项目名称：-DeepKiln强化学习温控系统

所获奖项：中国国际大学生创新大赛(2025)重庆赛区银奖

指导教师：于安宁、刘博文、吴扬、段宏林、涂静雯、谢枭鹏

主要成员：漆媛媛、何云龙、谢宛益、侯云涵、王聪、张什、李益帆、曹凤娇、袁航、赵雅楠、黎斌、徐艺珂、波萍娜依·努尔别克、张鸿运、谭喜月

所在学院：计算机科学与工程学院（人工智能学院）

项目简介：冶金行业智能化转型背景下，回转窑结圈问题严重制约生产效率，人工经验温控存在精准度低、数据稳定性差、可视化不足等痛点，与行业绿色低碳发展需求相悖。依托国家传统制造业转型升级政策，“煅智温控”DeepKiln强化学习温控系统针对性破解这一难题。

项目打造硬件采集、边缘计算、智能决策一体化解决方案：通过自研工业温度计、热成像仪等边缘端设备采集实时数据，融合AI边缘端量化算法提升采集效率；借助NURBS技术与Blender3D建模实现生产可视化；核心的深度强化学习多标签时间依赖预测算法，精准调节温控参数，从根源减缓结圈速度。

项目创新性显著，首创强化学习与冶金工艺深度融合技术体系，采用知识蒸馏、Replay Buffer机制优化算法，不稳定环境下预测精准度达96%，反馈时长仅2ms；数据采集速率提升50%，能耗远低于传统设备，性价比优于行业竞品。团队汇聚多学科人才，依托国家级学科资源与产学研合作，技术支撑扎实。

项目成果丰硕，在德胜集团等企业中试实现球团矿增产24.3%、能耗降低20.5%，年增收超2600万元；累计获15项知识产权、80余项荣誉，获600万元投资。项目不仅推动冶金行业智能化绿色化转型，还带动上下游就业、反哺高校人才培养。未来将通过技术迭代、市场拓展，逐步提升市场占有率，拓展海外业务，持续赋能传统制造业高质量发展。