AI助力化工生產工藝優化

近年來，人工智能（AI）作為引領未來的關鍵技術之一，正以前所未有的速度重塑千行百業，如何建設人工智能行業應用體系已成為當下備受關注的議題。近日，中國信通院發布《人工智能賦能行業發展高質量建設指南（2024年）》（以下簡稱《指南）并指出，人工智能實施過程中尚存在場景多樣化處理、系統復雜度管理等難點與挑戰。目前，化工行業對此進行了卓有成效的嘗試，人工智能助力發展提高發展質效來日可期。

應用場景局限 缺少整體優化

隨著“人工智能+”行動深入實施，人工智能技術日漸成為推動產業升級、促進高質量發展的核心引擎。

《指南》總結了當前人工智能在各行業的應用情況，尤其是化工生產涉及眾多的化學物質和復雜的化學反應，生產過程通常是連續進行的，每個產品的生產過程均包含多個裝置及復雜的工藝流程，雖然現在化工廠的各個單一裝置已構建較為專業、成熟的控制系統，但大多都只局限于局部場景且以安全穩定為主要目標的自動化控制為主，缺少整體的環節優化，依賴人工經驗進行粗放式的控制，普遍存在生產物料成本高、產品收率低等問題。同時，化工生產過程中的節能減排也面臨嚴峻挑戰。

《指南》認為，企業級人工智能應用建設的共性存在集中體現在三方面：如何有效應對場景和模型的多樣性及不斷演進，如何把握數據隱私和數據使用之間的平衡以及如何保障應用中人工智能技術的長期供給和演進。

聚焦工藝優化 打造應用場景

聚焦化工+人工智能建設面臨的難題，業內已有多家企業開啟了聯合攻關，并取得良好實效?！吨改稀分刑貏e提到云鼎科技股份有限公司的發展案例。

據介紹，云鼎科技聯合華為技術有限公司，在前期礦山+人工智能成功實踐沉淀的云邊協同、邊用邊學的統一架構及統一數據規范的基礎上向化工行業橫向擴展。該公司聯合國家流程制造智能調控技術創新中心、青島科技大學、中國石油和化學工業聯合會等進行技術創新攻關及持續運營。通過調研山東能源集團、萬華化學等頭部企業，進行化工工藝優化，打造AI應用場景。其中，甲醇精餾裝置工藝智能優化、低溫甲醇洗裝置溶液循環運行優化等場景已完成模型訓練及應用開發。

經過實際應用驗證，甲醇精餾裝置工藝智能優化場景實現對精餾塔溫度、環境溫度、壓力、進料流量等60多個參數的分析，基于預測大模型對回流比參數進行預測，實現在甲醇產品滿足質量要求的條件下降低蒸汽消耗量、提升甲醇產品收率的目標。山東能源集團某權屬單位通過試點應用人工智能場景，平均每噸甲醇蒸汽消耗量可降低2%，年度可節省蒸汽成本192萬元。此技術若拓展到全行業，以2023年全國甲醇產量8300萬噸進行估算，該場景的蒸汽成本節省空間在10億元以上。

聚焦四個方面 推動產業落地

《指南》認為，未來，人工智能的核心場景價值持續增長，場景更加豐富，有望推動企業從傳統的產品導向轉向用戶導向，實現個性化、定制化的服務。

為進一步推動人工智能產業落地，并能更好地支撐化工等行業提高發展質效，《指南》圍繞四個方面，提出發展建議。

一要挖掘更多應用場景，推動大模型垂直化、產業化落地?！靶袠I+人工智能”需要豐富的應用場景支持，聚焦“小切口，大縱深”，鼓勵支持行業相關企業和大模型公司在各個領域開展應用試點，發揮大模型的技術優勢，搭建行業大模型應用展示與交流平臺，促進不同領域之間的技術融合與合作，為發展垂直化、低成本的大模型開放更多的落地機會。

二要加快各行業數據統一匯聚，構建高質量數據服務平臺。選擇重點行業領域小切口開展高質量數據集構建試點探索，制定各行業高質量數據集建設標準規范，推動企業依據自身能力搭建數據集公共服務平臺，合理進行數據資源的收集、整合和有序開放共享，為行業模型研發提供賦能。

三要加快源頭技術創新，開展自主可控大模型研發和應用攻關。支持國內有實力的大模型廠商和人工智能芯片頭部企業加強合作，通過軟硬件一體化攻關，完善人工智能芯片的工具鏈、算子庫等軟硬件生態。

四要營造人才發展的良好生態環境，激發人才創新活力。鼓勵培養既懂大模型又懂行業知識的復合型人才，推動產學研聯動，建立完善的人才培養和管理體系。