甲醇分公司气化装置、甲醇罐区、聚甲醛框架目前采用人工巡检，数据不全面，设备老化导致故障率高，巡检人员安全风险大、任务重。为此，希望在气化楼、甲醇装置罐区和聚甲醛罐区各配备1台防爆轮式巡检机器人，按预设参数自主完成巡检任务，分类存储数据并智能告警。实现辅助或替代人工巡检，减轻员工劳动强度，降低安全风险，提升设备运行安全等级。

项目在锯切区域新增自动化锯切系统、智能打捆机组和三维超声探伤装置，以提升锯切精度和检测智能化水平。锯切系统采用伺服驱动，配备高精度编码器和PLC控制，实现±0.5mm精准控制，具备自动送料、定位和切割功能。打捆机组集成视觉识别系统，通过AI算法自动适应Φ80-Φ500mm规格棒材捆扎。超声探伤装置可自动生成报告并标记缺陷，所有设备均配置标准化工业以太网接口和OPC。

拓展含金属离子废水处理/福美纳产品研发等新应用，提升生产效率与设备综合利用率，降低生产中断时间及能源成本，延长设备使用周期，确保安全环保无事故。

建设AI智能安全监控系统，利用高清视频+红外+多源传感器，实时识别越界、烟火、设备异常，AI联动预警、自动生成处置工单，实现7×24小时无人化智能巡检，预计降低安全事故率，提升安全管理效率。

当前高盐废水处理存在效率低、安全风险高等问题，亟需开发高效安全处理技术，在实现废水深度净化的同时联产高纯氢气。

当前化工园区亟需研究搭建应急指挥平台，整合园区安全数据实现高效协同指挥，开发人员车辆精准定位系统实时掌握动态，引入AI智能分析技术自动识别监控画面异常，构建跑冒滴漏监测模型精准检测泄漏隐患，研制机器人巡检方案替代人工巡检危险区域，全面提升应急响应能力与本质安全水平。

现有设备耗电高、成本压力大，拟利用AI技术实时调整生产参数，实现工艺精准优化与能耗动态管控，有效降低能耗与运行成本。

主要是人工智能领域的深度学习技术，已经在彩图铝板的缺陷检测行业中进行应用，现阶段已经实现在深度学习下的图像识别率达到90%，希望能进一步提高识别率，将识别率提升到95%以上。

（1）PP树脂原材料构效关系研究——建立PP树脂材料数据库 （2）聚丙烯树脂体系加工稳定性的影响因素研究 （3）热处理工艺对CPP膜的凝聚态和物理性能的影响研究。

硅铝合金热等静压加工技术的研究包括包套变形、包套焊合、包套脱气、包套热压等多个关键环节的工艺参数和流程，实现整个热等静压加工工艺，保证硅铝合金热等静压产品质量的稳定性、工艺技术合理性。