MORRO
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Introduce tech-report/ with cover page, custom TOC, and summary flow; add travel-plan/ for trip planning; update README, gitignore, and brand colors. Co-authored-by: Cursor <cursoragent@cursor.com>
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title: 铝土矿智能分选技术报告
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company: 西安高岭绿能科技有限公司
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date: 2026-06-22
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version: v2.0
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summary: |
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本项目拟在目标矿山建设智能矿石分选产线，以高光谱感知、深度学习推理与喷阀执行闭环为核心，实现铝土矿预选抛废与品位提升。经现场调研与算法验证，单线设计处理量 25 t/h，精矿 A/S 可达 4.0+，具备工程化落地条件。
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# 项目概述
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本项目面向铝土矿预选场景，建设「感知—推理—执行—运维」一体化的智能分选系统，将算法能力转化为可部署、可运维的工业产品，降低后续磨选成本并提升资源利用率。
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> 引用块示例：政策与市场需求推动预选抛废技术应用，本段为 blockquote 样式预览。
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**常用 Markdown 语法预览：**
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- **加粗**：单线处理量 `25 t/h`
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- *斜体*：用于强调术语
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- ~~删除线~~：已废弃方案
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- <u>下划线</u>：关键指标标注
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- Emoji：产线状态 🐱 正常 / ⚠️ 告警
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- 行内代码：`ONNX Runtime`、`Ratatui`
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```python
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# 推理回调示例
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for sample in belt_stream:
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grade = model.infer(sample)
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valve.fire(grade)
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```
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## 项目概述2
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建设内容包括：产线感知与推理控制软件、运营后台、运维工具及现场联调交付。
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# 建设必要性与市场分析
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铝土矿原料品位波动大，传统全量入磨能耗高、尾矿处置压力大。政策层面，绿色矿山与节能降碳要求推动预选抛废技术应用。目标客户在降本增效与环保合规方面需求明确，智能分选在预选环节具备可复制推广价值。
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# 技术方案
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系统采用 <!--raw-typst #gls-long("hsi") --> 与 <!--raw-typst #gls-short("onnx") --> 推理引擎，构建边缘推理与喷阀执行闭环架构。
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<!--raw-typst #ore-sorting-flow()-->
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核心技术路线：
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- 高光谱采集与样本标准化处理
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- ONNX 推理服务与产线实时回调
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- Rust 运维控制台与产线状态监控
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## 验证指标（实验室 / 现场）
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| 指标 | 设计值 | 验证情况 |
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| 单线处理量 | 25 t/h | 已验证 |
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| 精矿 <!--raw-typst #gls-short("as-ratio") --> | ≥ 4.0 | 4.0+ |
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| 尾矿 A/S | ≤ 1.7 | 1.7- |
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| 回收率 | ≥ 30% | 30%+ |
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# 实施计划
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1. **研发验证**（1–2 月）：算法迭代、软件模块开发与台架测试。
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2. **试点部署**（2–3 月）：单线现场安装、联调与试运行。
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3. **规模化推广**（持续）：复制部署、运维体系与客户培训。
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# 投资估算与资金用途
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投资主要用于光谱传感与执行机构硬件、软件开发与现场实施、人员与运维体系建设。具体金额结合矿山规模与产线配置在商务阶段细化。
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# 效益分析
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- **经济效益**：减少入磨量，降低能耗与药剂成本；提升精矿品位与回收率。
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- **环保效益**：减少尾矿产生量，降低固废处置压力。
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- **社会效益**：支撑绿色矿山建设，提升企业技术形象。
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# 风险分析与对策
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| 风险 | 对策 |
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| 原料波动影响模型稳定性 | 持续采样标注与模型迭代；异常降级策略 |
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| 现场交付周期 | 标准化模块与运维工具；阶段里程碑管控 |
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| 客户接受度 | 试点数据透明展示；可量化的效益测算 |
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# 结论
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综合技术验证、市场需求与实施条件，本项目具备可行性。建议推进试点产线建设，以现场数据支撑后续规模化复制。
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