化工过程控制数字化向智能化转型的路径与策略研究

中图分类号：TQ062 文献标识码：A

引言

随着现代工业的发展，化工行业在国民经济中扮演着重要角色，但其生产过程普遍具有高复杂性、高能耗和高风险的特点。传统的化工生产依赖于经验积累和规则驱动的自动化系统，难以应对日益增长的生产效率、安全性和环境保护的要求。同时，化工过程涉及多变量、多尺度的动态系统，具有显著的非线性和不确定性特征，这对现有的建模、控制与优化技术提出了严峻挑战。近年来，随着大数据、计算能力和智能算法的快速发展，工业领域逐渐迈入智能化时代，这为解决化工生产中的复杂问题提供了新的技术手段和工具。

1 人工智能在化工生产过程自动化中的应用优势

人工智能在化工生产过程自动化中的应用具有显著优势，能够有效应对传统技术难以解决的复杂性和动态性问题。首先，人工智能依托强大的数据处理能力，可以从海量的历史数据和实时数据中提取有价值的信息，通过数据驱动的方法建立精确的过程模型，弥补传统机理建模在非线性、藕合性系统中的不足。其次，人工智能技术，如机器学习和深度学习，可以实现对化工过程参数的精准预测和多目标优化，这不仅提高了生产效率和资源利用率，还显著降低了能耗和成本。此外，在复杂的化工过程控制中，人工智能能够提供更加灵活的控制策略，例如预测控制和强化学习技术可以动态调整控制参数，应对工况的频繁变化，从而保证生产过程的稳定性和安全性。同时，基于人工智能的故障诊断和异常检测技术能够快速识别设备和过程中的潜在问题，减少故障停机时间，提升设备运行的可靠性。在决策支持方面，人工智能可以结合生产目标和外部约束条件，提供实时优化的决策建议，为生产管理者提供科学依据。更重要的是，人工智能在化工生产中还具有较强的适应性和扩展性，能够应用于包括建模、优化、控制、监控等多个环节，为整个生产链的智能化升级提供了技术支撑。综合来看，人工智能的引入不仅为化工自动化注入了创新动力，也为推动绿色、安全和高效的化工生产提供了全新的解决方案。

2 化工过程控制智能化的路径与策略

2.1 流程建模与优化

在化工流程优化设计的领域中，流程建模不仅为设计者提供了一个理解和描述复杂化工过程的工具，同时也为后续的优化工作奠定了坚实的基础。借助人工智能技术，可以更加精准、高效地完成这一任务。深度学习模型特别是神经网络，以其强大的表征学习能力，能够深入挖掘化工流程数据中的潜在规律和关联。通过构建多层次的神经网络结构，可以有效地捕捉化工过程中各变量之间的复杂非线性关系，从而实现对流程行为的精准预测，能够为化工过程的智能化和自动化提供强有力的技术支持。在完成了流程建模的基础上，进一步开展优化工作，优化模型的构建充分考虑了化工流程的经济性、环保性和可操作性等多个方面。目标是在满足生产工艺要求和确保产品质量的前提下，尽可能地降低生产成本、减少能耗和环境污染。

2.2 持续加强供应链、产品链及价值链优化分析模型

目前我国化工企业在构建生产经营、市场和供应链等分析模型上与国外公司仍存在差距。主要表现：（1）横向供应链：国内化工企业智能优化的水平、优化的内容、优化的执行效率、优化的工具软件、优化的深度等方面与国外有较大差距；（2）纵向生产链：国内化工企业装置智能优化水平仍停留在离线优化上，部分关键装置正在尝试在线实时优化，但在线率较低，大部分装置的先进控制系统使用率也较低，装置智能优化方面存在着较大的上升空间。在能源优化上，国内仅个别化工厂做了大规模系统的能源优化工作，提升空间较大。总之，我国化工企业智能生产建设范围广、涵盖内容多、整体水平较低，大部分化工厂还未达到智能工厂1.0 的水平。参考国外智能化工企业优化经验，我们应注重横向供应链和纵向生产链的智能化，以及环保、节能、安全和资产的综合管理 3 个方面的建设。建议：（1）炼油厂横向供应链的智能化，注重系统集成、优化技术应用、物流协同 3 个方面的建设，而纵向生产链更注重应用分子炼油技术、自动化控制等实现装置在线实时优化。化工厂横向供应链的智能化，注重系统集成、物流协同、市场响应 3 个方面的建设，纵向生产链更注重应用先进控制系统等。（2）运营管理上，化工企业首先要在企业组织系统上构架智能优化管理团队和技术团队，其次是开发和应用先进的技术和软件打造最先进的智能优化工具——实时优化技术，最后是通过有效的系统间集成来提高智能优化效率，为生产运营提供最佳决策方案。最终达到降低企业成本，提高目标产品收率、生产效率、市场响应灵敏性，大幅提升企业经济效益。（3）价值链上，通过化工厂“围墙”外的上下游价值链上各相关合作企业互相连通，将生产、工艺、装置设备与供应商相互连通，使供应链中各方及时准确地响应要求。

2.3 人工智能在化工故障诊断与预测维护中的应用

化工生产对设备的运行稳定性和安全性要求极高，但由于设备长期运行在高温、高压、腐蚀等复杂环境中，突发性故障和非计划停机问题时有发生，直接威胁到生产安全和经济效益。人工智能技术在故障诊断和预测维护中的应用为这一问题提供了解决方案。通过大规模传感器数据和运行监测数据的实时分析，人工智能可以对设备运行状态进行精准评估并预测潜在风险。例如，基于模式识别和时间序列分析的算法能够快速识别异常现象，找到设备故障的根源，从而帮助技术人员及时采取措施避免问题扩大。此外，人工智能还可以通过学习设备历史运行数据，预测设备寿命，并优化检修计划，从而将传统的“事后维修”转变为“预防性维护”。这不仅避免了突发性设备故障带来的高昂维修成本，还提高了生产过程的连续性，确保了工厂的安全运行和经济效益的最大化。因此，人工智能在化工生产中的故障诊断和预测维护应用，极大提升了化工企业的安全管理水平和运营效率。

3 结束语

AI 凭借其在数据处理、分析和优化方面的强大能力，已经在过程优化与控制、设备故障预测与维护等化工领域的各个方面展现了极大应用潜力。未来，行业利益相关者、学术界和政府机构之间要加强合作，促进 AI 技术与化工领域深度融合，共同应对化工行业的复杂性；同时，建立健全的监管框架和应用规范体系，确保数据隐私、安全和伦理方面的合规性。

参考文献：

[1] 何松柏.精细化工过程控制技术及其发展趋势[J].现代盐化工,2020,47(06):93-94.

[2] 梅永安.精细化工过程控制技术的发展动向[J].化工管理,2019,(35):132.

[3] 刘林山,焦健,刘伟.智能化仪表在化工过程控制的应用探讨[J].化工自动化及仪

表,2019,46(05):364-366+376.

[4] 李耀林. 精细化工过程控制技术现状及其发展趋势研究[J]. 化工管

理,2017,(24):125.

[5] 陈兰.化工控制中对智能化仪表的有效应用[J].化工设计通讯,2016,42(02):77+97.