近日，由中国有色金属工业协会组织，公司合作研发的“高滑石型钼及低品位伴生资源高效回收新技术研究与应用”、“牙轮钻机远程智能控制系统与随钻岩石参数识别技术的研发与应用”和“碎矿站多模态数据融合与智能协同控制系统研究与应用”三项科技成果评价会顺利举行。会议由中国有色金属工业协会党委常委张强主持。

评价专家组由来自中南大学桂卫华院士、矿冶集团沈政昌院士、矿冶集团战凯、武汉科技大学张一敏教授、中国矿业大学（北京）吴伯增教授、中铝郑州有色金属研究院曹斌、有研资源环境技术研究院（北京）有限公司姚国成、金川集团程少逸、西安建筑科技大学顾清华教授、辽宁科技大学柳小波教授等资深专家组成，对各项目进行了独立、客观的评价。

针对“高滑石型钼及低品位伴生资源高效回收新技术研究与应用”项目，专家组认为，项目研发了靶向抑制剂界面调控的强疏水性矿物高效分离新技术，首创了基于紫外线光解与光化学催化氧化协同的回水处理及回用技术，开发了钼尾矿中低品位伴生有价元素的梯级回收技术，成功解决了高滑石型钼矿选矿回收率低、回水回用难和伴生资源综合回收利用率低等技术难题。

评价结论：项目整体技术达到国际领先水平。

针对“牙轮钻机远程智能控制系统与随钻岩石参数识别技术的研发与应用”项目，专家组认为，项目首次将远程控制、高精度定位、自动调平、自动钻进、岩性识别、环境感知、自主调整等功能集成于一体，实现了牙轮钻机的智能化远程控制与随钻岩石参数的实时识别，构建了随钻岩石强度评价指标体系，有效提升了穿孔作业的安全性、精准性和智能化水平。

评价结论：项目整体技术达到国际领先水平。

针对“碎矿站多模态数据融合与智能协同控制系统研究与应用”项目，专家组认为，项目构建了基于多源数据融合与协议归一化的破碎站一体化智能管控技术，首次在工业环境中应用以深度学习为核心的矿石图像分割模型，实现了粒度在线检测与分析预警，并基于F5G全光网构建了高可靠网络系统，攻克了碎矿环节数据孤岛与控制系统分散的行业难题。

评价结论：项目整体技术达到国际先进水平，其中粒度检测分析预警技术达到国际领先水平。

洛钼中国区副总经理张金龙及项目组有关人员参加了本次答辩和论证。

（来稿：洛钼中国区/侯凯）