以AI深度介入工业关键工序，面向钢铁、热电、有色冶金、化工新材料等高能耗行业，从过程控制到能源管理，让工艺参数从人工判断走向模型决策，实现系统性降耗、稳质与提效 观看视频
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以AI+大数据的技术路线对电解铜整体生产进行优化控制，通过深度学习算法对电解液温度、成分、添加剂、电流、残极率五大核心工艺参数实现智能调控，完成生产决策从操作经验到模型驱动的转型，实现吨铜电耗的持续降低与阴极铜质量的稳定提升。
电解液温度控制
成分控制
添加剂控制
电流控制
残极率控制
多模态控制
错峰控制
智能安全管控
从工程师经验驱动走向数据模型驱动。多晶硅还原炉智能控制系统采用"数据+模型+应用"框架，融合机器学习、强化学习、深度学习及先进控制技术，通过多目标优化评价模型、静态模型与动态模型的协同运算，对电耗、致密率、沉积速率及一次转化率四项关键指标进行综合优化，在确保产品质量的同时有效降低生产成本。
多目标优化评价模型：
静态模型
动态模型
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