本招标项目名称为：吉林公司江南公司2025年基于多源感知赋能的皮带输送系统研发与应用公开招标， 本项目已具备招标条件，现对该项目进行国内资格后审公开招标。

2.项目概况与招标范围

    2.1 项目概况、招标范围及标段（包）划分：本项目共划分为一个标段；
2.1.1项目概况： 吉林江南热有限公司输煤系统作为保障电厂稳定运行的核心设施之一，长期面临设备运行监测手段单一、异常识别精准度不高、实时响应能力不足等突出问题。一方面，传统的人工巡检方式工作强度大，还存在巡检覆盖面不足、故障发现滞后、漏检误检频繁的现实问题，难以满足现代电厂对安全性和运行稳定性日益提高的要求。另一方面，现有的自动化监测手段多为单一的图像或简单传感器监测，在恶劣工况下对托辊异常、皮带偏移、堵煤等关键设备故障的检测精度和可靠性不足，无法提供可靠的预警决策支撑。此外，目前输煤系统监测与故障诊断仍普遍存在数据感知维度不足、缺乏多源异构数据融合处理技术支撑，以及算法模型在复杂工业现场泛化能力差、难以实现实时分析和决策的问题，限制了火电厂输煤系统的智能化管理水平的提升。 
2.1.2招标范围：围绕火电厂输煤皮带线路这一关键环节进行创新研发，解决包括托辊异常、皮带跑偏、堵料、皮带电机状态检测等情况，建设融合多模态数据智能赋能监测系统。包括不限于以下内容：多源感知赋能系统，轻量化边缘计算模型，皮带线作业安全监管应用系统。

    2.2 其他：/

    2.3 主要研究内容及预期目标：2.3.1主要研究内容：

    （1）基于多源感知数据融合的输煤系统状态监测方法研究：围绕火电厂输煤皮带线路关键环节，包括托辊异常、皮带跑偏、堵料等情况，研究视觉、光纤传感、雷达成像、声音监测、热成像等多种感知方式的数据融合机制，采集信息描述设备运行状态迁移，形成可扩展的机理层，实现输煤线路状态的高精度识别与实时监测。

    （2）基于深度学习模型的设备健康评估与预警研究：针对输煤设备边缘计算资源有限的难题，研发适用于边缘计算环境的轻量化深度学习模型，研究并设计可解释的特征提取网络，构建设备状态的智能诊断与实时评估机制，实现物理约束下的端到端预测。通过强化学习对皮带、托辊维护周期等参数进行多目标优化，构建统一数据融合与协同感知模型，实现对皮带、托辊等关键设备的异常状态精准识别和提前预警。

    2.3.2预期目标：

    （1）利用采用脉冲数字编码技术的分布式声波感知系统获取高保真托辊运行声波信号，结合智能模块与高阶谱分析算法提取托辊运行特征，解决托辊故障早期识别困难和噪声干扰下误报率高的问题，实现托辊异常的智能识别，并具备误报过滤和自适应识别能力。通过不少于1000组托辊异常与正常声信号样本的训练与测试，实现对托辊故障的实时监测与早期预警。

    （2）采用深度学习模型结合自动结构搜索、模型优化和增量学习等技术，构建支持小样本学习的皮带跑偏与堵料智能识别模型，解决现场样本不足及环境复杂多变导致的检测困难问题，实现算法在边缘设备上的灵活部署和图像/视频数据的实时处理，并支持动态模型加载与算力调度以快速更新模型。通过已有各类标注图像样本进行模型训练与效果验证，满足复杂现场环境下的可靠检测要求。

    （3）搭建AI模型部署与管理框架，支持边缘推理设备上灵活部署所有模型，解决人工现场部署效率低和异构设备适配难的问题，实现从数据采集、算法训练、模型部署到应用的全流程闭环智能服务。通过动态模型加载与算力调度技术，新模型的部署更新周期将缩短至分钟级，并验证系统在不同算力设备上的实时运行性能，确保模型可以快速迭代更新并稳定应用于现场。

    2.4 项目服务期：合同签订之日起至2026年11月30日。

3.投标人资格要求

    3.1 资质条件和业绩要求：

    【1】资质要求：（1）投标人须为依法注册的独立法人或其他组织，须提供有效的证明文件。（2）投标人须具有并提供有效的电子与智能化工程专业承包二级或以上资质证书。（3）投标人须具有并提供有效的安全生产许可证。

    【2】财务要求：/

    【3】业绩要求：/

    【4】信誉要求：/

    【5】项目负责人的资格要求：/

    【6】其他主要人员要求：/

    【7】科研设施及装备要求：/

    【8】其他要求：/

    3.2 本项目不接受联合体投标。 /

4.招标文件的获取

    4.1 招标文件开始购买时间2025-08-27 09:00:00，招标文件购买截止时间2025-09-02 16:00:00。