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专题25 阅读理解题1．（2022年湖南省衡阳市中考）阅读下面科普短文：2004年，科学家成功地从石墨中分离出单层的石墨片(有人称为石墨烯)，其层内微观结构如图1.这种单层的石墨片有优异的导电、导热性和其他奇特性质。
石墨烯是由碳原子构成的一层或几层原子厚度的晶体，在电子、复合材料、医疗健康等多领域具有广泛应用，不同领域的应用分布如图2纺织领域是石墨烯应用的新兴领域。
纺织面料掺入石墨烯后，在低温情况下，石墨烯可将来自远红外线的热量传送给人体，改善人体微循环系统，促进新陈代谢。
另外，纺织面料中的石墨烯片层结构中含有丰富的含氧基团，影响菌体的正常代谢，从而使菌体无法吸收养分直至死亡。
随着科技水平的提升，石墨烯作为一种基本材料，其应用会有越来越多的可能。
请依据文章内容回答下列问题：(1)石墨烯的物理性质有_______。
(任写一条)(2)石墨烯应用占比最高的领域是_______。
(3)纺织面料掺入石墨烯后具有的优点有_______。
(任写一条)【答案】(1)导电性(或者导热性等)(2)电子领域(3)在低温情况下，石墨烯可将来自远红外线的热量传送给人体，改善人体微循环系统，促进新陈代谢【解析】(1)根据文章内容可知石墨烯在电子领域有广泛应用，且能将热量传送给人体，故其物理性质有导电性、导热性。
(2)根据图2信息可知，石墨烯在电子领域应用占比27%，在该领域占比最高。
(3)文章内容中已给出：纺织面料掺入石墨烯后，在低温情况下，石墨烯可将来自远红外线的热量传送给人体，改善人体微循环系统，促进新陈代谢。
2．（2022年安徽省中考）阅读下列科技短文并回答问题。
过氧化氢可用于消毒杀菌，具有不稳定性。
将水蒸气冷凝在硅，玻璃，塑料、金属等材料表面，均发现了过氧化氢的存在。
研究显示：水蒸气冷凝为粒径小于10微米的液滴时，部分水分子会转化为过氧化氢分子。
水微滴中形成的过氧化氢含量随液滴尺寸的增大而减少。
过氧化氢的产生量与温度，温度等环境条件密切相关。
河南省发展和改革委员会关于加快推进重点用能单位能耗在线监测系统建设工作的通知文章属性•【制定机关】河南省发展和改革委员会•【公布日期】2014.08.19•【字号】豫发改环资〔2014〕1245号•【施行日期】2014.08.19•【效力等级】地方规范性文件•【时效性】现行有效•【主题分类】节能管理正文河南省发展和改革委员会关于加快推进重点用能单位能耗在线监测系统建设工作的通知豫发改环资〔2014〕1245号各省辖市、省直管县（市）发展改革委、能源局（办），郑州航空港试验区管委会：按照《国务院关于印发节能减排“十二五”规划的通知》（国发〔2012〕40号）、《国务院办公厅关于印发2014—2015年节能减排低碳发展行动方案的通知》（国办发〔2014〕23号）及《国家发展改革委办公厅关于开展重点用能单位能耗在线监测试点工作的通知》（发改办环资〔2013〕330号）的有关要求，我省被国家确定为重点用能单位能耗在线监测系统试点地区，组织开展了试点建设工作。
为了按时完成国家下达的工作目标任务，拟进一步加快建设工作的进度，现就有关事项通知如下：一、要高度重视能耗在线监测系统建设工作能耗在线监测是应用信息网络技术对重点用能单位能耗数据进行实时采集、汇总、分析的节能管理系统。
建立能耗在线监测系统，是在当前节能工作新形势下，国家为及时、准确掌握能源消费状况新的重大决策部署，也是推动落实能源消费总量控制的一项重要手段。
我省重点用能单位数量多，能源消费量占到全省能源消费总量的60%左右，是节能工作的重点对象。
在全省重点用能单位中建立能耗数据监测系统，不仅是企业实现精细化节能管理、促进节能降耗的必然要求，也是各级发展改革部门及时跟踪了解本地区节能工作进展情况，准确把握和分析节能降耗发展趋势，加强能耗数据质量控制，推动开展能源审计和能效水平的一项重要基础性工作。
对此，各级发展改革部门和重点用能单位要引起高度重视，要充分认识能耗在线监测的重要性和必要性，全面扎实推进能耗在线监测系统建设。
钢铁行业数据采集指南在工业生产中，数据采集是非常重要的环节，可以帮助企业更好地掌握生产情况，实现高效利润。
钢铁行业在工业领域中具有重要地位，因此总结钢铁行业数据采集指南是非常有必要的。
一、确定数据采集目的：首先，需要明确企业需要采集哪些数据，以及采集这些数据的目的是什么。
钢铁行业需要关注的数据包括：原料采购数量、生产进度、设备运行状态、能耗指标、质量指标等。
企业需要根据自身情况和经营目标确定采集的数据，以便更好地指导生产运营和业务决策。
二、确定数据采集方法：数据采集可以采用手动输入和自动采集两种途径。
手动输入需要人工耗费大量时间和精力，容易出现错误。
而自动采集可以通过传感器、控制器、计算机软件等设备，实时监控生产过程中的数据，不仅提高工作效率，还可以减少数据误差。
三、确定数据采集时间：钢铁行业数据采集要注意确保时间准确性，建议定期进行。
生产流程、采购订单、设备状态等数据都需要随时跟踪记录，以保证数据可靠性。
尽量控制数据采集频次和采集时间，避免数据冗余和浪费。
四、数据存储和分析：采集到的数据需要进行有效存储和分析。
可以建立数据库或文件库，将数据按时间、设备、生产工序、备货等分类储存，以方便后续管理和分析。
通过数据分析，可以查找生产过程中的问题，及时调整生产与管理模式，提升生产效率和质量。
五、保证数据安全：钢铁行业数据采集中需要注意保护数据信息安全。
在数据采集与储存过程中，需要使用加密技术和独立的数据系统，保护企业核心数据的安全。
另外，企业需要对数据过期后进行妥善的处理和销毁，避免泄露隐私信息。
综上所述，钢铁行业在数据采集中需要注意的事项很多，但归纳起来就是：明确目的、选择适当的采集方式、确定采集时间、妥善存储和分析数据、保障信息安全。
这样，企业在运用采集数据的过程中，就可以更好的掌握生产运营情况，提升生产效率和经济效益。
基于钢铁企业大数据平台建设的理论与研究1. 引言1.1 背景介绍钢铁产业是国民经济的重要支柱行业，对于国家的经济发展和民生改善起着至关重要的作用。
随着时代的变迁和科技的发展，钢铁企业也面临着新的挑战和机遇。
传统的生产管理模式已经难以适应日益激烈的市场竞争和消费者需求不断变化的情况。
在这样的背景下，钢铁企业急需引入新的技术和管理模式来提升生产效率、降低成本、提高产品质量。
大数据技术作为当前最为热门的技术之一，具有海量数据处理、实时分析和智能决策等优势，为钢铁企业转型升级提供了重要支撑。
通过建立钢铁企业大数据平台，可以实现对生产过程、设备运行、质量控制等方面的全面监控和分析，帮助企业发现潜在问题、优化生产流程、提高资源利用率。
本文将从钢铁企业大数据平台建设的现状、基于大数据的钢铁企业管理模式、数据采集与分析技术、平台架构设计以及数据安全与隐私保护技术等方面进行探讨，旨在为钢铁企业的现代化转型提供理论支持和实践指导。
1.2 问题提出钢铁企业在发展过程中面临着诸多管理和生产方面的挑战，如生产过程中的能源利用效率、生产质量管控、原料采购和库存管理等问题。
传统的管理模式已经无法满足钢铁企业日益增长的需求，大数据技术的应用为解决这些问题提供了新的思路和方法。
而钢铁企业大数据平台的建设成为实现这一目标的关键。
1.3 研究意义钢铁企业是我国重要的基础产业之一，对国民经济的发展起着至关重要的作用。
随着信息技术的飞速发展和大数据时代的来临，钢铁企业也面临着诸多挑战与机遇。
建设基于钢铁企业大数据平台的研究具有重要的意义和价值。
基于钢铁企业大数据平台的建设能够提高企业的管理水平和决策效率。
通过大数据技术的应用，可以实现对企业生产、销售、供应链等方面的全面监控和分析，为企业管理者提供准确、及时的数据支持，帮助他们做出更科学、更有效的决策。
钢铁企业大数据平台的建设能够提高企业的生产效率和产品质量。
通过对生产过程中的数据进行分析和挖掘，可以发现生产中存在的问题和瓶颈，并及时进行调整和优化，从而提高生产效率和产品质量，降低生产成本，提升企业的竞争力。
2023年咨询工程师继续教育（钢铁行业绿色低碳标准化）答案一、判断题（每题10 分，共4 题，总分40 分）1、当前，钢铁绿色设计产品评价是指标评价和生命周期评价相结合的模式。
A、对B、错答案：A2、《钢铁企业重点工序能效标杆对标指南》团体标准适用于钢铁企业开展炼焦、烧结、球团、高炉、转炉、电炉重点工序能效标杆对标工作。
A、对B、错答案：A3、某钢铁产品符合标准中的评价指标要求，未提供生命周期评价报告，可以判定钢铁产品为绿色设计产品。
A、对B、错答案：B4、根据《关于推进实施钢铁行业超低排放的意见》（环大气[2019]35号）文件要求，到2025年底前，重点区域钢铁企业超低排放改造基本完成。
A、对B、错答案：A二、单选题（每题10 分，共 4 题，总分40 分）5、标准是人类文明进步的成果，标准已成为世界“（）”。
A、官方语言B、官方文件C、通用语言D、通用文件答案：C6、根据《关于推进实施钢铁行业超低排放的意见》（环大气[2019]35号）文件要求，到2025年底前，全国力争（）以上产能完成改造。
A、0.7B、0.8C、0.9D、1答案：B7、根据《关于印发〈重污染天气重点行业应急减排措施制定技术指南（2020年修订版）〉的函》（环办大气函[2020]340号）文件要求，长流程钢铁联合企业分为（）级。
A、3B、4C、5D、6答案：C8、2021年重点统计钢铁企业吨钢综合能耗是（）kgce/t。
A、555.24B、552.96C、545.27D、550.43答案：D三、多选题（每题10 分，共 2 题，总分20 分）9、钢铁工业新型标准体系由（）构成。
A、产品标准体系B、绿色低碳标准体系C、智能制造标准体系D、节能标准体系E、行业标准体系正确答案ABC10、根据《关于印发〈重污染天气重点行业应急减排措施制定技术指南（2020年修订版）〉的函》（环办大气函[2020]340号）文件要求，短流程钢铁企业分为（）。
钢铁行业的大数据分析与生产优化摘要：随着科技的发展与应用，大数据分析在各个行业都发挥着越来越大的作用。
钢铁行业作为传统制造业的重要代表之一，也在逐渐认识到大数据分析的重要性，并将其引入到企业生产优化的方案中。
本文将介绍钢铁行业中大数据分析与生产优化的应用，并探讨其带来的益处和可能面临的挑战。
1. 引言钢铁行业作为国民经济中重要的基础产业之一，对于国家工业化进程和国防建设都具有重要的意义。
然而，传统的钢铁生产方式存在生产效率低、资源浪费大等问题。
面对这些挑战，大数据分析成为了钢铁行业生产优化的新途径。
2. 钢铁行业的大数据分析2.1 数据采集与清洗钢铁行业生产过程中产生的海量数据需要进行有效的采集和清洗，以便后续的分析和应用。
传感器、监控设备、生产数据采集系统等技术的广泛应用，为钢铁企业提供了大量的实时生产数据。
2.2 数据存储与管理钢铁行业的大数据分析需要有高效的数据存储与管理系统来支持，以确保数据的安全和可靠性。
云计算、分布式数据库等技术的应用，满足了数据存储与管理的需求。
2.3 数据分析与挖掘通过对钢铁生产过程中产生的大数据进行分析与挖掘，可以发现潜在的生产优化机会。
例如，利用数据分析技术可以预测原材料价格变动趋势，从而合理安排采购计划，降低成本。
3. 钢铁行业的生产优化3.1 生产调度与优化通过大数据分析，钢铁企业可以实现生产过程的优化调度。
通过分析生产数据、监测设备状态等信息，可以合理安排生产流程，提高生产效率。
3.2 质量控制与缺陷预测大数据分析可以帮助钢铁企业识别生产过程中存在的问题，及时进行质量控制，减少次品率。
同时，利用数据分析技术可以提前预测设备的故障，采取相应的维护措施，减少停机时间。
4. 大数据分析在钢铁行业中的益处4.1 提高生产效率通过大数据分析，钢铁企业可以更好地了解生产过程，减少生产中的浪费，提高生产效率和产品质量。
4.2 降低成本通过预测原材料价格变动趋势、优化生产调度等手段，钢铁企业可以降低采购成本和生产成本，提升企业盈利能力。
海运费价格33、9月份国内粗钢产量4794.64万吨，同比下滑5.91%，相比上32、海运费BDI 指数和BCI 指数本周均有所下降35、9月份粗钢日产量161.80万吨，8月份为166.57万吨34、9月钢材产量6542.41万吨，同比增速4.52%，相对上月12国内钢铁产量国际钢铁价格原料价格25、本周国际钢价CRU 指数小幅下降27、彭博中观测到的各地区热轧指数本周日本有所下降，美国和28、螺纹钢期货主力合约本周继续上涨，带动期现价差有所改善26、分地区来看，北美和欧洲指数小幅下降，亚洲地区指数小幅期现分析29、国内各地区铁矿石价格莱芜保持不变，其他地区均小幅上涨行业盈利情况12、资产负债比稳定，毛利率和利润率皆小幅下降11、截止2010年8月份，亏损面由20.42%上升为20.69%主要钢材品种毛利国内外废钢及小品种钢材品种价格电工钢数据23、9月份取向硅钢进口量有所下降，进口均价有所下跌不锈钢价格库存及镍价格库存数据22、2月份国内不锈钢库存环比同比皆大幅提升19、国际不锈钢价格指数本月有所上升行业动态、投资评级与重点公司盈利预测2、钢铁股价本周有所上涨3、维持行业评级4、维持盈利预测行业相对估值指标8、相对估值目前为0.56，历史低点为0.26，历史高点为0.75分析师：刘元瑞 (8621) 68751767 liuyr@ 执业证书联系人：王鹤涛 (8621) 68751767 wanght1@5、钢铁行业指数本周上涨4.07%7、相对沪深300来看，本周钢铁行业指数跑输大盘，跑输幅度为钢铁行业基础数据库数据截止日期及更新频率截至2010年11月5日，每周更新钢铁行业主要指标近期变化情况1、行业正在下滑钢铁行业指数与大盘走势对比国内钢材价格国内重点大中型企业利润统计18、本周国内废钢价格上海小幅上涨，大连有所下降，其他地区17、本周国内钢价综合指数小幅上涨2.2%，其中长材上涨3.4%30、矿石港口价格小幅上涨，二级冶金焦国内价格和出口价格也31、国内综合矿石价格指数本周上涨1.6%，其中进口矿上涨0.46、本周沪深300上涨4.17%，上证综指上涨5.06%，wind 全A 指13、三项费率小幅下降，吨钢毛利小幅改善24、9月份无取向硅钢进口量有所上升，进口均价有所上涨14、8月份全国重点大中型企业销售利润率有所回升，由1.16%15、本周钢材国内价格长材上涨幅度较大，板材略有上升9、成本滞后一月估算毛利本周有所改善10、成本钢价同步估算毛利本周有所改善16、本周钢材出口价格长材小幅上涨，板材中热轧小幅下降，冷20、LME 三个月镍价和LME 镍现货价本周均大幅上升，上涨幅度21、国际镍库存本周较上周继续小幅上升刘元瑞：办公电话：电子邮件：MSN ： 68、9月份宏观经济先行指数为101.40，较8月有所上升69、2季度企业景气指数由132.90上升至135.9058、澳大利亚力拓哈默斯利粉矿降价32.98%，块矿降价44.46%54、钢价与宏观经济走势密切相关，2季度GDP 同比增长达10.355、8月份城镇固定资产投资同比增长23.92%63、美国9月份PMI 指数为54.4，环比8月份的56.3小幅下滑64、5月份美国地区现房销售环比同比均出现下滑62、7月份金融机构新增人民币贷款5328亿元，同比增长环比下国内大中型企业库存46、钢价有所上涨，库存总量本周小幅下降45、本周钢材库存总量有所下降，其中长材库存表现依旧好于板47、8月份大中型企业钢坯库存环比有所下降，同比继续下降，44、9月份净出口169万吨，8月份净出口为145万吨，净出口有景气指数国内钢厂各月份产量统计钢材社会库存钢材进出口钢价与宏观经济走势的关系钢铁固定资产投资房地产月度数据详细统计机械类主要下游投资情况海外需求66、6个月期铁矿石掉期合约最新价格151.20美金59、澳大利亚必和必拓扬迪粉矿降价32.94%52、9月份汽车产量163.63万辆，环比8月份继续小幅上升铁矿石掉期合约53、9月份洗衣机产量同比有所下滑，冰箱产和空调产量同比则67、12个月期铁矿石掉期合约最新价格143.10美金50、9月份机械类主要下游固定资产投资环比8月份皆有所上升60、巴西淡水河谷伊塔比拉粉矿降价28.20%，卡拉加斯粉矿降57、9月份黑色金属冶炼及压延加工业固定资产投资同比有所上51、9月份房地产新开工面积同比由64.79%变为63.10%56、8月份CPI 和PPI 分别为3.50和4.30亚洲进口铁矿石年度协议价家电汽车产量43、9月份钢材进口132万吨，同比下滑30.89%，出口301万吨41、9月国内铁矿石进口量为5260万吨，环比上升17.91%，同38、9月份扣除中国后其他国家产量同比增速由13.03%下降为9国际钢铁产量hustricky@ 021-********liuyr@ 42、2009年国内矿8.80亿吨，同比增长8.93%，进口矿6.28亿吨长江证券钢铁行业分析师，华中科技大学财务金融硕士。
钢铁行业智能制造与产品质量提升方案第1章智能制造技术概述 (3)1.1 智能制造技术的发展背景 (3)1.2 智能制造技术在钢铁行业中的应用 (4)第2章钢铁行业现状分析 (4)2.1 我国钢铁行业的发展历程 (4)2.2 钢铁行业面临的质量挑战 (5)2.3 智能制造在钢铁行业的应用需求 (5)第3章钢铁生产过程智能化 (5)3.1 炼铁过程智能化 (5)3.1.1 高炉操作优化 (6)3.1.2 原料成分智能分析 (6)3.1.3 设备状态监测与故障预警 (6)3.2 炼钢过程智能化 (6)3.2.1 转炉智能操作 (6)3.2.2 电炉智能控制 (6)3.2.3 炼钢原料智能配料 (6)3.3 轧制过程智能化 (6)3.3.1 轧制工艺参数优化 (6)3.3.2 轧机设备状态监测与故障诊断 (6)3.3.3 质量在线检测与判定 (6)第4章数据采集与分析 (7)4.1 生产数据采集技术 (7)4.1.1 传感器技术 (7)4.1.2 自动化控制系统 (7)4.1.3 无线传输技术 (7)4.2 数据预处理与存储 (7)4.2.1 数据清洗 (7)4.2.2 数据集成 (7)4.2.3 数据存储与管理 (7)4.3 数据挖掘与分析 (8)4.3.1 统计分析 (8)4.3.2 机器学习与深度学习 (8)4.3.3 大数据分析 (8)4.3.4 智能优化算法 (8)第5章人工智能在钢铁行业的应用 (8)5.1 机器学习与深度学习技术 (8)5.1.1 特征提取与优化 (8)5.1.2 模型训练与优化 (8)5.1.3 深度学习在图像识别中的应用 (9)5.2 人工智能在质量预测中的应用 (9)5.2.1 数据采集与预处理 (9)5.2.2 建立质量预测模型 (9)5.2.3 模型评估与优化 (9)5.3 人工智能在故障诊断中的应用 (9)5.3.1 数据采集与特征提取 (9)5.3.2 故障诊断模型建立 (9)5.3.3 模型应用与优化 (9)第6章智能制造设备与系统 (9)6.1 智能制造设备选型与集成 (10)6.1.1 设备选型原则 (10)6.1.2 设备选型及功能 (10)6.1.3 设备集成 (10)6.2 智能制造系统架构设计 (10)6.2.1 系统架构设计原则 (10)6.2.2 系统架构设计 (11)6.3 智能制造系统实施与优化 (11)6.3.1 系统实施 (11)6.3.2 系统优化 (11)第7章质量管理系统升级 (11)7.1 质量管理方法创新 (11)7.1.1 引入六西格玛管理方法 (11)7.1.2 推广全面质量管理（TQM） (12)7.2 智能质量数据采集与分析 (12)7.2.1 建立智能化数据采集系统 (12)7.2.2 构建质量数据分析模型 (12)7.3 质量追溯与改进 (12)7.3.1 建立质量追溯体系 (12)7.3.2 推进质量改进措施 (12)第8章生产线自动化与信息化 (12)8.1 生产线自动化技术 (12)8.1.1 自动化技术概述 (12)8.1.2 生产线自动化关键设备 (13)8.1.3 自动化技术在钢铁行业的应用案例 (13)8.2 生产线信息化建设 (13)8.2.1 信息化建设概述 (13)8.2.2 信息化关键技术与设备 (13)8.2.3 信息化在钢铁行业的应用案例 (13)8.3 自动化与信息化融合 (13)8.3.1 融合概述 (13)8.3.2 融合技术在钢铁行业的应用 (13)8.3.3 融合技术发展趋势 (13)第9章人才培养与团队建设 (14)9.1 智能制造人才培养 (14)9.1.1 建立多层次的人才培养体系 (14)9.1.2 强化实践教学环节 (14)9.1.3 优化课程设置，提升理论素养 (14)9.2 技术团队建设与管理 (14)9.2.1 引进行业优秀人才 (14)9.2.2 加强内部培训，提高团队素质 (14)9.2.3 建立激励机制，激发团队活力 (14)9.3 持续学习与创新能力提升 (14)9.3.1 建立学习型组织，推动知识共享 (14)9.3.2 加强与高校、科研院所的合作，促进技术交流 (15)9.3.3 开展国际交流，拓宽视野 (15)第10章案例分析与未来发展 (15)10.1 钢铁行业智能制造成功案例 (15)10.1.1 国内某大型钢铁企业智能化改造案例 (15)10.1.2 某钢铁企业生产过程优化与产品质量提升案例 (15)10.1.3 某钢铁企业基于大数据的能源管理案例 (15)10.1.4 某钢铁企业智能制造生产线建设案例 (15)10.2 钢铁行业智能制造发展趋势 (15)10.2.1 数字化转型加速，实现生产过程智能化 (15)10.2.2 5G、工业互联网等新技术在钢铁行业的应用 (15)10.2.3 智能制造推动钢铁行业绿色、高质量发展 (15)10.2.4 跨界融合，打造钢铁行业新生态 (15)10.3 面临的挑战与应对策略 (15)10.3.1 技术挑战与应对策略 (15)10.3.1.1 技术成熟度不足的应对策略 (15)10.3.1.2 技术更新换代的应对策略 (15)10.3.2 人才挑战与应对策略 (15)10.3.2.1 智能制造人才培养与引进策略 (15)10.3.2.2 员工转岗与技能提升策略 (15)10.3.3 管理挑战与应对策略 (15)10.3.3.1 企业管理体系优化策略 (15)10.3.3.2 企业文化变革策略 (15)10.3.4 市场竞争与应对策略 (15)10.3.4.1 提高产品质量，增强市场竞争力 (16)10.3.4.2 拓展市场，提高市场份额 (16)第1章智能制造技术概述1.1 智能制造技术的发展背景全球经济一体化的发展，制造业面临着日益激烈的竞争压力。
NHJC-10.02-2018重点用能单位能耗在线监测系统技术规范第10-2部分钢铁行业数据采集指南s（试行）2018年5月发布目次前言 (II)1. 适用范围 (1)2. 规范性引用文件 (1)3. 术语和定义 (1)4. 监测范围 (2)5. 监测与采集指标体系 (2)6. 指标的监测范围和计算方法 (25)7. 数据采集要求 (25)8. 指标代码 (27)9. 数据有效性要求 (28)10. 实施要求 (28)附录A 企业能耗总量指标及能效指标统计范围和计算方法 (29)附录B 部分子行业、重点工序、重点设备统计监测范围示意图 (35)附录C 钢铁企业基础信息表 (40)附录D能源参考折标煤系数 (42)前言为贯彻落实《国家发展改革委质检总局关于印发重点用能单位能耗在线监测系统推广建设工作方案的通知》（发改环资〔2017〕1711号），规范和指导重点用能单位能耗在线监测系统建设，按照统一标准、互联互通、信息共享的建设原则，特制定《重点用能单位能耗在线监测系统技术规范》。
本部分为《重点用能单位能耗在线监测系统技术规范》的第10-2部分。
本部分参照GB/T1.1-2009给出的规则起草。
本部分起草指导单位为国家发展改革委环资司、市场监管总局计量司。
本部分主要起草单位：国家节能中心、中国标准化研究院、北京科技大学、中国节能环保集团公司、北京节能环保中心、浙江省能源监察总队、云南省计量测试技术研究院。
重点用能单位能耗在线监测系统技术规范第11部分钢铁行业数据采集指南1. 适用范围本指南规定了联合钢铁企业能耗在线监测数据采集的对象、指标体系、监测范围、采集技术要求等。
本指南适用于炼铁、炼钢及联合钢铁企业（行业分类代码C3110、C3120）、焦化企业（行业分类代码C2521）、铸造企业（行业分类代码C3391）的能耗在线监测数据采集。
其他黑色金属冶炼和延压加工行业企业（行业大类代码C31）进行能耗在线监测数据采集时，可参考本指南执行。
2. 规范性引用文件下列文件对于本文件的应用是必不可少的。
凡是注日期的引用文件，仅注日期的版本适用于本文件。
凡是不注日期的引用文件，其最新版本适用于本文件。
GB/T 2589 综合能耗计算通则GB/T 6422 用能设备能量平衡测试导则GB 17167 用能单位能源计量器具配置和管理通则GB/T 21368 钢铁企业能源计量器具配备和管理要求GB 21256 粗钢生产主要工序单位产品能源消耗限额GB 21342 焦炭单位产品能源消耗限额3. 术语和定义GB/T 2589、GB/T6422、GB 17167确立的以及下列术语和定义适用于本指南。
3.1 重点用能单位重点用能单位指年综合能源消费总量一万吨标准煤以上（含一万吨）的用能单位或国务院有关部门、省、自治区、直辖市人民政府管理节能工作的部门指定的年综合能源消费总量五千吨标准煤以上（含五千吨）、不满一万吨标准煤的用能单位。
3.2 重点用能单位能耗在线监测系统平台全国重点用能单位能耗在线监测系统包括国家、省两级数据中心，同时接收用能单位上传的能耗在线监测数据。
重点用能单位能耗在线监测系统平台是对国家、省两级数据中心的统称，本指南简称“系统平台”。
3.3 能耗监测端设备能耗监测端设备指放置在重点用能单位，用于采集、分析、汇总用能单位能耗数据并将数据上传到系统平台的设备总称。
3.4 国家平台国家平台指设立在国家节能主管部门，接收、存储、汇总、分析全国重点用能单位能源相关数据的国家数据中心，为相关政府部门、用能单位、社会公众提供应用服务，也称“国家数据中心”。
3.5 省级平台省级平台是部署在省（区、市）相关部门，接收、存储、汇总、分析本地区内重点用能单位能耗在线监测数据，为本地相关政府部门、用能单位提供应用服务，也称“省级数据中心”。
3.6 在线直接采集通过对接智能仪表、工业控制系统、生产监控管理系统、管理信息系统等，将用能单位的能耗数据采集到能耗监测端设备，数据汇总处理后自动传输到系统平台。
3.7 综合能源消费量指报告期内企业在生产经营活动中实际消费的各种能源的总和净值。
计算综合能源消费量时，需要先将使用的各种能源折算成标准燃料后再进行计算。
计算综合能源消费量方法如下：每日综合能源消费量=外购能源消费量合计（折标煤）－外供量合计（折标煤）每月综合能源消费量=能源购进合计（折标煤）+能源初期库存合计（折标煤）－能源期末库存合计（折标煤）－能源外供量合计（折标煤）3.8 单位产品产量综合能耗指报告期内企业生产某种产品或提供某种服务消耗的能源量与同期该合格产品产量（服务量）的比值。
单位产品产量综合能耗简称单位产品综合能耗。
4. 监测范围企业能耗在线监测范围必须是法人或视同法人的独立核算单位，严格以与企业的运行有关的能源消耗为边界，与报送统计部门能耗统计范围口径保持一致。
5. 监测与采集指标体系企业端能耗监测端设备上传到国家平台和省级平台的监测指标包括：企业层面的能源总量指标、能效指标和其他指标；工序层面的能源指标、能效指标和其他指标。
企业采集上传的数据指标按照上传周期不同分为每日采集上传到系统平台的数据指标和每月采集上传到系统平台的数据指标。
其中，每日采集上传的数据指标包括每日指标和实时指标两类。
每日指标为结算日00:00-24:00企业的能源总量指标；对于在线采集的数据，一般要求同时采集上传实时指标。
实时指标为每间隔15分钟采集一次的能源消耗实时数据（为消耗数据，非累计值。
如对于电表，采集保存数据=电表显示累计电量n－电表显示累计电量n-1）并保存在本地，在指定的数据上传时间与每日上报数据打包后一同上传到系统平台。
（一）每日上传指标说明每日采集上传的数据原则上要采用在线直接采集方式采集。
主要包含如下数据指标：1、企业和重点工序的每日能源总量指标（1）外购能源消费量：外购能源消费量指企业在一定时期内实际消耗的、非自产的各类能源的数量。
外购能源消费量采集原则是：①以法人单位为边界，用能单位从其他企业购入、调入的能源，只要不是自产能源，均属于外购能源。
②外购能源要采集实际消耗的数量，以投入企业第一道生产工序为准。
对不具备采集条件的部分固态能源，可以近似为从购入库存第一次分配到各生产环节的数量。
③耗能工质（如水、氧气、压缩空气等），不论是外购的还是自产自用的均不采集,特殊工序外。
④企业自产能源无论外供还是自用都不计算在外购能源消费量中，但企业开采能源自用部分除外。
（2）外供量：指企业能源加工转换产出量或能源回收利用量中，对其他用能单位供应的部分。
每日采集上传的各相关能源品种的折标系数如与本规范附录中的参考折标系数不同，应采集能源实际采用折标系数进行上传，上传频率为每日一次，上传的折标系数采用每日实测平均值。
2、企业和重点工序的能效指标、产品产量指标具备数据在线直接采集条件的企业，产品产量指标每日、每月上传；暂时不具备采集条件的企业，要加快实施在线监测改造，改造完成前至少要每月上传一次。
（二）每月上传指标说明企业每月采集上传的数据指标包括企业每月能源总量指标（企业各能源品种的购进量、外供量、期初库存、期末库存、综合能源消费量）、重点工序每月能源消费量指标、企业经济指标。
具备自动采集条件的数据应采用在线直接采集方式，不具备自动采集条件的可暂时采用人工填报方式报送。
每月采集上传的各相关能源品种的折标系数如与本规范附录中的参考折标系数不同，应采集能源实际采用折标系数进行上传，上传频率为每月一次，上传的折标系数采用当月实测平均值。
5.1 炼钢、炼铁和炼焦企业5.1.1 企业指标5.1.1.1 企业能源总量指标企业应根据自身情况，每日、每月上传下表要求的能源总量数据指标。
各项指标数据上传平台时的单位需遵守《重点用能单位能耗在线监测系统基础信息与格式规范》中的规定。
表1 炼钢、炼铁和炼焦企业每日、每月采集上传的能源总量指标注：1、企业能源如有更多品种，也应上传，具体编码及能源计量单位参考《重点用能单位能耗在线监测系统基础信息与格式规范》中的规定。
2、对于外购能源不进行加工转换直接转售的情况，需将该能源在企业中存储、运输等损耗量计入消费量上传平台。
3、对于在线采集的数据，一般要求同时采集上传实时指标。
实时指标为每间隔15分钟采集一次能源消耗实时数据（为消耗数据，非累计值。
如对于电表，采集保存数据=电表显示累计电量n－电表显示累计电量n-1）并保存在本地，在指定的数据上传时间与每日上报数据打包后一同上传到系统平台。
4、若企业有条件采集能源的折标系数，应将当日/当月折标系数的实测平均值进行上传。
折标系数的编码参照《重点用能单位能耗在线监测系统基础信息与格式规范》中的规定。
5、企业能耗总量（综合能源消费量）计算公式为：企业每日能耗总量=外购能源消费量合计（折标煤）－外供能源量合计（折标煤）企业每月能耗总量=能源购进合计（折标煤）+能源期初库存合计（折标煤）－能源期末库存合计（折标煤）－能源外供量合计（折标煤）5.1.1.2 企业能效指标企业能效指标为体现企业能效水平的典型指标，具备自动采集条件的企业，应采用在线直接采集的方式每日、每月上传；暂不具备自动采集条件的企业，要加快实施在线监测改造，改造完成前应采用人工填报方式至少要每月上传一次。
炼钢、炼铁和炼焦企业层面的能效指标主要关注吨钢综合能耗、焦炭单位产品能耗指标等，企业需将以上指标上传到系统平台。
企业能效指标的计算应符合国家能耗限额标准的规定，能效数据单位需遵守对应国家能耗限额标准中采用的单位，尚未制定标准的采用下表中的指标和单位。
具体见下表。
表2 炼钢、炼铁和炼焦企业每日/每月采集上传的企业能效指标5.1.1.3 企业其他指标企业上传的其他指标包含产品产量和经济指标。
具备数据在线直接采集条件的企业，产品产量指标每日、每月上传；暂时不具备采集条件的企业，要加快实施在线监测改造，改造完成前至少要每月上传一次。
经济指标每月上传一次。
表3 炼钢、炼铁和炼焦企业每日/每月采集上传的企业其他指标5.1.2 重点工序/装置指标具备实施条件的企业，应将生产过程中重点工序各能源品种的消费情况、产品产量及该工序能效指标上传到系统平台。
炼钢、炼铁和炼焦企业重点工序及工序能效指标汇总如下：表4 炼钢、炼铁和炼焦企业重点工序及代码5.1.2.1焦化工序焦化工序单位产品能耗包括生产系统(从煤场备煤开始，经过配煤、输送、捣固机、焦炉、推焦车、熄焦、晾焦和筛分等到成品焦炭产品进入储焦场或库房为止的各生产环节)、辅助生产系统(焦炉煤气回收及净化、地面除尘、副产品回收及精制、机修、化验、计量、环保等)和生产管理及调度指挥系统等消耗的能源量，扣除工序回收的能源量及副产品折算的能源量。
