基于人工智能的化工过程优化与能效提升策略研究

发布时间：2025-09-02 05:33

人工智能和机器学习不断优化决策过程 #生活知识# #科学技术#

基于人工智能的化工过程优化与能效提升策略研究

内蒙古鑫环硅能科技有限公司内蒙古呼和浩特市010010

摘要：化工行业作为国民经济的重要支柱，在民族复兴与经济发展之中占据举足轻重的地位。而当前化工发展过程之中因“高耗能、低效率”等现状，及化工过程自身的复杂性和不确定性，使得化工发展难以实现利益最大化。而随着人工智能的不断崛起，以人工智能助力化工过程优化具有能够事半功倍的效果。基于此，本研究聚焦于人工智能在化工过程优化与能效提升中的应用，希望通过对化工过程中复杂系统模块化分析，进一步运用人工智能算法如机器学习、深度学习等技术，对化工过程中的关键参数进行精准预测与实时调控，充分实现化工过程及相关流程的实现优化，为化工行业的可持续发展提供了新的有效途径。

关键词：人工智能；化工技术；策略探究；技术发展；实践应用

前言：人工智能技术作为科研前沿领域的关键技术，是未来发展的重要方向，人工智能依托于其庞大的数据源，能够实现便捷的数据分析、模式构建及能力预测。在化工生产过程之中引入人工智能，既能实现对于行业自身更新换代，又能借助人工智能技术处理海量的过程数据，挖掘数据背后的潜在规律，为化工过程的优化提供新的思路和方法，最大程度提升行业自身生产及经营效率。当前。人工智能技术已经部分投放于化工领域，并且在化工生产过程及事故诊断过程取得了良好的成果。然而，人工智能技术在化工过程优化与能效提升中的应用仍处于发展阶段，存在诸多需要深入研究和解决的问题，下文将基于笔者经验，对此进行详细论证。

一、化工过程特点及人工智能能效现状分析

（一）化工过程的复杂性与多样性

化工过程是一个复杂且多样化的生产体系，其中涵盖有多个领域，在不同领域之中化工原料及其产品的工艺流程，产品技术及反应原理不同，而当下我们探讨的是一种“共性”的人工智能的化工过程优化思路。因此，剖析化工生产过程之中主要需要提升的环节，主要有其生产特点和工艺要求。在化工生产中，根据原料的预处理、化学反应、分离提纯、产品的后处理等都是高耗能的环节，因此，借助人工智能则能够梳理当下困境，并提供解决方式，基于大数据了解生产厂家及技术路线的不同，工艺在反应条件、催化剂选择、产品性能等方面都有所不同，各有其优缺点和适用范围充分打造人工智能化“新化工”发展及良好前景，

（二）人工智能发展缩略

人工智能又简称AI，是一门融合计算机、控制论、心理学、语言学等多学科知识的交叉学科，其核心逻辑便是通过计算机模拟人类的思维和行为，并且希望实现带动机器的智能化，进而实现产业链的智能化发展。随着前沿技术不断深入，人工智能正逐步渗透到各个领域，深刻改变着人们的生活和工作方式。而化工行业，早在1999年发表的《化工冶金过程人工智能优化》便首次提出了化工过程优化离不开人工智能。随着近些年来的科技崛起，中国科学院大连化学物理研究在2024年所发布智能化工大模型1.0和2.0，具备化工知识检索、工艺自主设计优化、反应动力学自动生成等功能，标志着人工智能与化工过程深度融合。因此，基于人工智能的化工过程优化与能效提升是大势所趋，更是未来的重要发展方向。

二、人工智能在化工过程优化中的应用策略

（一）建立化工模块，实现数据驱动

在化工生产过程中，数据驱动建模方法可以借助AI人工智能技术依托于现有的历史数据，结合化工过程及生产特征，直接从数据中挖掘变量之间的内在关系，为化工过程的分析、优化和控制提供了有力支持。这一方法，最为重要则要做到数据驱动建模的首要步骤是数据的采集与预处理，尽可能保证数据的详实性，通过对于化工过程之中，生产基础、设备运行数据等做到“数据海”，进而可以借助人工智能过滤化工过程之中噪声数据提高模型的预测准确性。而后，可以再引入人工智能，打造AI学习算法适用于不同类型的化工过程建模任务，具有各自的优势和特点，通过多层感知器（MLP）、卷积神经网络（CNN）和循环神经网络（RNN）及门控循环单元（GRU）等被广泛应用。使得AI训练化工过程掌握大量的历史数据，让模型学习到生产参数与产品质量之间的复杂关系，从而实现对产品质量进行精准把控，提升化工生产效率。

（二）实现智能诊断，提升化工效率

在化工生产过程中，设备的稳定运行至关重要，化工故障的频繁出现则会最大程度地引发产品质量问题，拖延生产进程，甚至引发安全事故，造成巨大的经济损失和环境影响。故而，准确及时、科学有效诊断必不可少。而在化工生产过程之中，人工排查一方面任务难度较大，另一方面也需要大量时间，更易造成生产进度的延迟。而人工智能技术的不断提升为化工设备故障诊断与预测提供了强大的工具和方法。人工智能通过训练，能够更加贴合化工生产过程，通过采集化工设备在运行过程中的各种数据，打造专属于该设备或者生产线的“数据生命体征”，这些数据能够反映设备的运行状态，便于后续化工过程突发事故实施快速应对。在获取大量设备运行数据后，人工智能利用数据预处理技术对这些原始数据进行清洗和整理。人工智能全面引入后可以为经验模态分解等时频分析方法更有效地提取出非平稳信号中的故障特征，比如短时记忆网络（LSTM）适用于处理具有时间序列特性的设备运行数据能够捕捉数据中的长期依赖关系，对设备故障的发展趋势进行预测，为处理化工设备在复杂工况下的运行数据提供新路径，为设备的维护和管理提供提前预警，尽可能减少化工生产风险。

（三）生产过程优化，打造智能调度系统

化工生产流程是一个复杂的系统，涉及多个环节和众多参数，任何一个环节的不合理运行都将导致化工生产效率及成本损失。传统的生产流程优化方法往往依赖于人工经验和简单的数学模型，难以应对化工生产过程中的复杂性和不确定性。而人工智能技术凭借其强大的数据处理能力、模式识别能力和优化算法，为化工生产流程的优化提供了新的思路和方法。比如在能源管理优化方面，企业构建了基于人工智能的能源管理系统。这一人工智能系统实时监测企业的能源消耗情况，包括电力、燃气等各类能源的消耗数据，通过数据分析和预测，优化能源分配和使用策略。运用线性规划和整数规划算法，根据生产任务和设备的能源需求，合理分配能源，确保能源的高效利用。在生产高峰期，优先保障关键生产设备的能源供应，合理调整辅助设备的运行时间，避免能源的浪费。

三、结束语

综上所述，基于人工智能的化工过程优化与能效提升的方向研究极具现实价值，亦是未来的主要发展发现。通过构建多元智能模型，亦论证了人工智能在于化工生产过程之中的关键作用，由此可见人工智能为化工行业的可持续发展提供了支撑。未来，随着人工智能发展的不断强化，亦将为化工生产过程提供更加“高人性化、高贴合度、高效率化”的新局面。展望未来，随着人工智能技术迭代创新以及化工行业数字化转型的深入，人工智能必将在化工过程优化中发挥更大效能，助力化工行业朝着绿色、高效方向稳健前行，达成经济与环境效益的协同发展。

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网址：基于人工智能的化工过程优化与能效提升策略研究 https://www.yuejiaxmz.com/news/view/1268924

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