寧夏新能源公司基于AI深度學(xué)習(xí)的氫能關(guān)鍵設(shè)備預(yù)警和故障診斷研究技術(shù)服務(wù)公開招標(biāo)，本項(xiàng)目已具備招標(biāo)條件，現(xiàn)對該項(xiàng)目進(jìn)行國內(nèi)資格后審公開招標(biāo)。
2.項(xiàng)目概況與招標(biāo)范圍
2.1 項(xiàng)目概況、招標(biāo)范圍及標(biāo)段（包）劃分：2.1.1項(xiàng)目概況：寧東可再生氫碳減排示范一期項(xiàng)目位于寧夏回族自治區(qū)寧東能源化工基地，主要建設(shè)內(nèi)容包括2座制氫廠（其中清水營制氫廠制氫規(guī)模15000Nm3/h、永利制氫廠5000Nm3/h）。
2.1.2招標(biāo)范圍：為確保氫能系統(tǒng)的穩(wěn)定運(yùn)行及其在能源轉(zhuǎn)型中的廣泛應(yīng)用，解決傳統(tǒng)的故障檢測方法在應(yīng)對復(fù)雜環(huán)境和多變運(yùn)行條件下的關(guān)鍵氫能設(shè)備包括整流柜、電解槽、壓縮機(jī)，無法及時(shí)準(zhǔn)確進(jìn)行故障預(yù)警等存在一定的局限性問題。本項(xiàng)目從研究設(shè)備的失效機(jī)理、數(shù)據(jù)采集、設(shè)備預(yù)警、故障診斷、智能決策、平臺搭建等多個(gè)方面入手，結(jié)合先進(jìn)的大模型等AI技術(shù)，提出系統(tǒng)化的解決方案。實(shí)現(xiàn)關(guān)鍵設(shè)備數(shù)據(jù)實(shí)時(shí)監(jiān)測，及時(shí)預(yù)警，減少人工依賴；及時(shí)捕捉設(shè)備異常，避免事故惡化；直接定位故障部位，有針對性維修，縮短搶修時(shí)間，有效避免維修不足以及維修過剩，提高管理人員效率。
本項(xiàng)目劃分為一個(gè)標(biāo)段。
2.2 其他：/
2.3 主要研究內(nèi)容及預(yù)期目標(biāo)：2.3.1研究內(nèi)容
（1）氫能關(guān)鍵設(shè)備失效機(jī)理模型研究
針對氫能領(lǐng)域往復(fù)式與隔膜式壓縮機(jī)、電解槽、整流柜等設(shè)備的典型失效場景，深入剖析兩類壓縮機(jī)的失效模式與機(jī)理。
（2）構(gòu)建氫能關(guān)鍵設(shè)備多源異構(gòu)運(yùn)維數(shù)據(jù)體系
整合氫能設(shè)備全類型運(yùn)維數(shù)據(jù)，為設(shè)備預(yù)警、診斷及優(yōu)化運(yùn)行提供全面可靠的數(shù)據(jù)支撐。針對低頻故障樣本，聯(lián)合設(shè)備廠家、高校獲取故障樣本或特殊工況試驗(yàn)數(shù)據(jù)，輔助驗(yàn)證特定機(jī)理模型的正確性。
通過整合多種數(shù)據(jù)源，建立全面的設(shè)備運(yùn)行狀態(tài)與故障模式關(guān)聯(lián)。通過數(shù)據(jù)采集系統(tǒng)的傳感器實(shí)時(shí)收集溫度、壓力、流量等運(yùn)行數(shù)據(jù)，并對這些原始數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理。數(shù)據(jù)經(jīng)過清洗和標(biāo)注后，形成結(jié)構(gòu)化和非結(jié)構(gòu)化的知識庫。
知識庫支持設(shè)備歷史運(yùn)行數(shù)據(jù)存儲(chǔ)與查詢，并具備工藝數(shù)據(jù)與高頻數(shù)據(jù)的海量時(shí)序數(shù)據(jù)管理能力，集成領(lǐng)域?qū)＜业墓收夏Ｊ脚c診斷經(jīng)驗(yàn)。通過動(dòng)態(tài)更新機(jī)制，隨著新數(shù)據(jù)的積累和技術(shù)的進(jìn)步，知識庫不斷優(yōu)化，提升故障診斷的精度。
知識庫支撐設(shè)備預(yù)警及故障診斷業(yè)務(wù)運(yùn)行，并為相關(guān)模型提供樣本數(shù)據(jù)，幫助訓(xùn)練系統(tǒng)識別潛在的故障模式和原因，提高故障診斷能力。
（3）氫能關(guān)鍵設(shè)備故障預(yù)警模型研究
通過預(yù)警模型的研究，能夠基于歷史故障數(shù)據(jù)訓(xùn)練優(yōu)化，實(shí)現(xiàn)故障早期識別。提升準(zhǔn)確性與靈敏度，增強(qiáng)故障響應(yīng)速度、維護(hù)效率與系統(tǒng)安全性。開發(fā)集成化的設(shè)備預(yù)警與診斷系統(tǒng)平臺，涵蓋時(shí)序數(shù)據(jù)庫、數(shù)字孿生、AI建模工具等基礎(chǔ)組件。實(shí)現(xiàn)樣本管理、故障診斷建模、狀態(tài)評估、預(yù)警推送等功能模塊，支持模型訓(xùn)練、部署與迭代優(yōu)化，打造可復(fù)用、易擴(kuò)展的智能運(yùn)維系統(tǒng)底座。
（4）氫能關(guān)鍵設(shè)備故障診斷模型研究
實(shí)現(xiàn)對氫能關(guān)鍵設(shè)備故障類型與位置的智能識別與精準(zhǔn)定位，構(gòu)建包括數(shù)據(jù)特征工程處理、工況狀態(tài)識別與自適應(yīng)調(diào)整、設(shè)備運(yùn)行參數(shù)優(yōu)化等能力。
（5）構(gòu)建氫能關(guān)鍵設(shè)備預(yù)警與診斷平臺
為實(shí)現(xiàn)氫能關(guān)鍵設(shè)備全生命周期的精準(zhǔn)管理與安全運(yùn)行，構(gòu)建覆蓋設(shè)備狀態(tài)感知、數(shù)據(jù)深度分析、故障智能預(yù)警及精準(zhǔn)診斷的一體化平臺。
在氫能設(shè)備預(yù)警與故障診斷平臺中，算法模型的融合是確保精準(zhǔn)預(yù)警和診斷的核心。系統(tǒng)支持AI深度學(xué)習(xí)處理設(shè)備的多維度數(shù)據(jù)，同時(shí)考慮設(shè)備的時(shí)序特性，采用循環(huán)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行時(shí)序數(shù)據(jù)分析。模型訓(xùn)練通過特征工程提取關(guān)鍵特征，并利用數(shù)據(jù)增強(qiáng)和遷移學(xué)習(xí)等技術(shù)提升算法泛化能力。集成學(xué)習(xí)方法將多個(gè)模型的診斷結(jié)果結(jié)合，減少單一模型的誤差，提高預(yù)警準(zhǔn)確性與魯棒性。交叉驗(yàn)證和超參數(shù)調(diào)優(yōu)優(yōu)化模型表現(xiàn)，確保系統(tǒng)在面對不同設(shè)備與環(huán)境變化時(shí)，依然能夠提供高效、準(zhǔn)確的故障預(yù)警和診斷。
（6）基于大模型的歸因診斷智能體研究
為提升電解槽、壓縮機(jī)等氫能關(guān)鍵設(shè)備故障根因識別準(zhǔn)確性與決策支持能力，提出基于參數(shù)工具調(diào)用、設(shè)備知識庫增強(qiáng)與大模型智能體協(xié)同的故障診斷方法，構(gòu)建具備自主感知、推理決策能力的智能體，實(shí)現(xiàn)異常監(jiān)測到根因歸因的全流程智能化閉環(huán)。基于基礎(chǔ)大模型知識推理能力，依托AI、機(jī)理、狀態(tài)評價(jià)模型預(yù)警結(jié)果，抽取本地知識庫，實(shí)現(xiàn)故障預(yù)警的準(zhǔn)確性判斷、歸因分析診斷與診斷報(bào)告生成。
2.3.2預(yù)期目標(biāo)
本研究旨在構(gòu)建基于AI深度學(xué)習(xí)的制氫設(shè)備故障診斷與預(yù)警管理系統(tǒng)，以實(shí)現(xiàn)關(guān)鍵設(shè)備數(shù)據(jù)的實(shí)時(shí)監(jiān)測與自動(dòng)預(yù)警，減少人工依賴；提前捕捉設(shè)備異常并實(shí)時(shí)預(yù)警，防范故障發(fā)
2.4 項(xiàng)目服務(wù)期：自合同簽訂之日起至2027年12月。
3.投標(biāo)人資格要求
3.1 資質(zhì)條件和業(yè)績要求：
【1】資質(zhì)要求：（1）投標(biāo)人須為依法注冊的獨(dú)立法人或其他組織，須提供有效的證明文件。
（2）投標(biāo)人須具有并提供有效的能力成熟度模型集成5級（CMMI5）認(rèn)證證書。
【2】財(cái)務(wù)要求：/
【3】業(yè)績要求：2021年5月至投標(biāo)截止日(以合同簽訂時(shí)間為準(zhǔn))，投標(biāo)人須至少具有合同內(nèi)容包含能源行業(yè)設(shè)備【健康管理】或【故障診斷】或【預(yù)警診斷】或【預(yù)測性維護(hù)】或【一體化管控】或【一體化監(jiān)管】的合同業(yè)績2份，單份合同金額不低于500萬元。投標(biāo)人須提供能證明本次招標(biāo)業(yè)績要求的合同證明掃描件，合同掃描件須至少包含：合同買賣雙方蓋章頁、合同簽訂時(shí)間和業(yè)績要求中的關(guān)鍵信息頁。若投標(biāo)人有相關(guān)科技項(xiàng)目課題的可以提供計(jì)劃任務(wù)書代替。
【4】信譽(yù)要求：/
【5】項(xiàng)目負(fù)責(zé)人的資格要求：投標(biāo)人為本項(xiàng)目配備的項(xiàng)目負(fù)責(zé)人須至少具有項(xiàng)目管理專業(yè)人士資格認(rèn)證（PMP）或信息系統(tǒng)項(xiàng)目管理師資質(zhì)證書。
【6】其他主要人員要求：/
【7】科研設(shè)施及裝備要求：/
【8】其他要求：/
3.2 本項(xiàng)目不接受聯(lián)合體投標(biāo)。
4.招標(biāo)文件的獲取
招標(biāo)文件開始購買時(shí)間2026-04-23 10:00:00，招標(biāo)文件購買截止時(shí)間2026-04-28 16:00:00。
欲購買招標(biāo)文件的投標(biāo)人請聯(lián)系開通供應(yīng)商會(huì)員事宜,審核通過后項(xiàng)目的相應(yīng)說明完成招標(biāo)文件的
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2.項(xiàng)目概況與招標(biāo)范圍
2.1 項(xiàng)目概況、招標(biāo)范圍及標(biāo)段（包）劃分：2.1.1項(xiàng)目概況：寧東可再生氫碳減排示范一期項(xiàng)目位于寧夏回族自治區(qū)寧東能源化工基地，主要建設(shè)內(nèi)容包括2座制氫廠（其中清水營制氫廠制氫規(guī)模15000Nm3/h、永利制氫廠5000Nm3/h）。
2.1.2招標(biāo)范圍：為確保氫能系統(tǒng)的穩(wěn)定運(yùn)行及其在能源轉(zhuǎn)型中的廣泛應(yīng)用，解決傳統(tǒng)的故障檢測方法在應(yīng)對復(fù)雜環(huán)境和多變運(yùn)行條件下的關(guān)鍵氫能設(shè)備包括整流柜、電解槽、壓縮機(jī)，無法及時(shí)準(zhǔn)確進(jìn)行故障預(yù)警等存在一定的局限性問題。本項(xiàng)目從研究設(shè)備的失效機(jī)理、數(shù)據(jù)采集、設(shè)備預(yù)警、故障診斷、智能決策、平臺搭建等多個(gè)方面入手，結(jié)合先進(jìn)的大模型等AI技術(shù)，提出系統(tǒng)化的解決方案。實(shí)現(xiàn)關(guān)鍵設(shè)備數(shù)據(jù)實(shí)時(shí)監(jiān)測，及時(shí)預(yù)警，減少人工依賴；及時(shí)捕捉設(shè)備異常，避免事故惡化；直接定位故障部位，有針對性維修，縮短搶修時(shí)間，有效避免維修不足以及維修過剩，提高管理人員效率。
本項(xiàng)目劃分為一個(gè)標(biāo)段。
2.2 其他：/
2.3 主要研究內(nèi)容及預(yù)期目標(biāo)：2.3.1研究內(nèi)容
（1）氫能關(guān)鍵設(shè)備失效機(jī)理模型研究
針對氫能領(lǐng)域往復(fù)式與隔膜式壓縮機(jī)、電解槽、整流柜等設(shè)備的典型失效場景，深入剖析兩類壓縮機(jī)的失效模式與機(jī)理。
（2）構(gòu)建氫能關(guān)鍵設(shè)備多源異構(gòu)運(yùn)維數(shù)據(jù)體系
整合氫能設(shè)備全類型運(yùn)維數(shù)據(jù)，為設(shè)備預(yù)警、診斷及優(yōu)化運(yùn)行提供全面可靠的數(shù)據(jù)支撐。針對低頻故障樣本，聯(lián)合設(shè)備廠家、高校獲取故障樣本或特殊工況試驗(yàn)數(shù)據(jù)，輔助驗(yàn)證特定機(jī)理模型的正確性。
通過整合多種數(shù)據(jù)源，建立全面的設(shè)備運(yùn)行狀態(tài)與故障模式關(guān)聯(lián)。通過數(shù)據(jù)采集系統(tǒng)的傳感器實(shí)時(shí)收集溫度、壓力、流量等運(yùn)行數(shù)據(jù)，并對這些原始數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理。數(shù)據(jù)經(jīng)過清洗和標(biāo)注后，形成結(jié)構(gòu)化和非結(jié)構(gòu)化的知識庫。
知識庫支持設(shè)備歷史運(yùn)行數(shù)據(jù)存儲(chǔ)與查詢，并具備工藝數(shù)據(jù)與高頻數(shù)據(jù)的海量時(shí)序數(shù)據(jù)管理能力，集成領(lǐng)域?qū)＜业墓收夏Ｊ脚c診斷經(jīng)驗(yàn)。通過動(dòng)態(tài)更新機(jī)制，隨著新數(shù)據(jù)的積累和技術(shù)的進(jìn)步，知識庫不斷優(yōu)化，提升故障診斷的精度。
知識庫支撐設(shè)備預(yù)警及故障診斷業(yè)務(wù)運(yùn)行，并為相關(guān)模型提供樣本數(shù)據(jù)，幫助訓(xùn)練系統(tǒng)識別潛在的故障模式和原因，提高故障診斷能力。
（3）氫能關(guān)鍵設(shè)備故障預(yù)警模型研究
通過預(yù)警模型的研究，能夠基于歷史故障數(shù)據(jù)訓(xùn)練優(yōu)化，實(shí)現(xiàn)故障早期識別。提升準(zhǔn)確性與靈敏度，增強(qiáng)故障響應(yīng)速度、維護(hù)效率與系統(tǒng)安全性。開發(fā)集成化的設(shè)備預(yù)警與診斷系統(tǒng)平臺，涵蓋時(shí)序數(shù)據(jù)庫、數(shù)字孿生、AI建模工具等基礎(chǔ)組件。實(shí)現(xiàn)樣本管理、故障診斷建模、狀態(tài)評估、預(yù)警推送等功能模塊，支持模型訓(xùn)練、部署與迭代優(yōu)化，打造可復(fù)用、易擴(kuò)展的智能運(yùn)維系統(tǒng)底座。
（4）氫能關(guān)鍵設(shè)備故障診斷模型研究
實(shí)現(xiàn)對氫能關(guān)鍵設(shè)備故障類型與位置的智能識別與精準(zhǔn)定位，構(gòu)建包括數(shù)據(jù)特征工程處理、工況狀態(tài)識別與自適應(yīng)調(diào)整、設(shè)備運(yùn)行參數(shù)優(yōu)化等能力。
（5）構(gòu)建氫能關(guān)鍵設(shè)備預(yù)警與診斷平臺
為實(shí)現(xiàn)氫能關(guān)鍵設(shè)備全生命周期的精準(zhǔn)管理與安全運(yùn)行，構(gòu)建覆蓋設(shè)備狀態(tài)感知、數(shù)據(jù)深度分析、故障智能預(yù)警及精準(zhǔn)診斷的一體化平臺。
在氫能設(shè)備預(yù)警與故障診斷平臺中，算法模型的融合是確保精準(zhǔn)預(yù)警和診斷的核心。系統(tǒng)支持AI深度學(xué)習(xí)處理設(shè)備的多維度數(shù)據(jù)，同時(shí)考慮設(shè)備的時(shí)序特性，采用循環(huán)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行時(shí)序數(shù)據(jù)分析。模型訓(xùn)練通過特征工程提取關(guān)鍵特征，并利用數(shù)據(jù)增強(qiáng)和遷移學(xué)習(xí)等技術(shù)提升算法泛化能力。集成學(xué)習(xí)方法將多個(gè)模型的診斷結(jié)果結(jié)合，減少單一模型的誤差，提高預(yù)警準(zhǔn)確性與魯棒性。交叉驗(yàn)證和超參數(shù)調(diào)優(yōu)優(yōu)化模型表現(xiàn)，確保系統(tǒng)在面對不同設(shè)備與環(huán)境變化時(shí)，依然能夠提供高效、準(zhǔn)確的故障預(yù)警和診斷。
（6）基于大模型的歸因診斷智能體研究
為提升電解槽、壓縮機(jī)等氫能關(guān)鍵設(shè)備故障根因識別準(zhǔn)確性與決策支持能力，提出基于參數(shù)工具調(diào)用、設(shè)備知識庫增強(qiáng)與大模型智能體協(xié)同的故障診斷方法，構(gòu)建具備自主感知、推理決策能力的智能體，實(shí)現(xiàn)異常監(jiān)測到根因歸因的全流程智能化閉環(huán)。基于基礎(chǔ)大模型知識推理能力，依托AI、機(jī)理、狀態(tài)評價(jià)模型預(yù)警結(jié)果，抽取本地知識庫，實(shí)現(xiàn)故障預(yù)警的準(zhǔn)確性判斷、歸因分析診斷與診斷報(bào)告生成。
2.3.2預(yù)期目標(biāo)
本研究旨在構(gòu)建基于AI深度學(xué)習(xí)的制氫設(shè)備故障診斷與預(yù)警管理系統(tǒng)，以實(shí)現(xiàn)關(guān)鍵設(shè)備數(shù)據(jù)的實(shí)時(shí)監(jiān)測與自動(dòng)預(yù)警，減少人工依賴；提前捕捉設(shè)備異常并實(shí)時(shí)預(yù)警，防范故障發(fā)
2.4 項(xiàng)目服務(wù)期：自合同簽訂之日起至2027年12月。
3.投標(biāo)人資格要求
3.1 資質(zhì)條件和業(yè)績要求：
【1】資質(zhì)要求：（1）投標(biāo)人須為依法注冊的獨(dú)立法人或其他組織，須提供有效的證明文件。
（2）投標(biāo)人須具有并提供有效的能力成熟度模型集成5級（CMMI5）認(rèn)證證書。
【2】財(cái)務(wù)要求：/
【3】業(yè)績要求：2021年5月至投標(biāo)截止日(以合同簽訂時(shí)間為準(zhǔn))，投標(biāo)人須至少具有合同內(nèi)容包含能源行業(yè)設(shè)備【健康管理】或【故障診斷】或【預(yù)警診斷】或【預(yù)測性維護(hù)】或【一體化管控】或【一體化監(jiān)管】的合同業(yè)績2份，單份合同金額不低于500萬元。投標(biāo)人須提供能證明本次招標(biāo)業(yè)績要求的合同證明掃描件，合同掃描件須至少包含：合同買賣雙方蓋章頁、合同簽訂時(shí)間和業(yè)績要求中的關(guān)鍵信息頁。若投標(biāo)人有相關(guān)科技項(xiàng)目課題的可以提供計(jì)劃任務(wù)書代替。
【4】信譽(yù)要求：/
【5】項(xiàng)目負(fù)責(zé)人的資格要求：投標(biāo)人為本項(xiàng)目配備的項(xiàng)目負(fù)責(zé)人須至少具有項(xiàng)目管理專業(yè)人士資格認(rèn)證（PMP）或信息系統(tǒng)項(xiàng)目管理師資質(zhì)證書。
【6】其他主要人員要求：/
【7】科研設(shè)施及裝備要求：/
【8】其他要求：/
3.2 本項(xiàng)目不接受聯(lián)合體投標(biāo)。
4.招標(biāo)文件的獲取
招標(biāo)文件開始購買時(shí)間2026-04-23 10:00:00，招標(biāo)文件購買截止時(shí)間2026-04-28 16:00:00。
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