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在線實(shí)時(shí)優(yōu)化軟件(RTO)-年增效1551萬(wàn),產(chǎn)品收率相對(duì)偏差控制在±5%

來(lái)源:中央企業(yè)人工智能協(xié)同創(chuàng)新平臺(tái)      編輯:創(chuàng)澤      時(shí)間:2025/1/6      主題:其他   [加盟]

當(dāng)前,世界百年未有之大變局加速演進(jìn),俄烏戰(zhàn)爭(zhēng)也深刻改變地緣環(huán)境,大國(guó)博弈日趨加劇,美國(guó)結(jié)盟圍堵特別是打壓我國(guó)先進(jìn)制造業(yè)的圖謀愈演愈烈。隨著工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)的興起,新型工業(yè)軟件再度成為發(fā)達(dá)爭(zhēng)奪的戰(zhàn)略G地。工業(yè)軟件已經(jīng)成為支撐流程制造產(chǎn)業(yè)發(fā)展和創(chuàng)新的“國(guó)之重器”之一,可謂是“工業(yè)之魂”。石化工業(yè)軟件是石化工業(yè)的“神經(jīng)系統(tǒng)”,更是支撐石化強(qiáng)國(guó)建設(shè)的基石。石化工業(yè)自主工業(yè)軟件缺乏已成為我國(guó)由石化大國(guó)向石化強(qiáng)國(guó)邁進(jìn)的“瓶頸”,成為石化工業(yè)“卡脖子”之痛。而在線實(shí)時(shí)優(yōu)化軟件作為石化核心工業(yè)軟件之一,是兩化融合,數(shù)智賦能的重要工具,對(duì)推動(dòng)石化行業(yè)智能制造,提升新質(zhì)生產(chǎn)力具有非常重要的戰(zhàn)略意義,事關(guān)能源安全及產(chǎn)業(yè)鏈供應(yīng)鏈穩(wěn)定。

在線實(shí)時(shí)優(yōu)化軟件(RTO)項(xiàng)目得到了L導(dǎo)人、部委、院士專家團(tuán)隊(duì)、石化集團(tuán)公司L導(dǎo)、石化盈科及合作單位的大力支持和G度關(guān)注。石化盈科牽頭承擔(dān)乙烯裂解、S Zorb、連續(xù)重整 3 類工藝的專用 RTO軟件攻關(guān)工作,該 3 個(gè)專用 RTO 軟件研發(fā)與實(shí)施采用了大量人工智能(AI)算法和模型技術(shù),形成了乙烯裂解爐、S Zorb 反應(yīng)器和再生器等工藝模型,自主擁有了數(shù)據(jù)預(yù)處理、穩(wěn)態(tài)工況判斷、SQP 求解器、非梯度求解器、數(shù)據(jù)接口、在線調(diào)度模塊等核心技術(shù)。

在線實(shí)時(shí)優(yōu)化軟件(RTO)采用的AI 技術(shù)或者算法選擇下面 3 方面進(jìn)行介紹。

1)面向?qū)崟r(shí)優(yōu)化的多源數(shù)據(jù)清洗與轉(zhuǎn)換

為了確保現(xiàn)場(chǎng)測(cè)量數(shù)據(jù)的質(zhì)量和可靠性,面向?qū)崟r(shí)優(yōu)化的數(shù)據(jù)預(yù)處理采用了機(jī)器學(xué)習(xí)算法。針對(duì)中科煉化乙烯裂解裝置,攻克了“乙烯裂解機(jī)理+數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)”的建模技術(shù)和大規(guī)模非線性規(guī)劃系列技術(shù),開(kāi)發(fā)了序列二次規(guī)劃(SQP)算法、內(nèi)點(diǎn)信賴域算法、混合驅(qū)動(dòng)初值生成算法、動(dòng)態(tài)降維算法、自適應(yīng)微分技術(shù)、加速迭代算法,為通用 RTO 平臺(tái)的研發(fā)奠定基礎(chǔ)。與此同時(shí),開(kāi)發(fā)了“研發(fā)機(jī)理+數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)”模式的裂解爐反應(yīng)器模型、結(jié)焦周期模型、超G壓蒸汽發(fā)生模型、燃燒模型,結(jié)合與裂解爐模型相匹配的 SQP 求解器和在線計(jì)算平臺(tái),封裝形成乙烯裂解爐專用實(shí)時(shí)優(yōu)化軟件。

2)非梯度求解模塊

如圖所示,RTO 根據(jù)不同裝置的計(jì)算量采用了基于個(gè)體的優(yōu)化算法模塊和基于種群的優(yōu)化算法模塊,前者適用于求解 10-100 維連續(xù)優(yōu)化問(wèn)題,并在 200-500 次迭代內(nèi)找到滿意解,后者適用于求解 100-500 維連續(xù)優(yōu)化 問(wèn)題,并在 500-1000 次迭代內(nèi)找到滿意解。

(i)基于個(gè)體的優(yōu)化算法

(ii)基于種群的優(yōu)化算法圖

13.1 非梯度求解模塊

3)基于強(qiáng)化學(xué)習(xí)算法的參數(shù)優(yōu)化求解算法

針對(duì)復(fù)雜的實(shí)際化工過(guò)程,其參數(shù)優(yōu)化問(wèn)題選用數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的強(qiáng)化學(xué)習(xí)等 AI 路線實(shí)現(xiàn)構(gòu)建成基于強(qiáng)化學(xué)習(xí)方法的參數(shù)優(yōu)化求解模型,并結(jié)合強(qiáng)化學(xué)習(xí)算法,實(shí)現(xiàn)生產(chǎn)裝置參數(shù)優(yōu)化。強(qiáng)化學(xué)習(xí)模型的訓(xùn)練需要設(shè)置網(wǎng)絡(luò)層數(shù)、學(xué)習(xí)率等超參數(shù),其中模型超參數(shù)的選擇運(yùn)用了貝葉斯優(yōu)化等方法來(lái)實(shí)現(xiàn),進(jìn)而提升強(qiáng)化學(xué)習(xí)模型的準(zhǔn)確性。

建設(shè)成效 專用 RTO 軟件在乙烯裂解、S Zorb 裝置應(yīng)用取得的成效如下。

乙烯裂解爐專用 RTO 軟件應(yīng)用。乙烯裂解爐專用 RTO 軟件投用后,以效益大化為目標(biāo),實(shí)時(shí)在線進(jìn)行裂解爐原料分配、裂解深度、稀釋比優(yōu)化計(jì)算。每小時(shí)對(duì)裂解爐自動(dòng)執(zhí)行一次操作優(yōu)化計(jì)算,提G雙烯收率 0.14wt%,噸乙烯增效 17.74 元,折合裝置年增效 1551 萬(wàn)元。單次優(yōu)化求解平均時(shí)間僅用 3 分 38 秒,單爐產(chǎn)品收率相對(duì)偏差控制在±5%以內(nèi),模型收斂率接近 100%。

S Zorb 裝置專用 RTO 軟件應(yīng)用。S Zorb 裝置專用RTO 軟件投用后,以辛烷值損失小化為優(yōu)化目標(biāo),產(chǎn)品硫含量符合排放標(biāo)準(zhǔn)為約束目標(biāo),實(shí)時(shí)在線進(jìn)行反應(yīng)溫度、氫油比等變量的優(yōu)化計(jì)算。在保證產(chǎn)品脫硫的效果和不增加裝置能耗劑耗的條件下,降低辛烷值損失 0.4 個(gè)單位以上,經(jīng)濟(jì)效益 3500 萬(wàn)元,并且 RTO 收斂率達(dá)到 90%以上,裝置運(yùn)行平穩(wěn)性提G 35%以上。







地球物理甜點(diǎn)智能識(shí)別及解釋,預(yù)測(cè)人機(jī)交互界面共包含六大功能模塊

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揭開(kāi)了AI大模型在企業(yè)中的應(yīng)用現(xiàn)狀和未來(lái)趨勢(shì),實(shí)時(shí)監(jiān)控生產(chǎn)線,AI大模型能夠預(yù)測(cè)設(shè)備故障,減少停機(jī)時(shí)間,確定AI大模型的應(yīng)用領(lǐng)域、投資預(yù)算、技術(shù)選型等

2024年AI大模型賦能智能座艙研究報(bào)告-從機(jī)械式座艙到電子式座艙再到智能化座艙

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Graph AI:大模型浪潮下的圖計(jì)算白皮書(2024年),交互現(xiàn)狀,面臨的問(wèn)題與挑戰(zhàn),關(guān)鍵技術(shù)以及成功實(shí)踐

白皮書旨在全面解析圖計(jì)算與人工智能(尤其是大模型技術(shù))的交互現(xiàn)狀,探討其背后的原理,面臨的問(wèn)題與挑戰(zhàn),關(guān)鍵技術(shù)以及成功實(shí)踐,為相關(guān)領(lǐng)域的研究和應(yīng)用提供有益的參考和啟示

2024年AI大模型對(duì)我國(guó)勞動(dòng)力市場(chǎng)潛在影響研究報(bào)告,碩博學(xué)歷的占比為 35.8%,3-5 年經(jīng)驗(yàn)的占比 33.8%

大模型相關(guān)崗位對(duì)求職者的學(xué)歷和經(jīng)驗(yàn)要求均較高,求碩博學(xué)歷的占比為 35.8%,比去年同期提高 5.5 個(gè)百分點(diǎn);經(jīng)驗(yàn)方面要求 3-5 年經(jīng)驗(yàn)的占比 33.8%,比去年同期提高 2 個(gè)百分點(diǎn)

2024年中國(guó)人工智能系列白皮書-元宇宙技術(shù),趨勢(shì)包括新信息形態(tài),新數(shù)字器官,新經(jīng)濟(jì)模式,新社會(huì)圖景

元宇宙的關(guān)鍵支撐技術(shù)包括計(jì)算、感知、生成、協(xié)同和交互;帶動(dòng)了工業(yè)、商業(yè)、服務(wù)、娛樂(lè)等面 向消費(fèi)領(lǐng)域的創(chuàng)新和應(yīng)用熱潮,在不同行業(yè)典型場(chǎng)景中深入應(yīng)用并持續(xù) 創(chuàng)新和快速發(fā)展

2024年中國(guó)人工智能系列白皮書-體育人工智能,探索研究體育 人工智能的理論、技術(shù)和應(yīng)用提供借鑒與參考

白皮書將梳理體育人工智能發(fā)展歷程以及應(yīng)用于體育各個(gè)領(lǐng)域的人工智能關(guān)鍵技術(shù),以期為體育科技工作者進(jìn)一步探索研究體育 人工智能的理論、技術(shù)和應(yīng)用提供借鑒與參考

2024年AI智能交互眼鏡產(chǎn)業(yè)洞察報(bào)告:行業(yè)背景,行業(yè)現(xiàn)狀,典型企業(yè)和發(fā)展趨勢(shì)

報(bào)告從行業(yè)背景、行業(yè)現(xiàn)狀、典型企業(yè)分析順次深入,全面客觀地完成了AI智能交互眼 鏡行業(yè)整體情況的梳理總結(jié),AI智能交互眼鏡行業(yè)呈現(xiàn)蓄勢(shì)待發(fā)的發(fā)展趨勢(shì)
 
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