工作人员讨论项目运行成效 黄晓洪 摄

　　近日，云南石化“基于人工智能的常减压工艺数字孪生应用”项目启动沥青生产模型闭环测试训练，项目实现阶段性闭环投用，标志着企业智能化生产建设迈上新台阶。该项目将人工智能深度融入常减压装置生产全流程，构建起覆盖常减压“三塔两炉一网络”全流程闭环控制模式，为炼化行业以人工智能推动生产范式变革积累实践经验。

　　该项目于2025年8月启动建设，今年4月进入闭环测试阶段。数字孪生技术通过数字化建模，在虚拟系统内搭建与实体装置物理特性、运行逻辑、工艺参数保持一致的虚拟镜像，提前预判工况波动、优化操作参数。在此基础上，项目叠加人工智能技术，赋予虚拟模型自主分析、研判与决策能力。依托这套数字孪生体系及IPC智能控制系统，平台可24小时不间断跟踪装置关键性能参数，匹配最优控制策略并自动下发指令、驱动装置调节，建成“数据—模型—分析优化—执行”四阶完整闭环体系。

工作人员讨论项目运行成效 黄晓洪 摄

　　炼化现场工况复杂，项目落地攻坚难度突出。精准可靠的智能模型是数字孪生落地的核心。项目团队采集装置近5年海量历史运行数据，经过多轮筛选、比对、清洗与验证，作为模型基础训练素材；同时运用数据增强技术，把训练样本扩充至上百万组，覆盖不同生产负荷、多种原油性质下的各类工况。炼油一部工艺工程师秦玉建介绍，原油品种多、产品方案复杂，进一步加大模型训练难度。团队持续迭代优化算法，最终将关键产品质量指标预测精度误差控制在2℃以内，模型可根据生产任务灵活切换生产方案。

　　常减压装置由初馏塔、常压塔、减压塔、换热网络等子系统构成，整体耦合性强、调控难度大。项目团队采取“分而治之”技术思路，围绕各生产环节搭建七百余个子模型，搭建覆盖装置全域的感知“神经网络”，协同完成装置状态精准研判与智能调控。

云南石化常减压装置 黄晓洪 摄

云南石化生产管控中心 黄晓洪 摄

　　阶段性投用后，装置提质增效成效显现。智能平台每30分钟开展一轮全工况优化计算，充分挖掘高附加值产品增产空间。在原油工况相近条件下，装置航煤收率提升2.06%，柴油收率提高0.63%，综合经济效益明显增长。知识产权方面，项目已申请发明专利9项、技术秘密2项，形成自主可控的工艺数字孪生技术体系。

　　该项目打通经营层生产计划、管理层调度指令、操作层现场执行，实现三级指令在数字孪生平台贯通联动。下一步，项目团队将持续迭代优化模型，夯实智能化应用与创新研发的技术底座，以科技创新助力高水平创新型企业建设。

　　云南网记者 陈思蒙 通讯员 唐龙 黄晓洪