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兰州石化榆林化工乙烯裂解装置生产运行优化项目
时间序列大模型TPT打造乙烯智慧“大脑”实现高度自主运行
项目概况
中控时间序列大模型TPT在中国石油兰州石化榆林化工“乙烯裂解装置生产运行优化场景”项目中成功落地，实现了流程工业首个多智能体协同AI应用的示范建设。该项目依托中国石油乙烷制乙烯国家示范工程，通过TPT大模型的预测与推理能力，系统提升了装置的异常预警、参数优化与操作规划水平，有效应对感知能力弱、效益平衡难与操作调整慢等行业核心挑战。
项目背景
乙烯裂解装置作为石化工业的“龙头”，具有技术密集度高、工艺流程复杂、运行工况苛刻等特点，其智能化水平直接体现国家工业综合技术能力。当前该类装置普遍存在感知覆盖不足、优化响应滞后、运行效率难以持续提升等问题，亟需通过新一代人工智能技术实现系统化突破。
解决方案
基于中控时间序列大模型TPT，项目构建了多智能体协同AI系统，涵盖以下核心模块：
异常预警智能体
对生产参数与设备状态进行实时监控，实现异常早期准确预测与智能处置方案生成；
操作路径规划智能体
在关键工艺阶段如投炉升温中优化温度控制路径，缩短操作时长并提升运行效率；
操作优化智能体
在稳定运行阶段提升选择性与收率，实现效益最大化。
案例效果
该项目不仅大幅提升了装置运行效率、产品收率和操作响应速度，也为我国流程工业中大型复杂工艺装置的智能化升级确立了新标杆。
该应用在兰州石化榆林化工乙烯装置中取得显著成效：
异常预警准确率超过98%，显著增强装置安全性与平稳性；
投炉升温阶段缩短操作时间4–5小时/炉，年在质量达标前提下实现增效超过300万元/炉；
稳定运行阶段单炉收率提高0.373%，年净收益达315.5万元/炉，整体年效益预计不低于1500万元。
