摘要：随着数字化和智能化时代的迅猛发展，国家正积极推动炼油化工企业拥抱人工智能技术。这项技术的核心在于通过深度挖掘数据并运用智能分析技术，实现对生产设备状态的精确监测、故障诊断、及时调整和维护，旨在提升资源的有效利用和保障生产过程的安全稳定。我国的炼油化工企业正处于利用现有资源，通过智能化升级，提高生产效率、降低成本及减少环境污染的关键时期。这要求构建一个与炼油化工生产特点密切相符的人工智能优化系统。本文深入探讨人工智能在炼油和化工生产领域应用的潜力与路径，以期为业界提供一定的借鉴性意见。

关键词：人工智能；炼油；化工装置；应用；

前言：

随着计算机技术、机器翻译和自然语言处理等领域的先进发展，人工智能技术应运而生，凭借其卓越的预测、分析、决策和计算能力，逐渐成为工业4.0时代的领跑者。尤其在石油行业，人工智能的引入大幅推动了其智能化进程。本文围绕石油行业中标志性的人工智能发展事件展开，深入分析全球顶级石油公司与科技巨头间的创新合作，概述到目前为止石油行业在人工智能领域取得的发展成就。这项技术的应用已经覆盖了从勘探、开发、生产到运营、销售乃至投资等全链条，极大地提升油气产业的运作效率和盈利能力。

1.炼化企业应用人工智能的必要性

炼化行业是我国经济发展的坚实基石，它不仅直接关系到民生的方方面面，而且对高端制造、战略性新兴产业以及国家安全都有着不可或缺的影响。尽管我国的炼化产业在整体运行中表现良好，但其中还存在一些亟待解决的问题：首先，自动化水平有待加强，部分关键回路还未能实现自动化，这直接影响了装置的稳定性；然后是复杂控制回路的应用不够广泛，有的系统甚至只使用了备用回路进行单一的自动控制；此外，已经应用自动化或串级控制的系统中，控制效果不尽人意，导致被控变量无法保持稳定；控制策略也存在不足之处，造成关键参数无法自动化管理；装置的报警系统问题频出，这不仅增加了操作人员的工作负担，还隐藏着漏报重要警告的风险；最后，仪表阀门的故障率高，需要频繁维修。

为了根本上解决这些问题，有必要结合使用炼化装置的数据采集和智能分析功能，通过人工智能技术对整个产线进行综合优化。这样不仅可以显著提升装置的自动控制水平，减轻操作人员的劳动强度，而且还能优化报警系统的设置和管理，降低能源消耗，确保装置的安全运行以及长期稳定性。

2.人工智能在炼油化工装置中的应用

2.1生产装置数据的监控与评估

人工智能（AI）装置优化系统的数据收集覆盖面极广，涉及从工艺流程、参数指标、控制策略、到生产运行数据、报警信息、操作日志以及各种动静设备的详情等多方面。收集到这些数据之后，系统会通过数据库服务器进行高效的数据存储与深度分析，通过应用服务器对这些生产数据进行实时监控和评估，确保AI优化系统的决策基础牢固可靠，同时也为生产设备的日常运行和管理提供了全面的数据监控支撑。接下来，系统会根据关键性能指标（KPI），如自动化控制率、稳定性、无效报警的频次、操作次数以及阀门的操作范围等，对设备的运行效果进行全面的统计分析和直观呈现。为了让分析结果更易于理解，系统采用了不同的几何形状和颜色来标识KPI的不同等级，这种设计既直观又形象，极大地方便了用户进行标准对比和性能评估[1]。

2.2 AI模型对象辨识

在工业过程的先进控制系统中，理解和准确识别被控对象的模型是至关重要的一步。这个过程，被称为被控对象模型辨识，为系统的效率和准确性奠定了基础。根据被辨识对象的运行状态“开环或闭环”系统辨识被分为两大类：开环辨识和闭环辨识。开环辨识技术由于其相对简单明了的操作环境，已经有了较为成熟的研究和应用。这方面的方法诸如预报误差法、辅助变量法和相关分析法等，都已经在开环系统中得到了广泛的应用，取得了良好的辨识效果。这些方法的有效性，在于可以在不受反馈环节影响的条件下，直接对被控对象进行分析和学习，从而准确地识别出其特性和运行模式。然而，在实际的工业环境中，受到系统稳定性、安全性和经济性等因素的影响，往往不可能简单地去除反馈环节进行开环辨识。在这种情况下，识别被控对象的任务就变得更加复杂和困难。因此，闭环辨识成为了一个必然的选择[2]。

2.3智能参数整定与控制方案优化

在推进生产装置向更高效、节能且能产出高质量产品的方向发展中，智能化的参数整定和控制方案优化起着至关重要的作用。

首先，结合预测控制和内模控制的方法与传统的PID控制进行优化整合，开发出预测-PID和内模-PID的技术，旨在改善PID控制的性能。这种做法利用先进控制策略的优点，通过预测和内部模型的应用，增强PID控制器的响应能力和准确性，从而使得控制更加精细和高效。

其次，对于选定的控制对象，并考虑其独特的操作特点，使用先进的控制算法如预测和内模控制来精确整定PID参数。这样的定制化参数设置，能够确保控制系统不仅反应迅速、稳定性强，而且控制精度高，从而实现对生产过程的精准管理[3]。

最后，针对整个工艺流程的特点进行细致分析后，适当调整控制策略，实施全程的自动调节。这个步骤的目的在于全面考虑生产过程的各个环节，通过智能化的调整和优化控制方案，以确保最终产品的高质量和生产过程的节能降耗。这种全流程、多角度的控制方式，能够有效适应生产过程的复杂性和变动性，确保生产的连续性和效率。

2.4 AI报警优化

炼化企业的生产环境通常表现为设备众多、分布广泛，并且系统之间的连接异常复杂。这种环境下，生产过程不可避免地涉及到大量且种类繁多的报警，同时，各个过程变量之间也展现出了高度的关联性。这些特点共同构成了炼化生产的复杂背景。这意味着，一旦某个过程变量的读数偏离了事先设定的正常范围，就会立即触发报警。由于不考虑过程变量之间的相互影响，当生产过程中出现异常情况时，操作员面对的将是一连串的报警信息，而这些信息往往无法直接指示出异常工况的根本原因。这种状况使得操作人员难以在第一时间内准确判断和响应，无法有效避免或减轻潜在的生产风险和损失。因此，这种单一变量独立报警的设计，在处理复杂的炼化生产环境时显得力不从心。它忽略了过程变量间复杂的相互关系和影响，导致即使报警系统能够按预设触发，实际对提高生产过程的安全性和响应效率帮助有限。

结语：随着人工智能技术的飞速进步，针对炼化行业面临的各种挑战，利用人工智能对炼厂生产过程进行革新，已显示出显著成效。通过在生产环节引入人工智能，不仅可以实现生产数据的实时监控与分析、提高AI模型的识别能力、对生产参数进行智能调整及优化控制方案，还能增强报警系统的精准度和设备故障的识别速度。这些改进不但大幅提升了生产装置的安全水平和减少了能源消耗，还促进了企业整体竞争力的提升。尽管目前人工智能技术主要作为优化炼厂现有生产装置的工具，未来仍需对此技术进行深入研究与应用，以便进一步强化炼厂的安全与稳定性，同时带来更多的经济和社会价值。

参考文献：

[1]刘志东.炼油化工装置建设期间的安全管控要点[J].建设监理，2024，（04）：72-75.

[2]李龙.炼化企业双重预防数智化管控平台研究及应用[J].石油化工自动化，2024，60（02）：78-83.

[3]方纪才，王新凯，高楠.炼油化工生产装置的设备腐蚀与防护[J].全面腐蚀控制，2024，38（02）：104-108.

作者简介：王艳超，性别：男，民族：汉，籍贯：黑龙江省大庆市，出生年月：1973年1月22日，文化程度：技校，现有职称：技师，研究方向：炼油化工.