某石油煉化企業(yè)以工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)為核心架構(gòu)的“智能煉廠”建設(shè)已步入“深度編碼”階段。與此同時(shí)，煉化企業(yè)為應(yīng)對低油價(jià)與成品油市場寒冬，紛紛以生產(chǎn)優(yōu)化為核心深入實(shí)施降本增效，而智能建模技術(shù)作為“智能煉廠”的核心技術(shù)優(yōu)勢則以煉油生產(chǎn)作為“目標(biāo)函數(shù)”，通過快速創(chuàng)建智能化應(yīng)用，為安全生產(chǎn)、降本增效提供智能決策優(yōu)化成為了目前該企業(yè)想要實(shí)現(xiàn)的目標(biāo)。

本案例提出以煉化企業(yè)加氫裝置（包括加氫精制、加氫裂化）為研究目標(biāo)，建立深入融合加氫過程機(jī)理與機(jī)器學(xué)習(xí)等人工智能算法、面向煉化工程師的端到端建模平臺，從模型算法層面，通過提供自動機(jī)器學(xué)習(xí)（AutoML）功能，實(shí)現(xiàn)自動數(shù)據(jù)預(yù)處理、自動特征工程和機(jī)器學(xué)習(xí)超參數(shù)自動尋優(yōu)等先進(jìn)功能。同時(shí)搭配平臺的模型服務(wù)發(fā)布與工作流調(diào)度能力，助推機(jī)器學(xué)習(xí)模型工程化落地，形成一站式煉化大數(shù)據(jù)自動建模解決方案，構(gòu)建煉化工程師主導(dǎo)、工藝機(jī)理與數(shù)據(jù)聯(lián)合驅(qū)動的敏捷智能建模平臺，最終實(shí)現(xiàn)煉化生產(chǎn)智能化應(yīng)用的快速創(chuàng)建與部署。

實(shí)施時(shí)間：

2021年8月：簽訂合同

2021年11月：完成詳細(xì)設(shè)計(jì)報(bào)告編寫和評審

2022年03月：完成平臺部署

2022年06月：獲取專利合格通知書和軟著證書

2022年10月：系統(tǒng)完工驗(yàn)收

2022年11月：課題驗(yàn)收

應(yīng)用場景

隨著機(jī)器學(xué)習(xí)等AI算法研究不斷深入與普及，機(jī)器學(xué)習(xí)算法用于流程工業(yè)建模，通過挖掘工業(yè)大數(shù)據(jù)實(shí)現(xiàn)生產(chǎn)過程預(yù)測、指導(dǎo)優(yōu)化生產(chǎn)逐漸成為產(chǎn)業(yè)化AI的研究熱點(diǎn)，在學(xué)術(shù)界與產(chǎn)業(yè)界紛紛開展了相關(guān)研究。

針對機(jī)器學(xué)習(xí)與加氫過程機(jī)理聯(lián)合建模方面，該石油煉化企業(yè)前期充分實(shí)施了技術(shù)可行性研究，嘗試將煉化機(jī)理知識與深度學(xué)習(xí)算法在各個(gè)維度相結(jié)合，基于多層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（MLP）建模實(shí)現(xiàn)了加氫裝置原料油換熱器結(jié)垢預(yù)測、加氫催化劑床層溫度預(yù)測和航煤產(chǎn)品性質(zhì)軟測量等智能化應(yīng)用，取得較好效果，并在此基礎(chǔ)上深入研究融合算法，創(chuàng)新性引入CNN卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)回歸建模算法。

該石油煉化企業(yè)在探索機(jī)器學(xué)習(xí)算法用于煉化生產(chǎn)建模的同時(shí)，認(rèn)識到算法模型最終得以落地應(yīng)用和推廣需要一個(gè)大數(shù)據(jù)建模平臺的支撐。大數(shù)據(jù)智能建模平臺能夠大幅降低建模技術(shù)門檻，同時(shí)能夠顯著提高模型迭代優(yōu)化效率，這些需求需要一站式機(jī)器學(xué)習(xí)建模平臺、Auto ML等超參數(shù)優(yōu)化等技術(shù)的研究應(yīng)用。

面臨挑戰(zhàn)

從技術(shù)層面來看：基于機(jī)理的傳統(tǒng)優(yōu)化建模軟件 Aspen、Petro-SIM、ProII 等在實(shí)際應(yīng)用中投入大，模型收斂調(diào)優(yōu)復(fù)雜，而基于機(jī)器學(xué)習(xí)算法的通用大數(shù)據(jù)建模技術(shù)具有技術(shù)門檻高、業(yè)務(wù)難定制的特點(diǎn)，導(dǎo)致工業(yè)企業(yè)優(yōu)化生產(chǎn)處于有數(shù)據(jù)、無模型、有模型、難應(yīng)用的被動局面。

從項(xiàng)目層面來看：基于機(jī)理建模、大數(shù)據(jù)建模項(xiàng)目均具有項(xiàng)目周期長、投入大、模型難以持續(xù)維護(hù)的特點(diǎn)，尤其是大數(shù)據(jù)智能建模技術(shù)，以生產(chǎn)裝置歷史數(shù)據(jù)為訓(xùn)練樣本模型效果好，但企業(yè)缺乏大數(shù)據(jù)專業(yè)、復(fù)合型人才，建模成本高，項(xiàng)目周期長，且通用機(jī)器學(xué)習(xí)算法執(zhí)行任務(wù)單一，呈現(xiàn)“大數(shù)據(jù)、小任務(wù)”的特點(diǎn)，其次在AI模型訓(xùn)練完成后應(yīng)用到生產(chǎn)場景的過程中，會在數(shù)據(jù)采集、預(yù)處理和邊緣推理計(jì)算時(shí)涉及到智能設(shè)備，智能設(shè)備的選型、接入、點(diǎn)位選擇和調(diào)試與AI 模型在生產(chǎn)環(huán)境中的實(shí)際效果息息相關(guān)，然而智能設(shè)備廠商來源廣泛，型號各異，而且缺少統(tǒng)一的接入標(biāo)準(zhǔn)，因此設(shè)備安裝、接入和調(diào)試需要耗費(fèi)大量人力，拖慢了項(xiàng)目進(jìn)度并抬高了項(xiàng)目成本。導(dǎo)致解決不同生產(chǎn)領(lǐng)域問題均需以項(xiàng)目課題形式實(shí)施，嚴(yán)重制約機(jī)器學(xué)習(xí)建模技術(shù)在企業(yè)推廣與應(yīng)用。

應(yīng)用技術(shù)與實(shí)施過程

基于Sentosa低代碼機(jī)器學(xué)習(xí)開發(fā)平臺為煉化企業(yè)開發(fā)了完備的煤柴油加氫裝置大數(shù)據(jù)智能建模平臺，在該煉化企業(yè)工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)PaaS層中承擔(dān)起重要作用，在傳統(tǒng)機(jī)理建模基礎(chǔ)上通過數(shù)據(jù)驅(qū)動進(jìn)行增強(qiáng)分析。

大數(shù)據(jù)智能建模平臺在工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)的位置

本次需求實(shí)現(xiàn)的目標(biāo)：

本案例主要研究在該石油煉化企業(yè)工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺架構(gòu)下，構(gòu)建一站式煉化大數(shù)據(jù)智能建模平臺，研究并集成數(shù)據(jù)預(yù)處理算法、主流機(jī)器學(xué)習(xí)算法、智能優(yōu)化算法和模型自動訓(xùn)練方法，最終實(shí)現(xiàn)生產(chǎn)數(shù)據(jù)到模型應(yīng)用的端到端建模平臺。

建模成果：

本案例建立的煉化大數(shù)據(jù)建模平臺以煤柴油加氫裂化裝置為研究對象，成功實(shí)施多例建模應(yīng)用。例如，

平臺通過預(yù)置煉化過程“工藝、質(zhì)量”等領(lǐng)域數(shù)據(jù)集，實(shí)施工藝特征工程，將工程師的專家知識固化到平臺；平臺預(yù)置豐富機(jī)器學(xué)習(xí)、深度學(xué)習(xí)算子，可為不同煉化過程大數(shù)據(jù)建模場景提供算法與數(shù)據(jù)的適配融合，通過以上兩點(diǎn)達(dá)到煉化知識與大數(shù)據(jù)融合的目的。

大數(shù)據(jù)智能建模平臺是一個(gè)端到端的人工智能低代碼開發(fā)平臺，數(shù)據(jù)在平臺內(nèi)部暢通流轉(zhuǎn)，覆蓋數(shù)據(jù)準(zhǔn)備、統(tǒng)計(jì)分析、數(shù)據(jù)可視化、特征構(gòu)造、機(jī)器學(xué)習(xí)建模和智能應(yīng)用開發(fā)等全流程。通過提供API接口和微服務(wù)調(diào)用，將大數(shù)據(jù)智能建模平臺連接到該企業(yè)的業(yè)務(wù)應(yīng)用系統(tǒng)中。

平臺提供豐富的算子集，一線煉化工程師可以根據(jù)自身需要進(jìn)行選用，實(shí)現(xiàn)全場景、海量數(shù)據(jù)下的高性能建模。

低代碼建模平臺融合了低代碼技術(shù)架構(gòu)方案與煉化過程機(jī)理知識，實(shí)現(xiàn)了AI算法與煉化知識的深度融合；平臺預(yù)置該石油煉化企業(yè)主導(dǎo)開發(fā)的煉化領(lǐng)域?qū)ｎ}數(shù)據(jù)集、預(yù)訓(xùn)練模型等煉化行業(yè)先驗(yàn)知識，從而達(dá)到低代碼、低門檻專業(yè)服務(wù)煉化行業(yè)智能化轉(zhuǎn)型需求；平臺將大數(shù)據(jù)任務(wù)開發(fā)流程以項(xiàng)目管理形式進(jìn)行推進(jìn)管理，并對各種數(shù)據(jù)相關(guān)資源和項(xiàng)目硬件資源一項(xiàng)目為單位提供精細(xì)化管理控制。

煉油化工大數(shù)據(jù)低代碼建模平臺，解決了煉油化工企業(yè)“有數(shù)據(jù)、無模型、有模型、難應(yīng)用”、“建模成本高、建模周期長”的問題。通過實(shí)踐證明，在預(yù)測誤差、利潤產(chǎn)品收率、建模周期等方面得到顯著改善。隨著石化煉化生產(chǎn)智能化的不斷推廣，低代碼建模技術(shù)將會得到越來越廣泛地應(yīng)用。

此案例的成功經(jīng)驗(yàn)，除了可以在煉化行業(yè)生產(chǎn)工藝環(huán)節(jié)復(fù)制，還可以在其他流程行業(yè)推廣應(yīng)用，更可以被已經(jīng)建設(shè)了工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)的企業(yè)借鑒，通過低代碼建模實(shí)現(xiàn)智能化應(yīng)用的快速創(chuàng)建與部署。

外部合作

平臺提供了豐富的算法，不僅包含通用數(shù)據(jù)科學(xué)挖掘算法（例如數(shù)據(jù)預(yù)處理和主流機(jī)器學(xué)習(xí)算法）、優(yōu)化算法（例如模型自訓(xùn)練算法和智能優(yōu)化算法），而且包含建模需要的定制算法（例如實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)讀入算法）、數(shù)據(jù)預(yù)處理（降噪、平滑和插補(bǔ)）算法，完全滿足煉化工程師建模需要。針對定制算法，上海迥靈和合作伙伴展開合作。通過生態(tài)合作，除了保證案例交付的高質(zhì)按時(shí)，還證明平臺集成第三方合作伙伴算法的能力。

商業(yè)變化

基于低代碼平臺開發(fā)的“多通道多尺度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（MCMSCNN）”模型在加氫催化劑床層溫度預(yù)測、氫氣耗量預(yù)測方面誤差<3%，提升了煉化工程師對核心工況參數(shù)的監(jiān)控把握，大幅降低氫氣、燃料氣等生產(chǎn)成本。

基于低代碼平臺開發(fā)的“大數(shù)據(jù)預(yù)訓(xùn)練+工藝數(shù)據(jù)微調(diào)”遷移算法解決了因LIMS化驗(yàn)分析數(shù)據(jù)量不足而造成的產(chǎn)品性質(zhì)預(yù)測模型性能不佳的問題，實(shí)現(xiàn)了加氫裂化產(chǎn)品性質(zhì)的實(shí)時(shí)軟測量，利潤產(chǎn)品收率提高約0.8%。

平臺支持通過建立與煉油裝置有關(guān)的工藝和質(zhì)量的專題數(shù)據(jù)集來固化先驗(yàn)知識，遷移建模特征，為大數(shù)據(jù)算法落地提供特征模板與數(shù)據(jù)基礎(chǔ)，使建模時(shí)間由原來的一周時(shí)間大幅縮短為8小時(shí)，建模效率大幅提高。

目前，大數(shù)據(jù)智能建模平臺實(shí)現(xiàn)了生產(chǎn)裝置海量數(shù)據(jù)的有效利用，從數(shù)據(jù)采集到模型部署，由2周大幅縮短為1天；同時(shí)由煉化工程師自主研發(fā)的10余個(gè)機(jī)器學(xué)習(xí)模型，日調(diào)用量超1000余次，優(yōu)化生產(chǎn)工藝，利潤產(chǎn)品收率平均提高約0.8%。

相關(guān)企業(yè)介紹

·上海迥靈

上海迥靈信息技術(shù)有限公司（簡稱“上海迥靈”），成立于2019年，是國內(nèi)領(lǐng)先的企業(yè)級數(shù)據(jù)科學(xué)與機(jī)器學(xué)習(xí)平臺產(chǎn)品提供商、國家高新技術(shù)企業(yè)。旨在通過人人可用的零代碼人工智能產(chǎn)品Sentosa數(shù)據(jù)科學(xué)與機(jī)器學(xué)習(xí)平臺，使企業(yè)數(shù)據(jù)發(fā)揮生產(chǎn)要素作用，為企業(yè)創(chuàng)造新的利潤增長極。依托團(tuán)隊(duì)在數(shù)據(jù)科學(xué)與機(jī)器學(xué)習(xí)領(lǐng)域的核心技術(shù)和研發(fā)能力，堅(jiān)持自主創(chuàng)新，目前公司擁有20+項(xiàng)專利與軟件著作權(quán)，產(chǎn)品服務(wù)于上海世紀(jì)出版集團(tuán)、中海油、航天科技、南網(wǎng)科研院、國家城安院、國家5G中高頻器件創(chuàng)新中心等企業(yè)和公共服務(wù)平臺。

·某石油煉化企業(yè)

某石油煉化企業(yè)是一家集石油化工、煤化工、石化產(chǎn)品銷售為一體，配套齊全的大型煉化一體化企業(yè)。公司現(xiàn)有原油加工能力2200萬噸/年、芳烴（對二甲苯）生產(chǎn)能力100萬噸/年，總投資403億元，占地面積5平方公里，用工總數(shù)2424人，加工規(guī)模和技術(shù)水平位居國內(nèi)煉油企業(yè)第一梯隊(duì)。

來源：數(shù)據(jù)猿