基于人工智能技术的化工生产自动化控制分析

摘要：随着人工智能技术的飞速发展，它越来越多地运用到化工生产的自动化控制中，大大提高了生产效率与安全。本文旨在通过对人工智能技术应用于化工生产自动化控制现状及实践策略展开分析，目的在于为化工行业自动化控制工作提供理论支持及技术指导，促进化工产业智能化升级。

关键词：人工智能技术；化工生产；自动化控制

随着人工智能技术快速发展，越来越多地应用到化工生产领域中，让传统化工产业自动化控制造成革命性改变。人工智能技术特别是机器学习、深度学习、专家系统以及智能优化算法，为化工生产过程的实现提供了更准确、更有效以及更智能的解决方案。

1.人工智能技术在化工生产自动化控制中的应用现状

人工智能技术应用于化工生产自动化控制的现状，体现在诸多方面，主要有以下几个方面。首先，人工智能技术对材料的研究开发和合成具有举足轻重的作用。借助机器学习、深度学习等技术，人工智能能够对海量物料数据进行解析与挖掘、预测物料性能、发现新型物料组合或者优化物料配方等，加快新物料研发过程。其次，化工智能制造中人工智能技术对生产数据进行分析与仿真，智能优化生产调度，提升生产效率与资源利用率。另外，人工智能可以通过工艺数据的建模与分析来优化化工生产的流程，达到自动化与智能化的目的。就质量控制和检测而言，人工智能技术也得到显著效果。[1]通过准确预测并实时监控产品安全，合格率等各项指标，人工智能可以及时发现产品缺陷并减少因质量问题而造成的成本损失。与此同时，随着机器视觉技术的不断进步，人工智能现在能够更准确地检测和识别产品的各种缺陷，如表面瑕疵和色差等，从而显著提高了检测的准确性和效率。在预测性维护及设备健康管理中，人工智能可以通过实时监控并分析设备运行状态，温度和振动数据来预测出设备故障，提前检修，以减少设备故障率、提高生产效率及安全性。另外，人工智能技术还在安全风险评估预警、事故处置等领域扮演了重要的角色。通过对生产过程历史数据及实时监测数据进行分析，人工智能能够构建安全模型、对安全风险进行预测、并对有关人员进行适时预警提醒。也有利于应急预案的编制与决策，有利于事故的处理速度，使安全风险降至最低。最后，人工智能技术还在智能供应链管理中显示了极大的潜力，能够帮助企业对原材料，生产设备以及产品等进行实时监控与管理，使供应链高效运行，资源得到高效使用。

2.人工智能技术在化工生产自动化控制中的具体应用

2.1过程优化与智能调度

在科学技术高速发展的时代背景下，人工智能技术正以空前的趋势融入到化工生产领域中，并给它带来革命性变化。化工生产中产生了大量包含生产环节各类信息的数据。人工智能技术以其强大的数据处理能力深度分析并精准模拟此类数据。通过采用智能算法与先进机器学习方法，可以构造出与现实高度接近的优化过程模型。该模型能精确地预测过程参数并以此为依据优化调整，如可以根据原料的性质，设备运行状态来合理地安排生产调度。[2]这样，化工企业生产效率就会显著提高，资源就可以更加充分地使用。生产流程可以达到高效运行的目的，减少了不必要时间与资源的浪费。与此同时，生产成本将得到相应的下降，企业更具有市场竞争优势，这给化工行业可持续发展带来了巨大的动力。

2.2预测性维护与设备健康管理

人工智能技术正在改变化工设备的维护方法，通过实时监测设备的运行状态的关键指标，如温度、振动、压力和电流等，从而实现对潜在故障的预测性维护。这取决于部署于该装置中的传感器网络，向云端或者本地服务器发送用于分析的实时数据。先进的机器学习技术，如深度学习和时间序列分析，被应用于识别异常模式和预测设备故障的可能性。该系统将根据预测结果提前预警，制定相关维护计划，以尽量减少意外停机。[3]该预测性维护策略既可明显降低设备故障率，及维修成本、延长设备使用寿命、又可提高生产效率、确保生产稳定安全。人工智能推动下的预测性维护可以对维护资源进行优化配置，避免维护，进而达到精益化管理的目的。通过将历史数据与实时数据进行全面分析，人工智能系统对预测模型进行持续学习与优化，促使预测精度得到提高，最终使化工生产更加智能高效。

2.3产品质量控制

在化工生产这一复杂系统中，产品质量的高低无疑关系到企业的生存和发展。不仅关系到消费者安全和满意，而且还直接关系到企业声誉及经济效益。而人工智能技术在化工产品中的融合，也给确保化工产品质量带来了一场革命性变化。人工智能以强大的数据处理与分析能力实现了对产品安全，合格率等重要指标的准确预测与实时监控。当发现可能存在的质量问题时，能够快速报警。这样企业就能及时发现产品中存在的缺陷，并避免不合格品进入市场，有效地减少了因质量问题所造成的成本损失。随着机器视觉技术的持续发展，人工智能在检测产品缺陷上的能力日益增强。它能发现并鉴别出产品中存在的表面瑕疵，色差以及其他多种瑕疵。相较于传统检测方法，人工智能检测在准确性较高，同时效率也有了很大提高，可以保证每一个产品均达到严格质量标准，从而为化工企业高质量发展提供保障。

2.4安全风险评估与预警

人工智能技术正显著促进化工企业安全生产。通过分析历史生产数据（例如设备的运行参数、操作记录、事故报告等等）和实时监测数据（如温度、压力、流量等），人工智能可以构建精准的安全模型，并利用机器学习算法预测潜在的安全风险。这些模型可以发现传统方法不易发现的异常模式及潜在隐患，如设备故障前兆，工艺参数异常波动。系统在发现超过预设安全阈值异常或者预测出可能存在安全风险时，会即时进行报警，以提醒有关操作人员及管理人员注意，由此采取了一些必要措施，如调整工艺参数、停机检修、人员疏散等措施，有效地避免了事故发生。该基于人工智能预测性安全管理系统，不仅可以减少事故发生几率，降低人员伤亡与财产损失，而且可以优化安全管理流程，提高安全生产效率并最终达到化工生产安全、高效、可持续发展的目的。另外，将事件树分析法，保护层分析模型以及危险与可操作性分析相结合的传统风险评估方法，能够对安全风险预测模型进行进一步的改进，以提高预测的准确性与可靠性。

结语：

总之，将人工智能技术运用于化工生产自动化控制有着广阔的发展前景与深远的影响，不仅在提升生产效率与质量水平，也减少维护成本与安全风险，给化工行业可持续发展带来新生机。

参考文献：

[1]晁景. 基于电气自动化系统可靠性保障技术在化工厂的应用[J]. 化工管理，2025（1）：87-89.

[2] 赵德权. 石油化工电气自动化控制中的PLC技术应用[J]. 文渊（中学版），2023（3）：328-330.

[3] 王畅. 艾默生Deltav系统作用下自动化升级研究[J]. 中国石油和化工标准与质量，2022，42（19）：106-108.

作者简介：乔磊（1984-04-19），男，注册安全工程师（化工），从事化工设计工作。