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# 化工行业流程模拟软件发展趋势与AI大模型应用场景深度研究报告
> 报告日期：2026年6月
> 研究范围：流程模拟软件技术趋势 · 国产替代进展 · AI大模型化工行业应用
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## 一、化工流程模拟软件发展现状与趋势
1.1 国际主流软件格局
全球化工流程模拟软件市场长期由欧美巨头主导，核心玩家包括：
| 软件 | 厂商 | 核心优势 | 最新版本亮点 |
|------|------|----------|--------------|
| Aspen Plus | AspenTech（被Emerson收购） | 物性数据库最全、热力学模型最权威 | V15（2025）：生成式AI自动布置流程图、绿氢电解槽建模、多线程计算 |
| Aspen HYSYS | AspenTech | 炼油与天然气处理领域标杆 | 与Aspen Plus V15同步升级，电解槽能力增强 |
| Symmetry | Seeq/原KBC | 胺法CO₂捕获专长 | 2025.2版：胺吸收收敛速度提升10–20倍，优化器性能跃升70% |
| AVEVA PRO/II | 施耐德电气 | 云端协同、经济评估一体化 | 2024版：浏览器直接打开模型，CAPEX/OPEX/排放一键计算 |
| Petro-SIM | KBC（埃森哲） | 炼化一体化全流程 | v7.6：NOMAD全局优化器，FTR-SIM模拟SAF合成 |
1.2 五大核心发展趋势
# 趋势一：AI/ML 全栈接入，从"辅助"到"共生"
- 生成式AI布局设计：Aspen V15首次实现输入边界条件后，AI自动生成带仪表、管道的完整流程图（支持绿地/棕地装置），设计效率提升数倍。
- 混合建模（Hybrid Modeling）：物理机理模型与机器学习模型即插即用（AI Model Builder），在保留机理可解释性的同时，用数据驱动修正模型偏差，预测精度显著提升。
- 在线学习：模型在装置投运后持续吸收实时数据，自主修正参数，实现"越用越准"。
# 趋势二：数字孪生贯穿全生命周期
- 同一套模型从设计→开工→运维随数据实时更新，历史装置也能"复活"成实时孪生体。
- Aspen面向云端的Inmation平台、Petro-SIM的数字孪生平台均已能跑通从原油到产品的完整路径。
- 数字孪生与DCS系统深度打通，模拟模型可直接作为预警系统，把事故扼杀在数据异常阶段。
# 趋势三：云原生让模型随取随用
- AVEVA PRO/II 实现任意浏览器打开模型，多地点同时修改参数。
- Aspen Inmation 平台让模型直接跑在云端，实时数据回传。
- DWSIM Pro 云 把计算资源抽象成服务，跨地区团队秒开模型。
- 云化使中小化工企业以订阅方式用上顶级模拟软件，降低准入门槛。
# 趋势四：LCA（生命周期评价）+ 经济评估"内卷"
- CAPEX、OPEX、范围1/2/3排放、碳足迹全部内置面板，设计阶段即能算清成本与碳账。
- AVEVA PRO/II 2024新增完整经济评估模块，碳成本纳入工艺方案比选。
- 双碳目标驱动下，"低碳路径模拟"成为软件标准配置，而非可选插件。
# 趋势五：开源阵营"轻装上阵"，挑战商业软件
| 软件 | 特点 |
|------|------|
| DWSIM v9.0.4 | 免费、多核并行、兼容CAPE-OPEN、跨平台（Win/Linux/macOS）、支持OPC UA，适合高校与研究机构 |
| COCO Simulator 3.x | 图形界面/热力学库/单元操作包/反应包全免费，预算紧张项目的首选 |
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1.3 国产流程模拟软件突围进展
长期以来，国内化工企业高度依赖Aspen、HYSYS等国外软件，存在"卡脖子"安全隐患。近年来国产化取得实质性突破：
# 中控 APEX：机理模型+物性计算全栈自研
- 基于自主机理模型，实现物性计算与工艺模拟一体化，覆盖从装置改造到工程放大全流程。
- 集成TPT AI时序大模型（预测、优化、模拟三合一），在氯碱、石化场景已跑通闭环。
- 中控在DCS领域的市场优势，使其能够实现"模拟+控制"一体化，这是国外软件难以复制的竞争力。
# 石化盈科 OPEN：复杂反应器算法国产化（2025年6月通过验收）
- 攻克高难度反应器模型高效求解算法，填补国内空白。
- 设计院、高校已普遍用于科研验证，精度对标国际主流。
- 2025年6月通过中国石化集团科技部专家验收，标志着我国在石化核心工业软件领域实现自主可控。
# 中国石化"三合一"平台：二三维联动+云仿真+VR培训
- 二三维联动仿真 + 云原生架构 + AI控制与实时云OS一体化。
- 工况预测 + 应急处置 + 虚拟巡检全链路打通，降低跨企业协作成本。
- 在石化安全培训领域已形成差异化竞争优势。
# 北京欧倍尔：工艺安全仿真
- 2025年5月参加第六届中国国际化工过程安全研讨会，展示工艺流程模拟及桌面推演等创新技术。
- 在化工安全培训和HAZOP分析领域积累了大量本土化场景数据。
国产化总体评估：国产软件在核心物性数据库完整性、大模型工业验证广度上仍与国际主流有差距，但在特定场景（氯碱、煤化工、安全培训）已实现"好用"，正从"替代备选"走向"首选方案"。
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## 二、AI大模型在化工行业的应用场景深度分析
2.1 化工行业为何需要专属大模型？
化工行业具有知识密度高、安全风险大、工艺复杂度高、数据异构性强四大特征，通用大模型存在明显短板：
- 无法理解PID图纸、P&ID符号、工艺参数等专业内容
- 缺乏化工安全规范、工艺设计标准等垂直知识
- 对设备故障预兆、工艺异常模式识别能力不足
- 通用模型"幻觉"在化工场景可能引发安全事故
因此，化工行业专属大模型成为必然方向。
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2.2 国内已发布的化工行业大模型
| 模型名称 | 发布方 | 基座模型 | 核心特点 | 最新进展 |
|----------|--------|----------|----------|----------|
| 昆仑大模型 | 中国石油 | 多模型融合（DeepSeek V4等21款） | "1+4+N"全栈国产化，昇腾芯片适配 | 2026年5月发布V2：152个应用场景规模化落地 |
| 智能化工大模型 | 中科院大连化物所 + 科大讯飞 + 中科院文献情报中心 | 星火大模型 | 首个石化化工行业大模型 | 2024年3月1.0发布，已迭代至3.0（2025年11月） |
| 国工化工大模型 | 中国工程院相关团队 | 未公开 | 聚焦材料研发效率提升 | 2025年3月发布 |
| 浪潮云帆石化大模型 | 浪潮云 | 未公开 | 面向山东化工产业集群 | 2025年在山东多地部署 |
| 信安AI大模型 | 信大科技 | 自研 | 专注化工安全生产，结合数字人技术 | 国内首家将数字人技术结合大模型应用于危化安全 |
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2.3 核心应用场景详解
# 场景一：科技创新——研发范式革命
AI正在将化工研发从"试错法"推向"预测-验证法"
## （1）催化剂设计与新材料发现
- 清华大学王笑楠团队构建了覆盖"催化剂表面设计→活性/选择性筛选→反应动力学优化"全环节的多尺度AI预测框架：
- SurFF表面性质基础模型：预测效率较传统DFT计算提升5个数量级（万倍），精度相当；发表于《Nature Computational Science》（2025年9月）
- 单原子催化剂筛选：从3000多种候选材料中发现了综合性能超越现有基准的新型催化剂，筛选效率提升千倍以上；发表于《Engineering》（2025年8月）
- CaTS过渡态智能筛选框架：过渡态搜索效率提升近万倍，攻克催化剂设计中难度最大、耗时最长的反应动力学优化问题；发表于《ACS Catalysis》（2025年8月）
- 中国石油昆仑大模型——合成橡胶大模型：可精准预判7项核心材料性能，关键性质预测准确率最高达95%，开创"AI先模拟预判、人工再实验验证"新研发路径。
## （2）分子设计与逆合成分析
- AI驱动的分子设计平台可遍历化学空间中的数亿种候选分子，快速筛选目标性质最优结构。
- 逆合成分析AI模型（类似ChemGPT、ChemLLM）可推荐最优合成路径，减少实验盲目性。
- 浦科化学（基于书生·浦语2.0基座）通过注入海量化学专业数据，使大模型获得理解和处理化学任务的能力。
## （3）地质勘探与油藏模拟（上游化工/能源）
- 昆仑大模型三维反演大模型：智能化声波全波形应用由二维升级至三维，处理周期从20天压缩至3天（压缩85%），综合成本降低30%以上，为业内首个达到工业应用精度的三维反演大模型。
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# 场景二：生产运营——智能优化与自主决策
## （1）生产排程与APS系统替代
- 某聚氨酯材料集团案例（2026年）：私有化部署Llama 3.3 70B大模型，通过MCP协议打通SAP ERP、西门子MES、霍尼韦尔DCS的47个关键数据接口，实现生产排程自主决策。
- 排产会议：每天3场 → 0场（100%消除）
- 排程耗时：4.5小时 → 12分钟（压缩95.6%）
- 动态插单响应：6小时 → 18分钟（缩短95%）
- 设备OEE提升19%，库存周转率提高35%
- 年人力成本节省280万元，ROI达3.2倍
- 核心架构设计哲学：不让LLM直接输出排程表（避免幻觉），而是让LLM负责"理解业务意图+处理例外情况"并生成约束条件Python代码，再由Google OR-Tools运筹学求解器计算最优解，实现"教逻辑而非要答案"。
## （2）工艺参数实时优化
- 中控TPT时序大模型可实时读取DCS数据，对精馏塔、反应器等关键设备的操作参数进行动态优化，在氯碱、石化场景实现"预测-优化-模拟"三合一。
- 大模型通过强化学习不断积累不同工况下的最优操作策略，实现从"被动调节"到"主动优化"的跨越。
## （3）设备预测性维护
- 基于设备运行数据的时序分析，大模型可提前数天至数周预测关键设备（压缩机、泵、换热器等）的故障风险。
- 昆仑大模型在长庆油田智能调节超3000口井参数，较传统人工管理工作量减少67%。
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# 场景三：安全环保——从"人防"到"技防"
## （1）多模态安全风险智能识别
- 信大科技"信安AI大模型"：整合视频监测、无人机巡检、机器人巡检等多源数据，实现7×24小时覆盖数万潜在泄漏点，精准识别"跑冒滴漏"等微小隐患。
- 系统基于保护层理论（LOPA）+ 大模型技术，通过多模态数据融合、动态贝叶斯网络建模，实现跨模态隐患识别。
## （2）HAZOP分析智能化
- 传统HAZOP分析依赖专家经验，耗时长、主观性强。
- 多模态AI赋能的HAZOP专家系统（goHAZOP）：内置超过10万条工艺安全知识点，支持1秒快速识别工艺流程图，实现HAZOP分析半自动化，分析准备周期大幅缩短。
- 基于知识图谱+推理规则，系统可自动完成故障推理与判断，提前识别工艺流程中的危险剧情链。
## （3）钻井风险预警
- 昆仑大模型新建溢、漏、卡钻井风险预警与处置场景，钻井风险预警准确率达85%以上，上线半年累计预警300余次。
## （4）环保排放监控与优化
- 大模型可实时分析烟气、废水排放数据，预判超标风险并自动调整工艺参数。
- AVEVA PRO/II等模拟软件已将范围1/2/3排放计算内置，结合大模型可实现"排放预测-工艺调整-碳资产优化"闭环。
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# 场景四：知识管理与人才培养
## （1）专家数字分身
- 昆仑大模型引入"大国工匠"刘丽等172名各领域专家经验，提供24小时全天候业务指导。
- 将老师傅数十年经验转化为可复用的规则库，解决化工行业"老师傅退休、经验失传"的痛点。
## （2）智能培训与技能传承
- "全时安"一站式安全培训平台：采用"一平台、两系统、多中心"架构，支持PC端、移动端双系统，AI技术与虚拟仿真技术融合。
- 中国石化"三合一"平台：工况预测+应急处置+虚拟巡检全链路打通，VR培训降低实操安全风险。
## （3）"油宝"智能体
- 昆仑大模型"油宝"智能体引入76项通用技能，与专家共建31项专业技能，支持日程管理、文件整理、内容优化等日常工作，成为员工的"AI助手"。
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# 场景五：供应链与经营管理
- 大模型可综合分析市场需求、原材料价格、库存水平、生产能力等多维因素，生成最优采购与销售策略。
- 昆仑大模型在资本金融领域的152个应用场景中，覆盖供应链优化、价格预测、风险管理等场景。
- 多语言能力（中文、英语、法语、俄语、阿拉伯语、西班牙语、葡萄牙语）支持跨国化工企业全球运营。
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2.4 AI大模型在化工行业应用的技术架构
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┌─────────────────────────────────────────────────────┐
│ 化工行业大模型应用架构 │
├─────────────────────────────────────────────────────┤
│ │
│ ┌──────────────┐ ┌──────────────┐ ┌──────────┐ │
│ │ 应用场景层 │ │ Agent工作流 │ │ 数字人 │ │
│ │ 研发·生产·安全│ │ 排程·优化·预警│ │ 培训·客服│ │
│ └──────┬───────┘ └──────┬───────┘ └────┬─────┘ │
│ │ │ │ │
│ ┌──────┴──────────────────┴──────────────────┴─────┐ │
│ │ 大模型能力层（核心） │ │
│ │ ┌──────────┐ ┌──────────┐ ┌──────────────┐ │ │
│ │ │ 自主规划 │ │ 工具调度 │ │ 预测预警引擎 │ │ │
│ │ └──────────┘ └──────────┘ └──────────────┘ │ │
│ │ ┌──────────┐ ┌──────────┐ ┌──────────────┐ │ │
│ │ │ 反演计算 │ │ 可解释性 │ │ 专业计算引擎 │ │ │
│ │ └──────────┘ └──────────┘ └──────────────┘ │ │
│ └──────────────────────┬──────────────────────────┘ │
│ │ │
│ ┌──────────────────────┴──────────────────────────┐ │
│ │ 数据与集成层 │ │
│ │ ┌──────────┐ ┌──────────┐ ┌──────────────┐ │ │
│ │ │ MCP协议 │ │ 向量数据库│ │ 知识图谱 │ │ │
│ │ │（统一数据）│ │（经验检索）│ │（工艺知识）│ │ │
│ │ └──────────┘ └──────────┘ └──────────────┘ │ │
│ │ ┌──────────┐ ┌──────────┐ ┌──────────────┐ │ │
│ │ │ ERP/MES │ │ DCS/PLC │ │ 实时数据库 │ │ │
│ │ └──────────┘ └──────────┘ └──────────────┘ │ │
│ └──────────────────────┬──────────────────────────┘ │
│ │ │
│ ┌──────────────────────┴──────────────────────────┐ │
│ │ 基础设施层 │ │
│ │ 昇腾/英伟达算力 | 私有化部署 | 云原生架构 │ │
│ └──────────────────────────────────────────────────┘ │
└─────────────────────────────────────────────────────┘
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关键技术创新点：
1. MCP协议（Model Context Protocol）：解决数据孤岛问题，让大模型能够实时读取ERP、MES、DCS的多源异构数据，数据延迟控制在200ms以内。
2. LangGraph工作流引擎：基于有向图（State Graph）构建工作流，支持断点续排、状态持久化，适合强约束工业场景（而非简单的多Agent对话）。
3. "LLM+求解器"混合架构：LLM负责理解意图和生成约束，专业求解器（如OR-Tools、Gurobi）负责数学优化，既利用AI的灵活性又确保结果的数学严谨性。
4. RAG（检索增强生成）+ 知识图谱：将化工工艺知识、设备手册、安全规范等结构化存储，大模型回答专业问题时先检索再生成，大幅降低幻觉率。
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2.5 当前挑战与局限性
| 挑战 | 具体表现 | 应对策略 |
|------|----------|----------|
| 数据质量与孤岛 | 化工企业数据标准不统一，历史数据残缺 | MCP协议+数据治理先行，确保AI有"干净粮食" |
| 模型幻觉风险 | 化工场景容错率极低，错误建议可能引发事故 | "LLM+求解器"混合架构，关键决策留人工审核环节 |
| 算力成本 | 私有化部署大模型算力投入大 | 国产化算力（昇腾）+ 模型压缩 + 云边协同推理 |
| 人才短缺 | 既懂化工工艺又懂AI的复合型人才极少 | 校企合作培养 + 低代码/无代码AI工具降低使用门槛 |
| 安全合规 | 化工数据涉及工艺秘密，上云有合规风险 | 私有化部署 + 联邦学习 + 数据安全隔离 |
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## 三、未来展望：2030年化工AI大模型图景
3.1 短期（2026-2027）：规模化落地加速
- 更多化工企业将完成"试点验证"走向"规模化部署"，昆仑大模型的152个场景将持续扩展。
- 国产流程模拟软件在更多场景对标国际主流，国产化率显著提升。
- MCP协议有望成为化工行业AI数据集成的标准协议。
3.2 中期（2028-2030）：自主决策成为常态
- L4级自主化工厂：大模型在监控人员监督下，能够自主完成排程、优化、预警、处置建议等全流程决策。
- 自愈式工艺系统：AI大模型结合数字孪生，实现"感知异常→诊断根因→自动调整工艺参数→验证效果"的完整闭环，无需人工干预。
- 跨企业协同大模型：供应链上下游企业共享部分模型能力（隐私计算保护下），实现全供应链最优配置。
3.3 长期（2030+）：AI重新定义化工研发
- 全自动材料发现实验室：AI大模型设计候选分子→自动合成机器人执行→表征设备反馈结果→大模型分析并设计下一轮实验，形成"AI科学家"闭环。
- 化工大模型即服务（MaaS）：中小企业通过API调用顶级化工大模型能力，无需自建AI团队。
- 虚实融合的化工元宇宙：数字孪生+VR/AR+大模型，实现"在虚拟世界中试错，在现实世界中精准执行"。
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## 四、总结与建议
4.1 核心结论
1. 流程模拟软件正经历"AI化+云化+国产化"三重变革。Aspen V15等国际旗舰已深度集成生成式AI，国产软件在复杂反应器算法、二三维联动等方向实现突破，但物性数据库和工业验证广度仍是短板。
2. 化工行业大模型已从"概念验证"进入"规模化落地"阶段。中国石油昆仑大模型152个应用场景、中科院智能化工大模型3.0、清华大学AI催化剂设计框架等标志性成果，证明AI在化工行业已具备实用价值。
3. "LLM+专业知识+工业软件+实时数据"的融合架构是化工AI应用的主流技术路线，单纯的大模型API调用无法解决工业实际问题。
4. 安全生产是化工AI应用的最大价值落脚点。从HAZOP智能化到多模态风险识别，AI正在将化工安全从"事后处置"推向"事前预警、事中干预"。
4.2 对化工企业的建议
- 立即行动：选取1-2个高价值场景（如生产排程、设备预测性维护）开展AI试点，积累经验后再扩大范围。
- 数据先行：在推进AI项目前，先开展数据治理，打通ERP/MES/DCS的数据孤岛（MCP协议是有效路径）。
- 人才储备：培养或引进"化工+AI"复合型人才，同时用低代码工具赋能现有工艺工程师。
- 安全优先：AI应用涉及工艺安全，建议采用"人机协同"模式，关键决策保留人工审核环节。
- 关注国产：在涉及核心工艺机密的场景，优先考虑国产化大模型+国产流程模拟软件组合，确保数据安全。
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*本报告基于公开资料整理，数据截至2026年6月。*
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## 参考文献
1. 流程模拟软件新格局：AI、云化与本土突围，百度百家号，2025年8月
2. Aspen Plus 15.0 上线！复杂工艺模拟难题一键搞定，知乎，2026年2月
3. 中国石油昆仑大模型迈入主动智能新阶段，新华网，2026年5月
4. 中国石油昆仑大模型迭代升级成果发布，同花顺财经，2026年6月
5. AI重塑化工行业的未来：首个国工化工大模型发布，搜狐，2025年3月
6. 中科院大连化物所发布智能化工大模型3.0，中科院官网，2025年11月
7. 清华大学王笑楠课题组在AI用于多相催化剂的发现及设计研究方面取得系统性成果，清华大学新闻网，2025年9月
8. 提速数万倍！AI大模型如何让催化剂新材料研发从"试错"走向"预测"，SuppR，2026年4月
9. 排产会议从每天3场到0场：化工集团AI Agent自主决策的180天重构实录，Fluxwise，2026年4月
10. 多模态AI赋能：化工厂故障诊断专家系统，构建主动预警安全生态，搜狐，2026年2月
11. 石化盈科牵头攻关流程模拟软件通过验收，中国石化新闻网，2025年6月
12. 山东："AI+化工"激活万亿产业强劲脉动，新华网山东频道，2026年5月
13. 化工系王笑楠课题组在AI用于多相催化剂的发现及设计研究方面取得系统性成果，清华大学官网，2025年9月
14. 基于大模型的化工安全风险智能识别研究，百度学术，2025年4月
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