人工智能在化工工艺设计中的智能化应用实践

引言

化工工艺设计是化工生产的重中之重，牵涉到反应途径选取，参数改良，流程模拟等诸多繁杂的过程，传统设计手段依靠经验以及实验，存在效率低下，费用昂贵，适应性差等弊端，近些年来，人工智能技术有所突破，给化工工艺设计赋予了新办法，诸如机器学习，深度学习，优化算法等技术被应用进来之后，工艺设计就从依靠经验转变为依靠数据，智能化方向转变。本文以人工智能在化工工艺设计中的应用作为研究对象，先从人工智能技术的基础支撑作用入手，接着分析其在工艺优化方面的具体方法，最后给出智能化工艺设计的实现途径，通过系统梳理人工智能同化工工艺设计的融合之处，希望能够给行业给予理论参照和技术指引，促使化工工艺设计朝着更高级别的智能化方向发展。

1 人工智能技术在化工工艺设计中的基础性支撑作用

1.1 化工工艺设计的核心技术需求

化工工艺设计包含复杂的物理化学反应,技术需求方面要高效建模、参数优化、流程模拟和安全评定等,传统手段依靠实验试错与专家经验解决困难问题,且无法处理高维非线性状况,另外,化工过程多变量相互影响的性质促使方法有更强的自适应水平。人工智能技术的加入能很好地解决以上的问题，利用数据挖掘与模式识别技术，AI 可以找出工艺参数之间的隐含关系，提升建模的精确度，而且智能优化算法可以迅速找到最佳解法，削减实验花费，所以化工工艺设计对于人工智能技术的需求主要表现在高效的数据处理能力，智能决策支持能力和动态优化能力等方面。

1.2 人工智能技术的核心功能及其适配性研究

人工智能的核心功能包括机器学习、深度学习、优化算法、知识图谱等，这些功能与化工工艺设计高度匹配，机器学习可以从历史数据中学习工艺规律并建立预测模型，深度学习适合处理高维非线性问题的特征提取，优化算法适合多目标参数调优，知识图谱可以整合领域知识，辅助决策。人工智能技术的适配性还表现在它具有强大的计算能力和泛化能力，利用化工领域专业知识，可以实现智能推荐工艺参数、自动生成反应路径、实时优化流程等功能，所以人工智能不仅是一种工具上的创新，更是一种化工工艺设计方法论上的创新。

2 人工智能驱动的化工工艺优化研究

2.1 机器学习驱动的工艺参数智能优化

机器学习在化工工艺参数优化中扮演重要角色，监督学习算法借助回归分析形成输入变量与输出指标之间的映射联系，用来预估工艺性能，无监督学习可以找出数据里的潜在模式，从而协助工艺参数开展聚类分析。强化学习在动态优化方面表现不错，它可以依靠试错机制不断调整参数策略，从而做到工艺持续改良，而且，像随机森林，梯度提升树这种集成学习办法，可以改善模型的鲁棒性，比较适合复杂化工情形，这些技术的使用让工艺参数优化更为精准又高效。

2.2 智能算法在反应路径与流程设计中的应用研究

反应路径设计是化工工艺的核心环节，智能算法可帮助寻找最优反应路径，遗传算法、粒子群优化等进化计算方法能搜索反应路径最优解，降低能耗与副产物生成，图神经网络能模拟分子结构变化，预测反应是否可行。在流程设计上，智能算法可以改善设备安排，物料流动以及能量整合，依靠强化学习的流程改良办法可以动态改变操作状况，提升生产效率，智能算法的采用使化工流程设计由静态规划变成动态自适应，改良了总体工艺的经济性和可持续性。

3 智能化化工工艺设计的实现途径

3.1 数据驱动的工艺建模与仿真研究

数据驱动是智能化工艺设计的根基，搜集以往的生产数据，实验数据，仿真数据，打造精准的工艺模型，深谙数据的学习型模型比如卷积神经网络（CNN），长短期记忆网络（LSTM）能够处理时序数据，从而提升动态仿真的精确度。数据驱动的建模方法能减少对物理模型的依赖，并且可以在线学习来改善模型的性能，把数字孪生技术结合起来，就可以做到工艺的虚拟仿真和实时监测，从而给智能化决策提供支持。

3.2 多目标约束下智能决策支持

化工工艺设计往往包含很多优化目标，比如成本、能耗、安全、环保等等，多目标优化算法比如 NSGA-II，MOEA/D 之类可以在约束之下找出帕累托最优解，做到不同目标之间的权衡。智能决策支持系统可以整合优化的结果，借助专家的知识来得到一些可行方案，知识图谱和自然语言处理的技术可以帮助我们更好的解读优化的结果，让决策更加的合理和具有可解释性。

3.3 实时动态优化与闭环控制

实时动态优化是智能化工艺设计的最终目的，利用强化学习和MPC 的方法可以依据实时数据来调整工艺参数，从而达到闭环优化的目的。边缘计算与物联网技术相结合，使优化过程更加快速且低延迟。闭环控制系统能自动应对工况改变，生产会更稳定，更适应环境，将来，随着人工智能同自动化技术紧密结合，化工工艺设计将会更加自主，更加智能。

4. 人工智能在化工工艺设计中的挑战与未来展望

4.1 当前面临的主要挑战

由于化工行业设计过程复杂、生产流程长和弹性大等特点,对信息化和智能化要求相对较高,因而人工智能在化工行业有很大发展空间。即便人工智能在化工工艺设计领域存在巨大潜力，不过它还是碰上不少难题，首先，就是化工过程牵涉复杂的物理和化学反应，收集相关数据颇为困难，而且部分实验数据夹杂着噪音，还有缺失情况发生，这就影响了模型的训练精确度，其次，人工智能模型具有“ 黑箱” 的特征，也就是说，它的运作逻辑难以被人理解，无法达到化工行业对于安全以及可靠方面的高标准，当前已有的AI 算法，其泛化的程度比较有限，在应对新出现的反应体系或者极其特殊的状况时候，也许会有表现欠佳的情形发生。

4.2 未来发展趋势与研究方向

将来人工智能在化工工艺设计中的发展会朝着这些地方发展，第一要加大数据驱动力跟机理模型的融合，在物理化学规律和机器学习之间搭建桥梁，从而塑造出有解释性且具备泛化能力的混合模型，第二发展可说明的人工智能XAI 技术，把模型决策变得清晰可见，符合化工行业安全生产准则，第三找寻小样本学习和迁移学习的方法，以此削减对大体量数据的依靠程度，改善模型对于新情况环境的适应能力。边缘计算以及分布式AI技术发展，会促使实时优化及闭环控制得到普遍应用，化工生产变得更为智能且适应性强，跨学科合作成为一大趋势，人工智能专家同化工工程师展开深度合作，会加快技术创新步伐。

结语

人工智能技术在化工工艺设计里的运用正在深刻革新传统设计模式，从基本支撑，到改良方法，再到达成途径，AI 给化工工艺设计给予崭新的办法论和技术手段，数据带动的建模，多目标智能决策，随时动态改善等技术融合以后，工艺设计变得越发高效，准确和智能化。将来，伴随人工智能技术不断前行，化工工艺设计会朝着自动化、自适应、可持续的方向迈进，行业要积极探寻AI 同化工的深度结合，促使智能化工艺设计得到广泛应用，给化工产业的高质量发展提供强有力的支持。

参考文献

[1]李子月,宋宪胤,张健.化工设计中工艺流程优化的策略与实践[J].中国石油和化工标准与质量,2025,45(08):178-180.

[2] 王 俪 琼 . 基 于 人 工 智 能 的 化 工 流 程 优 化 设 计 [J]. 云 南 化工,2025,52(03):93-95.

[3]何德颂,汪志伟.关于化工行业智能化应用的展望[J].石油化工自动化,2018,54(04):34-38.