在人工智能（AI）技術發展日新月異的浪潮下，精細化工行業如何借力AI技術加快轉型升級、謀求高質量發展？5月21日至22日在寧夏銀川舉辦的第八屆精細化工企業轉型升級與高質量發展大會暨2026精細化學品和新材料產業鏈重構與技術創新應用大會上，《中國化工報》記者采訪了解到，精細化工行業正積極擁抱工業AI大模型、工業智能體等新技術。
工業AI成為“必答題”
精細化工附加值高、需求增速快，是石化化工行業穩增長、轉型升級的重要引擎。近年來，尤其是《精細化工產業創新發展實施方案（2024—2027年）》（簡稱《方案》）出臺后，我國精細化工產業發展迅速；規模不斷增長，技術進步不斷加快。但也面臨產品多樣、工藝過程復雜、企業研發投入較低、安全環保壓力較大、上下游協同不足等問題，制約行業高質量發展。
“2026年是‘十五五’開局之年，也是精細化工行業從規模擴張邁向價值創造的關鍵‘窗口期’。在全球產業鏈加速重構、國內安全環保約束持續收緊的當下，精細化工行業面臨多重挑戰。”中國機電裝備維修與改造技術協會副秘書長徐靈峰表示，《方案》明確提出要推動產業高端化、綠色化、智能化發展。當前，工業AI與無人化技術已從“可選項”演變為“必答題”，企業要積極擁抱數字化，推動信息技術與制造技術深度融合，持續提升運營效率與本質安全水平。
技術應用見到真效益
記者在采訪中發現，一批工業AI大模型、工業智能體新技術已在精細化工企業逐步應用并初見成效。
“沒有工藝基礎的智能是空中樓閣，沒有智能賦能的工藝是刀耕火種。”湖南九九智能環保股份有限公司產品總監黃鵬介紹，該公司在脫硫脫硝除塵裝置中接入了AI智能體技術，對原來的PID控制系統實施升級改造，實現了超前預測、多變量協同優化與動態自適應進化。以某焦化企業130萬噸/年焦炭生產裝置為例，在實施脫硝氨逃逸智能控制改造后，凈化出口NOx濃度精準控制在80±5毫克/標準立方米，煙氣凈化投用率超90%，年節約藥劑費140萬元。目前，該技術已在鋼鐵、焦化、熱電、建材等領域100多家企業得到應用。
在設備安全運行方面，四川能投化學新材料有限公司生產部部長肖朝暉告訴記者，他們針對石油化工企業非計劃停機損失巨大、事后設備維修成本高昂等痛點，開發了大模型工業設備異常預測平臺并在石油化工裝置首次應用。該平臺基于工業大模型的深度學習神經網絡和遷移學習能力，配備工業設備AI異常預警、工藝參數異常報警和構建軟儀表功能。
實際運行數據顯示，該平臺對關鍵轉動設備實現精準預警。例如，G301攪拌器電機軸承溫度異常預警時間提前16天，非計劃停機次數減少80%，維護成本降低30%。同時，通過該平臺構建的軟儀表對4CBA（對羧基苯甲酸）實現實時預測濃度值，有效降低催化劑消耗，年節約成本數百萬元。
后續發展仍任重道遠
盡管AI技術賦能精細化工成效初顯，但仍面臨諸多技術與管理挑戰，后續發展任重道遠。
中國中化沈陽化工研究院首席科學家程春生表示，應通過工藝、安全與工程協同研究，系統解決物質、能量、工程與信息轉化科學問題，并深入研究本質安全、評價工藝安全可靠性，突破精細化工風險高、工程放大和過程強化難等技術瓶頸，助力精細化工邁上工藝精確和生產精準新臺階。
中國成達工程有限公司技術總監曾裕玲認為，精細化工企業安全事故發生率較大，自動化提升改造迫在眉睫。但由于行業普遍具備間歇式、多品種、小批量生產的特點，單一工藝設計的自動化缺乏通用性，存在投入大、復用難，以及設備與系統存在壁壘等特點。她認為，未來的方向應是本質安全化與連續化改造，通過人機隔離、遠程操作，打造“少人化”乃至“無人化”的智能工廠，在法規、風險和經濟性之間實現統一。（李軍）
轉自：中國化工報
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