冶炼设备

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冶炼设备范文第1篇

1 故障诊断技术的发展[1]

故障诊断(FD)始于(机械)设备故障诊断，其全名是状态监测与故障诊断(CMFD)。它包含两方面内容:一是对设备的运行状态进行监测;二是在发现异常情况后对设备的故障进行分析、诊断。故障诊断技术是一门交叉学科，融合了现代控制理论、信号处理、模式识别、最优化方法、决策论、人工智能等，为解决复杂系统的故障诊断问题提供了强有力的理论基础，同时实现了故障诊断技术的实用化;近二十年来，由于技术进步与市场需求的双重驱动，故障诊断技术得到了快速发展，已在航空航天、核反应堆、电厂、钢铁、化工等行业得到了成功应用，取得了显著的经济效益;从故障诊断技术诞生起，国际自动控制界就给予了高度重视。

以运动机械的振动检测为中心，辅助以温度、压力、位移、转速和电流等各种参数的采集，从而对钢铁冶炼中的各种大型传动设备的状态进行分析和判断，从而达到故障诊断的目的。

2 故障诊断的主要理论和方法[2-3]

1971年Beard 发表的博士论文以及Mehra和Peschon发表的论文标志着故障诊断这门交叉学科的诞生。发展至今已有30多年的发展历史，但作为一门综合性新学科——故障诊断学——还是近些年发展起来的。从不同的角度出发有多种故障诊断分类方法，这些方法各有特点，但从学科整体可归纳以下几类方法。

1) 基于系统数学模型的诊断方法:该方法以系统的数学模型为基础，以现代控制理论和现代优化方法为指导，利用Luenberger观测器 、等价空间方程、Kalman滤波器、参数模型估计与辨识等方法产生残差，然后基于某种准则或阀值对残差进行分析与评价，实现故障诊断。该方法要求与控制系统紧急结合，是实现监控、容错控制、系统修复与重构等的前提、得到了高度重视，但是这种方法过于依赖系统数学模型的精确性，对于非线性高耦合等难以建立数学模型的系统，实现起来较困难。如状态估计诊断法、参数估计诊断法、一致性检查诊断法等。

2) 基于系统输入输出信号处理的诊断方法:通过某种信息处理和特征提取方法来进行故障诊断，应用较多的有各种谱分析方法、时间序列特征提取方法、自适应信号处理方法等。这种方法不需要对象的准备模型，因此适应性强。这类诊断方法有基于小波变换的诊断方法、基于输出信号处理的诊断方法、基于时间序列特征提取的诊断方法。基于信息融合的诊断方法等。

3) 基于人工智能的诊断方法:基于建模处理和信号处理的诊断技术正发展为基于知识处理的智能诊断技术。人工智能最为控制领域最前沿的学科，在故障诊断中已得到成功的应用。对于那些没有精确数学模型或者很难建立数学模型的复杂大系统，人工智能的方法有其与生俱来的优势。基于专家系统的智能诊断技术、基于神经网络的智能诊断技术与基于模糊逻辑的诊断方法已成为解决复杂大系统故障诊断的首选方法，有很高的研究价值和应用前景。这类智能诊断方法有基于专家系统的智能诊断技术、基于神经网络的智能诊断技术、基于模糊逻辑的诊断方法、基于故障树分析的诊断方法等。

4) 其它诊断方法:其它诊断方法有模式识别诊断方法、定性模型诊断方法以及基于灰色系统理论的诊断方法等。另外还包括前述方法之间互相耦合、互补不足而形成的一些混合诊断方法。

3 钢铁行业中故障诊断技术的应用[4-6]

钢铁行业中的主要机械设备是各种传动设备和液压设备，如轧机、传送带、各种风机等。它们的工作状况决定了生产效率和钢铁冶炼的质量，对这些设备状态的在线检测，能够及时、准确的检测出生产设备的运行状况，并给出相应的操作和建议。因此建立相应的故障诊断系统对整个系统的正常运行特别重要。于是针对钢铁行业特殊的机械环境(多传动设备和液压设备)，相应的故障诊断系统也必须以这些设备的特点而建立。主要原理是以运动机械的振动参量检测为中心，辅助以温度、压力、位移、转速和电流等各种参数的采集，从而对这些大型传动设备的状态进行分析和判断，再进行相应的处理。整套故障诊断系统由计算机系统、数据采集单元、检测元件、数据通讯单元以及专业开发软件组成。此系统既可单独工作，又可和DCS或PLC组成分散式故障诊断系统对所遇生产设备进行监控和故障诊断。整个系统的工作流程图如图1所示。

机械振动是普遍存在工程实际中，这种振动往往会影响其工作精度，加剧及其的磨损，加速疲劳损坏;同时由于磨损的增加和疲劳损坏的产生又会加剧机械设备的振动，形成一个恶性循环，直至设备发生故障，导致系统瘫痪、损坏。同时机械设备的工作环境也是造成机械设备发生故障主要原因之一，因此，根据对机械振动信号和工作环境温度、湿度的测量和分析，不用停机和解体方式，就可以对机械的恶劣程度和故障性质有所了解。同时根据以往经验建立相应的处理机制库，从而针对不同的故障做出相应的诊断和处理。整个处理过程如下:

1)传感器采集设备工作状态信号。如各种传动装置的振动信号、温度信号、液压装置的压力、流量和功率信号等。

2)特征信号提取。将各种传感器采集信号进行信号分类，刷选出相应的传感器信号，如振动传感器采集的文振动强度信号、压力传感器采集的压力信号等。

3)对特征信号处理。对传感器采集的特征信号进行滤波、放大等处理，提取出相应的特征信号。

4)对采集信号进行故障诊断。将提取的特征信号进行判断处理，选择相应的故障方法(如小波变换法)，分析故障类型和设备状态，然后查询故障类型库，做出相应的决策。

4 结束语

建立在现代故障诊断技术上的钢铁冶炼设备故障诊断系统，可对设备的运行状态进行实时在线检测、通过对其监测信号的处理与分析，可真实地反映出设备的运行状态和松动磨损等情况的发展程度及趋势，为预防事故、科学合理安排检修提供依据，可以提高设备的利用效率，产生了很大的经济价值，对此类故障诊断系统的研究有很深远的意义。

参考文献

[1] 沈庆根，郑水英.设备故障诊断[M].北京:化学工业出版社，2006.

[2] 王仲生.智能故障诊断与容错控制[M].西安:西北工业大学出版社，2005.

[3] 李民中.状态监测与故障诊断技术在煤矿大型机械设备上的应用[J].煤矿机械，2006(03).

[4] 傅其凤，葛杏卫.基于BP神经网络的旋转机械故障诊断[J].煤矿机械，2006(04).

冶炼设备范文第2篇

关键词：钢铁 冶炼设备 故障 措施

在连续生产系统中，如果某台关键设备因故障而不能继续运行，往往会涉及全厂生产系统设备的运行，而造成巨大的经济损失。因此，对于连续生产系统，例如电力系统的汽轮发电机组、冶金过程及化工过程的关键设备等，故障诊断具有极为重要的意义。

对于某些关键机床设备，因故障存在而导致加工质量降低，使整个机器产品质量不能保证，这时故障诊断技术也不容忽视。

故障诊断的基础是建立在能量耗散原理上的。所有设备的作用都是能量转换与传递，设备状态愈好，转换与传递过程中的附加能量损耗愈小。例如机械设备，其传递的能量是以力、速度两个主要物理参数来表征，附加能量损耗主要通过温度及振动参数表现。随着设备劣化程度加大，附加能量损耗也增大。因此，监测附加能量损耗的变化，可以了解设备劣化程度。

一、 钢铁冶炼机械设备故障诊断技术的发展

诊断技术发展几十年来，产生了巨大的经济效益，成为各国研究的热点。从诊断技术的各分支技术来看，美国占有领先地位。美国的一些公司，如Bently，HP等，他们的监测产品基本上代表了当今诊断技术的最高水平，不仅具有完善的监测功能，而且具有较强的诊断功能，在宇宙、军事、化工、工业等方面具有广泛的应用。

我国诊断技术的发展始于70年代末，而真正的起步应该从1983年南京首届设备诊断技术专题座谈会开始。虽起步较晚，但经过近几年的努力，加上政府有关部门多次组织外国诊断技术专家来华讲学，已基本跟上了国外在此方面的步伐，在某些理论研究方面已和国外不相上下。目前我国在一些特定设备的诊断研究方面很有特色，形成了一批自己的监测诊断产品。全国各行业都很重视在关键设备上装备故障诊断系统，特别是智能化的故障诊断专家系统，在电力系统、石化系统、冶金系统、以及高科技产业中的核动力电站、航空部门和载人航天工程等。工作比较集中的是大型旋转机械故障诊断系统，已经开发了20种以上的机组故障诊断系统和十余种可用来做现场故障诊断的便携式现场数据采集器。透平发电机、压缩机的诊断技术已列入国家重点攻关项目并受到高度重视；而西安交通大学的“大型选转机械计算机状态监测与故障诊断系统”，哈尔滨工业大学的“机组振动微机监测和故障诊断系统”。东北大学设备诊断工程中心经过多年研究，研制成功了“轧钢机状态监测诊断系统”，“风机工作状态监测诊断系统”，均取得了可喜的成果。

故障诊断(FD)始于(机械)设备故障诊断,其全名是状态监测与故障诊断(CMFD)。故障诊断技术是一门交叉学科 ,为解决复杂系统的故障诊断问题提供了强有力的理论基础,同时实现了故障诊断技术的实用化;近二十年来,由于技术进步与市场需求的双重驱动,故障诊断技术得到了快速发展,已在航空航天、核反应堆、电厂、钢铁、化工等行业得到了成功应用,取得了显著的经济效益;从故障诊断技术诞生起,国际自动控制界就给予了高度重视。

二、钢铁冶炼机械设备故障诊断的主要理论及其方法

从不同的角度出发有多种故障诊断分类方法,这些方法各有特点,但从学科整体可归纳以下几类方法。

1、基于系统数学模型的诊断方法:该方法以系统的数学模型为基础,以现代控制理论和现代优化方法为指导,利用Luenberger观测器 、等价空间方程、Kalman滤波器、参数模型估计与辨识等方法产生残差,然后基于某种准则或阀值对残差进行分析与评价,实现故障诊断。该方法要求与控制系统紧急结合,是实现监控、容错控制、系统修复与重构等的前提、得到了高度重视,但是这种方法过于依赖系统数学模型的精确性,对于非线性高耦合等难以建立数学模型的系统,实现起来较困难。 2、基于系统输入输出信号处理的诊断方法:通过某种信息处理和特征提取方法来进行故障诊断,应用较多的有各种谱分析方法、时间序列特征提取方法、自适应信号处理方法等。这种方法不需要对象的准备模型,因此适应性强。这类诊断方法有基于小波变换的诊断方法、基于输出信号处理的诊断方法、基于时间序列特征提取的诊断方法。

3、基于人工智能的诊断方法:基于建模处理和信号处理的诊断技术正发展为基于知识处理的智能诊断技术。人工智能最为控制领域最前沿的学科,在故障诊断中已得到成功的应用。对于那些没有精确数学模型或者很难建立数学模型的复杂大系统,人工智能的方法有其与生俱来的优势。基于专家系统的智能诊断技术、基于神经网络的智能诊断技术与基于模糊逻辑的诊断方法已成为解决复杂大系统故障诊断的首选方法,有很高的研究价值和应用前景。

4、其它诊断方法:其它诊断方法有模式识别诊断方法、定性模型诊断方法以及基于灰色系统理论的诊断方法等。另外还包括前述方法之间互相耦合、互补不足而形成的一些混合诊断方法。

三、钢铁行业中机械设备故障诊断技术的应用

钢铁行业中的主要机械设备是各种传动设备和液压设备,如轧机、传送带、各种风机等。它们的工作状况决定了生产效率和钢铁冶炼的质量,对这些设备状态的在线检测,能够及时、准确的检测出生产设备的运行状况,并给出相应的操作和建议。因此建立相应的故障诊断系统对整个系统的正常运行特别重要。于是针对钢铁行业特殊的机械环境(多传动设备和液压设备),相应的故障诊断系统也必须以这些设备的特点而建立。主要原理是以运动机械的振动参量检测为中心,辅助以温度、压力、位移、转速和电流等各种参数的采集,从而对这些大型传动设备的状态进行分析和判断,再进行相应的处理。整套故障诊断系统由计算机系统、数据采集单元、检测元件、数据通讯单元以及专业开发软件组成。此系统既可单独工作,又可和DCS或PLC组成分散式故障诊断系统对所遇生产设备进行监控和故障诊断。

机械振动是普遍存在工程实际中,这种振动往往会影响其工作精度,加剧及其的磨损,加速疲劳损坏;同时由于磨损的增加和疲劳损坏的产生又会加剧机械设备的振动,形成一个恶性循环,直至设备发生故障,导致系统瘫痪、损坏。同时机械设备的工作环境也是造成机械设备发生故障主要原因之一,因此,根据对机械振动信号和工作环境温度、湿度的测量和分析,不用停机和解体方式,就可以对机械的恶劣程度和故障性质有所了解。同时根据以往经验建立相应的处理机制库,从而针对不同的故障做出相应的诊断和处理。整个处理过程如下:

1、传感器采集设备工作状态信号。如各种传动装置的振动信号、温度信号、液压装置的压力、流量和功率信号等。

2、特征信号提取。将各种传感器采集信号进行信号分类,刷选出相应的传感器信号,如振动传感器采集的文振动强度信号、压力传感器采集的压力信号等。

3、对特征信号处理。对传感器采集的特征信号进行滤波、放大等处理,提取出相应的特征信号。

4、对采集信号进行故障诊断。将提取的特征信号进行判断处理,选择相应的故障方法(如小波变换法),分析故障类型和设备状态,然后查询故障类型库,做出相应的决策。

四、结束语

建立在现代故障诊断技术上的钢铁冶炼设备故障诊断系统,可对设备的运行状态进行实时在线检测、通过对其监测信号的处理与分析,可真实地反映出设备的运行状态和松动磨损等情况的发展程度及趋势,为预防事故、科学合理安排检修提供依据,可以提高设备的利用效率,产生了很大的经济价值,对此类故障诊断系统的研究有很深远的意义。

参考文献:

冶炼设备范文第3篇

关键词：交通运输设备制造业；产业关联；感应度系数；影响力系数

中图分类号：F223 文献标志码：A 文章编号：1673-291X（2013）11-0055-02

引言

产业关联理论是认识一个国家在一定时期内的社会再生产过程之全貌的一种工具，不仅有助于了解国民经济各产业部门的比例关系，也可以作为进行经济预测和经济决策的辅助工具。一般地，产业关联指产业间以各种投入品和产出品为连接纽带的技术经济联系。产业关联理论，是从量的角度静态考察国民经济各产业部门间技术经济联系与联系方式，即产业间的投入与产出的量化比例关系。

从产业之间供给与需求联系的角度看，这种关联关系分为3种：一是前向关联，即交通运输设备制造业与需求本产业产品或服务的产业的关联，交通运输设备制造业对该产业主要产生供给推动作用；二是后向关联，即交通运输设备制造业与向本产业供给生产要素的产业的关联，交通运输设备制造业对该产业主要产生需求拉动作用；三是环向关联，交通运输设备制造业与那些既向本产业提供生产要素又将本产业产品或服务作为其生产要素的产业的关联，交通运输设备制造业对该产业产生拉动和推动双向作用。

一、交通运输设备制造业关联性实证研究

（一）交通运输设备制造业后向关联度

1.后向直接关联度

直接关联度反映某产业在生产运行过程中，因直接消耗而对其他产业产生的拉动和影响作用，可由直接消耗系数表示。以下为计算整理2007年北京市42部门投入产出表直接消耗系数表，选出与交通运输设备制造业后向直接关联度前5位产业。见表1。

表1 交通运输设备制造业直接消耗系数表前5位

从表1可以看出，交通运输设备制造业对本部门、批发和零售业、金属冶炼及压延加工业、化学工业及其他制造业直接消耗比较多，而对其他产业直接消耗很少，如食品制造业、农业、采掘业、建筑业。这也从侧面反映出交通设备制造业对金属产品加工制造业、化学工业及其他制造业的依赖程度较大，已形成了紧密的联系。如对金属产品制造业的消耗体现在金属初级品的消耗及相关配套金属件的使用上；对化学工业的消耗体现在电喷、电镀、油漆等一些化学品的使用上。

2.后向完全关联度

一个产业在生产过程中的直接消耗和全部的间接消耗之和构成了该产业的完全消耗。产业间的后向完全关联度用完全消耗系数表示。表2为与交通运输设备制造业后向完全关联度前5位产业。

表2 交通运输设备制造业完全消耗系数表前5位

从表2可以看出交通运输设备制造业对其他部门的完全消耗情况，完全消耗比较多的部门主要体现在本部门、金属冶炼及压延加工业、化学工业以及其他制造业，这与直接消耗系数表反映的情况大致相同。这更加表明了交通设备制造业对金属产品加工制造业、化学工业及其他制造业的依赖程度较大。如果这些产业的发展不平衡，也会影响交通运输设备制造业的发展。

结合表1、表2可以看出，交通运输设备制造业的发展可以加大其对后向相关产业的产品消耗，从而拉动和影响后向相关产业的发展。

（二）交通运输设备制造业前向关联度

1.前向直接关联度

交通运输设备制造业直接关联度可由直接分配系数表示，其经济含义是，某产业产品分配给另一个产业作为中间产品直接使用的价值占该种产品总产出的比例。交通运输设备制造业的直接分配系数越大，说明其他产业对交通运输设备制造业的直接需求越大，交通运输设备制造业的直接供给推动作用越明显。与交通运输设备制造业前向直接关联度前5位产业见表3。

表3 交通运输设备制造业直接分配系数表前5位

从表3可以看出，除了对本部门与交通运输及仓储业的直接分配系数较大，对其余产业部门的直接分配系数均比较小，说明交通运输设备制造业的产品在全行业生产中作为其他部门的消耗品所占份额较小。从而间接地表明了，交通运输设备制造业更加倾向于最终需求型制造业的特征，其产品更多的是作为最终消费产品。

2.前向完全关联度

交通运输设备制造业的前向完全关联度可以由完全分配系数表示。完全分配系数的经济含义是，某产业或部门每一个单位增加值通过直接或间接联系需要向另一个产业提供的分配量。完全分配系数越大，说明一个产业对另一个产业的供给推动作用越大，产业之间的前向完全关联度越大。与交通运输设备制造业前向完全关联度前5位产业见表4。

表4 交通运输设备制造业完全分配系数表前5位

从表4可以看出，相对于直接分配系数，除了本部门与交通运输及仓储业系数依旧较高，交通运输设备制造业对其他产业的完全分配系数均有所提高。说明交通运输设备制造业作为间接投入对其他产业提供的产品或者服务比较明显。

结合以上分析以及表3、表4可以看出，交通运输设备制造业作为直接投入对其他产业发展的推动作用不太明显，其产品表现出最终消费品的特征。而作为间接投入，对其他产业的发展显现出叫明显的推动作用，其他产业对交通运输设备制造业的需求也较大。

（三）交通运输设备制造业的行业波及效果分析

1.交通运输设备制造业感应度系数

产业感应度系数反映其他产业最终需求的变化而使该产业发生变化的程度。感应度越高，越容易成为瓶颈部门。根据里昂惕夫逆矩阵和公式计算出2007年北京市42部门的感应度系数，筛选出感应度系数较大的产业，见表5。

从表5可以看出，交通运输设备制造业的感应度系数为1.122 6>1，处于全行业平均水平之上。表明交通运输设备制造业在经济活动中受其他产业影响的波及程度比较明显，国民经济各部门的发展对该部门生产需求的推动作用较大，该产业容易成为瓶颈部门。因此，交通运输设备制造业应该作为北京优先发展的产业重点扶持。

表5 产业感应度系数

2.交通运输设备制造业影响力系数

产业影响力系数反映该产业最终需求变化而使其他产业发生相应变化的程度。影响力系数越大，表示该部门对国民经济各部门生产需求的拉动作用越大。根据里昂惕夫逆矩阵和公式计算出42部门的影响力系数，见表6。

表6 产业影响力系数前5位

从表6可以看出，交通运输设备制造业影响力系数为1.2804>1，高居第3位，处于全行业平均水平之上。表明交通运输设备制造业产出的增加对其他产业部门产出增加的影响非常大，对国民经济发展的拉动作用也非常大。

结合以上数据分析，交通运输设备制造业的感应度系数与影响力系数均大于1，处于全行业平均水平之上，因此，该产业在国民经济生产中是其他部门所消耗的中间产品的主要供应部门，同时，在生产过程中又大量消耗其他部门的产品，具有较强的辐射作用，是带动北京市国民经济发展的重要支柱产业。

二、结论

冶炼设备范文第4篇

虽然目前接触到的物联网设备多数小巧玲珑，不过实际上它们与人们熟知的电脑一样，也是由硬件+操作系统构成，因此它们同样会受到传统漏洞和攻击的威胁，加上由于物联网设备多以不同形态示人，导致人们普遍对其威胁性认识不足。

然而随着物联网设备的快速普及，据Gartner的预计到2020年物联网设备将达到208亿件，因此，基于这些IoT设备的网络攻击将日益凸显。2015年，就有安全公司在可连网相机内发现了一种被称为Conficker蠕虫病毒的恶意软件，借助该病毒，黑客不仅可以收集个人信息，引导下载更多的恶意程序，还可以借其变种营造庞大的僵尸网络。而这也从侧面反映出IoT制造商在生产和销售其产品时，对其自身系统的不了解。那么对于使用者来说，其潜在危害性更可见一斑了。

同时，企业为了进一步降低运营成本也会逐步借助大量的物联网设备来提高工作效率，而一旦物联网设备中存在漏洞，便有可能导致广泛的数据泄露。因此，当企业面对日益增多的物联网设备时，又该部署哪些安全策略进行防护呢？

第一，全面防护。确保数据安全，加密的数据中心或者云端以及介于两者之间的措施。另外终端安全、网络安全、身份和验证管理等方面也需要注意。

第二，设备研究。需要了解物联网设备，数据收集和发送的源和目标、谁请求这些数据、漏洞评估和设备认证。

第三，审计网络。在安装设备之前做好审计。这样能够更好地了解设备对网络流量的影响，并且需要评估当设备安装完成后会有哪些影响，需要确保任何改变都在可控程度内。

第四，网络划分。如果不能完全相信这些物联网设备，最好将它们放在独立的网段中，例如VLAN划分，这样使其不能访问或者干扰企业关键数据。

冶炼设备范文第5篇

地球空间信息是湖北省最具特色的高新技术产业之一，随着武汉被列入北斗产业化试点城市及地球空间信息及应用服务创新型产业集群试点正式获批，武汉有望成为北斗应用产业基地，全省的地球空间信息产业发展进入全新阶段。

一、湖北地球空间信息产业链发展现状

目前湖北省的地球空间信息产业主要集中在武汉市，具有产业链完整、科技成果领先、企业集群发展等特点。

1、产业链完整，产业实力雄厚。地球空间信息产业主要包括遥感遥测、地理信息系统和全球卫星定位系统的研发、生产和服务等产业领域。目前湖北省已形成了包括上游地球空间信息数据获取、中游数据处理加工与运营服务、下游系统集成及应用服务等在内的相对完整的产业链条。全省地球空间信息相关企业300多家，2012年实现企业总收入约100亿元。

2、科技资源丰富，技术成果领先。武汉是我国地球空间信息产业的科教人才资源密集区和产业发展引领区，拥有以武汉大学、中国地质大学（武汉）、中科院测量与地球物理研究所等为代表一批高水平院校机构；拥有包括我国本领域唯一的国家级重点实验室――测绘遥感信息工程国家重点实验室在内的2个国家重点实验室、4个国家级工程（技术）研究中心、20个省部级重点试验室、4个省部级工程（技术）研究中心和10多个相关学院；拥有以9位院士为引领的高层次创新人才队伍；拥有一批地球空间信息领域国内外领先的技术与产品，先后获得1项国家科技进步一等奖和15项国家科技进步二等奖。

3、产业集群发展，聚集效应显著。武汉拥有本领域唯一的国家级产业化基地，聚集了中地数码等一批行业骨干企业，有国家测绘甲级资质企业12家，测绘乙级资质企业8家，甲级互联网地图服务测绘资质单位4家，导航电子地图资质单位1家。

二、工作进展及成效

1、成功被认定为全国首批创新型产业集群试点。近日，地球空间信息及应用服务创新型产业集群被科技部认定为全国第一批10个产业集群试点，科技部将通过国家火炬计划、创新基金、高新技术企业培育等政策资源，支持和推进创新型产业集群建设工程试点的建设发展；对认定的创新型产业集群建设工程试点内高新技术研发项目和公共服务平台建设项目，连续3年给予政策引导和资金支持；对创新型产业集群建设工程试点内孵化器（大学科技园）、生产力促进中心和技术转移机构等服务机构，优先纳入国家级认定管理序列并给予资金支持。地球空间信息产业迎来了全新的发展机遇。

2、成功开展与国家863计划成果对接。为进一步促进863计划成果转化和产业化，推动地球空间信息产业发展，在科技部和湖北省政府共同指导下，科技部计划司会同高新司、遥感中心、火炬中心，与湖北省科技厅、东湖高新区管委会联合组织实施国家863计划成果与东湖国家自主创新示范区对接工作，6月16日，国家863计划成果与东湖国家自主创新示范区对接会在东湖高新区成功举办，相关高校院所、企业及金融、中介机构等150多家单位积极参与，会上20家单位共同签署了863成果转化合作协议，对接活动取得了阶段性进展。