日前，由华东交通大学理学院范自柱教授主持申报的“复杂环境下重大耗能设备运行工况智能识别方法”，获批国家自然科学基金重大项目“重大耗能设备智能系统基础理论与关键技术”子课题，直接资助费用437万元，取得又一重大突破。同时，该校电气与自动化工程学院李中奇教授在该重大项目子课题“重大耗能设备智能系统研发与关键技术验证”中，作为第一参与负责人，获直接经费资助206万元。

“复杂环境下重大耗能设备运行工况智能识别方法”课题依托华东交大江西省先进控制与优化重点实验室，复杂系统建模、控制与运行优化江西省优势科技创新团队，“稀有金属冶金全流程一体化控制”江西省2011协同创新中心等平台，将人工智能领域的重要分支——模式识别与机器学习理论技术应用于运行工况的智能识别，主要研究过程数据与图像视频相融合的重大耗能设备异常工况识别，以及基于机器学习的运行工况规则提取及规则库构建等方法。

据范自柱介绍，该课题研究的是电熔镁炉等重大耗能设备运行工况识别方法，保证其安全、绿色、高效运行。通过引进人工智能，将显著提高重大耗能设备运行工况识别的自动化程度，有助于提高产品质量，并降低设备运行能耗，实现节能减排。

编辑：吴永亮