程文龙
摘 要：现有冶金生产过程中，环境除尘属于重要环节，现有除尘器存在除尘口风量不匹配，部分风量过剩。放灰不畅，岗位人员处理问题时人手不足，设备运转正常时闲置等问题。本文深入探讨了计算机网络技术的发展历程、关键技术以及面临的挑战。详细阐述了从早期简单网络到如今复杂互联网络的演变，分析了生产实际，调整措施、解决方案以及不能解决的问题如何并存将影响降低到最小。并对未来发展趋势进行了展望。
关键词:无人化；网络数据平衡自动调节
0 前言
计算机网络技术作为现代信息技术的核心组成部分，对社会各个领域产生了深远的影响。它不仅改变了人们的沟通和信息交流方式，也极大地推动了经济、科技和文化的发展。冶金业生产中降本减员节能降耗是系统化通过设备自动运行，提升设备有效作业率，避免有效资源浪费，减少个人主观意识过多参与过程判别影响正确指令生成，管理数据不全面不足以支撑诊断分析，导致预判思维失衡，从而达到降低成本费用的目的。
1 除尘系统数据化智能平衡系统
1、在冶金生产过程中，环境除尘属于重要环节，现有除尘器除尘口风量匹配不平衡，部分风量过剩，等问题。
正常使用中会因为以下因素造成
1、下料点物料水分变化，生产环境变化粉尘量增加。
2、现有条件下除尘风量调节口属于固定式的，风量不能灵活调节造成过剩浪费以及瞬时粉尘增加造成扬尘。
3、收集点漏风有效风量不足，扬尘后资源浪费。网络数据拥有完善过程控制系统：基于应用传感技术、光感一体化技术、数据融合技术等先进技术，推广在线连续监测与监控系统，实现对冶金生产全过程的监控管理，包括产品物流跟踪、质量监督、原材料和残渣成分分析、生产温度和湿度监控以及废弃物和烟尘检测等，保证生产目标的顺利达成。
4、综上述原因造成除尘扬尘风量不匹配发。需要人员看守调整，同时调整滞后，所有除尘系统运行量大于实际需求，能耗升高，能源浪费。
通过增加过除尘器区域内下料口粉尘检测数据对应风量，从而调节电动阀门平衡整体风量，达到除尘器根据除尘效果自动平衡的目并建立好除尘器风量与下料点粉尘量的平衡关系。
为除尘器效果提供了可靠的分析数据，从而减少岗位定员。
技术方案：为实现上述目的，提供如下技术方案：（单下料口粉尘量/下料口粉尘量之和）%*除尘器总风量=单一下料口理论风量优先确保除尘效果，当总体除尘效果满足环保需求，根据每个单一除点达标后粉尘量之和月峰值匹配除尘总风量，低于峰值下调除尘风机赫兹直至关闭技术关联任何一个除尘数据不达标就通过关闭其他达标点阀门下调风量提高所需点的风量，全部达标后再启动下调除尘灰变频。根据所属系统按照生产区域不同厂房内部与露天区域，设计空气湿度与网络天气进行数据对比，大趋势根据网络数据污染物扩散条件，进行设备整体运行的基础参数调整依据，从而体现出网络化生产的优势，根据整体需求提升整体智能化成度。
使用效果：与现有技术相比，本实用新型可从根本上解决除尘器风量匹配固定，资源浪费。
瞬时粉尘变化不能灵活匹配各除尘风量造成的环保事故。
整体平衡后除尘器匹配更灵活，可有效提升除尘效果15%以上，降低整体消耗，同岗位完成90%减员只保留巡检人员。
通过网络化技术收集除尘系统运行情况，根据异常点进行智能化云系统检测，利用网络化数据共享，对异常数据进行分析，通过网络化数据累计进行对比，将异常指标对应付成为设备分析数据，对可能造成的设备故障进行预见式的报警，充分发挥网络化数据化的技术优势。
通过数据化网络将生产数据与调整参数进行可靠平替，例如高炉出铁口的除尘粉尘量，根据炼铁出铁时间产生曲线性，根据数据对比粉尘量和现场温度成正比，就可以通过网络数据对比根据铁口温度对除尘器开度和运行赫兹进行在线数据置换调整，使网络数据具象化创造实际经济利益。
而当数据出现异常，排灰系统出现不顺畅时，也可以通过网络化数据对异常生产提供 一个在线临时处理方案、
由网络数据对现场电机提供一个数据动力源。将异常灰仓的除尘灰进行收集、搅拌、研磨，使其结块的除尘灰在气力输送的过程中达到所要求的粒度，从根本上解决除灰口堵塞的问题
数据管理：通过网络数据系统合理管控仓位，避免因除尘器灰斗因输灰系统原因导致输灰不及时出现灰斗高仓位甚至影响滤袋清灰，会导致发生环保事故，
技术方案：根据网络数据分析，当灰斗内除尘灰达到上限位时，输灰系统自动启动输灰，到达下限位时自动停止，当输灰系统长时间运行不停止时，自动报警提示现场检查处置，从根本上解决除尘器灰斗仓位高导致出现的一系列问题。
系统数据配合岗位生产参数运行记录进行数据平替粉尘量的产生和生产过程控制中关键点的关联，例如炼铁出铁口温度对应粉尘量，设备数据深入对接生产参数相配合。提升整体智能化。
与生产调度系统衔接，设备作业率与除尘系统呈反比关系，上游设备故障停机时下调整体除尘设备功率下线，达到计划性节能的智能化完善。
智能化网络应用属于开放式兼容系统，可根据实际操作理念对应不同作业环节的生产参数，与对应空气湿度，粉尘扩散条件，进行多参数权限平衡排序，达到整体系统智能化。
技术延伸：智能网络数据化应用，不仅仅体现在工业生产系统，也可以应用在日常生活中，除尘系统平替科置换为厨房CO烟气报警装置、现有报警装置只是将CO值设定为报警值，但无法对其他有害气体进行检测报警，而且此报警值设置一般较高，灵敏度不足。
通过网络数据化，可以通过对家庭电磁炉或者煤气流量与灶台温度进行共享，煤气流量升高，温度同步升高则证明家庭人员进行烹饪，则煤气报警系统，进入提示性报警模式，如果煤气管道产生流量，而灶台没有温度，则CO即便没有超标也要进行报警。
通过网络数据化共享技术，使生活安全系数逐步升高，系统敏捷度整体智能化成度得到质的提升
2 如何解决在现场实际生产过程与项目落实中理论偏差等问题：
1、实际生产过程中除尘系统风量与除尘效果呈现相对正比，但并不是理想效果的完全条件，通过数据网络集控的方式可以以结果为导向，进行简单的加量调节达到相应的除尘效果。
2、在现有网络数据传输的条件下通过检测粉尘与风量进行环保数据稳定，也可以通过增加检测指标的方式对接设备云检测系统。
3、网络数据化最大的优势在于数据共享，同样是数据对不同生产工序有着不同的生产指标指导意义。例如同样的粉尘量对应风量增加问题，可以介入氧气含量检测，电流检测，烟气温度检测等数据曲线，对环保指标，设备运行情况，生产趋势等做到统一分析，为提升事故判断准确度增加数据基石，减少生产波动中人为主观认知造成的判断偏差。
2.1 配套方案：网络数据配料系统
1 网络数据系统化通过设备自动运行提升设备有效作业率，避免有效资源浪费，减少人员参与从而达到降低成本费用的目的。在冶金生产过程中，各料仓只有仓位显示，下料量与使用时间需要岗位人员进行计算，且计算过程消耗时间存在误差，下料量偏差时不能及时精准到秒，整体生产动态不直观
2.2 存在的问题
1、沟通上料品种与顺序时仓位使用状态不清晰，人员参与过程频繁，主观意识左右客观数据不能准确参考执行。且配料系统仅具备展示料仓吨位功能，下料量，使用时间需要岗位员工手动计算，补料时数据显示多为预估值。
2、现有条件下辅助设备属于定频运转式的，赫兹不能灵活调节造成运转就要满负荷造成浪费以及不能随产能变化调整，造成的设备损耗。
3、综上所述原因造成配料系统运行连贯。需要设置专人看守调整，同时调整滞后，所有辅助设备系统运行量大于实际需求，能耗升高，能源浪费。
3 技术方案：利用网络系统统计分析趋势添加运算逻辑
1、技术方案：（理论设备运载力/辅助设备满负荷能力）%*实际运载量=单一设备实际运载频率增加皮带计重装置，通过满载量80%设备满负荷运转，低于70%从而下调运转频率平衡整体运载需求与运转能耗，达到辅助设备根据实际运载量自动平衡的目的并建立好运载量与运载能力的平衡关系。
为辅助设备运转提供了可靠的分析数据，从而减少岗位定员。
2.3 （理论仓位－实际仓位）/补料流量 排序
（仓位/下料量） 排序每两小时更新一次取料顺序料场根据取料进度和物料堆放位置合理调度堆取料机作业流程，可以大范围提升堆取料机利用率，降低因为物料堆放位置造成的移动取料机空挡时间无法卸料问题，实现人员过程管控可视化，消除人为主观影响对原料“进消存”管制过程中的负面影响。
直观显示生产情况，添加时间管制预警系统，减少原料调拨矢量风险。
使用效果：
1、与现有技术相比，本实用新型可从根本上解决配料工序设备运行故障、资源浪费，可有效降低设备无效运转10%以上，降低整体消耗，同岗位完成90%减员只保留巡检人员。
2、辅助设备运转数据集中采集，对设备运行数据由人员反馈变成数据监测变化人员现场勘查。
3、由于网络连接了大量的生产设备和系统，产生了海量的数据。通过对这些数据的挖掘和分析，结合数据分析技术，生产企业可以实现生产过程的智能化决策和控制。例如，利用机器学习算法对生产数据进行分析，预测设备的故障时间，提前进行维护保养，减少设备故障对生产的影响。与现有技术相比增加后台运算逻辑，拓展可视页面管制功能，同步给予维修预防性维护一定的提前量，实现自检自修属性，不增加额外投资前提下，实现设备潜能激发，有效缓解人员参与频次与数据核算误差概率，自动排序生成补料顺序与预计补料时间，实现信息共享，解决信息源集中在主控以及补料时长不能提前规划，提升机械化料场堆取料机运行倒运时间过长的问题。
4、以上数据不仅仅局限于皮带机等运转设备，烧结机筛分系统根据皮带机实际来料数量，调整振幅，可有效避免烧结矿在筛分过程中因料头料尾数量减少振幅不变造成的过度筛分，同步根据实际来料数量平衡筛分系统振幅，在减少能耗的同时有效保护筛分系统设备使用寿命。减少空载运转造成的设备无效磨损。同时网络化使生产过程中的质量数据能够实时采集和传输。通过对这些数据的分析，生产企业可以及时发现生产过程中的质量问题，并采取相应的措施进行改进。例如，在冶金生产线上，通过网络连接的检测设备可以实时检测每一个批次的成品成分、强度等参数，并将数据上传到质量控制系统，一旦发现不合格产品，系统可以立即发出警报并停止生产，防止不合格产品流入下一道工序，如果在允许的误差值以内则可以根据生产趋势为下一道生产工序调整提供理论的数据支持。
5、通过实时监控与资源进行同步调度，借助网络连接的传感器和监控系统，企业可以实时了解生产线上设备的运行状态、原材料的库存情况以及人力资源的分配情况等。根据这些实时数据，企业可以及时调整生产计划，合理分配资源，提高资源的利用率和生产效率。例如，当某台生产设备出现故障时，通过网络系统可以快速通知维修人员进行维修，同时调整生产任务分配到其他设备上，确保生产的连续性。
6、健全企业信息化系统数据库，包括实现行业信息集成化，建设系统化、标准化的信息化编码管理系统，加快信息集成，为企业提供精确信息数据资料；实现监管控制一体化，协调企业产品供销流程，形成生产与销售的有机整体，构建完善的质量循环体系，并实现资金控制贯穿生产业务活动；朝着知识管理和商业智能化发展，利用系统收集的大量信息数据，根据决策主题构建不同数据库，通过信息在线分析和数据挖掘，为企业决策提供支持。
7、具体生产数据案例：计算以时上料量最高480t/h成品皮带小时运载量400t转速1.6m/s则皮带每米运载了70/kg以c2皮带为例皮带长度500M则皮带运载量为35t按照计算35*80%=28t皮带机运载28吨时皮带机满负荷运转低于18t则逐步下调运转赫兹直至5Hz最低能耗运转。
8、冶金业烧结工序成品系统每小时耗电量430kW/h为例，出现非计划停机时间不确定时，每小时辅助设备空载运转消耗电量430kW/h，安装辅助输送系统自动运行措施后可每小时节电430*70%=301kW/h按照2022年烧结故障停机时间14190分钟计算，此项目全年节电14190*301/60=71186.5kW/h。
系统兼容性：
利用模拟化方法、计算机互联网技术和多媒体模拟技术，全面模拟冶金生产流程，提升生产和管理的科学性。例如从实例借鉴、推理应用、专家分析策略、网络规划技术等方面提升自动化技术水平，增强企业生产能力；借助各生产流程的数据科学分析异常情况并及时处理；采用故障诊断与预报结合的新型技术管理机械设备；建立成本动态管理模型以监控成本管理质量；使用高科技跟踪服务系统优化原材料配比和使用，降低生产成本。计算后台公式属于开放式采集后可根据料仓清理，粘仓等具体情况实际调整补仓顺序及时间，配合堆取料机流量监控与辅助设备智能运行系统，可有效达到节能降耗。
3 网络数据对应烧结系统生产设备的生产参数监控的具体应用
烧结台车是烧结机主要运行部件，主要作用是在烧结机头尾轮间组成运行回转链，在上部水平段接受烧结混合物料，经预热点燃、烧结、冷却、翻料后，返程回到头轮，形成传动循环，达到烧结物料之目的，目前的烧结台车配合烧结机进行物料的烧结。烧结台车设备结构，主梁的两侧设置有两个架板；主梁和架板的两端分别固定连接有侧板；主梁和两个架板之间分别固定连接有若干个间隔板；主梁和两个架板的上端分别配装连接有隔热垫；主梁的两侧，隔热垫之间分别设置有两列若干个篦条；若干个篦条分为两列呈直线均匀阵列布置，且相邻的两个篦条之间的端面互相接触配装；台车体的下方两侧位置处固定连接有密封机构；台车体的两侧面上分别配装固定连接有一个车轮机构；两个侧板的正上方分别固定连接有挡板；侧板的前后表面上分别固定连接有耐磨板；篦条的上方配装连接有压块。有益效果：结构合理，运行稳定，导风效果好，大大降低了篦条和隔热垫消耗量，降低了生产成本。
现有技术烧结台车运行处于隐秘位置，运行后期出现糊堵脱落现象，只能在机头运行位置发现，加大工作人员的工作强度，同时箅条自动清理机运行没有数据支撑。
网络数据的应用提供烧结系统光感应检测装置，以解决上述背景技术中提出现有技术加大工作人员的工作强度以及箅条清理装置没有数据支撑的问题。
为实现上述目的，网络数据配合供如下技术方案：烧结系统光感应检测装置，包括挡板和检测组件，所述检测组件设置在挡板的前后两端，所述检测组件包括滑槽一，所述滑槽一固定设置在挡板的前后两端，所述滑槽一的内部滑动连接有滑杆，所述滑杆的下端固定安装有承载箱，所述承载箱内部的下端固定安装有检测传感器，所述承载箱的内部固定安装有数据采集器，所述数据采集器与检测传感器电性连接，所述承载箱的内部固定安装有中央处理器，所述中央处理器与数据采集器电性连接，所述承载箱内部的上端固定安装有指令模块，所述指令模块与中央处理器电性连接。
优选的，所述承载箱的上端固定安装有警报器，所述警报器与指令模块电性连接，所述挡板的前端固定安装有激光直射器，所述挡板前端的左端固定安装有光感数据板，所述挡板的前端固定安装有微处理器，所述微处理器与光感数据板电性连接，所述挡板前端的下端设置有清理组件，通过安装清理组件，当微处理器检测出箅条糊堵程度较为严重时，传输指令打开电动推杆和伸缩气缸，电动推杆可以推动滑块在滑槽二内滑动，从而带动刮板左右移动，而伸缩气缸可以带动刮板进行前后移动，从而对箅条进行清理。与现有技术相比，网络数据连锁后的有益效果是：
数据联网的烧结系统光感应检测装置，通过安装监测组件，工作人员可使用滑杆将承载箱移动至合适的位置，进而打开数据采集器进行检测箅条的整体使用情况，紧接着通过激光直射器将激光射在光感数据板上，再通过微处理器处理光感反应的光点比例来判断箅条的糊堵程度，以及是否存在脱落的风险，从而降低工作人员的工作强度，进而对箅条清理装置提供数据支持；
4 网络数据化生产过程中数据智能分析转换实用指导
现有冶金生产过程中，原料、储存、配料、运力平衡系统作为原料配制重要环节，其设备设施具有多样化同时伴随整体系统稳定性差的问题，致使部分设备设施频繁出现空载，增加人员异常问题处理频次，影响生产组织等问题
通过网络数据完善，智能化对原料现场进行规划，现有情况下橙色部分为使用重点区域，蓝色基本不用，绿色为小品种物料，灰色为僵尸料区域，由此造成堆取料机利用率不均匀，料场规划使用量受主观制约，数据化不足。通过供料系统的智能运行，实现设备利用率最大化，有效题号作业效率，降低设备空转时长，以及取料机对位时长，系统自动计算出原料储存与输出最优方案，代替人工操作，设备作业效率上升21%
通过网络数据将烧结生产配比调整中消耗量进行事实计算，对可能盈余的僵尸料，同步提前调整配比使用，根据上料量变化调整上料时间，根据物料摆放位置带入空载时间，从而计算出卸料能力，介于此平衡物料运力与发货顺序，完善整体调度的结果处理时间。同步根据场地储存物料品种，使用量，额定储存上限等数据平衡出安全库存与物流中途时间的安全库存量。
所需数据及平衡公式所起到的直接效果
配矿配比调整直接关联供料上料量，料场卸料与物流运力进料比例
配料逻辑：配加公式+消耗量，使用时间，补料顺序，补料时间。生产情况，作业时间-（空载时间+上料时间）*皮带小时卸料量=日理论卸料量
根据现场使用环境，储存位置，空载时间，制定班次上限供料与卸料量，时期与物流运力形成对关系。
当下道工序生涩的数据变成本岗位所需数据时，所有规划就变得数据化，明朗化，直接消除信息不对等
网络数据化的应用，投用后整体料场使用效率提升，无法卸车与等料现象基本消除，铁前物料平衡整体计划性更强，与采购物流等部门协作数据化，减少主管因素造成的模糊预估量，用数据指导生产
5 网络数据化未来展望：
5.1 智能工厂的全面实现
未来，冶金企业将普遍构建起智能化的工厂体系。通过广泛部署传感器、物联网设备和工业机器人，实现从原材料采购、生产加工、质量检测到产品配送的全流程自动化和智能化操作。例如，在矿石开采环节，智能采矿设备能够根据地质数据和预设的开采计划，自动进行矿石的采掘和运输；在冶炼环节，智能熔炉系统可以根据原料成分和产品需求，自动调整冶炼参数，实现精准控制和高效生产。
5.2人工智能与大数据的深度融合
人工智能技术和大数据分析将在冶金生产中发挥更加关键的作用。利用机器学习算法和深度学习模型，对海量的生产数据进行深度挖掘和分析，实现生产过程的预测性维护、质量优化和能源管理。例如，通过对设备运行数据的分析，提前预测设备故障，安排预防性维护，减少生产中断；通过对生产工艺数据的分析，优化冶炼配方和工艺参数，提高产品质量和生产效率；通过对能源消耗数据的分析，制定节能策略，降低能源成本
5.3供应链全链条的数字化连接
冶金业的供应链将实现全面的数字化协同。从矿山、原料供应商、运输企业、生产企业到客户，通过数字化平台实现信息的无缝对接和实时共享。供应商可以根据生产企业的需求计划，精准供应原料；生产企业可以实时跟踪原材料的运输状态，合理安排生产；客户可以通过数字化平台了解产品的生产进度和质量信息，实现按需定制和个性化生产。
5.4供应链风险管理与弹性提升
借助大数据分析和人工智能技术，对供应链中的风险因素进行实时监测和预警。例如，通过分析全球市场动态、天气变化、政策法规等因素，预测原材料价格波动、供应中断、物流延误等风险，提前制定应对策略，增强供应链的弹性和抗风险能力。同时，利用数字化技术优化供应链的布局和结构，实现资源的最优配置，提高供应链的整体效率和竞争力。
5.5远程培训与虚拟实践平台
随着数字化技术的发展，冶金行业的人才培养将逐渐向数字化、远程化和虚拟化方向转型。利用虚拟现实（VR）、增强现实（AR）和在线教育平台等技术手段，为从业人员提供远程培训和虚拟实践机会，打破时间和空间的限制，提高培训效果和效率。例如，通过开发虚拟冶炼操作培训系统，让学员在虚拟环境中进行冶炼工艺的模拟操作，熟悉生产流程和设备操作，提高实际操作技能；通过在线教育平台，为从业人员提供专业课程、技术讲座和学术交流活动，促进知识更新和技能提升。
5.6数字化创新生态系统建设
搭建数字化创新平台，汇聚产业链上下游企业、科研机构、高校和创新人才等资源，形成开放、协同、高效的创新生态系统。通过数字化平台，各方可以共享创新资源、开展联合研发、加速技术成果转化和应用推广。例如，建立冶金行业的技术创新网络平台，发布技术需求和创新项目，吸引全球范围内的创新团队和企业参与合作；通过大数据分析和人工智能技术，对创新项目进行评估和筛选，提高创新资源的配置效率和创新成功率。
5.7远程培训与虚拟实践平台
随着数字化技术的发展，冶金行业的人才培养将逐渐向数字化、远程化和虚拟化方向转型。利用虚拟现实（VR）、增强现实（AR）和在线教育平台等技术手段，为从业人员提供远程培训和虚拟实践机会，打破时间和空间的限制，提高培训效果和效率。例如，通过开发虚拟冶炼操作培训系统，让学员在虚拟环境中进行冶炼工艺的模拟操作，熟悉生产流程和设备操作，提高实际操作技能；通过在线教育平台，为从业人员提供专业课程、技术讲座和学术交流活动，促进知识更新和技能提升。
5.8数字化创新生态系统建设
搭建数字化创新平台，汇聚产业链上下游企业、科研机构、高校和创新人才等资源，形成开放、协同、高效的创新生态系统。通过数字化平台，各方可以共享创新资源、开展联合研发、加速技术成果转化和应用推广。例如，建立冶金行业的技术创新网络平台，发布技术需求和创新项目，吸引全球范围内的创新团队和企业参与合作；通过大数据分析和人工智能技术，对创新项目进行评估和筛选，提高创新资源的配置效率和创新成功率。
5.9远程培训与虚拟实践平台
随着数字化技术的发展，冶金行业的人才培养将逐渐向数字化、远程化和虚拟化方向转型。利用虚拟现实（VR）、增强现实（AR）和在线教育平台等技术手段，为从业人员提供远程培训和虚拟实践机会，打破时间和空间的限制，提高培训效果和效率。例如，通过开发虚拟冶炼操作培训系统，让学员在虚拟环境中进行冶炼工艺的模拟操作，熟悉生产流程和设备操作，提高实际操作技能；通过在线教育平台，为从业人员提供专业课程、技术讲座和学术交流活动，促进知识更新和技能提升。
5.10数字化创新生态系统建设
搭建数字化创新平台，汇聚产业链上下游企业、科研机构、高校和创新人才等资源，形成开放、协同、高效的创新生态系统。通过数字化平台，各方可以共享创新资源、开展联合研发、加速技术成果转化和应用推广。例如，建立冶金行业的技术创新网络平台，发布技术需求和创新项目，吸引全球范围内的创新团队和企业参与合作；通过大数据分析和人工智能技术，对创新项目进行评估和筛选，提高创新资源的配置效率和创新成功率。
6 结语
随着信息技术的飞速发展，计算机网络技术已经深入到社会生活的各个角落，对人类社会产生了深远的影响。通过对计算机网络技术的研究与探索，我们在网络架构、数据传输、安全防护等方面取得了显著的成果。然而，我们也必须清醒地认识到，计算机网络技术仍然面临着诸多挑战和问题，如网络安全威胁的持续存在、新兴技术融合的复杂性、网络资源分配的不均衡等。但正是这些挑战，为我们未来的研究提供了广阔的空间和机遇。
在未来的发展中，我们应继续致力于计算机网络技术的创新与完善，不断提高网络的性能和可靠性，加强网络安全保障，推动其在更多领域的深度应用。相信通过科研人员和业界的共同努力，计算机网络技术将不断绽放新的活力，为人类创造更加美好的数字世界。
让我们共同期待计算机网络技术在未来书写更加辉煌的篇章，持续为社会的进步和发展做出不可替代的贡献。