AI 赋能矿冶材料工程 · 工艺资料解析 · 安全质量闭环

资源、材料与冶金
AI 工程师解决方案

面向矿山开采、选矿加工、钢铁冶金、有色金属、建材非金属、金属加工与循环材料的工程智能平台，帮助企业提升工艺设计、资料复用、自动交付、质量校核与安全环保协同能力。

资源评价图纸解析工艺生成自动交付质量校核循环利用

Process Data整合矿山、选矿、冶炼、材料加工和质量数据。

Design Agent支撑采选冶工艺路线、设备选型和参数优化。

Delivery Package自动生成图纸、工艺卡、设备清单、SOP 和合规资料。

Quality Loop围绕安全、环保、能耗、质量和循环利用形成闭环。

7资源材料冶金细分方向

5AI 工程智能体

4底层技术引擎

闭环资源 - 工艺 - 生产 - 质量 - 循环

行业范围

资源、材料与冶金的七大二级细分方向

资源、材料与冶金行业覆盖从资源开采、矿物加工、冶炼加工到材料制造和循环利用的完整链条。AI 工程师平台的核心价值，是把矿石、工艺、设备、图纸、质量、能耗与环保知识转化为可理解、可生成、可校核、可复用的工程能力。

矿山与资源开采

面向金属矿、非金属矿、煤矿、露天矿和地下矿，支撑资源评价、采矿方案、运输排水和安全管理。

资源评价采矿设计矿山安全

选矿与矿物加工

覆盖破碎、磨矿、浮选、磁选、重选、脱水、尾矿处理和回水系统。

选矿流程回收率尾矿处理

钢铁冶金

面向烧结、焦化、炼铁、炼钢、连铸、轧钢和钢材质量控制全流程。

炼铁炼钢连铸轧钢质量控制

有色金属

覆盖铜、铝、镍、锂、钴、稀土、贵金属等火法、湿法、电解和精炼工艺。

湿法冶金电解精炼金属回收

建材与非金属材料

面向水泥、玻璃、陶瓷、耐火材料、石墨、碳材料等生产工艺与质量管控。

窑炉工艺配料性能检测

金属制品与材料加工

覆盖轧制、锻造、热处理、表面处理、焊接、切削加工和材料性能追溯。

热处理表面处理加工工艺

再生资源与循环材料

面向废钢、废铝、废电池、尾矿、冶金固废和资源化利用项目。

废金属回收尾矿利用循环材料

核心痛点

资源、材料与冶金企业的五类共性问题

从矿山到材料产品，效率瓶颈通常来自资源数据、工艺参数、设备状态、质量结果和安全环保信息之间的断点。

资源与工艺数据割裂

地质、采矿、选矿、冶炼、加工和质量数据分散，难以形成闭环优化。

工艺经验难复用

选矿制度、冶炼参数、热处理曲线和缺陷经验依赖专家，沉淀不足。

工程交付资料重

流程图、设备表、工艺卡、检验标准、SOP 和合规资料需要大量人工整理。

安全环保压力高

矿山安全、尾矿库、烟气废水、能耗双碳和危废管理要求复杂。

质量波动诊断慢

品位、回收率、成分、组织性能和表面缺陷波动原因定位耗时。

总体蓝图

一个平台、四大引擎、五类智能体、七大场景

围绕资源材料冶金全流程，把资源条件、工艺路线、工程图纸、设备参数、质量检测和安全环保组织为可持续演进的 AI 工程闭环。

需求输入资源条件、产品指标、产能目标和安全环保要求接入。

资料解析解析矿山图、流程图、设备图、工艺卡和检测报告。

工艺生成生成采矿、选矿、冶炼、加工和资源化方案。

自动交付生成设备清单、工艺文件、SOP、检验和合规资料。

生产协同联动资源、工艺、设备、质量、能源和环保数据。

质量校核审查品位、回收率、成分、性能、能耗和安全风险。

知识复用沉淀工艺参数、缺陷、故障、质量和循环利用经验。

平台核心 / 四大引擎

四大技术引擎支撑资源材料冶金工程自动化

矿冶材料大模型引擎

理解资源条件、工艺路线、材料标准、设备资料、安全环保和历史生产数据。

需求理解工艺推理文档生成

工程图纸资料识别引擎

识别矿山图、流程图、设备图、管线图、工艺卡、检测报告和生产记录。

图纸识别数据抽取BOM解析

生成式工艺与材料设计引擎

结合矿物性质、成分、设备能力、材料模型和历史数据生成工艺与参数方案。

工艺生成参数优化质量预测

云端工程协同与数据引擎

支撑图模联动、工艺协同、版本追溯，以及与 MES、LIMS、DCS、QMS、EAM 系统集成。

工程协同MES/LIMS数据闭环

平台核心 / 五大智能体

五类 AI 工程智能体承载资源材料冶金业务任务

需求理解与方案规划智能体

解析资源条件、产品指标、工艺边界和安全环保要求，形成设计输入与任务计划。

需求解析任务拆解方案路径

图纸解析与资源复用智能体

把矿山图、流程图、设备图、工艺卡、检测报告和生产记录转化为工程知识。

资料解析相似项目知识复用

工艺生成与参数化设计智能体

基于工艺规则、设备能力和历史数据完成采选冶材方案和参数推荐。

工艺生成参数优化设备选型

自动出图与交付资料智能体

生成流程图、设备表、工艺卡、SOP、检验标准和合规资料。

自动出图SOP资料包

安全质量与合规校核智能体

审查矿山安全、尾矿环保、能耗双碳、产品质量和设备异常风险。

安全校核质量审查异常诊断

智能体场景详述

五大智能体在七大资源材料冶金场景中的应用内容

以下按“应用场景名称、适用对象、场景说明、典型成果”展开，覆盖七大二级细分方向，帮助官网用户快速判断自身业务与 AI 工程能力的匹配关系。

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一、需求理解与方案规划智能体：把资源、工艺与产品需求转化为工程任务

面向矿山、选矿、冶炼、材料和循环资源项目早期，把矿石条件、产品指标、工艺路线、设备边界、安全环保和质量要求整理为可执行设计输入。

应用场景名称	适用对象	场景说明	典型成果
矿山开采方案输入澄清	露天矿、地下矿、采剥工程、采掘设备	解析资源储量、矿体赋存、采矿方法、运输系统、边坡/巷道安全和产能目标。	采矿需求清单 / 方案输入表
选矿加工需求拆解	破碎、磨矿、浮选、磁选、重选、脱水系统	梳理矿石性质、品位、粒度、回收率、药剂制度、尾矿处置和水系统条件。	选矿任务书
钢铁冶金项目规划	烧结、焦化、炼铁、炼钢、连铸、轧钢	整理产线能力、原燃料条件、钢种目标、设备边界、节能减排和质量要求。	冶金设计输入表
有色金属工艺定义	铜、铝、镍、锂、钴、稀土、贵金属冶炼	识别原料成分、冶炼路线、浸出萃取、电解、精炼和副产物回收要求。	有色工艺输入表
建材与非金属材料项目定义	水泥、玻璃、陶瓷、耐火材料、石墨、碳材料	梳理原料、配料、窑炉、能耗、排放、产品等级和质量检测要求。	材料生产任务书
金属制品与材料加工规划	轧制、锻造、热处理、表面处理、焊接、机加工	整理产品规格、材料牌号、加工路线、热处理制度、公差和检测要求。	加工工艺任务表
再生资源与循环材料方案识别	废钢、废铝、动力电池回收、尾矿、固废资源化	梳理来料成分、分选路线、资源化目标、环保边界和产品去向。	循环资源方案输入表

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二、图纸解析与资源复用智能体：把矿冶工程资料沉淀为知识资产

解析矿山图、工艺流程图、设备图、管线图、产线布置、实验数据、检测报告和运维记录，提取可复用工程要素。

应用场景名称	适用对象	场景说明	典型成果
矿山图纸与地质资料解析	矿体模型、采场图、巷道图、运输系统图	识别矿体边界、采区、道路、巷道、排水、通风和安全设施，形成结构化台账。	采矿要素表
选矿流程与设备资料解析	流程图、设备表、管线图、药剂制度、试验报告	提取破磨流程、分选设备、矿浆管线、药剂点、浓度粒度和回收率数据。	选矿流程知识库
钢铁产线图纸解析	高炉、转炉、电炉、连铸、轧线、除尘系统	识别设备、物料流、能源介质、工序衔接、质量检测点和环保设施。	产线要素表
有色冶炼资料理解	浸出、萃取、电解、熔炼、精炼、烟气制酸资料	提取反应器、槽罐、管线、介质、温度压力、金属平衡和副产物路径。	冶炼关系表
建材材料图纸与配方复用	窑炉、磨机、配料系统、玻璃产线、陶瓷工艺	识别原料、配比、窑炉曲线、设备参数、检测标准和相似配方。	配料与工艺库
材料加工工艺资料解析	轧制规程、热处理曲线、模具图、检验报告	提取加工参数、温度制度、变形量、表面处理、缺陷记录和性能结果。	加工参数库
循环资源资料沉淀	来料检测、分选流程、回收产物、环保台账	提取来料成分、分选设备、回收率、杂质、排放点和资源化路径。	循环资源知识库

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三、工艺生成与参数化设计智能体：支撑采选冶材全流程优化

结合矿石性质、材料成分、工艺规则、设备能力和历史数据，生成采矿、选矿、冶炼、加工与资源化方案。

应用场景名称	适用对象	场景说明	典型成果
采矿方法与运输系统优化	露天矿、地下矿、采掘运输、排土排水	根据矿体、地形、产能和安全边界推荐采矿方法、运输系统和开采顺序。	采矿方案推荐
选矿工艺路线推荐	破碎磨矿、浮选、磁选、重选、脱水	根据矿石可选性、品位、粒度和回收率目标推荐流程结构和关键参数。	选矿流程方案
钢铁冶炼与轧制参数生成	炼铁、炼钢、连铸、热轧、冷轧、热处理	根据钢种、成分、温度、轧制制度和质量目标生成工艺参数建议。	冶金参数表
有色金属提取工艺配置	火法、湿法、电解、萃取、精炼	根据矿物组成、金属品位、杂质和回收目标推荐冶炼路线和设备参数。	有色工艺方案
建材与非金属材料配方优化	水泥、玻璃、陶瓷、耐材、碳材料	根据性能、能耗、原料和窑炉条件推荐配料、烧成曲线和工艺窗口。	配方与窑炉参数
材料加工路线生成	轧制、锻造、热处理、表面处理、焊接	根据材料牌号、形状规格和性能要求生成加工路线和热处理制度。	加工路线卡
再生资源分选与资源化方案	废钢、废铝、废电池、尾矿、冶金固废	根据来料成分和产品目标推荐分选、冶炼、湿法回收或固废资源化路线。	资源化方案

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四、自动出图与交付资料智能体：生成工程、工艺、质量与运维资料包

从工艺参数、图纸、设备资料和质量规则生成流程图、设备表、工艺卡、操作规程、检验标准和合规文件。

应用场景名称	适用对象	场景说明	典型成果
矿山工程资料生成	采场、巷道、运输、排水、通风、安全系统	生成采矿方案图、设备清单、作业规程、安全措施和生产计划模板。	矿山工程资料包
选矿厂工艺资料输出	选矿流程、设备布置、管线、药剂、尾矿系统	生成流程图、设备表、药剂制度、工艺卡、取样检测和尾矿资料。	选矿交付包
钢铁冶金产线交付资料	炼铁炼钢、连铸轧钢、能源环保系统	输出工艺规程、设备表、质量控制点、能源介质和环保设施资料。	钢铁产线资料包
有色冶炼资料生成	浸出萃取、电解、熔炼、精炼、烟气治理	生成工艺文件、槽罐表、管线介质表、金属平衡和操作规程。	有色冶炼资料包
建材非金属工艺资料	水泥、玻璃、陶瓷、耐材、碳材料产线	输出配料表、窑炉曲线、设备清单、检验标准和生产 SOP。	材料生产资料包
金属加工交付文件	轧制、锻造、热处理、表面处理和检测	生成加工工艺卡、热处理曲线、检验计划、质量记录和追溯文件。	加工工艺包
循环资源项目资料	分选线、回收工艺、环保设施、产品去向	输出来料检测、分选工艺、资源化产物、排放台账和合规资料。	循环资源资料包

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五、安全、质量与合规校核智能体：建立矿冶材料可信交付闭环

围绕矿山安全、冶金安全、环保排放、能耗双碳、产品质量和设备完整性进行审查与异常诊断。

应用场景名称	适用对象	场景说明	典型成果
矿山安全与生产校核	边坡、巷道、通风、排水、运输、爆破	校核边坡稳定、通风排水、运输路径、作业规程和重大风险控制措施。	矿山安全校核表
选矿回收率与尾矿风险校核	选矿流程、药剂、尾矿库、回水系统	审查回收率、精矿品位、药剂制度、尾矿浓缩和尾矿库安全环保。	选矿质量报告
钢铁冶金质量与能耗校核	炼铁、炼钢、连铸、轧钢、环保除尘	校核成分、温度、缺陷、能耗、排放、连铸轧制稳定性和质量追溯。	冶金质量清单
有色金属安全环保校核	湿法冶金、火法冶金、电解、烟气治理	审查酸碱介质、重金属、烟气、废水、渣处理和金属平衡一致性。	有色合规报告
材料性能一致性校核	建材、非金属、金属制品、热处理件	检查配方、工艺参数、检测方法、性能指标和批次稳定性。	性能一致性报告
设备与产线异常诊断	矿山设备、选矿设备、轧机、窑炉、泵阀	识别设备故障、产线瓶颈、质量波动和能耗异常，推荐处置措施。	异常诊断清单
循环资源环保与产品质量校核	再生金属、尾矿利用、固废资源化、废电池回收	校核来料杂质、产品标准、排放、危废处置和资源化率。	循环合规报告

平台架构

五层平台架构：从业务应用到资源材料冶金工程智能平台

以数据层沉淀资源、工艺、设备、质量、能源、安全环保和循环利用资产，以智能体层组织业务任务，以引擎层支撑工程自动化。

应用层矿山开采、选矿加工、钢铁冶金、有色金属、建材非金属、材料加工、循环材料。

智能体层五类工程智能体组织需求、资料、工艺、交付、安全和质量校核任务。

引擎层矿冶材料大模型、图纸资料识别、生成式工艺设计、云端工程协同。

数据层资源模型、流程图、设备表、工艺参数、检测数据、能源环保和运维资产。

集成层对接 CAD、GIS、MES、DCS、LIMS、QMS、EAM、ERP 和企业知识库。

典型场景

从业务对象到 AI 工程任务的场景矩阵

矿山开采 AI 工程

面向露天矿、地下矿、采掘运输、排水通风和矿山安全，支撑方案设计和风险校核。

采矿设计运输排水安全校核

选矿加工 AI 工艺

面向破碎、磨矿、浮选、磁选、重选、脱水和尾矿系统，支撑流程优化。

选矿流程回收率尾矿

钢铁冶金 AI 工程

面向炼铁、炼钢、连铸、轧钢和能源环保系统，支撑参数优化与质量控制。

炼钢轧钢成分控制节能减排

有色金属 AI 冶炼

面向铜铝镍锂钴稀土等火法、湿法、电解和精炼流程。

湿法冶金电解金属平衡

建材与非金属材料 AI 制造

面向水泥、玻璃、陶瓷、耐材、碳材料，支撑配料、窑炉和性能控制。

窑炉配料性能

金属制品与材料加工 AI 设计

面向轧制、锻造、热处理、表面处理和加工工艺，支撑工艺参数生成。

热处理轧制缺陷诊断

再生资源与循环材料 AI 工程

面向废钢、废铝、废电池、尾矿和冶金固废，支撑分选与资源化。

回收分选资源化环保合规

应用案例深化

七类代表性应用案例

CASE 01 / 矿山开采露天矿开采方案与运输系统优化

输入矿体模型、产能目标、地形条件和安全边界后，AI 推荐采剥顺序和运输系统方案。

输出采矿方案、设备清单、运输路径和安全风险清单。
辅助矿山生产计划与安全审查。

CASE 02 / 选矿加工选矿流程参数与回收率优化

根据矿石性质、品位、粒度和试验数据，AI 推荐破磨分选流程和关键工艺参数。

输出选矿流程方案、药剂制度、回收率预测和尾矿处理建议。
减少试验迭代和工艺调整成本。

CASE 03 / 钢铁冶金炼钢连铸质量控制与缺陷诊断

接入成分、温度、连铸、轧制和检测数据，识别质量波动与缺陷原因。

输出质量问题清单、工艺参数建议和追溯报告。
提升成分命中率和产品一致性。

CASE 04 / 有色金属湿法冶金金属平衡与工艺优化

解析浸出、萃取、电解和精炼数据，AI 生成金属平衡和优化建议。

输出金属平衡表、槽罐关系表、回收率分析和杂质控制建议。
提升金属回收率与环保合规能力。

CASE 05 / 建材非金属窑炉工艺参数与能耗优化

根据原料配比、窑炉曲线、质量检测和能耗数据，推荐烧成制度和节能方案。

输出配料表、窑炉参数、质量指标和能耗优化建议。
稳定产品性能并降低单位能耗。

CASE 06 / 材料加工热处理工艺与性能一致性校核

根据材料牌号、尺寸、性能目标和历史检测数据，生成热处理制度并校核性能一致性。

输出热处理曲线、检验计划、性能预测和问题清单。
缩短工艺开发周期并提升批次稳定性。

CASE 07 / 循环材料废电池与废金属资源化方案生成

根据来料成分、杂质、目标产品和环保约束，推荐分选与冶炼回收路线。

输出资源化流程、产物清单、环保台账和经济性分析基础数据。
支撑循环材料项目快速方案设计。

建设价值

提升资源利用、工艺效率、质量稳定与安全环保能力

资源提效

从资源条件到工艺方案，减少人工整理和试验调整成本。

工艺稳定

采选冶材关键参数与质量检测联动，提升过程一致性。

安全环保

把矿山安全、尾矿环保、能耗双碳和设备风险嵌入校核流程。

知识复用

让工艺参数、缺陷、故障和循环利用经验转化为可计算知识。

建设路径

从高价值场景试点到资源材料冶金工程智能平台

场景试点

选择选矿优化、钢铁质量诊断、矿山安全校核或循环材料方案等高频场景验证闭环。

能力扩展

扩展图纸解析、工艺生成、参数优化、质量预测和安全环保校核能力。

平台运营

建设资源库、工艺库、设备库、质量缺陷库、能耗环保库和运维经验库。

集团推广

形成跨矿山、跨产线、跨基地的资源材料冶金工程知识复用体系。

FAQ

资源、材料与冶金智能设计常见问题

聚焦工程图纸解析、行业规范校核、工艺方案调整、系统集成与数据安全。

01　平台能否解析矿山地质图、选矿 PFD 和冶炼管线图？

可以。平台可识别矿体、设备、介质及工艺参数，并生成结构化工艺数据表，减少人工录入。

02　能否按矿山、钢铁、有色和建材行业规范自动校核？

平台可校核边坡安全、尾矿环保、冶金能耗和金属回收率等指标，保留规则依据并输出审查报告。

03　生成采矿、选矿或冶炼方案后，人工修改工作量大吗？

方案已考虑资源禀赋、设备产能和环保约束；修改关键参数后，可联动更新图纸、设备清单和工艺资料。

04　能否对接 MES、DCS、LIMS、矿山 GIS 和 CAD 系统？

支持与现有系统集成，实现资源、工艺、生产及检测数据互通，并联动更新相关工程资料。

05　矿山地质和冶炼核心工艺数据是否支持私有化部署？

支持公有云、专属云和本地私有化部署，并提供文件加密、分级权限及操作日志，工程数据由企业管理。

建议选择一个资源材料冶金高价值场景作为 MVP

以选矿流程优化、冶炼质量诊断、矿山安全校核、循环材料方案生成为首批能力，快速验证 AI 工程师在资源、材料与冶金业务中的实际价值。

启动资源、材料与冶金 AI 工程试点

资源、材料与冶金AI 工程师解决方案