有色金属行业贵金属智能冶炼生产系统技术规范编制说明

有色金属行业贵金属智能冶炼生产系统技术规范（审定稿）编制说明《有色金属行业贵金属智能冶炼生产系统技术规范》编制组2024年10月《有色金属行业贵金属智能冶炼生产系统技术规范》编制说明工作简况任务来源据工信部工信厅科函[20XX]XX号文《关于印发20XX年第XX批行业标准制修订项目计划的通知》的要求，阳谷祥光铜业有限公司（下文简称“祥光铜业”）负责行业标准《有色金属行业贵金属智能冶炼生产系统技术规范》的编制任务，阳谷祥光铜业有限公司、云南铜业股份有限公司西南铜业分公司、紫金矿业集团股份有限公司、中金岭南有色金属股份有限公司、金川集团股份有限公司、青海昆仑黄金有限公司、陕西瑞科新材料股份有限公司、白银有色集团股份有限公司、铜陵有色金属集团控股有限公司、安徽铜冠有色金属（池州）有限责任公司、山东恒邦冶炼股份有限公司、江西省君鑫贵金属科技材料有限公司、山东有研新材料科技有限公司等13家单位共同制定。标准性质为推荐性行业标准，标准计划号为2022-1577T-YS，项目起止时间为2023年2月-2024年11月。主要参加单位和工作成员及其所做工作1.2.1主要参加单位情况阳谷祥光铜业有限公司负责起草试验方案工作，确定有色金属行业贵金属智能冶炼生产系统技术内容并组织开展调研工作，制定标准调研计划和征求意见工作；有色金属技术经济研究院有限责任公司负责提供技术咨询，为标准搜集提供国内外相关标准资料，提出采标方向等；云南铜业股份有限公司西南铜业分公司、紫金矿业集团股份有限公司、中金岭南有色金属股份有限公司、青海昆仑黄金有限公司、陕西瑞科新材料股份有限公司、铜陵有色金属集团控股有限公司、安徽铜冠有色金属（池州）有限责任公司、山东恒邦冶炼股份有限公司、江西省君鑫贵金属科技材料有限公司、山东有研新材料科技有限公司、白银有色集团股份有限公司、金川集团股份有限公司等12家单位负责提供贵金属智能化生产过程技术内容；其它相关单位协助阳谷祥光铜业有限公司进行调研和征求意见工作。1.2.2主要工作成员所负责的工作情况本标准主要起草人及工作职责见表1表1主要起草人及工作职责起草人工作职责XX负责标准的工作指导、标准的编写、及组织协调XXXX主要工作过程及工作内容1.3.1预研阶段2022年3月，成立《有色金属行业贵金属智能冶炼生产系统技术规范》行业标准起草编制组，对标准编制的工作进度、调研计划等进行了安排，并完成了前期准备阶段内容，包括：收集国内同行业《有色金属行业贵金属智能冶炼生产系统技术规范》相关的技术规范、行业标准、企业标准、技术要求等技术资料，进行技术资料的归类和总结。2022年5月，编制组根据相关文献资料，编制形成标准草案，并进行了内部审核、修改。同月，对国内部分有色金属行业贵金属冶炼生产企业进行线上调研。调研活动涉及：矿冶科技集团有限公司、云南驰宏锌锗股份有限公司、紫金矿业集团有限公司、江西铜业股份有限公司、云南铜业股份有限公司西南铜业分公司、山东恒邦冶炼有限公司、中金岭南有色金属股份有限公司、有研资源环境技术研究院、山东招金金银精炼有限公司。1.3.2起草阶段1.3.2.1召开标准进度汇报及进度协调会由标准负责编制单位阳谷祥光铜业有限公司组织召开标准进度协调会，相关参与单位相继汇报标准的进展完成情况及需要协调问题。根据此次会议精神，标准编制组及时修改标准讨论稿，形成《有色金属行业贵金属智能冶炼生产系统技术规范》征求意见稿。1.3.2.2第一次调研2023年8月，标准负责编制有色标准委员会组织，通过函调方式分别对紫金矿业集团有限公司、江西铜业股份有限公司、云南铜业股份有限公司西南铜业分公司、山东恒邦冶炼有限公司、中金岭南有色金属股份有限公司、有研资源环境技术研究院、山东招金金银精炼有限公司等7家公司进行第一信息调研，根据调研相关信息对《有色金属行业贵金属智能冶炼生产系统技术规范》征求意见稿进行修改，形成讨论稿。1.3.2.3标准征求意见会议2023年7月，在江西南昌市召开了《有色金属行业贵金属智能冶炼生产系统技术规范》的第一次讨论会，提出的问题点主要集中增加贵金属冶炼湿法工艺的智能化冶炼技术。1.3.2.4现场调研2023年8月，标准负责编制单位阳谷祥光铜业有限公司组织，通过现场调研方式对江西铜业股份有限公司贵溪冶炼厂、江西省君鑫贵金属科技材料有限公司、横峰县凯怡实业有限公司、江西耐华环保科技有限公司、山东招金金银精炼厂、山东黄金冶炼有限公司、山东梦金园珠宝首饰有限公司等7家企业进行现场调研进行现场调研，根据调研相关信息对《有色金属行业贵金属智能冶炼生产系统技术规范》征求意见稿进行修改。1.3.2.5预审会议2024年7月，有色标准技术委员会组织，通过专题会议方式对《有色金属行业贵金属智能冶炼生产系统技术规范》征进行预审审核，参加单位北京矿冶科技集团有限公司、北京科技大学、北京北矿智能科技有限公司、中国工业互联网研究院、中国铜业有限公司等10余家单位对标准进行预审核，其中主要修改意见为：1、将智能控制中心修改为智能生产控制平台；2、标准文本架构进行梳理调整，体现生产系统的关键要素；3、丰富智能化生产的相关内容。1.3.2.6标准发函征求意见2024年9月，标准主编单位对《有色金属行业贵金属智能冶炼生产系统技术规范》标准进行广泛征求意见，共发送单位15个，调研单位均生产贵金属产品，回函的单位数15个，回函并有建议或意见的单位数3个。主要内容如下：1）XX；2）XX；1.3.3审查阶段1.3.3.1标准技术专家审查会议2024年10月9日，在重庆召开了YS/TXXXXX-20XX《有色金属行业贵金属智能冶炼生产系统技术规范》的审定会，根据与会专家及企业代表认真研究和讨论，形成审定会纪要，内容如下：1、XX2、XX3、XX4、XX1.3.3.2委员审查会议20XX年XX月XX日，全国有色金属标准化技术委员会在XX召开全体委员大会暨技术委员会年会。全国有色金属标准化技术委员会贵金属分技术委员会（SAC/TC243/SC5）全体委员大会应到会委员共计XX名，实际到会委员XX名。会议经过认真热烈的讨论，对标准制修订程序、征求意见的过程、以及技术内容的确定等多方面进行了仔细审查和表决投票，形成委员审查会议纪要，审查结论为通过。1.3.4报批阶段202X年XX月，标准起草工作组根据审查会提出的修改意见和建议对标准进行了进一步的修改整理，形成本标准的报批稿。报标委会秘书处。标准编制原则编制过程中遵循如下原则：（1）本标准依据GB/T1.1-2020《标准化工作导则第1部分：标准的结构和编写》的要求和规定编写本标准的内容。（2）立足我国实际，与现有生产现状为基础。充分借鉴技术水平较高的贵金属冶炼企业的智能化生产经验，结合有色金属行业贵金属冶炼企业实际技术情况，编制适合我国国情的贵金属智能冶炼生产系统技术规范。（3）科学性与实用性相结合。通过对国内贵金属智能冶炼生产系统的现场调研，摸清贵金属智能冶炼生产系统技术工艺、装备水平、综合利用水平、回收利用指标和管理水平，筛选和归纳具有工程实用价值和推广示范作用的贵金属智能冶炼生产系统技术，使标准具有较强的科学性、指导性和可操作性。（4）以国家提倡智能技术发展政策为依据。在有色金属行业贵金属冶炼企业智能发展智能技术、智能装备、信息化系统过程中，国家制订了一系列技术政策，制订贵金属智能冶炼生产系统技术规范应以这些技术政策为依据。标准主要内容的确定依据及主要试验和验证情况分析3.1范围本文件规定了有色金属冶炼行业贵金属智能冶炼生产系统的术语和定义、总体要求、基本要求及功能要求。本文件适用于有色金属冶炼行业贵金属智能冶炼生产系统的建设、验收和运行。3.2规范性引用文件下列文件中的内容通过文中的规范性引用而构成本文件必不可少的条款。其中，注日期的引用文件，仅该日期对应的版本适用于本文件；不注日期的引用文件，其最新版本（包括所有的修改单）适用于本文件。GB/T18336信息技术安全技术信息技术安全评估准则GB/T20269信息安全技术信息系统安全管理要求GB/T20270信息安全技术网络基础安全技术要求GB/T20271信息安全技术信息系统通用安全技术要求GB/T22239信息安全技术信息系统安全等级保护基本要求GB/T25486网络化制造技术术语GB/T26802工业控制计算机系统通用安全规范GB/T33009工业自动化和控制系统网络安全GB/T35119产品生命周期数据管理规范GB/T37393数字化车间通用技术要求GB/T37942生产过程质量控制设备状态监测GB/T38129智能工厂安全控制要求GB/T39116智能制造能力成熟度模型GB/T39117智能制造能力成熟度评估办法GB/T39474基于云制造的智能工厂架构要求GB/T41255智能工厂通用技术要求GB/T50174数据中心设计规范3.3术语和定义贵金属智能冶炼生产系统：应用于从含有金、银等贵金属的物料中提取和精炼贵金属的冶炼生产过程，利用物联网技术和监控技术加强信息管理和服务，提高生产过程可控性、减少生产线人工干预，以及合理计划排程，同时集智能手段和智能系统等新兴技术于一体，构建高效、节能、绿色、环保的生产系统。3.4总体要求3.4.1总体框架贵金属智能冶炼生产系统应具有能够感知和存储外部信息的能力，即整个生产系统在各种辅助设备的帮助下可以自动地监控生产流程，并能够及时捕捉到产品在整个生命周期中的各种状态信息，对信息进行分析、计算、比较、判断与联想，实现感知、执行与控制决策的闭环。贵金属冶炼企业宜采用基于工业互联网的云、边、端构架，建立“工厂智能生产”管理控制系统，将企业大量基于传统IT架构的信息系统作为工业互联网平台的数据源，继续发挥系统剩余价值，同时逐步推进传统信息化业务云化部署，实现企业全流程的智能生产。贵金属智能化生产系统设计、建设、运行应符合GB/T25486、GB/T37393、GB/T38129、GB/T39474、GB/T41255等相关标准要求，总体框架如图1所示。图1贵金属智能冶炼生产系统总体框架图3.4.2技术架构端：通过对生产设备进行智能化改造和成套智能装备的应用，实现全面感知和精准控制。边：充分利用企业原有及新建控制系统数据，汇聚区域数据资源，实现边缘侧的数据分析与实时决策。云：集成工业微服务、大数据服务、应用开发与部署等功能，实现海量异构数据汇聚与建模分析、工业经验知识软件化与模块化、各类创新应用开发与运行。3.4.3智能应用智能生产：聚焦企业生产层面，通过对实时生产数据的全面感知，对产品、工艺、设备、质量、安全、环境、能源等数据的分析，提升生产运行效率和协同管理水平。3.5贵金属冶炼技术现状3.5.1冶炼工艺通过调研，了解到对于贵金属冶炼生产厂家，由于原料的不同，生产工艺流程各有不同，主要表现为前期的预处理过程，然而，各生产工艺在通过前期处理得到贵金属精矿（阳极泥）后，后续贵金属冶炼过程不尽相同，主要采用火法冶炼或者湿法冶炼工艺进行：a、精矿为原料的冶炼工艺（如图2所示），生产主要流程为选矿-熔炼富集-贵贱金属分离（电解）-贵金属精矿-贵金属精炼；b、以铜、铅、锌、镍冶炼产生的阳极泥为原料的冶炼工艺，阳极泥作为贵金属精矿直接进行贵金属冶炼过程；c、含金、银、铂、钯物料为原料的处理工艺（如图3所示），生产主要流程为物料预处理-熔炼富集-贵贱金属分离（电解）-富集贵金属的阳极泥-贵金属精炼；d、载金炭为原料的冶炼工艺，主要流程为经解吸电积后，金与炭分离形成粗金泥，经王水分金、还原、萃取等流程后制备金粉，最后铸造金锭；f、合质金为原料的冶炼工艺，主要流程为王水进行分金，分金后溶液加入亚硫酸钠还原成金粉完成铸锭。图2精矿为原料的冶炼工艺简图图3含金、银、铂、钯物料为原料的处理工艺图贵金属精矿、铜、铅、锌、镍冶炼产生的阳极泥以及各种含金、银、铂、钯物料等三种原料通过预处理工艺制备得到贵金属精矿（阳极泥）后，以贵金属精矿（阳极泥）为原料的进一步冶炼方法主要包含两种分别为：火法工艺、湿法工艺。火法工艺：该工艺的主要环节是硫酸化焙烧浸出分离，铜转化为可溶性硫酸铜，硒化物分解使硒氧化为二氧化硒挥发分离，含SeO2和SO2的气体由气管抽至吸收塔，SeO2被水吸收生成H2SeO3,并同时被在水中的SO2还原为粗Se。焙烧浸出得CuSO4和部分AgSO4、TeSO4溶液，用铜（片或粉）置换出含碲的粗银粉送银精炼。金及部分银富集在浸出渣中，还原熔炼主要用浸出渣加氧化铅或铅阳极泥合并进行，产出含金银的贵铅，然后贵铅经氧化精炼分离掉铅、铋和碲后浇铸成金银合金锭，该锭经电解产出纯银，银阳极泥进一步冶炼得到金，金电解废液回收铂、钯。该法的特点是回收率高，可达90%以上，对原料适应性强，比较适合规模化处理，欧美、俄罗斯等厂家大多采用此工艺流程。湿法工艺：该工艺采用分段浸出的方式分离掉阳极泥中的贱金属杂质，从而使金、银得到富集。先用H2SO4浸出使铜转变成CuSO4溶液分离掉铜，再以乙酸盐常温浸出铜浸出渣，使铅生成可溶的乙酸铅（Pb（Ac）2）分离掉铅，然后铅浸出渣用硝酸溶解，银、铜、硒、碲转变成溶液，溶液用盐酸或食盐沉淀出氯化银（AgCl）,再从氯化银中精炼提取银。硝酸不溶渣用王水溶解金，含金溶液用二丁基卡必醇（DBC）萃取，用草酸溶液直接反萃还原得纯金粉，此湿法工艺金银总回收率分别大于99%和98%。湿法冶炼具有工艺简单,设备防腐容易解决,环境污染轻,并能回收大部分硫的特点,对难选多金属硫化矿特别有效。3.4.2智能生产贵金属冶炼过程中，自动化水平主要受限于规模太小，手工、经验操作太多等因素，与主要有色金属行业相比，自动控制水平更低。由于贵金属冶炼处理过程中，金银等贵金属在整个物流中含量较高，过程控制的好坏，将直接影响金银直回收率、生产成本及有价金属的综合回收，降低企业经济效益。因此，根据自动控制技术的发展趋势，加大人工智能控制、神经网路控制等先进控制系统在贵金属冶炼工艺中应用的研究和力度。实现冶炼行业中贵金属生产车间从原料处理、智能自动输送、浸出、净液回收及熔炼/吹炼自动化、冶炼工艺的智能生产，用高新技术和IT技术改造传统产业。对工艺、设备、技改、化验等基础管理进行优化，提高了冶炼炉的寿命，实现了炉次的同步管理，能够根据生产数据，初步判定金银的收率等级，实现了自动化的通讯功能，能够根据事件进行报警，及时有效采取相应措施，提高金银直、回收率。以PC为基础的分布式控制系统，取代PLC或DCS实现基础自动化控制,各种档次PC机既可以作为服务器也可以作为客户机形成按区域或流程的PC机群，通过网络构成管理和控制一体化的信息系统，不仅实现企业内部的互连和信息交换，而且可以同客户、管理部门、金融部门等信息系统互联形成广泛的信息系统。3.6贵金属智能冶炼系统主要内容3.6.1基本要求智能冶炼生产系统的基本功能及要求：利用现代检测、控制技术，建设新型数字化产线，并在此基础上，利用物联网、监控、数据采集及融合共享技术，实现产线互联互通和生产自动化、数字化；利用机器人、AGV、RGV、生产调度系统等，实现生产物料流转智能化；建设生产的工业大数据系统，采用最新的大数据、云计算、人工智能等新技术，在生产系统运行方面实现基于流程和数据双驱动的数字化、网络化、智能化生产管理，在工艺质量优化、设备状态分析、能耗分析优化等大数据应用方面实现基于模型和数据双驱动的经营管理模式创新，在生产制造、过程管理等单个环节信息化系统建设的基础上，构建覆盖全流程的动态透明可追溯体系，基于统一的可视化平台实现产品生产全过程跨部门协同控制，推进生产过程数字化。3.6.1.1基础设施要求应整体规划部署企业控制网、生产网、办公网、视频网等网络，采用工业以太网、无线通信等技术实现不限于生产实时数据、检测分析和管理数据等的传输交互，优先保障控制网的通信畅通与冗余安全，实现主要办公区、重点作业区域网络全覆盖。应对工业网络进行改造，鼓励有条件的企业开展IPv6、5G、NB-IoT等新型技术的规模化试验和应用部署。鼓励企业配备高系统容量、高传输速率、多容错机制、低延时的高性能网络设备，采用分布式工业控制网络，建设基于软件定义的敏捷网络，实现网络资源优化配置。3.6.1.2数字化要求应对贵金属冶炼生产系统涉及的物料、设备和产品等资产进行标准的数字化描述和数字化模型的建立，使所有资产都可在整个生命周期中被平台识别、交互、实施、验证和维护，贵金属智能冶炼系统数字化建立规范应符合GB/T39116、GB/T39117、GB/T50174的相关要求。智能工厂数字化主要内容如下：a）生产装备的数字化：智能工厂的生产装备、检测仪表等需具备数字化感知能力、自我管理能力、通信能力，参数设定与显示具备人机交互能力；应建立装备数字化模型，具备开展基于三维仿真、数字孪生技术产品开发基础；b）生产管理的数字化：生产装备、工具、产品、原辅料等生产资源以及生产批次号、工单号、工艺单、质检单生产过程管理信息基于编码、可识别的对象信息或属性的数字化；c）生产过程数字化：生产过程工艺参数、设备状态、产品状态、能源消耗、危废排放等信息的数字化。3.6.1.3智能化要求应具有能够感知和存储外部信息的能力，即整个生产系统在各种辅助设备的帮助下可以自动地监控生产流程，并能够及时捕捉到产品在整个生产过程中的各种状态信息，对信息进行分析、计算、比较、判断与联想，实现感知、执行与控制决策的闭环。具体要求如下：a）智能化生产装备：应根据自身需求选用智能化装备，包括但不限于机器人、机械臂、AGV、RGV、智能行车机器组合智能装备；应设计、选用基于新的检测技术、机器视觉、数字化、人工智能升级版的数字化、智能化生产装备；应设计选用绿色、节能、数字化、智能化的动力、公辅设备设施；b）生产过程控制智能化：企业应推进生产过程的数字化、智能化升级改造工作，逐步实现生产控制基于实时数据和模型的自学习、自适应；c）生产管理智能化：应利用大数据、机器学习等新技术开展基于生产工艺参数、设备状态、产品状态、能源消耗、运营成本、生产安全、危废排放、环境状态等数据创新研究，推进企业生产管理及生产控制模型优化、迭代升级；e）设计智能化：应推进采用大数据、数字孪生、人工智能等新技术开展产品设计开发、工艺设计优化、流程优化升级等设计数字化、智能化工作；3.6.1.4工业互联网平台要求应建设贵金属冶炼工业互联网平台，构建基于海量数据的采集、汇聚、分析和服务体系，推动互联网、大数据、人工智能与企业生产管理深度融合发展，促进资源的泛在连接、弹性供给和优化配置。要求如下：a）平台建设应符合国家工业互联网平台体系结构规范和行业智能工厂建设指南总体结构要求；b）基础设施层应建设公有+私有的混合云基础架构，实现网络、计算、存储资源的池化管理，为平台用户提供弹性、经济、安全、可靠、高效的基础设施服务；c）平台层应建设应通用PaaS平台资源部署和管理、工业数据管理与服务、工业模型管理与服务、工业数据化工具、工业应用开发环境、人机交互支持等子项模块集群，子项模块集群中功能配置不低于或少于国家标准要求：数据平台应可一统多源异构数据,构建单源单版主数据，解决数据繁、杂、散的老、大、难问题；模型平台应可融合机理模型、数字算法模型等，以获取深度洞察，解决建模难、用模难和管模难问题；建设企业数字孪生体标准体系，实现数字孪生体的定义和配置，实现一次建模，多处复用。通过数字孪生体理论和技术将复杂工业现场标准化，驱动跨流程、跨工序、跨业务数据自动化流动；工业数据化工具应具备支持企业在设计、生产、管理、服务、大数据分析等应用场景下快速建模、便捷部署、迭代升级等能力，可支持企业进行工艺质量优化、设备动态分析、安全预测分析等大数据分析应用；建设统一的基于DevOps的应用开发环境，作为开发运维环境，支撑工业应用，将洞察转换为可执行的行动。d）应用层应建设应设计APP、生产APP、管理APP、服务APP、大数据分析APP、智慧厂区APP、远程集控APP等应用模块子群，应用子项集群中功能建设可根据企业自身需求进行规划建设、逐步丰富。企业应逐步探索建立以下模型：人员安全行为识别：基于人工智能技术的图像视觉解决方案，人员安全主要涉及安全区管控、安全帽识别、动作捕捉、疲劳识别等；关键部件生命周期预测模型:利用机器学习的技术，通过关键部件生命特征的数据累积和特征标签档案建立，训练机器预测模型，并通过其他特征数据的验证优化；关键工序质量预测模型:分析工序质量影响因子群，列举影响因子特征，通过建立机理模型展示质量影响趋势，工序质量预测中包括常用的回归模型、混合回归模型以及深度学习等；各工序最优工艺模型:通过机台大数据的分析，对机台的生产规格、机台效率、机台能耗、产品质量等因素的综合判定，通过回归分析、机器学习等手段实现最优工艺参数模型建立。d）建设面向信息安全防护，提供从云、企、端全方位的信息安全防护方案，实现数据安全、信息安全和物理安全等保障安全自主可控。3.6.1.5组织建设要求应建立企业数字化、智能化的职能部门，专项推进企业的数字化、智能化工作；加强组织领导企业数字化、智能化管理的负责人应为负责企业生产经营的主要领导。应加大人才引进和复合型人才的培养，实现贵金属智能冶炼系统的运营与维护。3.6.1.6运营维护要求应建立贵金属智能冶炼生产系统日常运营与维护的作业规范，包括人、机、物的有序协同、生产连贯性运营管理机制、系统平台业务功能与性能检查、以及工艺、质量、设备、能源等模块的日常巡查与应急处理机制。3.6.1.7标准体系要求应在遵循贵金属冶炼企业已发布的相关标准规范的基础上，建立包含但不限于如下所列标准和规范体系：a）数据编码规则；b）工艺流程标准；c）数据治理规范；d）数据使用规范；e）数据管理规程。3.6.1.8安全体系要求风险评估：应进行智能冶炼生产系统建设及运行过程中的危险分析与风险评估。网络安全：应具备智能化系统安全防护设计、数字化生产安全管控方案。贵金属智能冶炼生产系统的工业互联网平台建设和网络数据传输应符合GB/T18336、GB/T20269、GB/T20270、GB/T20271、GB/T22239、GB/T26802等相关标准要求。3.6.2功能要求3.6.2.1智能感知应覆盖设备、工艺、质量、能源、安全、环境等场景，通过集成传感、测量、检测、计算、通信、控制等信息，实现设备、物料、生产过程、产品质量、安全环境的实时感知。宜包括如下四个方面：a）对贵金属冶炼生产过程检测系统宜增设智能在线检测系统，实现原料处理与输送、浸出、熔炼、吹炼、萃取、电解精炼、浇铸、尾气处理、打标以及冶炼过程中中间物料检测的智能化。b）对贵金属冶炼生产系统宜通过自动化改造、增设智能在线感知仪器仪表和智能化控制系统，实现在浸出槽、压滤机、电解槽、反应釜、熔炼炉等设备生产工艺参数数字化安全管理，对工艺运维参数全面监控，关键参数阈值报警。c）实现生产车间、库房、机房以及重大危险源等重点部位实时状况监测。d）实现对生产场所中的物料流转、人员活动、能量转换等行为或状态的监测。e）应实现贵金属生产现场进出入智能治安管理系统，实现预约、安全培训、人脸识别、车辆识别、防盗检测、智能报警等过程的一体化功能。3.6.2.2过程自动化通过大数据分析、人工智能等手段，基于生产数据对贵金属冶炼全过程进行控制优化调整，实现生产过程稳定可靠、产品质量优化、资源最优配置。鼓励企业以生产自动化控制系统为基础，实现贵金属冶炼生产过程中原料运输、浸出/萃取、熔炼/吹炼、电解、浇铸、打标等关键工序或流程的自动化，结合工艺流程实际情况，采用机理建模、数字仿真及人工智能等多种手段，建设智能优化控制系统。贵金属智能冶炼生产系统自动化控制网络安全系统应符合GB/T33009相关要求，并满足以下功能要求：a）可实现原料运输和处理的实时控制，实时对物料输入与生产过程进行智能自动化调整。b）火法冶炼过程宜实现对冶炼炉的自动化控制，采用规则模型，实现物料与熔剂加入、反应温度、搅拌速率、反应时间与炉内物质分析检测变化过程的实时联锁控制。c）湿法冶炼过程应实现各反应阶段中间物料实时在线检测分析，实现浸出、萃取、过滤等反应过程中间物料转移、反应条件控制、反应物质添加等过程的协同操作。d）电解精炼过程中应实现全过程自动化控制，实现阳极吊装、阴极刮板在线自动操作，并可实现电解液温度、电解液循环的协同控制。e）浇铸、打标过程中应采用自动化生产设备，实现金、银产品的自动化浇铸和实时打标操作。3.6.2.3数据采集与监视控制通过全面集成先进控制技术、数字驱动技术、物联网技术，采用全面监控、数字化、智能控制等手段，实时获取全生产过程数据，实现集中监控、设备的自动控制以及异常报警提醒等功能，减少现场操作人员和巡检人员，达到提高产量和质量、降低成本和劳动强度、保障生产安全等目的。数据采集与监控系统应符合Q/SBK005的相关要求并具备以下功能：a）设备状态采集：能实时监控生产线上各设备的运行状态，对现场终端及自动化设备的工作状态等信息进行采集，并对故障状态日志进行统计与展示，实时显示现场出现的各种电控设备的故障及报警，并对数据进行保存与处理；b）生产数据采集：通过与生产线集成，从贵金属冶炼各生产工序原料、中间物料、中间产品等信息数据采集，获取生产实时状态；c）质量数据采集：能够对接质量检测装置完成监控点数据采集，以及对接终端系统完成人工检验录入的数据采集；d）工艺数据采集：能够实时采集各个设备的关键冶炼工艺参数，并将各产品与其生产工艺进行绑定归档，实现对残次品进行质量分析与追溯，辅助优化各设备的生产工艺，从而达到优化生产和提高产品合格率的目标；e）关键物料信息采集：可以通过连接现场的扫码设备或者通过数据录入方式采集产品的关键物料信息，并将关键物料信息与产品进行绑定。3.6.2.4生产管理生产计划管理：根据原料情况，应能够自动计算所需资源的数量和时间，集成供应链系统，实现原材料、人力、设备等资源的有效管理和分配。工艺过程管理：工艺设计：设计和优化生产工艺流程的过程，通过计算机仿真生成生产工艺流程图、生产工艺参数和相关工艺文件，过程管理：监控和控制生产过程中的各个环节，自动收集生产过程中的各种数据，包括机器状态、原材料消耗、生产数量等信息，可实现周期过程生产工艺的预设定与生产过程中的实时优化决策，完成生产计划、生产过程、检测分析的智能调动管理，实现生产管理和统计报表的自动输出。生产数据分析：可实现工艺与热工工程基础技术分析，通过计算熔炼过程的元素分析与物料平衡、热量分布与热平衡，可实现冶炼过程的物料与热量流向数据智能分析，智能化应用平台对周期性生产过程提出改进策略。可实现生产指标实时动态分析，对主要技术经济指标金银回、直收率进行动态分析，绘出生产指标波动图、控制图、散布图、直方图等，随时了解生产状态，分析影响生产指标的因素，改进生产条件和工艺。3.6.2.5设备管理设备日常管理：设备管理是对设备寿命周期全过程的管理，包括选择设备、正确使用设备、维护修理设备以及更新改造设备全过程的管理工作。应建立设备管理系统，系统应与ERP，MES等系统实现信息交互，应能配合其他系统实现排产、和生产调度。应对关键生产设备、关系到多个车间或整个工厂的设备，如供源设备、熔炼炉、电解槽、浇铸机、安全检测设备等进行实时状态监测，并符合GB/T37942-2019相关要求。宜对运行状态进行建模分析，给出设备运行趋势预测曲线。应根据设备类型制定相应的周期性维护计划，并按计划对设备进行维护，将维护信息以数字化的方式进行归档。宜根据设备运行趋势曲线制定有针对性的预测性维护方案，及时发现设备运行的潜在异常情况并进行维护管理。宜建立基于知识库的故障诊断系统，及时准确的发现诊断故障，并给出故障解决方案，宜提供专家远程诊断功能以有效解决偶发的、系统不能正确诊断的复杂故障。3.6.2.6生命周期管理指对设备从采购、安装、调试、生产、维护、更新到报废的全过程进行管理。在设备生命周期管理中，通过对设备信息的采集和分析，全面了解设备的使用情况和技术状况，为生产计划和设备更新提供数据支持。3.6.2.7设备健康管理指对设备运行状态和健康状况进行监控和分析，及时发现问题并采取措施解决。主要包括以下方面：a）设备数据采集：采集设备运行状态、温度、湿度、振动等数据，建立设备健康状况的数据模型；b）设备健康分析：对设备数据进行分析，判断设备的健康状况，及时发现问题并采取措施解决；c）设备预测维护：通过对设备健康状态的预测，提前进行维护，降低维护成本和生产损失；d）设备故障诊断：对设备故障进行诊断，快速定位问题，并采取措施解决。3.6.3质量管理应建立数字化的质量档案，实现对产品全生命周期的质量记录，保证各环节的可追溯性，产品生命周期数据管理应符合GB/T35119相关要求。宜使用在线质量检测的方式，实时采集质量数据。宜构建质量管理信息系统，实现质量数据信息化、质量管理信息化和数据信息共享等。通过使用智能化的检测设备和技术，在生产过程中对产品质量进行监控和检测。这个过程包括从原材料到最终产品的检查和测试，可检测的项目包括外观、成分、重量等应可通过产品序列号或批次码查询该产品在生产过程中发生的所有质量问题,包括质量记载信息、超差跟踪信息、不合格审核信息和报废信息等,也可通过单据的穿透功能查询当时单据记录的明细信息,对该批次产品所有过程的历史记录进行跟踪分析,得到产品全过程的质量问题分析。应建立实验室管理系统，能够完成实验室样品登记、任务分配、实验分析、结果审核以及报告发布管理，将实验室的业务流程、环境、人员、仪器设备、标物标液、化学试剂、标准方法、文件记录、客户管理等因素有机结合，包括实验室设备的维护和校准、实验室数据的采集及管理等方面。4标准中涉及专利的情况本标准不涉及专利问题。5预期达到的社会效益情况5.1项目的必要性2018年，中央经济工作会议提出了“加大制造业技术改造和设备更新，加快5G商用步伐，加强人工智能、工业互联网、物联网等新型基础设施建设”的工作要求。为了切实推进有色金属企业智能升级，国家相继颁布了《关于深化“互联网+先进制造业”发展工业互联网的指导意见》《新一代人工智能发展规划》《智能制造工程实施指南》等相关政策。有色金属工业是制造业的重要基础产业之一，是实现制造强国的重要支撑。进入新世纪以来，我国有色金属工业发展迅速，基本满足了经济社会发展和国防科技工业建设的需要。但与世界强国相比，在技术创新、产业结构、质量效益、智能发展、资源保障等方面仍有一定差距。贵金属在地壳中的储量稀少，含量极低，价格昂贵，且应用广泛，所以对贵金属的提取尤为重要，由于其理化特性，除作饰物和货币外，在工业、电子信息、航天、军工等领域也得到广泛的应用。结合我国贵金属冶炼多元素资源共生、原料品质波动大、冶炼工艺复杂等特点，贵金属对新技术的发展起着原来越大的作用。在企业已有自动化、信息化建设基础上，推进工业互联网、大数据、人工智能、5G、边缘计算、虚拟现实等前沿技术在贵金属冶炼工厂的应用，实现生产、设备、能源、物流等资源要素的数字化汇聚、网络化共享和平台化协同，具备在工厂层面全要素数据可视化在线监控、实时自主联动平衡和优化的能力，建成集全流程自动化产线、综合集成信息管控平台、实时协同优化的智能生产体系、精细化能效管控于一体的绿色、安全、高效的贵金属智能冶炼工厂，促进企业转型升级、高质量发展，提升企业的综合竞争力和可持续发展能力。贵金属智能冶炼控制系统的建设是基于工业互联网的云、边、端构架，将企业大量基于传统IT架构的信息系统作为工业互联网平台的数据源，应用大数据、人工智能等技术提升信息系统，解决贵金属冶炼过程中工艺控制不稳定、设备故障发生的复杂性等问题。纵观国内外贵金属冶炼处理技术的发展轨迹，国内技术水平与国外的差距主要表现在自动化控制水平和工艺细化细分两个方面。而国内工艺细化细分不够的主要原因是控制水平达不到相应的进度，工艺细分起不到相应的效果，只凭经验操作，粗放管理。尽管冶金工程技术人员对工艺条件及工艺装备进行了改进，金银直收率有所提高，生产成本降低，伴生金属综合利用率提高，劳动条件有所改善。但不能完全克服金银直收率低、环境污染等缺点。近年来，工艺研究改进的重点是：强化和改善工艺条件，提高金银直收率，改进设备及加强综合回收，减少环境污染。所以制约国内贵金属冶炼发展水平的关键在于智能控制技术应用研究较少，水平较低，因此应大力推广智能冶炼控制系统，不仅有利用冶金新技术的应有，也有利于贵金属冶炼技术、装备水平的整体提高。通过制定有色金属行业贵金属智