K8凯发

以收酒罐区、中转库区、盘勾库区、陶坛库、成品库等罐区采用全自动阀阵设计为基础，以智控系统运行数据基座为核心，基于对罐区及阀阵的建模生成路径数据库，基于调酒任务单实现进酒、出酒、倒酒过程阀阵路径自动匹配、阀阵及酒泵的自动开关及联动联锁控制
；管道余酒自动清理
；阀阵防止串酒自动联锁控制。

采用K8凯发智能工业大模型，基于深度学习技术建立高准的白酒酿造工艺预测模型，通过大量的生产实例批次工艺数据训练优化，实现白酒酿造工艺参数寻优与辅助工艺决策，有效提高白酒酿造的生产效率，提高出酒率。

针对摊凉机温度优化控制模型，通过摊凉机前、中、后多段多点在线温度检测构建摊凉机温度场模型，并根据季节变化引入环境温度作为前馈控制变量
；通过板链糟醅厚度检测、糟醅均匀度检测、板链输送速度检测实时计算糟醅体积流量，基于以上检测变量及风机风量、数量、变频设置等控制变量采用多模态模糊模型前馈串级分程控制算法对摊凉机进行建模，可有效实现多季节、多品类糟醅的摊凉温度稳定均匀控制。

以智能控制系统为运行数据底座+AI智能引擎构建AI智能配糟大模型，AI机器视觉实时在线分析糟醅、粮食、谷壳的图像数据输出定量化的颗粒度、色泽、均匀度、疏松度等视觉指标
；结合糟醅酸淀水检测等理化指标数据及专家知识库，建立粮糟配料的AI工艺大数据寻优模型，实现酿造粮糟配料智能优化控制。

基于机械化酿酒生产线，构建以智能控制系统为全流程智能运行与控制系统平台为核心的酿酒中心级一体化管控平台。该平台通过智能控制系统的操作导航智能体组件，实现对生产工单的分解、批次的自动执行，以及对酒甑、摊凉机、智能行车、RGV（自动导引车）等关键设备的自动调度运行。

工厂操作系统supOS把DCS、MES、能耗、质检等子系统、数据统一接入，构建“白酒工艺数据湖”。并提供低代码开发环境，酒厂业务人员用拖拽方式即可在短时间内实现相关业务应用，实现生产经营的产量、质量、能耗等数据的即时对标。另结合“DCS+PRIDE+Q-Lab”三位一体，赋能白酒企业把生产、质量、设备相关的数据集成协同，控制精度提高的同时，将相关历史数据及老师傅的知识经验沉淀下来，一是把把瞬时工艺变为持续优化，二是把传统酿造升级为可预测、可复制、可优化的智能酿造，真正实现“老酒新生”。

针对固态法白酒酿造全流程的复杂决策需求，提出了一套融合工业大数据、多模态知识蒸馏与动态数字孪生的智能决策技术方案。系统通过OPC UA协议深度集成DCS、MES及ERP系统，实时采集涵盖原料预处理、发酵、蒸馏等环节的工艺参数（温度、压力、酸度等）、设备状态（机械臂位姿、阀门开度）及生产效能指标（出酒率、能耗、优等品率），构建跨层级、多维度工业大数据湖。构建实时数据流处理框架，采用时间序列数据库存储高频传感器数据，关系型数据库理工艺规则与专家经验，并通过数据清洗（基于孤立森林与DBSCAN聚类）与特征工程（互信息筛选、小波变换降噪）形成标准化多模态数据集，为智能决策提供高可信度数据基底。

提出“知识蒸馏-数字孪生”双引擎驱动架构。知识蒸馏引擎采用多教师模型融合策略：教师模型一基于XGBoost与随机森林构建工艺参数与出酒率的关联规则库
；教师模型二依托BERT架构对历史操作日志进行语义解析，提取工人经验知识
；教师模型三通过图神经网络建模微生物群落代谢网络，预测发酵过程代谢物动态变化。数字孪生引擎构建高保真酿造过程虚拟模型，实时同步物理车间的设备状态与工艺参数，通过多物理场耦合仿真（传热、传质、生化反应）预测生产偏差，并生成优化策略预演库（如发酵温度调整幅度、蒸馏压力补偿值），为决策提供虚实交互验证支持。本技术在充分了解生产工艺和主要操作单元的功能特性，整体的物料流程和转换规律，全流程的能量分配和消耗，提高白酒酿造的生产效率和出酒率，降低能耗。

针对固态法白酒人工“看花摘酒”分段标准不一、严重依赖人工经验的问题，提出了一套融合多光谱成像、流酒参数动态建模与自适应决策的技术方案。系统采用高速工业相机同步采集流酒过程的高清酒花图像及光谱特征，结合温度传感器、质量流量计实时监测流酒温度、酒精度与流速，构建覆盖“视觉-光谱-流变参数”的多模态时序数据库。通过对酒花图像进行动态感兴趣区域(Region of Interest, ROI)提取与运动模糊校正，采用改进的Mask R-CNN模型分割酒花区域，提取形态学参数（直径、轮廓复杂度）、纹理特征及光谱吸收峰位置，结合卡尔曼滤波融合时序传感器数据，形成标准化多维度特征矩阵，为酒段分类提供高置信度输入。

基于流体动力学原理构建流酒过程酒花演化模型，模拟不同酒段的酒花破裂速度、表面张力与温度关联曲线，生成理论分类阈值边界。同时，设计双分支时序图卷积网络，空间分支通过图卷积层建模酒花形态与光谱特征的空间关联性，时间分支通过门控循环单元捕捉流酒参数（温度、酒精度、流速）的动态演变规律，最终通过注意力机制融合时空特征输出酒段概率分布。为提升模型泛化能力，引入在线增量学习机制，利用实时生产数据更新网络参数，并开发夹花异常检测？，实现酒花混杂状态的毫秒级识别与自适应阈值调整。该技术完成自动酒段识别后，指导DCS系统实现摘酒环节的全自动控制，实现自动摘酒功能，降低了人工摘酒的主观误差。

针对固态法白酒传统上甑依赖人工经验导致的蒸汽分布不均，提出了一套融合红外热成像、多模态数据融合与自适应控制的技术方案。系统以红外热成像相机为核心，实时捕获甑体表面温度场分布，结合超声传感器动态监测料位高度，同步采集蒸汽压力、底锅水温度及机械臂位姿数据，构建覆盖“温度-压力-空间位姿”的多模态时序数据库。通过计算机视觉框架对红外图像进行非均匀性校正与噪声抑制，采用温度网络空间分割甑面有效区域，提取横向温度梯度矩阵与纵向热传导特征，并结合卡尔曼滤波算法融合时序传感器数据，形成标准化输入特征向量，为动态建模提供高精度数据支撑。

基于传热学原理构建甑内蒸汽扩散有限元模型，模拟不同料位高度下的温度场分布规律，生成理论温度梯度基准曲线。同时，设计时空卷积神经网络(Spatio-Temporal Convolutional Neural Network, STCNN)，通过三维卷积层提取红外图像时空特征（温度变化率、热斑分布），结合长短期记忆网络(Long Short-Term Memory, LSTM)建模蒸汽压力与料位高度的动态耦合关系，最终输出蒸汽高度估计值及机械臂运动轨迹优化参数。为提升模型鲁棒性，引入在线迁移学习机制，利用实时生产数据微调网络权重，并开发穿气检测？，实现甑面穿气现象的毫秒级识别与报警。该方案通过与控制系统通信交互，自动调整上甑机械手臂的运行状态设定值，控制上甑蒸汽的流量，做到“轻撒匀铺，不压气、不穿气”，实现该环节的节能降耗，提高蒸馏效率。

围绕传统酿造行业配糟工艺精准度低、依赖人工经验的痛点，通过多学科交叉创新，提出了一套融合多源数据感知、混合建模与智能控制的系统性技术方案。通过集成高精度温湿度传感器、近红外光谱仪及工业级视觉系统，构建了覆盖原料理化性能指标、生物化学指标以及视觉量化指标的多维度数据采集网络。在线检测参数主要由配糟原料的理化性能指标检测，如湿度、温度等物理量指标，生物化学指标主要有酸度、淀粉含量、酒精度、含水率、还原糖等，以及视觉量化指标有颗粒度、色泽、均匀度等。

针对视觉特征提取，采用卷积神经网络(Convolutional Neural Network, CNN)框架对原料图像进行特征增强与特征提取，结合改进的U-Net分割网络实现多尺度颗粒边界识别，实现糟醅、粮食与糠壳的精准区域分割，并提取RGB直方图、局部二值模式（LBP）纹理特征及形态学参数（面积、圆度），形成多模态特征矩阵。在此基础上，基于卡尔曼滤波算法融合多传感器时序数据，并通过Z-Score标准化消除量纲差异，最终构建标准化输入数据集，为模型训练提供高质量数据支撑。

智能配糟算法是一个基于半经验、半理论模型的智能决策过程，其中半经验模型主要基于对申请单位酿酒工人长期历史传承经验所构成的大数据，这些大数据经过模糊-去模糊、统计回归分析、贝叶斯方法、句法模板、类神经网络、支持向量机等人工智能数据挖掘过程，形成配糟调整经验模型调整函数，与基于生化反应的固态发酵理论模型相融合，依据配糟模型计算优化的配糟比值，提升发酵效率。