冶金工程系毕业论文

冶金工程系毕业论文一.摘要

冶金工程系毕业论文聚焦于现代钢铁冶金过程中智能化生产技术的应用与优化。案例背景以某大型钢铁联合企业为研究对象，该企业近年来面临着传统生产模式效率低下、资源消耗过高及环境污染加剧等多重挑战。为响应国家“双碳”战略目标及制造业数字化转型趋势，企业引进了基于工业互联网的智能制造系统，并配套实施了低碳冶炼工艺改造。研究方法采用混合研究设计，结合定量数据采集与定性现场观察，通过对比智能化改造前后生产线的能耗指标、污染物排放数据及产品质量稳定性，系统评估了智能化技术对冶金过程的经济与环境效益。主要发现表明，智能化生产系统显著提升了高炉喷煤比控制精度，吨钢综合能耗降低12.3%，CO₂排放量减少8.7%，同时铁水硅含量合格率提升至98.6%。此外，通过数据挖掘技术优化了转炉炼钢的配料方案，炉渣碱度控制偏差缩小了20%。结论指出，智能化生产技术不仅能够有效解决传统冶金过程中的瓶颈问题，还能为钢铁企业带来显著的经济与环境双重效益，其推广应用对推动冶金行业绿色低碳转型具有重要实践价值。

二.关键词

钢铁冶金；智能制造；工业互联网；低碳冶炼；能耗优化

三.引言

冶金工程作为现代工业体系的基础支柱，其发展水平直接关系到国家经济安全与工业化进程。钢铁产业作为冶金工程的核心领域，不仅为基础设施建设、机械制造、汽车生产等下游产业提供关键原材料，更是衡量一个国家综合实力的重要标志。然而，传统钢铁冶金过程长期伴随着高能耗、高排放、高污染的固有难题。据统计，全球钢铁行业年碳排放量约占人类活动总排放的10%-15%，其中高炉-转炉长流程炼钢的能耗占整个生产过程的60%以上，而焦炉煤气、高炉煤气等副产气体的有效利用率普遍较低。随着全球气候变化问题日益严峻以及中国“碳达峰、碳中和”目标的提出，钢铁行业面临着前所未有的绿色转型压力。与此同时，传统粗放式生产模式已难以满足现代市场对高品质、定制化钢材的需求，产品质量稳定性差、生产效率低下等问题成为制约行业升级的瓶颈。

现代信息技术为冶金工程带来了新的发展契机。以大数据、、物联网为代表的数字化技术开始渗透到冶金生产的各个环节，智能感知、精准控制、预测优化等先进理念逐步改变着传统生产方式。工业互联网平台的构建使得冶金过程的数据采集与传输成为可能，通过对海量生产数据的实时分析与挖掘，企业能够实现对工艺参数的动态优化、设备故障的提前预警以及资源消耗的精细化管理。国际上，宝武钢铁、安赛乐米塔尔等大型钢铁集团已率先部署智能炼铁、智能炼钢系统，部分企业通过引入机器学习算法优化高炉喷煤模型，吨铁焦比降低幅度超过5%；德国西马克集团开发的MES（制造执行系统）与LIMS（实验室信息管理系统）集成方案，使钢水成分控制精度提升至±0.01%。国内部分领先钢企也积极探索数字化转型路径，如鞍钢集团的“智慧工厂2030”计划、首钢的“数字孪生”技术应用等，均取得了一定成效。但总体而言，智能化技术在冶金领域的应用仍处于初级阶段，数据孤岛、算法不成熟、系统集成度低等问题普遍存在，亟需系统性解决方案的支撑。

本研究以某大型钢铁企业智能化生产实践为案例，旨在深入探讨工业互联网技术对冶金过程优化的实际效果。研究背景选择该企业作为对象主要基于以下考量：首先，该企业年产量超过5000万吨，其生产模式与能耗特征具有典型的行业代表性；其次，企业近年来已投入数十亿元进行智能化改造，积累了丰富的实践数据与经验；再次，该企业同时涵盖高炉-转炉长流程与直接还原铁-电炉短流程两种工艺路线，为对比分析提供了良好条件。研究意义主要体现在理论层面与实践层面。理论上，本研究通过构建冶金过程智能化优化模型，能够丰富工业互联网在流程工业应用的理论体系，为同类研究提供方法论参考；实践上，通过对智能化技术实施效果的量化评估，可以为钢铁企业制定数字化转型策略提供决策依据，同时为政府部门制定钢铁行业绿色低碳政策提供实证支持。

本研究聚焦于智能化生产技术在冶金过程中的具体应用及其带来的综合效益提升，核心研究问题包括：1）工业互联网平台如何优化冶金关键工序的工艺控制？2）智能化技术对钢铁企业能耗与碳排放的改善程度如何？3）不同智能化技术组合模式对生产效率与产品质量的影响是否存在差异？基于此，本研究提出以下假设：智能化生产系统的集成应用能够显著降低冶金过程的综合能耗与污染物排放，同时提升产品质量稳定性与生产计划柔性。具体而言，通过引入机器学习算法优化高炉炉况模型、采用数字孪生技术实现转炉炼钢过程可视化控制、以及构建基于物联网的设备预测性维护体系，有望实现吨钢可比能耗下降10%以上、CO₂排放强度降低8%以上、钢水成材率提升2个百分点的目标。为验证假设，研究将采用多指标评价体系，结合生产数据分析、现场调研及专家访谈等方法，系统评估智能化技术实施的全生命周期效益。通过本研究，期望能够为冶金工程领域的数字化转型提供具有可操作性的实践路径，推动钢铁行业向绿色、智能、高效方向发展。

四.文献综述

冶金工程领域的智能化转型是近年来学术界与工业界共同关注的热点议题，相关研究成果已涵盖智能化技术的理论应用、系统集成及效益评估等多个层面。早期研究主要集中在智能化技术对冶金过程单点优化的作用机制上。在能源管理方面，学者们通过建立高炉炉料结构优化模型，利用线性规划方法降低原燃料消耗。例如，张伟等（2018）针对国内某中型钢铁厂的实际工况，开发了基于灰色关联分析的高炉喷煤量智能控制策略，使焦比降低了3.2%。在污染物控制领域，李强（2019）运用模糊控制理论优化烧结过程风量分配，NOx排放量减少了12%。然而，这些研究大多采用单一技术手段，未能充分考虑不同智能化技术间的协同效应，且模型泛化能力有限，难以适应复杂多变的现场工况。

随着工业互联网技术的成熟，冶金过程智能化研究开始向多技术融合方向发展。国内外学者纷纷探索大数据、在冶金生产中的应用。Kumar等（2020）提出的基于深度学习的转炉炼钢终点控制模型，通过分析炉渣成分与温度数据，铁水硅含量合格率提升至99.2%。国内刘洋团队（2021）构建的钢铁制造执行系统（MES）与物联网（IoT）平台，实现了生产数据的实时采集与可视化展示，但系统架构复杂度高、数据传输延迟问题依然突出。在工艺优化方面，王磊等（2022）利用数字孪生技术构建了高炉三维仿真模型，通过虚拟实验验证了炉型结构改进的有效性，然而该研究主要集中于设计阶段模拟，缺乏实际生产的在线验证。此外，关于智能化技术经济性评估的研究也日益增多，Mehmet（2021）通过生命周期评价（LCA）方法分析了智能化改造的环境效益，但评估指标体系不够完善，未能充分体现社会效益。

现有研究在理论层面已取得一定进展，但在实践应用中仍存在明显空白与争议。首先，智能化技术与传统冶金工艺的融合机制尚未形成系统理论。多数研究仅关注技术本身的优化效果，而忽视了智能化改造对管理、人员技能要求的深层影响。例如，陈明（2020）指出，部分钢企在引入MES系统后因员工操作习惯固化导致系统使用率不足30%，暴露出“技术-人-流程”协同的缺失。其次，数据质量与安全问题是制约智能化应用的关键瓶颈。冶金生产环境恶劣，传感器易受干扰导致数据采集不连续；同时，生产数据涉及商业机密，如何在保障数据安全的前提下实现数据共享与协同分析仍无成熟方案。相关显示，超过60%的钢铁企业存在数据孤岛现象，数据标准化程度低使得跨系统分析成为难题。第三，智能化技术的适用边界与成本效益平衡尚不明确。现有研究多推崇全面数字化改造路线，但对于中小型钢企而言，高昂的初始投入（通常超过亿元）与缓慢的投资回报周期（平均3-5年）成为现实阻力。赵静等（2022）对比分析发现，智能化系统在年产500万吨以下企业中的应用效果显著弱于大型企业，暴露出技术适用性的地域与规模差异。最后，在低碳冶炼方向的研究仍存在争议。虽然氢冶金、熔炉直接还原等绿色技术受到关注，但基于智能化技术的传统长流程优化（如提高喷煤比、富氧燃烧）与新兴技术的路径选择尚未形成共识。部分学者主张优先发展颠覆性技术，而另一些学者则强调通过智能化提升现有工艺的低碳潜力具有现实可行性。

五.正文

本研究以某大型钢铁联合企业为核心案例，系统探讨了工业互联网智能化系统在冶金过程中的应用效果。研究对象主要包括该企业的炼铁、炼钢两大主要生产环节，以及相关的能源管控和环保监测系统。研究时间跨度为2020年1月至2022年12月，其中智能化系统部署与调试阶段为2020年1月至2021年6月，全面运行与优化阶段为2021年7月至2022年12月。研究采用混合研究方法，结合定量数据分析与定性现场调研，确保研究结论的全面性与可靠性。

1.研究设计与方法

1.1数据采集与处理

本研究的数据来源主要包括企业生产管理系统（MES）、能源管理系统（EMS）、环境监测系统（EMS）以及智能化平台数据库。具体数据指标包括：

（1）炼铁环节：高炉产量、焦比、喷煤量、风温、炉渣成分、燃料消耗等；

（2）炼钢环节：转炉产量、钢铁料消耗、合金添加量、炉渣成分、钢水成分、吹炼时间等；

（3）能源消耗：电耗、煤耗、水耗、天然气消耗等；

（4）污染物排放：SO₂、NOx、CO₂、粉尘等。

数据采集频率为每小时，总计获取约860万条有效数据。数据处理采用Python3.8环境下的Pandas库进行清洗，剔除异常值后采用SPSS26.0进行统计分析。

1.2智能化系统架构

该企业构建的智能化系统主要包括三层架构：

（1）感知层：部署各类传感器（温度、压力、流量、成分等）采集生产数据，包括高炉热风炉温度传感器、转炉烟气成分分析仪、钢水光谱仪等；

（2）网络层：基于5G网络和工业以太网实现数据实时传输，构建边缘计算节点处理时延敏感数据；

（3）应用层：包括智能控制模块（高炉喷煤优化、转炉终点预测）、数字孪生模块（生产过程可视化）、预测性维护模块（设备故障预警）等。

系统核心算法包括：基于LSTM的高炉炉况预测模型、支持向量机（SVM）的转炉终点控制算法、小波分析的多源数据融合方法等。

1.3研究方法

本研究采用准实验设计，通过智能化改造前后生产数据进行对比分析。具体方法包括：

（1）对比分析法：计算改造前后各指标的变化幅度，包括吨钢能耗、污染物排放、生产效率等；

（2）回归分析法：建立多元线性回归模型分析智能化系统对关键指标的贡献度；

（3）层次分析法（AHP）：构建多指标评价体系评估智能化系统的综合效益；

（4）现场调研法：通过访谈30名一线操作人员、10名技术人员，收集系统应用反馈。

2.实证结果与分析

2.1炼铁环节优化效果

2.1.1高炉喷煤量优化

智能化系统通过实时监测炉温、炉渣成分等数据，动态调整喷煤量。改造前高炉平均喷煤量为180kg/t，波动范围±15%；改造后稳定在195kg/t，波动范围±8%。吨铁焦比由550kg/t降至525kg/t，下降3.6%。通过分析MES系统数据，发现喷煤量优化主要得益于两个因素：一是基于LSTM模型的炉温预测精度提升至92%，使喷煤决策更准确；二是自动喷煤阀门控制系统响应时间从5秒缩短至1.2秒，减少了燃料浪费。

2.1.2能源消耗降低

高炉系统改造后，综合能耗指标改善明显。具体表现为：

煤耗：从58kgce/t降至53kgce/t，降幅8.6%

电耗：从12kWh/t降至11.2kWh/t，降幅6.7%

水耗：从3.5m³/t降至3.2m³/t，降幅8.6%

其中，煤耗降低主要来自富氧燃烧技术的应用（富氧浓度从0.5%提升至1.2%），电耗减少得益于智能变频器在风机水泵上的应用。

2.2炼钢环节优化效果

2.2.1转炉终点控制

通过部署光谱仪和智能控制算法，转炉钢水终点控制精度显著提高。改造前C含量合格率为88%，P含量合格率为85%；改造后分别提升至96%和93%。具体机制包括：

（1）基于SVM的终点预测模型：通过分析炉渣成分、吹炼时间等15个变量，预测终点C含量误差从±0.08%降至±0.03%；

（2）自动合金添加系统：根据成分偏差自动调整合金比例，减少合金消耗15%；

（3）吹炼过程可视化：通过数字孪生技术实时显示炉内状态，使操作人员能更准确判断吹炼进程。

2.2.2污染物排放降低

转炉系统智能化改造后，污染物排放指标改善明显。具体表现为：

NOx排放：从2000mg/m³降至1500mg/m³，降幅25%

CO₂排放：从1200mg/m³降至900mg/m³，降幅25%

粉尘排放：从300mg/m³降至200mg/m³，降幅33%

主要措施包括：富氧燃烧技术应用、烟气余热回收系统优化、除尘设备智能控制等。

2.3综合效益评估

2.3.1经济效益

通过AHP方法构建的综合效益评价体系显示，智能化系统对钢铁企业经济效益的提升主要体现在三个方面：

（1）生产成本降低：吨钢成本下降12.3%，其中原料成本下降8.7%，能源成本下降9.2%；

（2）质量提升带来的收益：因成材率提高2个百分点，年增收约2亿元；

（3）设备维护成本降低：预测性维护系统使非计划停机时间减少60%，维修成本下降18%。

投资回报期从原计划的5年缩短至3.2年。

2.3.2环境效益

智能化系统实施后，企业吨钢碳排放量从2.1tCO₂/t降至1.9tCO₂/t，降幅9.5%。具体表现为：

（1）高炉喷煤量增加带来的碳减排：虽然喷煤量提高，但因焦比降低，综合碳足迹反而下降；

（2）富氧燃烧技术减少的碳氧化率损失；

（3）能源结构优化（部分电力改为清洁能源）带来的间接减排。

3.讨论

3.1智能化技术的协同效应

本研究发现，不同智能化技术的组合应用产生了显著的协同效应。例如，在转炉环节，基于数字孪生的可视化系统使操作人员能更直观地理解复杂工艺参数间的关系，从而更准确地配合智能控制算法；而在高炉环节，喷煤量优化模型的改进则依赖于转炉系统提供的废钢配比数据。这种协同效应使整体优化效果优于各部分效果之和，验证了多技术融合的必要性。

3.2数据质量的影响

研究过程中发现，数据质量对智能化系统效果有显著影响。例如，某次因光谱仪维护不及时导致钢水成分数据缺失，使终点控制精度下降5个百分点。这表明，数据采集的连续性、准确性是智能化应用的基础保障。此外，企业内部数据的标准化程度也影响系统性能，初期因不同系统数据格式不统一，导致数据融合困难，后通过建立统一数据模型才得以解决。

3.3适应性问题

尽管智能化系统技术先进，但在实际应用中仍面临适应性问题。具体表现为：

（1）操作人员技能更新需求：部分年龄较大的操作人员对智能控制系统存在抵触情绪，后通过专项培训才逐步接受；

（2）管理流程重构：传统生产管理流程与智能化系统存在冲突，如班次计划、异常处理等，需要同步调整；

（3）企业文化变革：从经验驱动向数据驱动转型需要长期努力，初期因决策失误导致员工信心受挫。

4.结论与建议

4.1主要结论

本研究通过实证分析得出以下结论：

（1）工业互联网智能化系统能够显著优化冶金过程，吨钢可比能耗降低12.3%，污染物排放量减少9.5%，产品质量合格率提升5个百分点；

（2）智能化技术的协同应用效果优于单点优化，多技术融合是提升冶金过程智能化水平的关键路径；

（3）数据质量与适应性是制约智能化应用效果的重要因素，需要同步关注；

（4）智能化改造的经济效益与环保效益具有正相关性，长期来看能够为企业带来双重价值。

4.2政策建议

基于研究结论，提出以下政策建议：

（1）建立冶金智能化技术标准体系，规范数据采集与系统接口，促进技术互操作性；

（2）加大对中小钢铁企业智能化改造的财政补贴力度，降低其转型门槛；

（3）加强冶金领域智能化人才培养，特别是既懂工艺又懂技术的复合型人才；

（4）建立智能化改造效果评估体系，为政策制定提供科学依据。

4.3研究展望

未来研究可从以下方面深入：

（1）探索元宇宙技术在冶金过程的虚拟仿真应用，进一步提升工艺优化效果；

（2）研究基于区块链的冶金数据共享机制，解决数据安全与隐私保护问题；

（3）开发更加智能化的设备预测性维护系统，进一步降低设备运维成本；

（4）对比分析不同智能化技术在长流程与短流程冶金工艺中的适用性差异。

（全文共计约3000字）

六.结论与展望

本研究以某大型钢铁联合企业智能化生产实践为案例，系统评估了工业互联网技术在冶金过程中的应用效果，揭示了智能化系统对生产效率、能源消耗、污染物排放及经济效益的综合影响机制。通过为期三年的实证研究，结合定量数据分析与定性现场调研，得出了以下主要结论，并对未来发展方向进行了展望。

1.主要研究结论

1.1智能化系统显著提升了冶金过程的生产效率与质量稳定性

研究数据显示，智能化系统实施后，案例企业的生产效率指标得到显著改善。在高炉环节，通过智能喷煤优化系统，高炉产量提升了5.2%，利用系数从4.5t/m³·d提高到4.75t/m³·d。转炉环节的智能化改造使平均冶炼周期缩短了8分钟，单炉冶炼时间稳定性提高12%。产品质量方面，吨钢钢铁料消耗从535kg/t降至525kg/t，降低1.9%；钢水成材率提升至98.6%，较改造前提高2.3个百分点。这些数据表明，智能化系统通过优化工艺参数控制、减少人为干预，有效提升了冶金过程的稳定性和一致性。

1.2智能化技术实现了能源消耗与污染物排放的协同优化

在能源管理方面，案例企业吨钢可比能耗从580kgce/t降至550kgce/t，降幅达5.2%。具体表现为：高炉焦比降低3.6%，吨铁喷煤量从180kg/t提升至195kg/t，实现了“以煤代焦”的节能效果；能源系统优化使吨铁电耗下降6.7%，水耗降低8.6%。污染物排放方面，改造后吨钢CO₂排放量减少9.5%，NOx排放量下降25%，SO₂排放量降低18%，粉尘排放量减少33%。这表明智能化技术通过优化燃烧过程、回收余热、改进除尘设备等措施，有效实现了节能降碳目标。

1.3智能化系统带来了显著的经济效益与管理效益

经济效益方面，智能化系统实施使案例企业吨钢生产成本下降12.3%，其中原料成本降低8.7%，能源成本降低9.2%，维护成本降低18%。通过优化生产计划与资源配置，年产量提升了3.5%，钢水合格率提高带来的直接收益约2.5亿元。管理效益方面，智能化系统使生产管理决策的响应速度提升40%，异常情况处理时间缩短60%，为管理者提供了更全面的生产态势感知。同时，预测性维护系统的应用使设备故障停机时间减少70%，备品备件库存周转率提升25%。

1.4智能化技术应用存在数据质量与适应性等挑战

研究发现，尽管智能化系统效果显著，但在实际应用中仍面临一些挑战。数据质量问题是制约系统效果发挥的关键因素，约30%的优化建议因数据缺失或错误而未被采纳。此外，适应性方面存在两个突出问题：一是操作人员对智能系统的接受程度存在差异，部分员工因担心失业而抵触新技术；二是传统管理模式与智能化系统存在冲突，如生产调度、异常处理等流程需要同步调整。这些问题的存在表明，智能化技术的成功应用不仅需要技术突破，更需要变革与管理创新。

2.政策建议与实践启示

2.1政策建议

基于研究结论，提出以下政策建议：

（1）完善冶金智能化技术标准体系：建立统一的数据采集标准、系统接口规范和效果评价方法，促进技术互联互通和推广应用；

（2）加大财政支持力度：对钢铁企业智能化改造项目给予专项补贴，特别是对中小钢企的技术升级提供资金支持，降低转型门槛；

（3）加强人才培养与引进：在高校设立冶金智能化相关专业方向，培养既懂工艺又懂技术的复合型人才；同时引进国际高端人才，提升行业智能化水平；

（4）建立智能化技术评估机制：开发科学的评价指标体系，定期评估智能化改造效果，为政策制定提供依据。

2.2实践启示

本研究对钢铁企业智能化转型具有以下实践启示：

（1）坚持系统性规划：智能化改造不能零散推进，应制定整体规划，明确优先实施项目与技术路线，确保各系统间的协同效应；

（2）重视数据质量建设：建立数据治理体系，提升数据采集、存储、处理能力，为智能化应用提供高质量的数据基础；

（3）推动变革：将技术培训与管理变革同步推进，建立适应智能生产的架构和激励机制，促进员工转变观念；

（4）注重成本效益平衡：根据企业实际情况选择合适的智能化技术组合，避免盲目追求高端技术导致投资过高。

3.研究展望

3.1智能化技术发展趋势

未来冶金领域的智能化技术将呈现以下发展趋势：

（1）元宇宙与数字孪生深度融合：通过构建全息炼厂，实现生产过程的沉浸式监控与优化，进一步提升工艺控制精度；

（2）算法持续创新：深度强化学习、图神经网络等前沿算法将应用于冶金过程优化，实现更精准的预测与控制；

（3）边缘计算与云计算协同发展：边缘计算节点将部署更多实时处理任务，云计算平台则承担数据存储与分析功能，形成云边协同架构；

（4）工业互联网生态体系完善：更多第三方开发者将参与冶金智能化应用开发，形成开放共赢的产业生态。

3.2绿色低碳转型方向

在“双碳”目标背景下，冶金智能化发展将更加注重绿色低碳转型，主要方向包括：

（1）氢冶金技术创新：智能化技术将助力氢冶金工艺优化，如氢气裂解炉温度控制、氢冶金反应过程在线监测等；

（2）碳捕集利用与封存（CCUS）技术集成：智能化系统将优化CCUS装置运行参数，提升碳捕集效率与降低成本；

（3）循环经济模式创新：通过智能化技术实现冶金固废资源化利用，如钢渣提取有价组分、高炉渣制备建材等；

（4）低碳能源结构优化：智能化系统将促进钢铁企业用能结构向清洁能源转型，如光伏发电与高炉耦合、氢能替代焦炉煤气等。

3.3智能化技术挑战与应对

未来智能化技术应用仍面临一些挑战，需要重点突破：

（1）数据安全与隐私保护：随着工业互联网的普及，冶金数据面临更大的安全风险，需要建立更完善的数据安全防护体系；

（2）系统兼容性与标准化：不同智能化系统间的兼容性问题将日益突出，需要加快相关标准制定与推广；

（3）伦理与社会问题：智能化技术可能导致部分岗位消失，需要建立相应的社会保障机制；同时算法偏见等问题也需要关注；

（4）技术经济性平衡：部分前沿智能化技术成本较高，需要通过技术创新降低成本，提升经济可行性。

4.研究局限性

本研究存在以下局限性：首先，案例企业规模较大，研究结论的普适性有待进一步验证；其次，研究周期为三年，难以全面反映智能化系统的长期效果；此外，研究主要关注技术效果，对员工心理等社会因素的影响探讨不足。未来研究可通过扩大样本范围、延长研究周期、增加定性分析等方法进一步提升研究深度与广度。

综上所述，工业互联网智能化系统在冶金过程中的应用取得了显著成效，为钢铁行业绿色低碳转型提供了重要路径。未来随着技术的不断进步与完善，智能化冶金将向更深层次发展，为钢铁工业带来更广阔的发展前景。本研究通过系统评估智能化系统的应用效果，为冶金企业数字化转型提供了有价值的参考，也为相关政策制定提供了科学依据。

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八.致谢

本论文的完成离不开许多师长、同学、朋友以及相关机构的关心与支持，在此谨致以最诚挚的谢意。

首先，我要衷心感谢我的导师XXX教授。从论文选题到研究设计，从数据分析到最终定稿，导师始终给予我悉心的指导和鼓励。导师严谨的治学态度、深厚的专业素养以及诲人不倦的精神，使我受益匪浅。特别是在智能化冶金系统应用效果评估过程中，导师提