本招標項目名稱為：吉林公司江南公司2025年基于多源感知賦能的皮帶輸送系統研發與應用公開招標， 本項目已具備招標條件，現對該項目進行國內資格后審公開招標。

2.項目概況與招標范圍

    2.1 項目概況、招標范圍及標段（包）劃分：本項目共劃分為一個標段；
2.1.1項目概況： 吉林江南熱有限公司輸煤系統作為保障電廠穩定運行的核心設施之一，長期面臨設備運行監測手段單一、異常識別精準度不高、實時響應能力不足等突出問題。一方面，傳統的人工巡檢方式工作強度大，還存在巡檢覆蓋面不足、故障發現滯后、漏檢誤檢頻繁的現實問題，難以滿足現代電廠對安全性和運行穩定性日益提高的要求。另一方面，現有的自動化監測手段多為單一的圖像或簡單傳感器監測，在惡劣工況下對托輥異常、皮帶偏移、堵煤等關鍵設備故障的檢測精度和可靠性不足，無法提供可靠的預警決策支撐。此外，目前輸煤系統監測與故障診斷仍普遍存在數據感知維度不足、缺乏多源異構數據融合處理技術支撐，以及算法模型在復雜工業現場泛化能力差、難以實現實時分析和決策的問題，限制了火電廠輸煤系統的智能化管理水平的提升。 
2.1.2招標范圍：圍繞火電廠輸煤皮帶線路這一關鍵環節進行創新研發，解決包括托輥異常、皮帶跑偏、堵料、皮帶電機狀態檢測等情況，建設融合多模態數據智能賦能監測系統。包括不限于以下內容：多源感知賦能系統，輕量化邊緣計算模型，皮帶線作業安全監管應用系統。

    2.2 其他：/

    2.3 主要研究內容及預期目標：2.3.1主要研究內容：

    （1）基于多源感知數據融合的輸煤系統狀態監測方法研究：圍繞火電廠輸煤皮帶線路關鍵環節，包括托輥異常、皮帶跑偏、堵料等情況，研究視覺、光纖傳感、雷達成像、聲音監測、熱成像等多種感知方式的數據融合機制，采集信息描述設備運行狀態遷移，形成可擴展的機理層，實現輸煤線路狀態的高精度識別與實時監測。

    （2）基于深度學習模型的設備健康評估與預警研究：針對輸煤設備邊緣計算資源有限的難題，研發適用于邊緣計算環境的輕量化深度學習模型，研究并設計可解釋的特征提取網絡，構建設備狀態的智能診斷與實時評估機制，實現物理約束下的端到端預測。通過強化學習對皮帶、托輥維護周期等參數進行多目標優化，構建統一數據融合與協同感知模型，實現對皮帶、托輥等關鍵設備的異常狀態精準識別和提前預警。

    2.3.2預期目標：

    （1）利用采用脈沖數字編碼技術的分布式聲波感知系統獲取高保真托輥運行聲波信號，結合智能模塊與高階譜分析算法提取托輥運行特征，解決托輥故障早期識別困難和噪聲干擾下誤報率高的問題，實現托輥異常的智能識別，并具備誤報過濾和自適應識別能力。通過不少于1000組托輥異常與正常聲信號樣本的訓練與測試，實現對托輥故障的實時監測與早期預警。

    （2）采用深度學習模型結合自動結構搜索、模型優化和增量學習等技術，構建支持小樣本學習的皮帶跑偏與堵料智能識別模型，解決現場樣本不足及環境復雜多變導致的檢測困難問題，實現算法在邊緣設備上的靈活部署和圖像/視頻數據的實時處理，并支持動態模型加載與算力調度以快速更新模型。通過已有各類標注圖像樣本進行模型訓練與效果驗證，滿足復雜現場環境下的可靠檢測要求。

    （3）搭建AI模型部署與管理框架，支持邊緣推理設備上靈活部署所有模型，解決人工現場部署效率低和異構設備適配難的問題，實現從數據采集、算法訓練、模型部署到應用的全流程閉環智能服務。通過動態模型加載與算力調度技術，新模型的部署更新周期將縮短至分鐘級，并驗證系統在不同算力設備上的實時運行性能，確保模型可以快速迭代更新并穩定應用于現場。

    2.4 項目服務期：合同簽訂之日起至2026年11月30日。

3.投標人資格要求

    3.1 資質條件和業績要求：

    【1】資質要求：（1）投標人須為依法注冊的獨立法人或其他組織，須提供有效的證明文件。（2）投標人須具有并提供有效的電子與智能化工程專業承包二級或以上資質證書。（3）投標人須具有并提供有效的安全生產許可證。

    【2】財務要求：/

    【3】業績要求：/

    【4】信譽要求：/

    【5】項目負責人的資格要求：/

    【6】其他主要人員要求：/

    【7】科研設施及裝備要求：/

    【8】其他要求：/

    3.2 本項目不接受聯合體投標。 /

4.招標文件的獲取

    4.1 招標文件開始購買時間2025-08-27 09:00:00，招標文件購買截止時間2025-09-02 16:00:00。