行業挑戰：高耗能、高安全要求下的效率瓶頸

杭州 2025年6月17日 /美通社/ -- 在“雙碳”目標與全球化競爭的雙重壓力下，氯堿行業正面臨嚴峻挑戰：如何在復雜多變的強酸強堿苛刻工況下，實現長期安全運行、平穩生產、效益持續提升？作為全球化工新材料巨頭，萬華化學（寧波）氯堿生產基地同樣受困于傳統模式的局限——操作強度高、參數平穩難、安全隱患排查難、物耗能耗成本居高不下。

基于與中控技術的戰略合作，全球首個時間序列大模型TPT（Time-series Pretrained Transformer）在萬華化學（寧波）氯堿生產基地65萬噸燒堿裝置予以應用。作為工業大模型領域的技術突破，中控技術自主研發的時間序列大模型TPT基于生成式AI與工業數據，通過統一工業建模實現跨工況智能預測與自主優化，深度挖掘工業數據價值，實現生產過程自動化(Process Automated，PA)，幫助用戶實現生產過程安全、高效、高質的自主運行，推動流程工業提效穩產和智能化轉型。

TPT大模型通過自監督學習框架，融合生產過程工藝、設備、質量數據，實現異常預測預警、動態操作優化、智能實時控制、自主分析決策，打破了傳統氯堿生產的效率瓶頸，為高耗能、高安全要求的流程工業提供了可復制的智能化解決方案，實現三大核心突破。

智能控制：從人工調節到算法驅動的精準控制

廢液pH值控制：傳統PID調節在廢液pH值控制中存在穩定性差、依賴人工干預的問題，現在，TPT通過歷史數據與實時工況的動態學習，構建預測-執行閉環控制算法，將pH值穩定在6.8-8.2區間，中和時間從5小時壓縮至1小時，預計年節約中和劑成本20萬元。

碳酸鈉投加優化：針對原鹽雜質波動導致的鈣鎂離子含量不穩定的問題，TPT實時追蹤工藝參數，實現碳酸鈉用量的精準控制（0.35g/L±0.02），預計年節省用量約1000噸，大幅降低了成本。

智能分析：數據整合驅動工藝優化與風險防控

電解槽能效優化：電解槽能效管理中，TPT整合電壓、電流、溫度等多維數據，建立多目標協同優化模型，預計可使噸堿電耗降低5%左右。

離子膜壽命預測：通過分析離子膜性能劣化與電耗的關聯關系，TPT實現離子膜壽命預測精度達95%，避免過早更換或性能衰退造成的損失。

異常監測升級：TPT實時監控174個閥門狀態及154個工藝參數，故障預警準確率提升，并自動生成處置方案，實現快速實時響應。

智能決策：從經驗判斷到科學決策

生產計劃優化：基于設備綜合效率（OEE）分析，TPT定位停機損失、效率損失等關鍵因素，通過生產計劃優化，設備綜合效率得到提升。

小時利潤管理：系統實時關聯生產數據與市場價格波動，生成利潤波動分析報告，輔助管理層快速調整生產節奏與定價策略，實現從滯后決策到實時動態優化的轉變。

作為化工行業數字化轉型的標桿應用，TPT大模型在萬華寧波（氯堿）生產基地覆蓋了計劃調度、生產運行、運行維護等核心業務流程。實現了從傳統人工調節、靜態控制到算法驅動、動態優化的全流程升級，推動決策邏輯由經驗主導向數據驅動的根本性轉變。預計每年為其節省超千萬元綜合成本。

該項目成功驗證了TPT大模型在復雜大型化工裝置中的穩定運行能力，不僅為復雜工況下的智能化改造提供了可靠技術支撐，更通過“AI+安全”“AI+質量”“AI+低碳”“AI+效益”四大維度解決方案，推動萬華化學實現工業智能化的創新突破。

本項目不僅是TPT技術落地的典范，更揭示了化工行業智能化轉型的核心邏輯——以數據為紐帶，重構生產、管理與決策鏈條，實現從“人控”到“智控”的全流程閉環。印證了中控技術的核心主張——工業AI必須扎根場景、創造實效。TPT融合時序數據預訓練與工藝機理模型，解決傳統控制中參數耦合、滯后性強等技術難點，支持從單設備控制到全廠級生產調度的集成部署，更憑借算法迭代與生態整合潛力，讓化工行業從“經驗主導”邁入“AI驅動”的新階段。