化工领域：AI 协同应用破解复杂工艺调控难题

在当今科技飞速发展的时代，人工智能（AI）技术正以前所未有的态势渗透到各个行业，化工领域也不例外。化工生产过程中，复杂的工艺调控一直是困扰企业的难题，而 AI 协同应用的出现，为这一困境带来了曙光。

化工行业作为基础工业的核心，其生产流程涉及高温高压、易燃易爆介质以及复杂的化学反应。传统的化工生产依赖人工经验来调整工艺参数，如温度、压力、物料配比等。但这种方式存在诸多弊端，由于人工判断的局限性，难以对生产过程中的各种变化做出及时、精准的响应，极易导致产品质量波动，能耗也居高不下。以乙烯生产为例，裂解炉温度偏差 5℃，就可能使产物收率下降 3% ，这充分凸显了化工反应对参数敏感度之高。

AI 技术的融入，为化工工艺调控带来了革命性的变化。通过在反应釜、精馏塔、管道等关键设备上部署数千个传感器，能够实时采集温度、压力、流量、浓度、pH 值等数据。这些数据经由边缘计算节点实时处理，有效避免了云端传输带来的延迟。随后，基于历史生产数据训练的机器学习模型，可对不同参数组合下的反应结果进行精准预测。在合成树脂生产中，模型能够依据原材料纯度的波动，自动调整聚合反应的 “引发剂用量” 和 “搅拌速率”，使产品熔融指数合格率从 88% 提升至 99.2%，同时单位能耗降低 12% 。这种 “实时感知 + 智能计算” 的模式，实现了化工生产的 “透明化、可预测、自优化”。

分离提纯环节在化工生产中占据着重要地位，然而它也是能耗的 “大户”，通常占总能耗的 40%-60%。传统的分离提纯依赖固定流程，难以适应原料成分的波动。而数字孪生技术的应用改变了这一局面。通过构建精馏塔等设备的数字孪生模型，可以实时映射塔内气液两相流动、温度梯度、组分分布等情况。企业能够通过虚拟测试，对 “回流比调整”“进料位置优化” 等操作对分离效率的影响进行评估，无需停机进行实际测试，大大节省了时间和成本。某煤化工企业借助该技术，将甲醇精馏塔的能耗降低了 18%，同时产品纯度提高至 99.99% 。此外，自适应控制系统可针对原料成分的实时变化，自动调整分离设备的操作参数。在原油脱硫装置中，AI 系统能根据硫含量检测结果，动态调节脱硫剂注入量，使脱硫效率稳定在 99.5% 以上，避免了 “过处理” 导致的药剂浪费。

设备管理与维护在化工生产中至关重要，设备长期处于高温、高压、腐蚀性环境下运行，故障可能引发严重事故。传统的 “定期检修” 模式，要么容易造成过度维护，增加成本；要么可能出现漏检，带来安全隐患。AI 技术通过多维度状态监测，在关键设备上部署振动、声纹、红外测温传感器，并结合润滑油光谱分析数据，为设备建立详细的 “健康档案”。某化工厂的离心式压缩机，通过监测 “轴承振动值（正常≤4.5mm/s）、壳体温度（≤80℃）、叶轮声纹特征”，AI 模型能够提前 1-3 个月预测轴承磨损趋势，准确率高达 92% 。当设备出现异常时，系统可通过比对历史故障数据库，快速定位故障根源，并推送维修方案。某石化企业应用后，非计划停机时间减少了 40%，年节约维修成本超 2000 万元 。

安全风险防控也是化工生产的重中之重。化工生产中的安全风险，如有毒气体泄漏、爆炸等，往往具有突发性。AI 技术通过实时监测与虚拟推演，极大地压缩了响应时间。在厂区部署激光气体检测仪和 AI 视频监控，一旦发现泄漏，系统立即启动数字孪生模型，结合风速、地形数据模拟扩散范围，自动划定警戒区并推送疏散路线，相比传统人工巡检，响应速度提升了 10 倍 。同时，通过 UWB 定位技术追踪进入受限空间的人员位置，利用 AI 视觉识别违规操作，实时制止风险行为，可使人为安全事故率下降 65% 。

众多企业在 AI 协同应用于化工工艺调控方面已经取得了显著成果。例如，中国科学院大连化学物理研究所与科大讯飞股份有限公司等联合研发的智能化工大模型 2.0Pro，具有 700 亿参数规模，支持 3.2 万个字符的上下文处理能力，新增深度推理和语音交互能力。基于这一模型构建的催化反应、工艺开发、中试放大、工厂优化四大智能平台，以及开发出的八大核心功能模块，全面覆盖化工技术开发及应用的核心环节。智能机器人催化反应实验系统可替代实验人员开展实验，自动完成催化剂评价，效率提升 10 倍以上 。

万华化学（宁波）氯碱生产基地运用中控技术自主研发的时间序列大模型 TPT，在废液 pH 值控制和碳酸钠投加优化等方面取得突破。TPT 将废液 pH 值稳定在 6.8-8.2 区间，中和时间从 5 小时压缩至 1 小时，预计年节约中和剂成本 20 万元；在碳酸钠投加优化上，实现精准控制，预计年节省用量约 1000 吨 。

云天化集团与华为合作建设的煤气化 RTO 优化项目，依托华为预测大模型能力实现配煤优化应用，带来经济效益超千万元，每年还可减少二氧化碳排放 2 万多吨 。

AI 协同应用在化工领域的复杂工艺调控中展现出了巨大的优势和潜力，为化工行业的转型升级提供了有力支撑。随着技术的不断发展和完善，相信 AI 将在化工领域发挥更为重要的作用，推动化工行业朝着更安全、更高效、更绿色的方向大步迈进。化工企业应积极拥抱这一技术变革，加速自身的智能化转型进程，在激烈的市场竞争中抢占先机。