基于大数据和云计算的铝电解生产知识自动化决策系统设计方法与应用验证

结题报告
项目介绍
AI项目解读

基本信息

  • 批准号：
    61533020
  • 项目类别：
    重点项目
  • 资助金额：
    290.0万
  • 负责人：
    李劼
  • 依托单位：
    中南大学
  • 学科分类：
    F0308.智能制造自动化系统理论与技术
  • 结题年份：
    2020
  • 批准年份：
    2015
  • 项目状态：
    已结题
  • 起止时间：
    2016-01-01 至2020-12-31

项目摘要

The decision-making system of modern aluminum production is facing the challenges of enterprise grouping, industrial concentration, resource variety, power price diversity and market uncertainty. The present manual decision mode is no longer able to meet the demand of aluminum group for green and efficient production. It is advisable to combine the big data with experience knowledge for decision-making. According to the new concept of knowledge automation, we bring a new thought and scheme of the knowledge automation decision-making method based on big data and cloud computing to solve the problem. In this project, we will research on the structure and environment design of knowledge automation decision-making system based on Big Data and cloud computation, propose the automatic knowledge acquisition method based on big data and human-machine cooperation, investigate the decision-making model and method based on knowledge automation and construct the leveled decision-making method and system of knowledge automation for resource balance. So that a demonstration technical model is proposed for connections from data to knowledge and from knowledge to decision and the related decision-making theoretical framework for aluminum production is formed. It is scientifically important to exploit the theoretical field of knowledge automation and develop the application method foundation. It is also technically significant to enhance the international competitiveness of aluminum enterprise and enable the sustainable development of the industry.
现代铝电解生产的决策体系面临着企业集团化、产业集中化、原料多样化、能源价格差异和市场不确定带来的挑战，以往的人工决策方式已无法满足铝电解企业集团绿色高效生产的需求。先进的决策系统必须将大数据和决策知识相结合，才能为铝电解技术与产业升级提供支持，并实现绿色高效生产和节能减排。本项目从知识自动化的新概念出发，拟深入研究基于大数据和云计算的铝电解生产知识自动化决策系统的体系结构与设计方法，提出基于大数据与人机协同的知识自动获取方法，研究基于知识自动化的决策模型与方法，构建资源协调的知识自动化分级决策方法与系统，从而根据铝电解生产需求构建从数据到知识、从知识到决策的可演示技术原型，形成铝电解生产知识自动化决策理论框架。本项目将开拓知识自动化理论体系，发展应用技术基础，不仅具有重要的科学意义，而且对提升我国铝电解企业国际竞争力、实现铝电解工业可持续发展具有重要战略意义。

结项摘要

现代铝电解生产的决策体系面临着企业集团化、产业集中化、原料多样化、能源价格差异和市场不确定带来的挑战，以往人工决策方式已无法满足绿色高效生产需求。.本项目从知识自动化的概念出发，主要研究内容为：铝电解生产知识自动化决策系统的体系结构与环境设计、基于大数据与人机协同的知识自动获取方法、面向铝电解生产的知识自动化决策模型与计算方法、基于资源协调的铝电解知识自动化分级决策方法、演示系统与应用示范。.所获主要成果: .①完成了基于大数据和云计算的铝电解生产知识自动化决策系统的体系结构与环境设计，构建基于大数据和云计算的铝电解生产知识决策支持环境，研究了云端大数据驱动的、能够处理不确定性异构大数据信息的决策理论模型与方法。.②提出铝电解决策知识自动获取与表示方法：提出了铝电解大数据智能分析方法、基于语义知识表示和视觉特征提取的铝电解槽况智能辨识方法和基于规则增量式更新的热场状态辨识模型。.③形成了铝电解三支决策模型与计算方法：提出基于TOPSIS与三支决策理论的多准则三分类多粒度评价模型、提出一种基于低秩矩阵的多视图三支聚类主动学习模型和有效的面向多源数据的人机协同自动获取知识的方法。.④提出了面向资源协调的铝电解知识自动化分级决策方法：提出了基于数据与知识协同的铝电解氟化铝添加量的生产级智能决策方法；提出了基于大数据进化学习方法的智能停开槽与强化电流的企业级决策方法。.⑤设计并建设了铝电解工业大数据平台和铝电解智能决策演示系统，包含铝电解工业大数据平台、基于大数据的铝电解云服务平台、铝电解智能决策演示系统三部分。.⑥将项目成果在国内多家大型铝电解企业获得推广应用，为企业带来了显著的经济效益。.本项目将开拓知识自动化理论体系，发展应用技术基础，不仅具有重要的科学意义，而且对提升我国铝电解企业国际竞争力、实现铝电解工业可持续发展具有重要战略意义。

项目成果

期刊论文数量（40）
专著数量（1）
科研奖励数量（6）
会议论文数量（28）
专利数量（32）
Analysis and Countermeasures of Wind Power Accommodation by Aluminum Electrolysis Pot-Lines in China
我国铝电解槽线消纳风电分析及对策
  • DOI：
    10.1007/s11663-017-1009-6
  • 发表时间：
    2017
  • 期刊：
    Metallurgical and Materials Transactions B-Process Metallurgy and Materials Processing Science
  • 影响因子：
    3
  • 作者：
    Zhang Hongliang;Ran Ling;He Guixiong;Wang Zhenyu;Li Jie
  • 通讯作者：
    Li Jie
An active three-way clustering method via low-rank matrices for multi-view data
一种基于多视图数据低秩矩阵的主动三向聚类方法
  • DOI：
    10.1016/j.ins.2018.03.009
  • 发表时间：
    2020
  • 期刊：
    Information Sciences
  • 影响因子：
    8.1
  • 作者：
    Yu Hong;Wang Xincheng;Wang Guoyin;Zeng Xianhua
  • 通讯作者：
    Zeng Xianhua
An improved cell situation identification approach with convolutional neural network and wavelet extreme learning machine
一种改进的卷积神经网络和小波极限学习机的细胞状况识别方法
  • DOI：
    10.1177/0959651820935667
  • 发表时间：
    2020
  • 期刊：
    J Systems and Control Engineering
  • 影响因子：
    --
  • 作者：
    Lei Yongxiang;Chen Xiaofang;Xie Yongfang
  • 通讯作者：
    Xie Yongfang
Relationship between alumina mixing characteristics and feeder configurations in aluminum reduction cells
铝电解槽中氧化铝混合特性与给料器配置之间的关系
  • DOI：
    10.1016/s1003-6326(17)60278-4
  • 发表时间：
    2017
  • 期刊：
    Transactions of Nonferrous Metals Society of China
  • 影响因子：
    4.5
  • 作者：
    Zhang Hong liang;Yang Shuai;Li Jie
  • 通讯作者：
    Li Jie
A mechanism knowledge-driven method for identifying the pseudo dissolution hysteresis coefficient in the industrial aluminium electrolysis process
一种机理知识驱动的工业铝电解过程伪溶解滞后系数识别方法
  • DOI：
    10.1109/iecon48115.2021.9589563
  • 发表时间：
    2020
  • 期刊：
    Control Engineering Practice
  • 影响因子：
    4.9
  • 作者：
    Zhaohui Zeng;Weihua Gui;Xiaofang Chen;Yongfang Xie;Renchao Wu
  • 通讯作者：
    Renchao Wu

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  • 作者：
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  • 通讯作者：
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AI项目解读示例

课题项目：调控A型流感病毒诱导IFN-β表达的机制研究

AI项目摘要：

本研究聚焦于TRIM2蛋白在A型流感病毒诱导的IFN-β表达中的调控机制。A型流感病毒是全球性健康问题，其感染可导致严重的呼吸道疾病。IFN-β作为关键的抗病毒因子，其表达水平对抗病毒防御至关重要。然而，TRIM2如何调控IFN-β的表达尚未明确。本研究假设TRIM2通过与病毒RNA或宿主因子相互作用，影响IFN-β的产生。我们将采用分子生物学、细胞生物学和免疫学方法，探索TRIM2与A型流感病毒诱导IFN-β表达的关系。预期结果将揭示TRIM2在抗病毒免疫反应中的作用，为开发新的抗病毒策略提供理论基础。该研究对理解宿主抗病毒机制具有重要科学意义，并可能对临床治疗流感病毒感染提供新的视角。

AI项目思路：

科学问题：TRIM2如何调控A型流感病毒诱导的IFN-β表达？
前期研究：已有研究表明TRIM2参与抗病毒反应，但其具体机制尚不明确。
研究创新点：本研究将深入探讨TRIM2在IFN-β表达中的直接作用机制。
技术路线：包括病毒学、分子生物学、细胞培养和免疫检测技术。
关键技术：TRIM2与病毒RNA的相互作用分析，IFN-β启动子活性检测。
实验模型：使用A型流感病毒感染的细胞模型进行研究。

AI技术路线图

        graph TD
          A[研究起始] --> B[文献回顾与假设提出]
          B --> C[实验设计与方法学准备]
          C --> D[A型流感病毒感染模型建立]
          D --> E[TRIM2与病毒RNA相互作用分析]
          E --> F[TRIM2对IFN-β启动子活性的影响]
          F --> G[IFN-β表达水平测定]
          G --> H[TRIM2功能丧失与获得研究]
          H --> I[数据收集与分析]
          I --> J[结果解释与科学验证]
          J --> K[研究结论与未来方向]
          K --> L[研究结束]
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