在當今科技飛速發(fā)展的時代，人工智能（AI）技術正以前所未有的態(tài)勢滲透到各個行業(yè)，化工領域也不例外。化工生產(chǎn)過程中，復雜的工藝調(diào)控一直是困擾企業(yè)的難題，而 AI 協(xié)同應用的出現(xiàn)，為這一困境帶來了曙光。

　　化工行業(yè)作為基礎工業(yè)的核心，其生產(chǎn)流程涉及高溫高壓、易燃易爆介質(zhì)以及復雜的化學反應。傳統(tǒng)的化工生產(chǎn)依賴人工經(jīng)驗來調(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，難以對生產(chǎn)過程中的各種變化做出及時、精準的響應，極易導致產(chǎn)品質(zhì)量波動，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對參數(shù)敏感度之高。

　　AI 技術的融入，為化工工藝調(diào)控帶來了革命性的變化。通過在反應釜、精餾塔、管道等關鍵設備上部署數(shù)千個傳感器，能夠?qū)崟r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)由邊緣計算節(jié)點實時處理，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)訓練的機器學習模型，可對不同參數(shù)組合下的反應結果進行精準預測。在合成樹脂生產(chǎn)中，模型能夠依據(jù)原材料純度的波動，自動調(diào)整聚合反應的 “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%，同時單位能耗降低 12% 。這種 “實時感知 + 智能計算” 的模式，實現(xiàn)了化工生產(chǎn)的 “透明化、可預測、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，難以適應原料成分的波動。而數(shù)字孿生技術的應用改變了這一局面。通過構建精餾塔等設備的數(shù)字孿生模型，可以實時映射塔內(nèi)氣液兩相流動、溫度梯度、組分分布等情況。企業(yè)能夠通過虛擬測試，對 “回流比調(diào)整”“進料位置優(yōu)化” 等操作對分離效率的影響進行評估，無需停機進行實際測試，大大節(jié)省了時間和成本。某煤化工企業(yè)借助該技術，將甲醇精餾塔的能耗降低了 18%，同時產(chǎn)品純度提高至 99.99% 。此外，自適應控制系統(tǒng)可針對原料成分的實時變化，自動調(diào)整分離設備的操作參數(shù)。在原油脫硫裝置中，AI 系統(tǒng)能根據(jù)硫含量檢測結果，動態(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” 導致的藥劑浪費。

　　設備管理與維護在化工生產(chǎn)中至關重要，設備長期處于高溫、高壓、腐蝕性環(huán)境下運行，故障可能引發(fā)嚴重事故。傳統(tǒng)的 “定期檢修” 模式，要么容易造成過度維護，增加成本；要么可能出現(xiàn)漏檢，帶來安全隱患。AI 技術通過多維度狀態(tài)監(jiān)測，在關鍵設備上部署振動、聲紋、紅外測溫傳感器，并結合潤滑油光譜分析數(shù)據(jù)，為設備建立詳細的 “健康檔案”。某化工廠的離心式壓縮機，通過監(jiān)測 “軸承振動值（正常≤4.5mm/s）、殼體溫度（≤80℃）、葉輪聲紋特征”，AI 模型能夠提前 1-3 個月預測軸承磨損趨勢，準確率高達 92% 。當設備出現(xiàn)異常時，系統(tǒng)可通過比對歷史故障數(shù)據(jù)庫，快速定位故障根源，并推送維修方案。某石化企業(yè)應用后，非計劃停機時間減少了 40%，年節(jié)約維修成本超 2000 萬元 。

　　安全風險防控也是化工生產(chǎn)的重中之重。化工生產(chǎn)中的安全風險，如有毒氣體泄漏、爆炸等，往往具有突發(fā)性。AI 技術通過實時監(jiān)測與虛擬推演，極大地壓縮了響應時間。在廠區(qū)部署激光氣體檢測儀和 AI 視頻監(jiān)控，一旦發(fā)現(xiàn)泄漏，系統(tǒng)立即啟動數(shù)字孿生模型，結合風速、地形數(shù)據(jù)模擬擴散范圍，自動劃定警戒區(qū)并推送疏散路線，相比傳統(tǒng)人工巡檢，響應速度提升了 10 倍 。同時，通過 UWB 定位技術追蹤進入受限空間的人員位置，利用 AI 視覺識別違規(guī)操作，實時制止風險行為，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，中國科學院大連化學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 萬個字符的上下文處理能力，新增深度推理和語音交互能力。基于這一模型構建的催化反應、工藝開發(fā)、中試放大、工廠優(yōu)化四大智能平臺，以及開發(fā)出的八大核心功能模塊，全面覆蓋化工技術開發(fā)及應用的核心環(huán)節(jié)。智能機器人催化反應實驗系統(tǒng)可替代實驗人員開展實驗，自動完成催化劑評價，效率提升 10 倍以上 。

　　萬華化學（寧波）氯堿生產(chǎn)基地運用中控技術自主研發(fā)的時間序列大模型 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，中和時間從 5 小時壓縮至 1 小時，預計年節(jié)約中和劑成本 20 萬元；在碳酸鈉投加優(yōu)化上，實現(xiàn)精準控制，預計年節(jié)省用量約 1000 噸 。

　　云天化集團與華為合作建設的煤氣化 RTO 優(yōu)化項目，依托華為預測大模型能力實現(xiàn)配煤優(yōu)化應用，帶來經(jīng)濟效益超千萬元，每年還可減少二氧化碳排放 2 萬多噸 。

　　AI 協(xié)同應用在化工領域的復雜工藝調(diào)控中展現(xiàn)出了巨大的優(yōu)勢和潛力，為化工行業(yè)的轉(zhuǎn)型升級提供了有力支撐。隨著技術的不斷發(fā)展和完善，相信 AI 將在化工領域發(fā)揮更為重要的作用，推動化工行業(yè)朝著更安全、更高效、更綠色的方向大步邁進。化工企業(yè)應積極擁抱這一技術變革，加速自身的智能化轉(zhuǎn)型進程，在激烈的市場競爭中搶占先機。