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把产业难题当作科研攻关“靶点”具体真相是什么

   更新时间: 2025-10-07 15:10  发布时间: 3小时前   3280
核心提示:◎本报记者 王延斌    近日,山东建筑大学(以下简称“山建大”)计算机与人工智能学院教授聂秀山及其团队收到国家级制造业单项冠军企业玫德集团有限公司的反馈信。信中提到:“依托团队自主研发的能源智能诊断系统,企业首次实现电、水、天然气、蒸汽等12类能源与光伏绿能的统一计量管控,单月用电成本直降5万元。”    玫德集团有限公司是聂秀山

◎本报记者 王延斌

    近日,山东建筑大学(以下简称“山建大”)计算机与人工智能学院教授聂秀山及其团队收到国家级制造业单项冠军企业玫德集团有限公司的反馈信。信中提到:“依托团队自主研发的能源智能诊断系统,企业首次实现电、水、天然气、蒸汽等12类能源与光伏绿能的统一计量管控,单月用电成本直降5万元。”

    玫德集团有限公司是聂秀山团队的合作伙伴之一。练就一双“透视眼”,破解新能源产业的“疑难杂症”,是聂秀山团队的科研定位。这也为山建大计算机与人工智能学院在能源智慧运维和管控领域打开了一片天地。

    在山建大,像聂秀山团队这样的科研团队还有很多,山建大积极搭建产学研合作桥梁,鼓励科研人员扎根产业一线,将产业难题变科研课题,以科技创新驱动产业升级。

    打造“蓝色地标”

    6月,渤海的海风吹拂着山东省滨州市沾化区的片片滩涂。滩涂上,数以万计的光伏板整齐排列,宛如一座“蓝色地标”。此时,由阳光转化而成的绿电,正源源不断地向外输送。

    这正是聂秀山团队打造的“分布式光伏智慧运维平台”项目。谈及项目建设初衷,聂秀山表示:“按照国家能源局的数据,山东光伏装机量已连续多年蝉联全国第一。”通过众多数据观察产业动向,他找到了科研方向,即将科研成果应用于实际生产,帮助区域实现“发电—储电—用电”闭环。

    然而,科研道路并不是一帆风顺,还面临诸多难点:当前新能源系统在电站、园区、建筑等场景中存在感知盲区、分析断层、执行梗阻等薄弱环节;一旦出现故障,响应往往滞后,诊断精度也显不足。

    聂秀山带领科研团队克服困难,打造了“分布式光伏智慧运维平台”项目。该项目以AI模型破解工业节能密码,提出了“线上智能分析、线下检修反馈”的智能运维模式;相关技术实现了对“远”“小”“散”新能源电站设备的智能运维;解决了能源管控环节数据间歇性、不确定性以及异常预警等难题。

    山建大计算机与人工智能学院研究员刘新锋向记者展示了一本获奖证书——“分布式光伏智慧运维平台”项目前不久获得了山东省人工智能学会科学技术奖一等奖。

    在山建大计算机与人工智能学院,类似的成绩还有不少。在第二十四届中国机器人及人工智能大赛全国总决赛中,该院荣获人工智能创新赛一等奖;聂秀山团队凭借“大规模媒体智能检索关键技术研究及应用”荣获吴文俊人工智能科学技术奖技术发明三等奖……

    此外,在第九届全国高校计算机类专业系统能力培养高峰论坛上,山建大荣获“计算机类专业系统能力培养优秀试点高校”称号。在2024年软科排名中,该院的软件工程学科已跃升至全国第31位,进入全国前30%。

    瞄准痛点攻关

    在被誉为“华北明珠”的白洋淀之滨,华北油田与雄安新区相邻。从原油的勘探、开采,到炼制、加工,这里的每一个环节都紧密相连,共同构成了一个庞大的产业链条。记者采访时了解到,聂秀山团队与合作伙伴积成能源有限公司联合开发的“油田生产领域能源管控大模型”,为该油田的数字化转型提供了切实可行的解决方案。

    “针对油田生产业务系统数据复杂、能源综合管控难度大等痛点问题,我们以DeepSeek大模型为基座,结合华北油田的实际业务场景,构建了基于知识增强的油田能源管控大模型。”刘新锋介绍,该模型具备石油行业知识智能对话、文档智能助手、设备智能分析等功能,能够有效提高油田技术人员的工作效率,降低油田生产过程中的能源消耗。

    前不久,山建大计算机与人工智能学院发挥优势,联合山东大学AI团队申报了济南市科技计划“揭榜挂帅”人工智能领域“建筑能源大模型研发与应用示范”项目。该项目依托负荷柔性化控制与碳排放轨迹追溯技术,推动建筑整体碳排放量年下降5%,综合能源效率提升15%。相关技术已经推广至山东、内蒙古、北京等20余个省区市。

    “新能源产业发展并非一帆风顺,环境、气候等因素带来诸多挑战,从电站设备运维难题,到供电不稳定问题,都亟待解决。”聂秀山说,这些难题都成为他们立项的背景和攻克的“靶点”。



 

 
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