有色金属行业智能化有色金属矿采与加工方案

有色金属行业智能化有色金属矿采与加工方案TOC\o"1-2"\h\u23068第一章智能化概述 2179521.1智能化发展背景 2146021.1.1提高矿产资源利用率 3324071.1.2降低生产成本 3188161.1.3提升产品质量 3293831.1.4保障安全生产 37321.1.5推动产业升级 328943第二章智能化矿采技术 317559第三章矿山环境监测与控制 5172261.1.6概述 582521.1.7矿山环境监测技术原理及方法 5285341.1.8矿山环境监测技术应用 5153671.1.9概述 687741.1.10矿山环境控制技术原理及方法 6234571.1.11矿山环境控制技术应用 615230第四章智能化选矿技术 7183181.1.12概述 7292041.1.13智能化选矿工艺关键技术 7208151.1.14智能化选矿工艺应用实例 7303081.1.15概述 8248991.1.16智能化选矿设备关键技术 8273881.1.17智能化选矿设备应用实例 89412第五章智能化冶炼技术 842941.1.18概述 8261431.1.19智能化冶炼工艺关键技术 9106611.1.20智能化冶炼工艺应用实例 995551.1.21概述 9278301.1.22智能化冶炼设备关键技术 9326991.1.23智能化冶炼设备应用实例 10464第六章智能化加工技术 1097431.1.24工艺流程优化 10261241.1.25工艺参数实时监控 10233871.1.26自适应控制技术 10269501.1.27自动化设备 1133061.1.28智能化控制系统 11135681.1.29远程监控与诊断技术 11210361.1.30智能优化算法 1138551.1.31设备健康管理 1123838第七章智能化管理与决策 11243121.1.32概述 11263141.1.33信息管理智能化关键技术研究 12294131.1.34信息管理智能化应用案例 12165881.1.35概述 12106541.1.36决策支持智能化关键技术研究 12153651.1.37决策支持智能化应用案例 134329第八章智能化安全与环保 13219871.1.38智能化安全管理的概念 13174621.1.39智能化安全管理的主要内容 13268531.1.40环保技术智能化概述 14301001.1.41环保技术智能化主要内容 1416964第九章智能化培训与人才发展 1569591.1.42培训内容智能化 15199481.1.43培训方式智能化 15199511.1.44培训效果评估智能化 15212841.1.45人才选拔智能化 1525511.1.46人才培养智能化 15203781.1.47人才评价智能化 1618439第十章智能化产业发展趋势与展望 16111851.1.48大数据与云计算的深度融合 16243401.1.49人工智能技术的广泛应用 1667111.1.50物联网技术的深入应用 16224271.1.51绿色智能化发展 16181681.1.52智能化矿山建设 17262251.1.53智能化加工工厂 17211961.1.54智能化物流体系 17130811.1.55智能化产业链协同 17第一章智能化概述1.1智能化发展背景科技的不断进步和信息技术的高速发展，智能化已经成为全球产业转型升级的重要驱动力。我国高度重视智能化产业发展，积极推动智能制造、智能服务等领域的创新与实践。智能化技术逐渐渗透到各行各业，为传统产业带来了深刻的变革。在智能化发展的大背景下，全球范围内的矿产资源开发与加工行业也面临着转型升级的压力。矿产资源作为国家经济的重要支柱，其采选、加工环节的智能化水平直接关系到矿产资源的利用效率和经济效益。因此，有色金属行业智能化发展势在必行。第二节有色金属行业智能化需求1.1.1提高矿产资源利用率我国有色金属矿产资源丰富，但分布不均，且部分矿床品位较低。智能化技术的应用有助于提高矿产资源的利用率，降低资源浪费。通过智能化采矿与加工技术，可以实现矿产资源的精细化管理，提高矿产资源的开发效率。1.1.2降低生产成本有色金属行业生产过程中，人工成本、设备维护成本以及能源消耗成本较高。智能化技术的应用可以有效降低这些成本。例如，智能化矿山无人化作业可以减少人工成本；智能化设备运行维护系统可以降低设备故障率，延长设备使用寿命；智能化能源管理系统可以提高能源利用效率，降低能源消耗。1.1.3提升产品质量智能化技术可以在有色金属矿采与加工过程中实现实时监测、精准控制，从而提高产品质量。通过智能化检测与分析系统，可以及时发觉产品质量问题，并进行调整。智能化技术还可以实现对产品生产过程的追溯，保证产品质量的稳定。1.1.4保障安全生产有色金属行业生产过程中，存在诸多安全风险。智能化技术的应用可以有效降低安全生产的发生。例如，智能化监控系统可以实时监测生产现场的安全状况，及时发觉安全隐患；智能化预警系统可以预测生产过程中的潜在风险，提前采取防范措施。1.1.5推动产业升级智能化技术的应用有助于推动有色金属行业向高端化、绿色化、智能化方向发展。通过智能化矿山建设，可以提高矿产资源开发效率，降低环境污染；通过智能化加工技术，可以提高产品质量，满足市场需求；通过智能化产业链整合，可以优化产业布局，提升产业竞争力。有色金属行业智能化发展需求迫切，智能化技术将在推动行业转型升级、提高经济效益、保障安全生产等方面发挥重要作用。第二章智能化矿采技术第一节智能化矿采概述科学技术的飞速发展，智能化技术在有色金属矿采领域的应用日益广泛，已成为提高矿采效率、降低成本、保障矿工安全的重要手段。智能化矿采技术主要包括矿井智能化技术、地面智能化矿采技术以及相关辅助技术。本节将对智能化矿采技术进行概述，以便为后续章节的详细介绍奠定基础。第二节矿井智能化技术矿井智能化技术是智能化矿采技术的核心部分，主要包括以下几个方面：（1）矿井环境监测与控制技术：通过安装各类传感器，实时监测矿井内的温度、湿度、有害气体浓度等环境参数，并实现对矿井通风、排水、照明等设备的自动控制，保证矿井环境安全。（2）采矿设备智能化：将先进的控制技术应用于采矿设备，如智能化钻机、智能化装载机等，实现设备的自动化、远程控制，提高采矿效率。（3）无人驾驶矿车：采用无人驾驶技术，实现矿车在矿井内的自主行驶，降低矿工劳动强度，提高运输效率。（4）矿井通信技术：构建矿井内的无线通信网络，实现矿井内各种设备、传感器与地面监控中心的实时信息传输，为矿井智能化管理提供数据支持。（5）矿井安全监控系统：通过集成各类监测设备，实时监测矿井内的安全状况，如瓦斯、顶板、水害等，及时发觉并处理安全隐患。第三节地面智能化矿采技术地面智能化矿采技术主要包括以下几个方面：（1）遥感技术：利用卫星遥感、航空遥感等手段，对矿区地表进行监测，获取矿体分布、地形地貌等信息，为矿采设计提供依据。（2）地面钻探智能化：通过引入智能化钻探技术，提高钻探效率，降低钻探成本，为矿采提供准确的地质资料。（3）地面破碎与筛分技术：采用智能化破碎与筛分设备，实现矿石的自动破碎、筛分，提高矿石处理效率。（4）地面运输智能化：运用物联网、大数据等技术，实现地面运输车辆的智能调度、路径优化，降低运输成本。（5）矿石质量检测与分析技术：通过智能化检测设备，实时分析矿石成分、品位等信息，为矿石加工提供数据支持。（6）矿山环境监测与治理技术：采用先进的监测手段，实时监测矿山环境，对矿山污染进行治理，保护生态环境。通过以上地面智能化矿采技术的应用，有助于提高有色金属矿采的整体效率，降低生产成本，实现绿色、可持续发展。第三章矿山环境监测与控制第一节环境监测技术1.1.6概述矿山环境监测是保证矿山生产安全、提高资源利用率、降低环境污染的关键环节。环境监测技术主要包括对矿山空气中污染物、水质、土壤、噪声等环境因素的实时监测。本节主要介绍矿山环境监测技术的原理、方法及其应用。1.1.7矿山环境监测技术原理及方法（1）空气污染物监测技术空气污染物监测技术主要包括颗粒物、有害气体、重金属等污染物的监测。监测方法有化学分析、光谱分析、电化学分析等。（2）水质监测技术水质监测技术主要包括对水中的悬浮物、溶解物、重金属、有机物等污染物的监测。监测方法有光谱分析、电化学分析、生物监测等。（3）土壤监测技术土壤监测技术主要包括对土壤中的重金属、有机污染物、微生物等污染物的监测。监测方法有光谱分析、电化学分析、生物监测等。（4）噪声监测技术噪声监测技术主要包括对矿山生产过程中产生的噪声进行监测。监测方法有噪声计、声级计等。1.1.8矿山环境监测技术应用（1）矿山空气质量监测通过空气污染物监测技术，实时监测矿山空气质量，为矿山通风、防尘等措施提供数据支持。（2）矿山水质监测通过水质监测技术，实时监测矿山水质状况，为矿山水资源利用和保护提供数据支持。（3）矿山土壤监测通过土壤监测技术，实时监测矿山土壤污染状况，为矿山生态环境恢复和治理提供数据支持。（4）矿山噪声监测通过噪声监测技术，实时监测矿山噪声状况，为矿山噪声污染防治提供数据支持。第二节环境控制技术1.1.9概述矿山环境控制技术是指针对矿山生产过程中产生的环境污染问题，采取一系列措施进行控制，以降低环境污染程度。本节主要介绍矿山环境控制技术的原理、方法及其应用。1.1.10矿山环境控制技术原理及方法（1）空气污染物控制技术空气污染物控制技术主要包括颗粒物、有害气体、重金属等污染物的控制。控制方法有过滤、吸收、氧化还原、生物降解等。（2）水质控制技术水质控制技术主要包括对水中的悬浮物、溶解物、重金属、有机物等污染物的控制。控制方法有絮凝、过滤、吸附、生物降解等。（3）土壤控制技术土壤控制技术主要包括对土壤中的重金属、有机污染物、微生物等污染物的控制。控制方法有固化、稳定、生物降解等。（4）噪声控制技术噪声控制技术主要包括对矿山生产过程中产生的噪声进行控制。控制方法有隔声、吸声、消声等。1.1.11矿山环境控制技术应用（1）矿山空气质量控制通过空气污染物控制技术，有效降低矿山空气质量污染程度，保障矿山生产安全和员工健康。（2）矿山水质控制通过水质控制技术，有效改善矿山水质，保障矿山水资源利用和保护。（3）矿山土壤控制通过土壤控制技术，有效减轻矿山土壤污染，促进矿山生态环境恢复。（4）矿山噪声控制通过噪声控制技术，有效降低矿山噪声污染，保障矿山生产环境和员工健康。第四章智能化选矿技术第一节选矿工艺智能化1.1.12概述科学技术的不断发展，智能化技术在有色金属行业中的应用日益广泛，选矿工艺智能化成为行业发展的必然趋势。选矿工艺智能化是指将先进的计算机技术、自动化技术、网络技术等应用于选矿过程中，实现对选矿工艺的实时监测、优化控制和智能调度，从而提高选矿效率，降低生产成本，实现绿色环保生产。1.1.13智能化选矿工艺关键技术（1）矿石智能识别技术：通过计算机视觉、光谱分析等技术，对矿石进行实时识别，为后续选矿工艺提供准确的数据支持。（2）矿石智能分选技术：根据矿石的物理、化学性质，采用智能分选设备，实现矿石的高效分选。（3）选矿过程实时监测技术：通过传感器、物联网等技术，实时监测选矿过程中的各项参数，为优化工艺提供依据。（4）选矿工艺优化控制技术：利用人工智能、大数据分析等技术，对选矿工艺进行优化控制，提高选矿指标。（5）选矿设备智能调度技术：通过物联网、云计算等技术，实现选矿设备的智能调度，提高设备利用效率。1.1.14智能化选矿工艺应用实例以某铜矿为例，采用智能化选矿工艺，实现了以下效果：（1）矿石识别准确率达到95%以上，提高了分选效率。（2）选矿过程实时监测，及时发觉并处理问题，提高了生产稳定性。（3）选矿工艺优化，提高了选矿指标，降低了生产成本。（4）设备智能调度，提高了设备利用效率，降低了设备维修成本。第二节选矿设备智能化1.1.15概述选矿设备智能化是指在选矿过程中，运用先进的计算机技术、自动化技术、网络技术等，对选矿设备进行智能化改造，实现设备的高效运行、故障预测和远程监控。选矿设备智能化有助于提高选矿效率，降低生产成本，保障生产安全。1.1.16智能化选矿设备关键技术（1）设备状态监测与故障预测技术：通过传感器、物联网等技术，实时监测设备运行状态，实现故障预测和预警。（2）设备自动控制技术：采用计算机控制技术，实现设备运行参数的自动调整，提高设备运行效率。（3）设备远程监控技术：通过互联网、云计算等技术，实现设备远程监控，方便管理人员实时掌握设备运行情况。（4）设备健康管理技术：利用大数据分析、人工智能等技术，对设备运行数据进行挖掘，为设备健康管理提供依据。1.1.17智能化选矿设备应用实例以某选矿厂为例，采用智能化选矿设备，实现了以下效果：（1）设备运行状态实时监测，及时发觉并处理故障，降低了设备故障率。（2）设备自动控制，提高了设备运行效率，降低了能耗。（3）设备远程监控，方便管理人员实时掌握设备运行情况，提高了生产安全性。（4）设备健康管理，通过对设备运行数据的分析，为设备维护和更新提供了依据。第五章智能化冶炼技术第一节冶炼工艺智能化1.1.18概述科学技术的快速发展，智能化技术在有色金属行业中的应用日益广泛。冶炼工艺智能化作为行业智能化的重要组成部分，旨在通过引入先进的信息技术、自动化技术和人工智能技术，实现冶炼过程的优化控制、节能减排和高效生产。1.1.19智能化冶炼工艺关键技术（1）冶炼过程建模与优化通过对冶炼过程进行建模，将实际生产过程中的各种参数（如温度、压力、成分等）与工艺参数（如炉料配比、操作参数等）进行关联，建立冶炼过程的数学模型。在此基础上，运用优化算法对冶炼工艺进行优化，实现生产过程的稳定、高效、低成本。（2）智能检测与诊断通过安装各类传感器，实时监测冶炼过程中的关键参数，如温度、压力、成分等。结合大数据分析和人工智能技术，对监测数据进行实时处理，实现对冶炼过程的智能检测与诊断，及时发觉并解决生产过程中的问题。（3）自动化控制系统采用先进的自动化控制技术，实现冶炼过程的自动化控制。主要包括：炉料配料自动化、炉温控制自动化、气氛控制自动化等。通过自动化控制系统，提高冶炼过程的稳定性和效率，降低生产成本。1.1.20智能化冶炼工艺应用实例以某铜冶炼企业为例，采用智能化冶炼工艺，实现了以下效果：（1）炉料配料精度提高，节省了原料成本；（2）炉温控制更加稳定，提高了产品质量；（3）检测与诊断系统及时发觉并解决了生产过程中的问题，降低了故障率；（4）自动化控制系统提高了生产效率，降低了生产成本。第二节冶炼设备智能化1.1.21概述冶炼设备智能化是智能化冶炼技术的重要组成部分，其主要目标是提高设备运行效率、降低能耗、保障生产安全。通过引入智能化技术，实现冶炼设备的实时监控、故障诊断和预测性维护。1.1.22智能化冶炼设备关键技术（1）设备状态监测与故障诊断通过安装传感器，实时监测冶炼设备的运行状态，如振动、温度、压力等。结合大数据分析和人工智能技术，对监测数据进行实时处理，实现对设备故障的智能诊断。（2）预测性维护根据设备状态监测数据，运用大数据分析和人工智能技术，预测设备可能出现的故障，提前进行维护，降低故障率。（3）设备功能优化通过智能化控制系统，对冶炼设备进行功能优化，实现设备的高效、稳定运行。1.1.23智能化冶炼设备应用实例以某铝冶炼企业为例，采用智能化冶炼设备，实现了以下效果：（1）设备运行效率提高，降低了能耗；（2）故障诊断准确率提高，降低了设备故障率；（3）预测性维护减少了设备维修成本；（4）设备功能优化提高了产品质量和生产效率。第六章智能化加工技术第一节加工工艺智能化1.1.24工艺流程优化科学技术的不断发展，智能化加工技术在有色金属行业中得到了广泛应用。加工工艺智能化首先体现在工艺流程的优化。通过对现有工艺流程的深入分析，运用计算机辅助设计（CAD）、计算机辅助工程（CAE）等技术，对工艺参数进行精确计算和优化，实现加工过程的高效、稳定和可靠。1.1.25工艺参数实时监控智能化加工工艺中，对工艺参数的实时监控是关键环节。通过安装传感器、执行器等设备，对生产过程中的各项参数进行实时采集、传输和处理，保证加工过程始终处于最佳状态。结合大数据分析和人工智能算法，对工艺参数进行预测和调整，进一步提高加工质量和效率。1.1.26自适应控制技术自适应控制技术是有色金属行业智能化加工工艺的核心技术之一。通过实时监测生产过程中的变化，自动调整工艺参数，使加工过程具有自适应能力。自适应控制技术能够有效应对生产过程中出现的各种扰动和不确定性因素，保证加工过程的稳定性和产品质量。第二节加工设备智能化1.1.27自动化设备智能化加工设备的发展，使得有色金属行业生产过程中的自动化程度越来越高。自动化设备包括、自动化生产线等，它们能够实现生产过程的自动控制、自动检测和自动调整，提高生产效率，降低劳动强度。1.1.28智能化控制系统智能化控制系统是有色金属行业加工设备智能化的关键部分。通过集成计算机、通信、控制等技术，实现对加工设备的实时监控、诊断和优化。智能化控制系统具备故障预测、故障诊断、设备维护等功能，保证加工设备的正常运行。1.1.29远程监控与诊断技术远程监控与诊断技术是有色金属行业智能化加工设备的重要发展方向。通过安装远程监控设备，实现对加工设备的远程监控、诊断和维护。远程监控与诊断技术能够实时掌握设备运行状态，及时发觉并处理故障，提高设备运行可靠性。1.1.30智能优化算法在加工设备智能化过程中，智能优化算法发挥着重要作用。通过运用遗传算法、蚁群算法、神经网络等智能优化算法，对加工过程进行优化，实现设备功能的提升。智能优化算法能够有效应对复杂的生产环境，提高加工设备的自适应能力。1.1.31设备健康管理设备健康管理是有色金属行业智能化加工设备的重要组成部分。通过对设备的运行数据进行实时采集、分析和处理，实现对设备健康状况的评估。设备健康管理能够提前发觉潜在故障，有针对性地进行维护，延长设备使用寿命。第七章智能化管理与决策信息技术的飞速发展，智能化管理在有色金属行业的应用日益广泛，为提高矿采与加工效率、降低成本、优化资源配置提供了有力支持。本章将重点探讨智能化管理与决策在有色金属行业中的应用。第一节信息管理智能化1.1.32概述信息管理智能化是指利用现代信息技术，对有色金属行业的人、财、物、信息等资源进行有效整合和优化配置，提高信息处理的准确性和实时性，为决策者提供有力支持。1.1.33信息管理智能化关键技术研究（1）大数据分析技术大数据分析技术能够对海量数据进行挖掘、分析，发觉潜在的价值信息，为决策者提供数据支撑。在有色金属行业，大数据分析技术可以应用于矿产资源勘探、生产调度、市场预测等方面。（2）物联网技术物联网技术通过感知设备、传输设备和数据处理设备，实现人与人、人与物、物与物之间的智能连接。在有色金属行业，物联网技术可以应用于矿山安全监控、设备维护、物流管理等方面。（3）云计算技术云计算技术能够为用户提供强大的计算能力和丰富的信息资源，实现信息处理的集中化和规模化。在有色金属行业，云计算技术可以应用于矿产资源勘探、生产调度、市场预测等方面。1.1.34信息管理智能化应用案例（1）矿山安全监控利用物联网技术，实现对矿山安全的实时监控，及时发觉并处理安全隐患，降低风险。（2）设备维护通过大数据分析技术，对设备运行数据进行实时分析，预测设备故障，实现设备的预防性维护。第二节决策支持智能化1.1.35概述决策支持智能化是指利用现代信息技术，为决策者提供全面、准确、实时的数据和信息，辅助决策者进行科学决策。1.1.36决策支持智能化关键技术研究（1）人工智能技术人工智能技术通过模拟人类智能，实现对复杂问题的求解。在有色金属行业，人工智能技术可以应用于矿产资源勘探、生产调度、市场预测等方面。（2）多元数据融合技术多元数据融合技术能够将不同来源、不同类型的数据进行整合，提高数据的综合利用价值。在有色金属行业，多元数据融合技术可以应用于矿产资源勘探、生产调度、市场预测等方面。（3）智能优化算法智能优化算法通过模拟自然界的进化过程，求解优化问题。在有色金属行业，智能优化算法可以应用于生产调度、设备维护、物流管理等方面。1.1.37决策支持智能化应用案例（1）矿产资源勘探利用人工智能技术，对地质数据进行深度分析，提高矿产资源勘探的准确性和效率。（2）生产调度通过多元数据融合技术和智能优化算法，实现生产过程的实时调度，提高生产效率。（3）市场预测利用大数据分析技术和人工智能技术，对市场数据进行挖掘和分析，为决策者提供市场预测和策略建议。第八章智能化安全与环保第一节安全管理智能化1.1.38智能化安全管理的概念智能化安全管理是指在有色金属矿采与加工过程中，运用现代信息技术、物联网、大数据等手段，对生产安全进行实时监控、预警、分析与处理的一种管理模式。通过智能化安全管理，提高生产安全水平，降低发生率，保障员工生命安全和身体健康。1.1.39智能化安全管理的主要内容（1）安全监测与预警通过安装传感器、摄像头等设备，对生产现场进行实时监测，收集安全数据，结合大数据分析技术，对潜在的安全隐患进行预警，为管理人员提供决策依据。（2）安全信息管理建立安全信息管理系统，对生产过程中的安全信息进行收集、整理、分析与存储，为安全管理工作提供数据支持。（3）安全培训与教育利用虚拟现实、在线培训等手段，开展安全培训与教育，提高员工的安全意识与技能。（4）应急处理与救援建立智能化应急处理与救援体系，通过实时监控、预警和调度指挥，提高应对能力。第二节环保技术智能化1.1.40环保技术智能化概述环保技术智能化是指在有色金属矿采与加工过程中，运用现代科技手段，对环保设施、工艺和设备进行智能化改造，提高环保水平，降低环境污染。1.1.41环保技术智能化主要内容（1）废水处理智能化采用智能化废水处理系统，实现废水处理过程的自动监控、预警和分析，保证废水达标排放。（2）废气处理智能化运用物联网、大数据等技术，对废气处理设备进行智能化改造，实现废气排放的实时监测和自动调控。（3）固废处理智能化通过智能化技术，对固废进行分类、处理和资源化利用，降低固废对环境的影响。（4）环境监测与预警建立环境监测与预警系统，对生产过程中的环境污染因素进行实时监测，及时预警，保障环境安全。（5）能源管理智能化运用大数据、物联网等技术，对能源消耗进行实时监测、分析与优化，提高能源利用效率，降低能源消耗。第九章智能化培训与人才发展有色金属行业的快速发展，智能化技术在矿采与加工领域的应用日益深入，智能化培训与人才发展成为推动行业持续进步的关键因素。本章将从培训体系智能化和人才发展智能化两个方面进行探讨。第一节培训体系智能化1.1.42培训内容智能化（1）建立智能化培训资源库：整合各类有色金属矿采与加工领域的专业知识，形成涵盖理论、实践、案例分析等内容的培训资源库，为员工提供全面、系统的学习资料。（2）定制化培训方案：根据员工岗位需求、技能水平及个人兴趣，制定智能化培训方案，保证培训内容的针对性和实用性。1.1.43培训方式智能化（1）线上线下相结合：充分利用网络平台，开展线上线下相结合的培训方式，提高培训效率。（2）虚拟现实技术应用：运用虚拟现实技术，模拟实际工作场景，让员工在虚拟环境中进行操作训练，提高培训效果。1.1.44培训效果评估智能化（1）建立智能化评估体系：结合培训目标，制定智能化评估体系，对员工培训效果进行实时监测和评估。（2）数据分析优化培训方案：通过数据分析，发觉培训过程中的不足，优化培训方案，提高培训质量。第二节人才发展智能化1.1.45人才选拔智能化（1）人才信息数据库：建立完善的人才信息数据库，实现人才信息的动态管理。（2）人才选拔模型：运用大数据分析技术，构建人才选拔模型，提高人才选拔的科学性和准确性。1.1.46人才培养智能化（1）制定智能化人才培养计划：根据行业发展趋势和企业需求，制定智能化人才培养计划，保证人才培养与行业发展相适应。（2）建立多元化人才培养途径：通过内部培训、外部交流、项目实践等多种途径，培养具备创新能力、专业素养的高素质人才。1.1.47人才评价智能化（1）建立智能化评价