行業(yè)挑戰(zhàn)：高耗能、高安全要求下的效率瓶頸

杭州 2025年6月17日 /美通社/ -- 在“雙碳”目標(biāo)與全球化競爭的雙重壓力下，氯堿行業(yè)正面臨嚴(yán)峻挑戰(zhàn)：如何在復(fù)雜多變的強酸強堿苛刻工況下，實現(xiàn)長期安全運行、平穩(wěn)生產(chǎn)、效益持續(xù)提升？作為全球化工新材料巨頭，萬華化學(xué)（寧波）氯堿生產(chǎn)基地同樣受困于傳統(tǒng)模式的局限——操作強度高、參數(shù)平穩(wěn)難、安全隱患排查難、物耗能耗成本居高不下。

基于與中控技術(shù)的戰(zhàn)略合作，全球首個時間序列大模型TPT（Time-series Pretrained Transformer）在萬華化學(xué)（寧波）氯堿生產(chǎn)基地65萬噸燒堿裝置予以應(yīng)用。作為工業(yè)大模型領(lǐng)域的技術(shù)突破，中控技術(shù)自主研發(fā)的時間序列大模型TPT基于生成式AI與工業(yè)數(shù)據(jù)，通過統(tǒng)一工業(yè)建模實現(xiàn)跨工況智能預(yù)測與自主優(yōu)化，深度挖掘工業(yè)數(shù)據(jù)價值，實現(xiàn)生產(chǎn)過程自動化(Process Automated，PA)，幫助用戶實現(xiàn)生產(chǎn)過程安全、高效、高質(zhì)的自主運行，推動流程工業(yè)提效穩(wěn)產(chǎn)和智能化轉(zhuǎn)型。

TPT大模型通過自監(jiān)督學(xué)習(xí)框架，融合生產(chǎn)過程工藝、設(shè)備、質(zhì)量數(shù)據(jù)，實現(xiàn)異常預(yù)測預(yù)警、動態(tài)操作優(yōu)化、智能實時控制、自主分析決策，打破了傳統(tǒng)氯堿生產(chǎn)的效率瓶頸，為高耗能、高安全要求的流程工業(yè)提供了可復(fù)制的智能化解決方案，實現(xiàn)三大核心突破。

1. 智能控制：從人工調(diào)節(jié)到算法驅(qū)動的精準(zhǔn)控制
   
   廢液pH值控制：傳統(tǒng)PID調(diào)節(jié)在廢液pH值控制中存在穩(wěn)定性差、依賴人工干預(yù)的問題，現(xiàn)在，TPT通過歷史數(shù)據(jù)與實時工況的動態(tài)學(xué)習(xí)，構(gòu)建預(yù)測-執(zhí)行閉環(huán)控制算法，將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(yù)計年節(jié)約中和劑成本20萬元。
   
   碳酸鈉投加優(yōu)化：針對原鹽雜質(zhì)波動導(dǎo)致的鈣鎂離子含量不穩(wěn)定的問題，TPT實時追蹤工藝參數(shù)，實現(xiàn)碳酸鈉用量的精準(zhǔn)控制（0.35g/L±0.02），預(yù)計年節(jié)省用量約1000噸，大幅降低了成本。
2. 智能分析：數(shù)據(jù)整合驅(qū)動工藝優(yōu)化與風(fēng)險防控
   
   電解槽能效優(yōu)化：電解槽能效管理中，TPT整合電壓、電流、溫度等多維數(shù)據(jù)，建立多目標(biāo)協(xié)同優(yōu)化模型，預(yù)計可使噸堿電耗降低5%左右。
   
   離子膜壽命預(yù)測：通過分析離子膜性能劣化與電耗的關(guān)聯(lián)關(guān)系，TPT實現(xiàn)離子膜壽命預(yù)測精度達(dá)95%，避免過早更換或性能衰退造成的損失。
   
   異常監(jiān)測升級：TPT實時監(jiān)控174個閥門狀態(tài)及154個工藝參數(shù)，故障預(yù)警準(zhǔn)確率提升，并自動生成處置方案，實現(xiàn)快速實時響應(yīng)。
   
   
3. 智能決策：從經(jīng)驗判斷到科學(xué)決策
   
   生產(chǎn)計劃優(yōu)化：基于設(shè)備綜合效率（OEE）分析，TPT定位停機損失、效率損失等關(guān)鍵因素，通過生產(chǎn)計劃優(yōu)化，設(shè)備綜合效率得到提升。
   
   小時利潤管理：系統(tǒng)實時關(guān)聯(lián)生產(chǎn)數(shù)據(jù)與市場價格波動，生成利潤波動分析報告，輔助管理層快速調(diào)整生產(chǎn)節(jié)奏與定價策略，實現(xiàn)從滯后決策到實時動態(tài)優(yōu)化的轉(zhuǎn)變。

作為化工行業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的標(biāo)桿應(yīng)用，TPT大模型在萬華寧波（氯堿）生產(chǎn)基地覆蓋了計劃調(diào)度、生產(chǎn)運行、運行維護(hù)等核心業(yè)務(wù)流程。實現(xiàn)了從傳統(tǒng)人工調(diào)節(jié)、靜態(tài)控制到算法驅(qū)動、動態(tài)優(yōu)化的全流程升級，推動決策邏輯由經(jīng)驗主導(dǎo)向數(shù)據(jù)驅(qū)動的根本性轉(zhuǎn)變。預(yù)計每年為其節(jié)省超千萬元綜合成本。

該項目成功驗證了TPT大模型在復(fù)雜大型化工裝置中的穩(wěn)定運行能力，不僅為復(fù)雜工況下的智能化改造提供了可靠技術(shù)支撐，更通過“AI+安全”“AI+質(zhì)量”“AI+低碳”“AI+效益”四大維度解決方案，推動萬華化學(xué)實現(xiàn)工業(yè)智能化的創(chuàng)新突破。

本項目不僅是TPT技術(shù)落地的典范，更揭示了化工行業(yè)智能化轉(zhuǎn)型的核心邏輯——以數(shù)據(jù)為紐帶，重構(gòu)生產(chǎn)、管理與決策鏈條，實現(xiàn)從“人控”到“智控”的全流程閉環(huán)。印證了中控技術(shù)的核心主張——工業(yè)AI必須扎根場景、創(chuàng)造實效。TPT融合時序數(shù)據(jù)預(yù)訓(xùn)練與工藝機理模型，解決傳統(tǒng)控制中參數(shù)耦合、滯后性強等技術(shù)難點，支持從單設(shè)備控制到全廠級生產(chǎn)調(diào)度的集成部署，更憑借算法迭代與生態(tài)整合潛力，讓化工行業(yè)從“經(jīng)驗主導(dǎo)”邁入“AI驅(qū)動”的新階段。