基于AI与APC的工艺流程优化

需求的背景和应用场景

当前煤化工生产领域面临双重挑战：一方面，传统生产模式依赖频繁取样化验保障产品质量，但该方式需消耗大量人力、物力资源，且产生大量废液，增加环保处理成本；另一方面，原料指标波动导致工艺参数频繁调整，引发生产装置运行不稳定，造成能耗高、产品质量波动大等问题。为解决上述痛点，本技术需求聚焦煤化工生产过程优化场景，通过构建智能化模型体系，实现从原料投入到产品产出的全流程动态优化，降低资源消耗与运营成本，提升生产稳定性与产品一致性，适用于煤制油、煤制气、煤制烯烃等典型煤化工工艺场景。

要解决的关键技术问题

1. 过程产品质量预测模型构建：基于深度学习算法，整合历史生产数据（包括原料成分、工艺参数、质量检测结果等），构建高精度预测模型，实现对关键质量指标的实时预判，解决传统取样滞后性问题。技术架构需支持多源异构数据融合，采用时序数据分析方法捕捉工艺动态特征。
2. APC（先进过程控制）技术融合：结合预测模型输出，建立装置参数智能优化模型，通过多变量控制策略实现工艺参数的动态调整。关键技术点包括：模型耦合机制设计（确保预测模型与优化模型协同运行）、实时优化算法开发（兼顾响应速度与控制精度）、抗干扰能力强化（应对原料波动等外部扰动）。
3. 双模型协同机制：构建预测-优化闭环系统，实现质量预判与参数调整的联动。需解决数据流同步、模型迭代更新、异常工况识别等工程化问题，确保系统在复杂工业环境下稳定运行。

效果要求

1. 效益目标：实现质量波动降低30%以上，单吨产品能耗下降15%，废液产生量减少20%，显著降低运营成本与环保压力。
2. 竞争优势：通过AI+APC技术融合，突破传统控制系统的静态优化局限，形成动态、自适应的工艺优化能力，提升企业在煤化工领域的智能化水平与市场竞争力。
3. 创新性：提出“预测-优化”双模型协同架构，填补煤化工行业过程质量预测与动态优化一体化技术的空白，为高耗能、高波动行业提供可复制的智能化改造方案。系统需具备可扩展性，支持后续接入数字孪生、边缘计算等新技术，形成持续迭代的技术生态。