成功可信度高
能源与矿山 · 预测与分析 / 智能质检
山东能源基于盘古预测大模型实现重介密控，精煤产率提升达国家验收标准
山东能源在选煤厂引入盘古预测大模型，构建重介密控算法模型，实时分析灰分、煤量、介质密度等生产数据，预测并下发最优工艺参数，替代依赖人工经验的密度控制，保证产品质量并提高精煤产率，达到《智能化选煤厂验收办法》智能分选要求。
重介密控达国家智能分选标准
山东能源集团（选煤厂）发布于 2026年7月22日实施于 2023 年阅读 0
产品质量
达到国家智能化选煤厂智能分选要求
来源披露
精煤产率
有效保证质量并提高精煤产率
来源披露
技术地位
盘古预测大模型首次用于选煤生产
来源披露
企业痛点
能源与矿山智能选煤预测大模型
01
业务背景
重介分选密度控制长期依赖人工经验，缺乏可靠数据分析，易导致分选异常、精煤回收损失。
02
遇到的问题
参数调整依赖经验、调优效率低成本高、缺乏一致性、难以统一标准。
03
AI 解决方案
以预测大模型构建重介密控模型（训练态+推理态），融合数据知识/专家知识/机理知识，实时预测最优参数并下发生产自控系统。
- 1构建重介密控预测模型
- 2融合生产数据与专家知识
- 3实时预测并下发最优参数
- 4持续自学习迭代
04
实施结果
产品质量：达到国家智能化选煤厂智能分选要求
精煤产率：有效保证质量并提高精煤产率
技术地位：盘古预测大模型首次用于选煤生产
05
风险与边界
需高质量生产数据与机理模型支撑。
编辑点评 · AI 辅助生成并经审核
该案例收录于山东能源集团与华为云联合发布的《矿山智能化暨矿山大模型最佳实践白皮书》，由华为云（盘古大模型）落地（落地客户：山东能源集团），是国内矿山大模型规模化落地的标杆实践，极具行业参考价值。
适合
选煤厂、洗选企业的工艺优化
前置条件
盘古预测大模型、生产自控系统
信息来源
1 个来源页面内容为结构化改写；关键结论应可追溯到以下材料。
关联报告：《矿山智能化暨矿山大模型最佳实践白皮书》（山东能源集团 × 华为云, 2023） · 山东能源集团 / 华为云 · 2023