中國儲能網(wǎng)訊：6月24日，記者從長沙礦冶研究院有限責任公司（以下簡稱長沙礦冶院）獲悉，由該院牽頭承擔的“退役產(chǎn)品智能拆解生產(chǎn)線關鍵技術及管控系統(tǒng)”項目，日前通過了科技部高技術中心組織的綜合績效評價。截至目前，項目通過軟硬件系統(tǒng)集成，已建成3條拆解示范生產(chǎn)線，有效解決了退役產(chǎn)品的柔性高效智能拆解過程中的難題。
典型退役高值產(chǎn)品，如退役3C產(chǎn)品、動力電池、充電設施，具有報廢量巨大、結構復雜、再利用價值高的特點，因此成為循環(huán)利用研究的熱點。然而，這些產(chǎn)品拆解過程繁雜，環(huán)境和物料等監(jiān)管難度大，缺乏柔性高效拆解裝備和智能管控及決策手段，導致拆解再利用受到阻礙。
該項目隸屬“網(wǎng)絡協(xié)同制造和智能工廠”國家專項，由長沙礦冶院牽頭，聯(lián)合湖南大學、清華大學、中國電器科學研究院股份有限公司、金馳能源材料有限公司等高校和企業(yè)共同承擔。項目針對退役3C產(chǎn)品、動力電池、充電設施等復雜產(chǎn)品柔性高效拆解生產(chǎn)線的智能管控問題，開展了拆解深度動態(tài)決策機制和優(yōu)化技術研究，開發(fā)了拆解物料信息管控與資源調度系統(tǒng)，并通過示范工程建設實現(xiàn)了大規(guī)模柔性拆解線的軟硬件集成。項目解決了基于機器學習的拆解深度智能決策模型和不確定性條件下物流規(guī)劃動態(tài)決策智能算法兩大關鍵科學問題，突破了基于云計算的退役復雜產(chǎn)品特征大數(shù)據(jù)庫開發(fā)、基于大數(shù)據(jù)驅動的深度學習拆解工藝知識庫開發(fā)、不確定條件復雜系統(tǒng)物流仿真、基于云平臺的拆解物料信息管控和資源調度，以及基于視覺識別的智能拆解裝備開發(fā)等五大共性關鍵技術。
截至目前，項目組已申請發(fā)明專利13項，發(fā)布標準6項，建立了退役產(chǎn)品特征數(shù)據(jù)庫、拆解工藝知識庫，研究了拆解深度智能決策算法、開發(fā)了退役產(chǎn)品拆解深度智能決策與物流仿真分析系統(tǒng)、拆解物料信息管控系統(tǒng)和拆解資源調度系統(tǒng)，研制了退役產(chǎn)品智能拆解裝備。其產(chǎn)生經(jīng)濟效益27.5億，其中直接經(jīng)濟效益超6億。
據(jù)了解，項目的實施有效提升了退役產(chǎn)品拆解的效率和智能化水平，為行業(yè)提供了重要的技術支持和標準規(guī)范，具有廣泛的應用前景和社會價值，對推動退役產(chǎn)品拆解與回收利用產(chǎn)業(yè)的技術進步、全產(chǎn)業(yè)鏈協(xié)同發(fā)展起到了重要示范作用。
