人工智能在流程制造业的应用:
这篇文章围绕人工智能在流程制造业的应用展开，强调将人工智能与流程系统工程方法和工具相结合，以应对流程制造业中的复杂问题，推动可持续发展。以下是具体内容：### 一、核心观点与研究目标为实现可持续发展目标和循环经济，需将人工智能（AI）与流程系统工程（PSE）方法工具结合。文章聚焦化学产品设计、流程合成与设计、过程控制、过程安全与危害四大主题，提出“混合AI”概念，即融合数值AI（如机器学习）与符号AI（基于第一性原理的语义逻辑方法），通过PSE工具构建智能解决方案。### 二、流程制造业（PM）关键问题定义1. **化学产品设计**：解决“制造什么产品”，涉及分子结构表示、替代品生成、性能预测与评估，需整合数据库与AI模型优化设计。 2. **流程合成与设计**：确定从原料到产品的最优工艺路线，需兼顾经济、安全、可持续性，利用AI增强工具搜索设计空间。 3. **过程控制与监控**：确保流程在设定参数下稳定运行，应对扰动，结合数据驱动与机理模型提升控制效率。 4. **过程安全与危害**：分析系统风险，如化学品泄漏，通过AI减少人为错误，实现自动化危害识别。### 三、当前技术现状1. **化学产品设计**：计算机辅助分子设计（CAMD）结合深度学习与知识模型，如Grammar2vec框架用于分子表征，生成式AI辅助制冷剂、药物等设计。 2. **流程合成与设计**：混合AI工具（如eSFILES、强化学习）优化流程结构，结合贝叶斯符号回归提升建模效率，降低计算成本。 3. **过程控制与监控**：物理信息神经网络（PINN）、迭代学习控制（ILC）、强化学习（RL）等提升实时控制性能，RL在速度上优于模型预测控制（MPC），但需关注安全稳定性。 4. **过程安全与危害**：数据驱动方法（如迁移学习、定量结构-用途关系模型）识别异常工况，混合AI系统自动化危害分析，减少人工干预。### 四、未来方向与挑战1. **大知识模型（LKM）**：强调结合第一性原理与数据驱动，解决纯数据模型（如大语言模型）在科学领域的推理局限，构建融合机理知识的AI系统。 2. **化学产品设计**：整合现有数据库提升属性预测精度，开发高效算法应对大分子优化挑战，利用混合AI处理多属性匹配问题。 3. **流程合成与设计**：建立统一流程数据库，融入可持续指标（如碳排放），结合优化方法与AI实现多目标设计。 4. **过程控制与监控**：应对动态工况下的数据分布变化，处理有限反馈信号，整合多模态数据（如图像、声学信号），确保控制算法的安全性与实用性。 5. **过程安全与危害**：构建危险化学品数据库，开发关联产品与制造过程的语言模型，从设计源头规避风险，而非事后过滤。### 五、结论流程制造业系统因非线性交互和社会技术因素复杂脆弱，需AI增强的PSE工具整合数据与模型，实现故障预测与可持续设计。未来需聚焦混合AI与LKM开发，应对系统性风险，推动智能决策与无故障制造。
（一拍大腿）这文章可算说到咱化工老哥心坎里了！AI现在确实在车间玩得越来越溜，但光靠数据模型还真不够。结合我这二十年摸爬滚打的经验，给兄弟们掰扯下实际应用的门道：
一、混合AI落地实操指南
1. 工艺优化别死磕算法，先整明白机理模型。比如精馏塔优化，拿ASPEN的基础模型当骨架，再叠加上实时数据训练的LSTM预测层，误差能压到0.8%以内
2. 设备故障预测得玩组合拳。去年给某石化厂做压缩机预警，先用符号AI解析振动频谱特征，再上随机森林分类，误报率比纯数据驱动降了40%
3. 新产品开发搞分子设计时，千万记得让AI跑完虚拟筛选后过一遍COSMO-RS模拟，去年有个兄弟厂直接拿生成式AI出配方，结果溶解度预测翻车
二、车间最头疼的四大难题解法
1. 数据质量不行？试试传感器数据+老师傅经验规则混搭。我们给聚合反应装过声发射采集器，配合老师傅"听声辨反应"的经验建特征库，工况识别准多了
2. 多目标优化扯皮？拿NSGA-II算法整出帕累托前沿图，把能耗、收率、安全指标量化成三维曲面，开会吵架都变少了
3. 小样本场景别硬上DL。上次做危化品泄漏预测，迁移学习+贝叶斯网络组合拳，200条事故数据就训出可用模型
4. 实时控制延迟问题？边缘计算盒子+轻量化LSTM模型是真香，某氯碱厂电解槽电压波动控制响应时间压到50ms
三、过来人的血泪教训
1. 别迷信云端部署！车间网络说崩就崩，本地化部署的混合推理框架才是王道
2. 安全分析模型必须可解释。我们吃过亏，黑箱模型预测无风险，结果PID图逻辑冲突没查出来
3. 工艺知识图谱要自己养。拿现成的BERT微调根本不好使，得把HAZOP分析报告、设备手册这些喂进去重新训练
4. 人机协作界面得下功夫。搞了个牛逼的AI辅助决策系统，结果操作工不会用，最后还得配个"一键降级"按钮
现在搞AI+化工就跟当年DCS改造似的，不上车肯定被淘汰，但硬上更容易翻车。关键是找准结合点，先拿辅助决策这类非核心环节试水，等老师傅们真香了再铺开。最近我们在折腾数字孪生+强化学习玩实时优化，有空可以唠唠实操中的坑！
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A Perspective on Artificial Intelligence for Process Manufacturing.pdf