1    方案背景與目標(biāo)

化工行業(yè)是重資產(chǎn)的行業(yè)，其生產(chǎn)要求安穩(wěn)長滿優(yōu)。生產(chǎn)過程中伴隨著高溫、高壓、化學(xué)反應(yīng)。其工藝調(diào)節(jié)的過程對于安全的要求高，必須要經(jīng)過嚴(yán)格測試之后才能進行。很多客戶希望應(yīng)用新的AI技術(shù)在化工工藝過程中，找到新的工藝優(yōu)化點，提升化工產(chǎn)量，降低能源消耗。而且，生產(chǎn)過程中很多時候隨著市場變化和生產(chǎn)要求，客戶都會需要進行多組分進料的切換，從而更高效的生產(chǎn)。但是切換過程需要大量的時間，也非常考驗現(xiàn)場操作人員的能力。因此，施耐德電氣結(jié)合最新的AI強化學(xué)習(xí)技術(shù)，基于多年化工經(jīng)驗積累的工藝仿真平臺AVEVA Dynamic Simulation為客戶提供化工工藝AI仿真優(yōu)化的方案。該方案先應(yīng)用于施耐德電氣客戶體驗中心，展示了AI自主控制整個常壓蒸餾裝置，以達到在操作波動情況下（受動態(tài)模型上模擬進料組分、壓力以及燃料氣組分、壓力波動對裝置操作的影響），穩(wěn)定生產(chǎn)狀態(tài)，提高收益的結(jié)果。山東某國內(nèi)化工頭部集團操作員仿真培訓(xùn)項目進行過程中，希望施耐德電氣能夠為其化工工藝過程提供此方案。施耐德電氣為客戶提供AI自動切換塔底再沸熱源這一化工工藝場景。

本方案目標(biāo)是：

1)    利用高精度仿真模型訓(xùn)練人工智能體，實現(xiàn)在仿真模型上對塔底再沸器兩個熱源進行在線自主切換操作；

2)    根據(jù)AI自主操作結(jié)果分析操作曲線，提供優(yōu)化標(biāo)準(zhǔn)操作規(guī)程的建議，評估后續(xù)自動切換邏輯設(shè)計方案和AI自主控制上線部署方案；

3)    開發(fā)易用的AI訓(xùn)練和部署平臺；

4)    實現(xiàn)AI控制上線部署。

2    方案詳細介紹

本方案應(yīng)用的AI算法是強化學(xué)習(xí)算法，通過在與環(huán)境的交互中不斷試錯進行學(xué)習(xí)，且每個學(xué)習(xí)目標(biāo)都要經(jīng)過多輪試錯完成。考慮操作安全性和學(xué)習(xí)效率，AI算法是無法直接通過操作真實裝置進行學(xué)習(xí)。高精度仿真模型很好的解決了這一問題，不僅提供安全的試錯環(huán)境，還可以通過模型計算加速以及同時訓(xùn)練多個模型來加快學(xué)習(xí)速度。同時學(xué)習(xí)好的AI算法還可以在同一仿真模型中進行閉環(huán)測試，來檢驗學(xué)習(xí)成果。

本方案利用施耐德電氣為某化工頭部提供的操作員培訓(xùn)項目中的丁烷精制塔完整塔系仿真模型，訓(xùn)練AI自主將塔底再沸器自動切換熱源，且在切換過程中維持塔內(nèi)溫度、壓力，塔頂異丁烷含量和產(chǎn)品正丁烷含量等關(guān)鍵控制參數(shù)在要求的操作范圍內(nèi)。訓(xùn)練好的AI自主控制器安裝到仿真模型上進行控制測試，最后提交AI自主控制以及控制結(jié)果報告，在本方案報告中給出操作優(yōu)化建議以及自動控制爬坡斜率作為實際操作參考。

針對業(yè)主對AI自主控制研究的需求以及對AI自主控制上線安全性的擔(dān)憂，施耐德電氣還在項目期間完成了：

1)    與AI算法開發(fā)公司一起設(shè)計和開發(fā)易用的AI平臺（訓(xùn)練和部署）；

2)    AI部署安全邏輯；

3)    AI部署三種模式：閉環(huán)模式，半閉環(huán)模式以及切除模式。

3、 代表性及推廣價值

本方案面向石油化工行業(yè)為代表的流程工業(yè)提供AI自主控制解決方案。本AI方案的特點如下：

1)    強化學(xué)習(xí)AI模型

2)    控制變量數(shù)量支持20-30個（經(jīng)過測試的），輔助監(jiān)控參數(shù)更是高達200個左右，基本滿足裝置級或者單元級的自主控制

3)    基于高精度仿真模型的AI訓(xùn)練，安全，快速（模型加速，以及通過同時訓(xùn)練多個模型進行加速），進行安全閉環(huán)測試

4)    友好的AI模型訓(xùn)練和部署平臺，便于無編程知識的裝置工藝人員也可以獨立進行訓(xùn)練和部署

5)    多模式部署，適用于不同AI技術(shù)發(fā)展階段在工廠的應(yīng)用。

方案價值具體如下：

1)    優(yōu)化操作規(guī)程，提供在線操作指導(dǎo)以及為必要的順控邏輯提供設(shè)計依據(jù)；

2)    提供AI自主控制算法開發(fā)和方案研究的平臺，為未來AI自主控制在流程工業(yè)的部署和推廣鋪路；

3)    隨著AI技術(shù)的提升，實現(xiàn)AI在線部署，提升突發(fā)異常應(yīng)變能力，降低人工操作負荷，以及解決操作人員更換交替和有經(jīng)驗的操作人員數(shù)量不足等問題。