产品展示
产品特点
煤质数据管理
实现工业分析和元素分析数据的数据展示和管理，全方位展示煤质基础信息、工业分析数据、元素分析数据、煤灰成分、煤灰熔融温度、黏温特性和黏温曲线等，实现煤质数据的管理及全方位展示。
智能配煤
结合大数据分析、机理与机器学习算法，服务于配煤煤质的预测及推荐潜在配煤方案。配煤煤质预测支持2种或8种煤任意比例的混合计算，以实现配煤工业分析、元素分析、煤灰成分、发热量、煤灰熔点、黏温特性的预测。配煤方案推荐以对入气化炉煤的煤质要求为目标，调用配煤模型在指定数据库范围内全局寻优，生成所有可行的潜在配煤方案，以指导配煤方案的制定。
数据可视化分析
可对数据库中的煤质数据进行深入分析，以挖掘不同数据条目中的相互关联。不仅能实现煤质数据基本信息统计，例如对煤种数量、分布、煤源矿点等信息加以统计并直观展示，还能够对不同煤种的水分、灰分、灰成分、煤灰流动温度等关键煤质指标的分布进行分析及可视化展示。
技术规格
提高自适应泛化能力
系统依托云鼎伏羲化工大模型的自动学习机制，在保持机理守恒的前提下，可自适应构建针对不同煤种特性与工况的基模型及融合策略，实现跨场景的高精度泛化能力，确保配煤方案在多变环境下的鲁棒性。
突破高维拟合寻优瓶颈
针对配煤过程中多源异构变量耦合的复杂性，系统利用创新架构深度挖掘数据与机理的交互关系，有效克服高维输入下的拟合瓶颈，在机理约束边界内实现全局最优解的精准寻优，显著优于传统经验公式与单一数据模型。
构建双流融合决策框架
系统以基于专家混合（MoE）与Transformer架构的云鼎伏羲化工大模型为基座，构建了机理引导与数据驱动深度融合的双流决策框架。系统利用双流神经网络分别表示煤质特性与配煤方案成本，并通过集成学习策略提升模型泛化能力。
实现机理数据有机统一
系统将关键化工机理公式作为物理约束嵌入网络损失函数，并构建先验知识作为神经网络决策边界，实现了数据拟合与机理守恒的有机统一，从而构建煤质指标预测与配比优化模型，生成全局最优配煤方案。
应用效果
破解“配煤难”，降本稳运行
传统煤炭气化领域中，煤质预测与最优配煤方案制定一直是行业难题，通过研制“基于煤质数据的智能配煤优化系统”，将海量原煤数据与煤气化技术深度融合，构建高精度预测模型基于精准预测快速生成最优配煤方案，为气化炉提供“量身定制”用煤策略，显著降低入炉煤成本，提升气化炉运行稳定性，减少煤质波动导致的异常停车风险。
提升环保与能源效率
先进煤气化技术作为煤炭转化的核心技术，将为煤炭清洁高效利用提供坚强支撑。通过技术创新，进一步拓展煤气化装置的煤种适应性，有效提升煤气化装置的能源转化效率，降低能耗比例，实现高温余热回收利用等。
提升本质安全生产
科学气化配煤从源头稳定煤质特性，精准调控灰熔点、灰黏度、灰分等关键指标，从根源降低炉内结渣、温度压力剧烈波动等安全风险。通过稳定入炉煤质，显著提升工况平稳性，减少非计划停车等安全隐患，降低人工干预与误操作概率。同时优化燃烧与气化反应均衡性，提升装置运行可靠性与长周期安全运行水平，全面筑牢化工生产本质安全防线。
案例应用
兖州煤业榆林能化有限公司
基于煤质数据的智能配煤优化系统打破数据壁垒，深度融合原煤质量数据与煤气化技术，构建出高精度预测模型，精准预判入炉煤灰熔点、黏温特性、操作温度等关键指标，预测平均偏差控制在3%以内，煤质检测周期从1-2周缩至5分钟，吨煤成本降低0.5元，有效降低入炉煤成本，为气化炉稳定运行提供保障。
