近日,中石油兰州石化榆林化工与中控技术达成合作,将TPT 2时间序列大模型成功应用于年产80万吨乙烯装置。这一创新应用推动生产工艺从传统经验驱动转向AI自主运行,展现了工业智能化发展的新方向。
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一、传统困境:人的经验,机器的局限
乙烯裂解作为石化行业的关键工艺,其生产过程面临着传统模式的制约。操作人员需要依靠经验判断炉管结焦状况、确定清焦时间并调整工艺参数。但人工经验存在明显局限,加之系统协同不足,影响了生产精细化水平。由于人类生理特性限制,操作人员在注意力、反应速度和判断准确性方面都存在瓶颈。面对大量报警信息,每小时仅能处理约15条。这些问题直接导致了意外停车、收率波动和能耗过高行业痛点。
二、AI进入装置:三个智能体的闭环
中控技术TPT 2大模型为此开出解法。不同于通用AI的“文本对话”,TPT 2专门为流程工业设计,具备理解时序数据与工艺机理的能力,改变了过去一个场景一个模型的建模方式,沉淀行业知识和经验,为解决工业难题带来了新的思路和方法。
在乙烯裂解这一高度复杂且苛刻的工艺场景中,TPT 2不仅仅扮演着预测工具的角色,更是以“状态孪生”的方式全面嵌入装置运行。通过对温度、压力、流量等海量时序数据的实时学习,它能够同时捕捉裂解炉、压缩机、急冷与分离等关键单元的动态变化,并建立起跨设备、跨工序的空间关联模型。正因具备这种“时空理解”能力,TPT 2 能够把瞬息万变的反应过程转化为可计算、可优化的决策路径。
中石油兰州石化榆林化工有限公司总经理、总工程师李玮表示:中石油兰州石化榆林化工结合了昆仑大模型和TPT 2两者的优势,创造性地提出了双模型驱动的工业智能应用新架构,打造出异常预测预警、操作参数优化、操作路径规划等一系列面向乙烷制乙烯场景的智能体,积极探索AI大模型赋能生产制造的新模式。
- 异常预警智能体——让生产装置更安全
当裂解炉管壁结焦速率加快时,TPT 2会即时推演其对后续分离效率和乙烯收率的连锁影响,自动剖析异常原因,提供相应的处置流程和操作建议,辅助快速决策和响应,有效保障了装置的安全稳定运行。目前,TPT 2可以实时监控裂解炉管结焦状态,提前72小时发出预警,推荐经济的停炉清焦时间;提前4天预测压缩机段间温度未来变化趋势并预警,评估机组的健康状态;对裂解炉以及收率等关键指标进行精确的预测,预测准确率达99.79%。
- 操作路径规划智能体——让生产调整更高效
在投炉升温等关键操作中,TPT 2通过强化学习规划出更平稳、更高效的升温路径,显著缩短投炉时长,减少碳二加氢入口CO浓度的波动。通过优化COT温度升温路径,将平均15小时的升温过程缩短4–5小时,效率提升25%,整体年效益预计不低于650万元。
- 操作优化智能体——让生产运行最优化
TPT 2还可将传统依赖人工经验的生产调控,升级为“动态感知-智能分析-自主决策-实时执行”的闭环系统,让乙烯裂解装置真正具备自学习、自适应、自优化的能力。在稳定运行中,动态优化乙烯收率与结焦速率,单炉收率提升0.373%,年净收益315.5万元;整体装置年效益预计大于1500万元。
三、战略观察:工业AI的前沿样本
兰州石化的应用场景正在被视为一个行业分水岭。对比多年来依赖的传统模拟与优化软件,TPT 2 的优势在于实时性和适应性:它能在几秒钟内完成预测与决策,而过去同类分析往往需要人工判断或离线计算。这意味着操作员不再只是“救火员”,而是有了一个全天候的“副驾驶”——甚至在部分场景中已经成为“主驾驶”。
更重要的是,TPT 2的“预训练+微调”模式解决了困扰工业AI多年的“水土不服”问题。同一套模型可以在兰州石化的乙烯裂解装置中运行,也能通过快速微调迁移到常减压、聚烯烃等炼化装置。这种跨工艺的适配能力,让它具备了规模化复制的潜力。
中控创始人褚健早前预判,工业智能体最有可能率先在装置级自主调控环节实现突破。兰州石化的成果为这一判断提供了现实注脚。它展示了工业AI从“点状突破”走向“系统优化”的路径,也印证了流程工业从自动化迈向自主化的必然趋势。
兰州石化与中控技术目前正在紧锣密鼓的规划进一步打造“乙烯智慧大脑”的最优方案。该方案将融合感知、分析、决策、执行多类智能体,将智能范围扩展至常减压、催化裂化、聚烯烃等更多核心工艺,将工业AI从理论真正变为实践,并成为在最复杂、最关键的装置中经得起考验的可靠技术路径。对于石化行业而言,这不仅是一次试验,更是未来的缩影:当机器拥有了“预见力”与“决策力”,工业将迈向一个新的时代。
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