實時跟蹤，基于大數(shù)據(jù)分析技術(shù)，構(gòu)建生產(chǎn)人員生產(chǎn)行為的數(shù)字孿

生模型，實現(xiàn)生產(chǎn)人員的安全智能巡檢。

6.6.2技術(shù)實現(xiàn)方法

a）礦山信息的管理和整合

集成MIS、CAD、GIS和三維可視化技術(shù)，在統(tǒng)一的時間坐標和空間框架下，對現(xiàn)場生產(chǎn)信息、海

量異質(zhì)的地理信息、地質(zhì)信息、采掘工程信息、危險源信息、設(shè)備分布等礦山信息，進行全面、高效和

有序的管理和整合。

b）礦區(qū)地面地下生產(chǎn)結(jié)構(gòu)虛擬場景的構(gòu)建

基于建立的地質(zhì)模型、設(shè)施設(shè)備模型、管網(wǎng)模型等，建立礦區(qū)地面地下生產(chǎn)結(jié)構(gòu)的虛擬場景。有效

組織和管理礦區(qū)地形、道路、河流、水體、建筑、植被、巷道、硐室、鉆孔、地質(zhì)構(gòu)造、工作面、采

空區(qū)、設(shè)備、管線、地層，以及各類監(jiān)測監(jiān)控真實對象，將開采現(xiàn)場與數(shù)字地球融為一體。

c）大數(shù)據(jù)分析與挖掘技術(shù)的應(yīng)用

通過各系統(tǒng)空間信息數(shù)據(jù)和礦區(qū)地面地下生產(chǎn)結(jié)構(gòu)虛擬場景信息的集成，結(jié)合視頻智能分析、智能

定位、智能研判、大數(shù)據(jù)技術(shù)，基于地理信息系統(tǒng)，對巡檢設(shè)備、機器人、人員、告警事件等要素的位

置、類型、狀態(tài)等信息進行直觀展示和分析，基于專業(yè)的模型算法，對巡檢工單、巡檢問題、設(shè)備問題

等核心數(shù)據(jù)進行多維度可視化分析。

7磷化工數(shù)字孿生應(yīng)用

按照磷及磷化工基于工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺的生產(chǎn)領(lǐng)域數(shù)字孿生應(yīng)用體系架構(gòu)，對磷化工生產(chǎn)領(lǐng)域重點業(yè)

務(wù)場景數(shù)字孿生應(yīng)用功能和技術(shù)實現(xiàn)方法進行說明。

7.1物料配方優(yōu)化

根據(jù)生產(chǎn)特定產(chǎn)品的需求，生產(chǎn)特定產(chǎn)品所需要的相關(guān)物料和操作信息為產(chǎn)品的生產(chǎn)配方。根據(jù)產(chǎn)

品生產(chǎn)過程中等規(guī)度、抗沖強度、用途等特點，建立產(chǎn)品模型和配方數(shù)據(jù)庫，以及生產(chǎn)特定產(chǎn)品的配方

模板和產(chǎn)品切換邏輯模板，提供產(chǎn)品切換的優(yōu)化操作策略，減少產(chǎn)品切換時間，降低過渡料，從而達到

降低生產(chǎn)成本，提高生產(chǎn)效率的要求。

7.1.1應(yīng)用功能

a）產(chǎn)品配方管理與牌號切換

產(chǎn)品配方管理與牌號切換系統(tǒng)主要實現(xiàn)質(zhì)量指標的預(yù)測計算、建立產(chǎn)品的配方模板和產(chǎn)品切換邏輯

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模板，實現(xiàn)產(chǎn)品切換的優(yōu)化操作策略功能。

b）質(zhì)量指標及操作約束估計

在產(chǎn)品生產(chǎn)的過程中，有些過程約束及質(zhì)量指標無法實時測量，為實現(xiàn)平穩(wěn)牌號切換需采用軟測量

技術(shù)實現(xiàn)過程約束及質(zhì)量指標的在線估計，主要軟測量在線計算包括：反應(yīng)器內(nèi)氫氣實時濃度、反應(yīng)器

內(nèi)催化劑實時濃度、反應(yīng)器內(nèi)助催化劑實時濃度、粉料熔融指數(shù)、粉料等規(guī)度、粉料抗沖強度、循環(huán)汽

露點溫度等。

c）牌號自動切換

根據(jù)機理模型和軟測量模型，建立不同牌號切換邏輯和操作優(yōu)化條件，形成不同牌號生產(chǎn)的數(shù)字孿

生模型，縮短牌號任意轉(zhuǎn)換的時間，減少過渡料，保證反應(yīng)器在過渡過程中的安全性，防止爆聚，過渡

過程結(jié)束后，反應(yīng)器達到新牌號的理想穩(wěn)態(tài)。

7.1.2技術(shù)實現(xiàn)方法

a）建立關(guān)鍵質(zhì)量軟測量模型

建立等規(guī)度、抗沖強度、用途等指標的機理模型以及數(shù)據(jù)驅(qū)動的軟測量模型。

b）建立物料配方數(shù)據(jù)庫

建立所屬生產(chǎn)牌號的物料配方模型庫，形成物料配方模板和數(shù)據(jù)庫。

c）建立產(chǎn)品配方模板

根據(jù)現(xiàn)場情況及工藝機理分析，構(gòu)建包含催化劑信息、工藝溫度、壓力、進料物流、各個變量的

操作上下限以及其它工藝設(shè)定的產(chǎn)品配方模板，也可以根據(jù)一個牌號的工藝控制所需要的內(nèi)容建立一個

模板，并以此作為配方模板。

d）建立不同牌號產(chǎn)品切換邏輯和操作優(yōu)化模式

根據(jù)機理模型和軟測量模型，建立不同牌號切換邏輯和操作優(yōu)化條件，形成不同牌號生產(chǎn)的數(shù)字孿

生模型。通過物料配方數(shù)字孿生系統(tǒng)，提供服務(wù)接口，集成工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺進行運行展示。

7.2生產(chǎn)運行控制

在工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺的基礎(chǔ)上，以數(shù)字孿生系統(tǒng)的動態(tài)實測虛擬空間多維模型為基礎(chǔ)，兼前饋、反饋、

滾動優(yōu)化為一體，在裝置操作平穩(wěn)的基礎(chǔ)上，在每一個運行周期（一般為1分鐘）根據(jù)裝置約束條件，

通過穩(wěn)態(tài)優(yōu)化（LP或QP）算法尋找裝置效益最佳操作點，并通過動態(tài)控制器驅(qū)動裝置平穩(wěn)的向最佳操

作點靠近，實現(xiàn)卡邊操作，以提高高價值產(chǎn)品收率、降低裝置能耗之目的。

7.2.1應(yīng)用功能

a）生產(chǎn)過程變量預(yù)報

基于建立的生產(chǎn)過程數(shù)字孿生模型集，實現(xiàn)生產(chǎn)過程的實時模擬仿真及變量預(yù)報，提供在虛擬空間

對實際生產(chǎn)過程的實時仿真和預(yù)報功能。

b）產(chǎn)品質(zhì)量實時預(yù)報與評價

在虛擬空間，根據(jù)原料狀況與產(chǎn)品質(zhì)量管理需求，從數(shù)字孿生模型集中選取對應(yīng)的預(yù)報模型實現(xiàn)產(chǎn)

品質(zhì)量實時預(yù)報與評價?；跀?shù)字孿生模型集中的預(yù)測控制模型，通過閉環(huán)控制仿真形式進行優(yōu)化控制

預(yù)報，包括對被控變量控制效果的預(yù)報和裝置經(jīng)濟指標變化的預(yù)報。根據(jù)操作方案的變化以及對關(guān)鍵非

線性相關(guān)變量的自動判斷，在模型集的多個預(yù)測控制模型之間進行自動智能切換，從而實現(xiàn)控制系統(tǒng)的

數(shù)字孿生，并基于演示平臺進行展示。

c）產(chǎn)品質(zhì)量預(yù)報和優(yōu)化控制預(yù)報

基于生產(chǎn)過程及其控制系統(tǒng)的數(shù)字孿生，實現(xiàn)基于數(shù)字孿生模型集的產(chǎn)品質(zhì)量預(yù)報和優(yōu)化控制預(yù)

報，并基于預(yù)報進行操作決策。在物理空間，實現(xiàn)對實體裝置的產(chǎn)品質(zhì)量實時計算和優(yōu)化控制?；诠?/p>

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業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺，根據(jù)虛擬空間的操作決策結(jié)果，選擇匹配目前生產(chǎn)狀況的模型和參數(shù)，以及未來對模型

和參數(shù)的操作切換方案，從而實現(xiàn)虛擬空間在模型、參數(shù)和操作上對物理空間過程生產(chǎn)運行的指導(dǎo)。

7.2.2技術(shù)實現(xiàn)方法

a）構(gòu)建生產(chǎn)過程數(shù)字孿生模型集

面向生產(chǎn)過程運行的不同操作方案，包括不同原料方案、不同產(chǎn)品方案、不同操作條件，建立適用

于每個工作方案下的產(chǎn)品質(zhì)量預(yù)報模型和預(yù)測控制模型，構(gòu)成完備的生產(chǎn)過程數(shù)字孿生模型集，基于物

理空間產(chǎn)品質(zhì)量化驗數(shù)據(jù)對模型性能進行實時評價、實時更新。

b）構(gòu)建虛擬空間控制系統(tǒng)的數(shù)字孿生

虛擬空間的控制系統(tǒng)根據(jù)原料與產(chǎn)品質(zhì)量管理所給出的當前操作方案，基于數(shù)字孿生模型集中對應(yīng)

當前操作方案的產(chǎn)品質(zhì)量預(yù)報模型，進行產(chǎn)品質(zhì)量實時預(yù)報?；跀?shù)字孿生模型集中的預(yù)測控制模型，

通過閉環(huán)控制仿真形式進行優(yōu)化控制預(yù)報，包括對被控變量控制效果的預(yù)報和裝置經(jīng)濟指標變化的預(yù)

報。

c）產(chǎn)品質(zhì)量預(yù)報模型的實時更新

原料與產(chǎn)品質(zhì)量管理根據(jù)產(chǎn)品質(zhì)量預(yù)報和產(chǎn)品質(zhì)量化驗結(jié)果，針對模型失配對產(chǎn)品質(zhì)量預(yù)報模型進

行再學(xué)習(xí)，進而對產(chǎn)品質(zhì)量預(yù)報模型進行更新，對物理空間的產(chǎn)品質(zhì)量預(yù)報模型進行指導(dǎo)。

7.3工藝優(yōu)化

最優(yōu)化生產(chǎn)和操作是企業(yè)追求的生產(chǎn)目標。通過各崗位的規(guī)范操作和協(xié)同工作，保證生產(chǎn)過程的平

穩(wěn)運行。這種工作模式的實現(xiàn)，需要采用較為完善的基于模型參數(shù)的智能化擬合技術(shù)來建立精準的裝置

全流程模型，實現(xiàn)實際生產(chǎn)流程在虛擬空間中的重構(gòu)，通過虛擬空間模擬仿真結(jié)果與物理空間操作優(yōu)化

的交互，為裝置實際生產(chǎn)優(yōu)化運行提供指導(dǎo)。

7.3.1應(yīng)用功能

a）數(shù)據(jù)調(diào)和

基于工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺采集的DCS、MES、LIMS等海量數(shù)據(jù)信息，采用數(shù)據(jù)調(diào)和技術(shù)，減小誤差的

影響，提高測量數(shù)據(jù)的質(zhì)量。根據(jù)不同流程特性建立有針對性的物料平衡、能量平衡數(shù)據(jù)調(diào)和方案，為

虛擬空間模型仿真提供良好的數(shù)據(jù)基礎(chǔ)。

b）生產(chǎn)裝置數(shù)字孿生

基于數(shù)據(jù)接口技術(shù)，集成虛擬空間模型與物理實體裝置運行數(shù)據(jù)，形成生產(chǎn)裝置數(shù)字孿生，通過開

發(fā)人機交互界面，利用模型對實際過程進行仿真測算，評估關(guān)鍵操作條件對實際生產(chǎn)單元產(chǎn)品收率、性

質(zhì)等關(guān)鍵指標的影響，評估結(jié)果通過工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺進行輸出和展示。

c）生產(chǎn)裝置優(yōu)化操作

利用數(shù)字孿生模型和智能優(yōu)化算法，根據(jù)物理空間裝置實際優(yōu)化目標需求進行裝置操作優(yōu)化并給出

工藝參數(shù)優(yōu)化方案，通過工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺發(fā)布到上位機或工程師站，提升虛擬空間模型應(yīng)用深度和廣度，

及時為生產(chǎn)裝置優(yōu)化操作提供建議。

7.3.2技術(shù)實現(xiàn)方法

a）數(shù)據(jù)調(diào)和技術(shù)

磷化企業(yè)生產(chǎn)過程系統(tǒng)數(shù)據(jù)是過程控制與優(yōu)化的基礎(chǔ)。通過儀表測量獲取過程數(shù)據(jù)不僅存在隨機誤

差而且有時還存在顯著誤差，直接影響過程控制與優(yōu)化的準確性。采用數(shù)據(jù)調(diào)和與顯著誤差檢測技術(shù)，

調(diào)整測量數(shù)據(jù)，剔除顯著誤差，減小隨機誤差的影響，提高測量數(shù)據(jù)的質(zhì)量是過程控制與優(yōu)化實現(xiàn)過程

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中重要的環(huán)節(jié)。

b）建立過程數(shù)字孿生模型

基于生產(chǎn)過程工藝原理和物理空間裝置運行特性建立過程數(shù)字孿生模型，實現(xiàn)虛擬空間的仿真模型

自動獲取和處理生產(chǎn)數(shù)據(jù)、模型自動校正以及模型預(yù)測值和物理空間實測值的對比驗證展示，提升數(shù)字

孿生模型的準確性。

c）反應(yīng)動力學(xué)與反應(yīng)過程建模

反應(yīng)動力學(xué)建模，主要決定于對各個反應(yīng)的速率描述是否準確，而決定反應(yīng)速率的關(guān)鍵在于指前因

子和活化能兩個動力學(xué)參數(shù)；反應(yīng)過程建模，對一個穩(wěn)態(tài)操作的塔，按嚴格法建立的數(shù)學(xué)模型包括組分

物料平衡方程、相平衡方程、摩爾分率加和方程、總包物料平衡方程和焓平衡方程。針對每塊塔板進行

這些平衡的計算即可形成整個塔的嚴格模型，最終輸出準確的產(chǎn)品流量和組成信息。

7.4設(shè)備管理

應(yīng)用邊緣計算、大數(shù)據(jù)、人工智能、IoT技術(shù)以及工業(yè)設(shè)備機理模型與算法，建設(shè)設(shè)備智能化應(yīng)用

平臺，實現(xiàn)設(shè)備運行狀態(tài)監(jiān)測、智能故障預(yù)警、故障診斷與在線分析功能。

7.4.1應(yīng)用功能

a）設(shè)備運行狀態(tài)監(jiān)測

建立覆蓋工廠關(guān)鍵設(shè)備的傳感網(wǎng)絡(luò)，實現(xiàn)對工廠關(guān)鍵設(shè)備運行狀態(tài)的全面監(jiān)測。

b）智能故障預(yù)警

利用大數(shù)據(jù)和數(shù)據(jù)模型分析技術(shù)，進行設(shè)備的動態(tài)模擬，實現(xiàn)智能故障預(yù)警和故障預(yù)測分析。

c）故障診斷與在線分析

搭建可視化環(huán)境，利用專家的知識與經(jīng)驗，實現(xiàn)故障診斷與在線分析。

7.4.2技術(shù)實現(xiàn)方法

a）數(shù)據(jù)采集與處理

通過傳感器與邊緣計算設(shè)備安裝設(shè)計，實現(xiàn)對設(shè)備振動、溫度、轉(zhuǎn)速等信號或數(shù)據(jù)的采集、數(shù)據(jù)預(yù)

處理、特征提取、狀態(tài)報警、數(shù)據(jù)傳輸、數(shù)據(jù)存儲等。

b）構(gòu)建設(shè)備仿真模型

應(yīng)用三維建模技術(shù)構(gòu)建設(shè)備仿真模型，實現(xiàn)設(shè)備傳感器空間部署、部件測點閾值、設(shè)備運行狀態(tài)的

虛擬化映射。

c）建立多時空尺度數(shù)字孿生模型

通過大數(shù)據(jù)、人工智能以及設(shè)備機理等模型求解技術(shù)，對設(shè)備部件的分頻特征、設(shè)備相關(guān)工藝等數(shù)