在當(dāng)今科技飛速發(fā)展的時(shí)代，人工智能（AI）技術(shù)正以前所未有的態(tài)勢(shì)滲透到各個(gè)行業(yè)，化工領(lǐng)域也不例外。化工生產(chǎn)過程中，復(fù)雜的工藝調(diào)控一直是困擾企業(yè)的難題，而 AI 協(xié)同應(yīng)用的出現(xiàn)，為這一困境帶來了曙光。

　　化工行業(yè)作為基礎(chǔ)工業(yè)的核心，其生產(chǎn)流程涉及高溫高壓、易燃易爆介質(zhì)以及復(fù)雜的化學(xué)反應(yīng)。傳統(tǒng)的化工生產(chǎn)依賴人工經(jīng)驗(yàn)來調(diào)整工藝參數(shù)，如溫度、壓力、物料配比等。但這種方式存在諸多弊端，由于人工判斷的局限性，難以對(duì)生產(chǎn)過程中的各種變化做出及時(shí)、精準(zhǔn)的響應(yīng)，極易導(dǎo)致產(chǎn)品質(zhì)量波動(dòng)，能耗也居高不下。以乙烯生產(chǎn)為例，裂解爐溫度偏差 5℃，就可能使產(chǎn)物收率下降 3% ，這充分凸顯了化工反應(yīng)對(duì)參數(shù)敏感度之高。

　　AI 技術(shù)的融入，為化工工藝調(diào)控帶來了革命性的變化。通過在反應(yīng)釜、精餾塔、管道等關(guān)鍵設(shè)備上部署數(shù)千個(gè)傳感器，能夠?qū)崟r(shí)采集溫度、壓力、流量、濃度、pH 值等數(shù)據(jù)。這些數(shù)據(jù)經(jīng)由邊緣計(jì)算節(jié)點(diǎn)實(shí)時(shí)處理，有效避免了云端傳輸帶來的延遲。隨后，基于歷史生產(chǎn)數(shù)據(jù)訓(xùn)練的機(jī)器學(xué)習(xí)模型，可對(duì)不同參數(shù)組合下的反應(yīng)結(jié)果進(jìn)行精準(zhǔn)預(yù)測(cè)。在合成樹脂生產(chǎn)中，模型能夠依據(jù)原材料純度的波動(dòng)，自動(dòng)調(diào)整聚合反應(yīng)的 “引發(fā)劑用量” 和 “攪拌速率”，使產(chǎn)品熔融指數(shù)合格率從 88% 提升至 99.2%，同時(shí)單位能耗降低 12% 。這種 “實(shí)時(shí)感知 + 智能計(jì)算” 的模式，實(shí)現(xiàn)了化工生產(chǎn)的 “透明化、可預(yù)測(cè)、自優(yōu)化”。

　　分離提純環(huán)節(jié)在化工生產(chǎn)中占據(jù)著重要地位，然而它也是能耗的 “大戶”，通常占總能耗的 40%-60%。傳統(tǒng)的分離提純依賴固定流程，難以適應(yīng)原料成分的波動(dòng)。而數(shù)字孿生技術(shù)的應(yīng)用改變了這一局面。通過構(gòu)建精餾塔等設(shè)備的數(shù)字孿生模型，可以實(shí)時(shí)映射塔內(nèi)氣液兩相流動(dòng)、溫度梯度、組分分布等情況。企業(yè)能夠通過虛擬測(cè)試，對(duì) “回流比調(diào)整”“進(jìn)料位置優(yōu)化” 等操作對(duì)分離效率的影響進(jìn)行評(píng)估，無需停機(jī)進(jìn)行實(shí)際測(cè)試，大大節(jié)省了時(shí)間和成本。某煤化工企業(yè)借助該技術(shù)，將甲醇精餾塔的能耗降低了 18%，同時(shí)產(chǎn)品純度提高至 99.99% 。此外，自適應(yīng)控制系統(tǒng)可針對(duì)原料成分的實(shí)時(shí)變化，自動(dòng)調(diào)整分離設(shè)備的操作參數(shù)。在原油脫硫裝置中，AI 系統(tǒng)能根據(jù)硫含量檢測(cè)結(jié)果，動(dòng)態(tài)調(diào)節(jié)脫硫劑注入量，使脫硫效率穩(wěn)定在 99.5% 以上，避免了 “過處理” 導(dǎo)致的藥劑浪費(fèi)。

　　設(shè)備管理與維護(hù)在化工生產(chǎn)中至關(guān)重要，設(shè)備長(zhǎng)期處于高溫、高壓、腐蝕性環(huán)境下運(yùn)行，故障可能引發(fā)嚴(yán)重事故。傳統(tǒng)的 “定期檢修” 模式，要么容易造成過度維護(hù)，增加成本；要么可能出現(xiàn)漏檢，帶來安全隱患。AI 技術(shù)通過多維度狀態(tài)監(jiān)測(cè)，在關(guān)鍵設(shè)備上部署振動(dòng)、聲紋、紅外測(cè)溫傳感器，并結(jié)合潤(rùn)滑油光譜分析數(shù)據(jù)，為設(shè)備建立詳細(xì)的 “健康檔案”。某化工廠的離心式壓縮機(jī)，通過監(jiān)測(cè) “軸承振動(dòng)值（正?！?.5mm/s）、殼體溫度（≤80℃）、葉輪聲紋特征”，AI 模型能夠提前 1-3 個(gè)月預(yù)測(cè)軸承磨損趨勢(shì)，準(zhǔn)確率高達(dá) 92% 。當(dāng)設(shè)備出現(xiàn)異常時(shí)，系統(tǒng)可通過比對(duì)歷史故障數(shù)據(jù)庫(kù)，快速定位故障根源，并推送維修方案。某石化企業(yè)應(yīng)用后，非計(jì)劃停機(jī)時(shí)間減少了 40%，年節(jié)約維修成本超 2000 萬元 。

　　安全風(fēng)險(xiǎn)防控也是化工生產(chǎn)的重中之重?；どa(chǎn)中的安全風(fēng)險(xiǎn)，如有毒氣體泄漏、爆炸等，往往具有突發(fā)性。AI 技術(shù)通過實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)與虛擬推演，極大地壓縮了響應(yīng)時(shí)間。在廠區(qū)部署激光氣體檢測(cè)儀和 AI 視頻監(jiān)控，一旦發(fā)現(xiàn)泄漏，系統(tǒng)立即啟動(dòng)數(shù)字孿生模型，結(jié)合風(fēng)速、地形數(shù)據(jù)模擬擴(kuò)散范圍，自動(dòng)劃定警戒區(qū)并推送疏散路線，相比傳統(tǒng)人工巡檢，響應(yīng)速度提升了 10 倍 。同時(shí)，通過 UWB 定位技術(shù)追蹤進(jìn)入受限空間的人員位置，利用 AI 視覺識(shí)別違規(guī)操作，實(shí)時(shí)制止風(fēng)險(xiǎn)行為，可使人為安全事故率下降 65% 。

　　眾多企業(yè)在 AI 協(xié)同應(yīng)用于化工工藝調(diào)控方面已經(jīng)取得了顯著成果。例如，中國(guó)科學(xué)院大連化學(xué)物理研究所與科大訊飛股份有限公司等聯(lián)合研發(fā)的智能化工大模型 2.0Pro，具有 700 億參數(shù)規(guī)模，支持 3.2 萬個(gè)字符的上下文處理能力，新增深度推理和語音交互能力?；谶@一模型構(gòu)建的催化反應(yīng)、工藝開發(fā)、中試放大、工廠優(yōu)化四大智能平臺(tái)，以及開發(fā)出的八大核心功能模塊，全面覆蓋化工技術(shù)開發(fā)及應(yīng)用的核心環(huán)節(jié)。智能機(jī)器人催化反應(yīng)實(shí)驗(yàn)系統(tǒng)可替代實(shí)驗(yàn)人員開展實(shí)驗(yàn)，自動(dòng)完成催化劑評(píng)價(jià)，效率提升 10 倍以上 。

　　萬華化學(xué)（寧波）氯堿生產(chǎn)基地運(yùn)用中控技術(shù)自主研發(fā)的時(shí)間序列大模型 TPT，在廢液 pH 值控制和碳酸鈉投加優(yōu)化等方面取得突破。TPT 將廢液 pH 值穩(wěn)定在 6.8-8.2 區(qū)間，中和時(shí)間從 5 小時(shí)壓縮至 1 小時(shí)，預(yù)計(jì)年節(jié)約中和劑成本 20 萬元；在碳酸鈉投加優(yōu)化上，實(shí)現(xiàn)精準(zhǔn)控制，預(yù)計(jì)年節(jié)省用量約 1000 噸 。

　　云天化集團(tuán)與華為合作建設(shè)的煤氣化 RTO 優(yōu)化項(xiàng)目，依托華為預(yù)測(cè)大模型能力實(shí)現(xiàn)配煤優(yōu)化應(yīng)用，帶來經(jīng)濟(jì)效益超千萬元，每年還可減少二氧化碳排放 2 萬多噸 。

　　AI 協(xié)同應(yīng)用在化工領(lǐng)域的復(fù)雜工藝調(diào)控中展現(xiàn)出了巨大的優(yōu)勢(shì)和潛力，為化工行業(yè)的轉(zhuǎn)型升級(jí)提供了有力支撐。隨著技術(shù)的不斷發(fā)展和完善，相信 AI 將在化工領(lǐng)域發(fā)揮更為重要的作用，推動(dòng)化工行業(yè)朝著更安全、更高效、更綠色的方向大步邁進(jìn)?；て髽I(yè)應(yīng)積極擁抱這一技術(shù)變革，加速自身的智能化轉(zhuǎn)型進(jìn)程，在激烈的市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)中搶占先機(jī)。