化工流程行业的生产装置往往面临一系列共性问题和痛点，工艺优化难、故障诊断难、协同沟通难、人才培养难。这些问题相互交织，导致企业在提高生产效率和产品质量方面遇到瓶颈。
l 工艺优化与质量稳定性难点
生产装置的温度、压力、流速、比例等变量之间可能存在非线性、时变性、不确定性和耦合关系。传统人工经验难以全面考虑所有因素，同时原料成分波动、环境条件变化等不确定因素也会影响产品质量的稳定性。
l 设备故障诊断与维护的困难
化工装置包含大量机械设备和仪表，一旦发生故障，不仅影响生产连续性，还可能引发安全事故。并且设备故障的诊断和维修还具有相当难度。
l 故障原因复杂
设备往往具有极高的复杂度，单一故障现象可能由多种原因引起，需要综合分析机械、电气、仪表等多方面因素。例如，离心泵的振动超标可能由不平衡、不对中、轴承磨损等多种原因导致，需要丰富的经验才能准确判断。
l 缺乏专业人员
由于化工工艺技术的专业性强，培养优秀的故障诊断和维修人才需要花费大量时间和精力。很多企业面临专业技术人员短缺的问题，导致设备故障难以及时排除，生产效率受到制约。
l 维修响应不及时
传统的定期检修模式往往存在过度维修或维修不足的问题。而后维修又可能导致停机时间过长，影响生产计划。如果故障不能在早期被识别和处理，可能造成更大的损失。
l 跨部门协作与知识传递障碍
在化工企业中，解决复杂问题往往需要工艺、自控、设备、安全等多个部门的协作。然而，不同专业背景的人员之间存在沟通壁垒。
l 专业术语差异
每个部门都有自己的行话和术语体系，不同团队对同一术语的理解可能不一致，导致信息传递不畅。例如，工艺工程师提到的“回流比”与自控工程师理解的可能略有差异，这种术语不统一会引发沟通混乱。
l 知识孤岛
企业内部的知识和经验往往分散在个人或部门手中，缺乏有效的共享机制。当人员变动或遇到新问题时，过去的经验教训难以被充分利用。同时，新入职的技术人员需要花费大量时间学习才能掌握前人积累的知识，这制约了问题解决的效率。
l 协同效率低下
跨部门协作中，如果缺乏明确的流程和工具支持，容易出现责任不清、信息传递慢等问题，导致解决问题的周期被拉长。
l 技术门槛与人才短缺
化工流程控制与优化涉及控制工程、化学工程、计算机技术等多学科知识，对从业人员的综合能力要求很高。
l 复合型人才匮乏
既懂工艺又懂控制的复合型工程师非常紧缺。很多企业的技术人员只熟悉某一领域，难以系统地解决跨领域的复杂问题。这导致一些先进控制技术（如模型预测控制、实时优化等）难以在企业中推广应用，因为缺乏能够驾驭这些技术的人才。
l 新技术应用困难
工业 4.0 时代涌现了大量新技术（如人工智能、大数据分析等），但将这些技术应用于实际生产需要较高的技术门槛。许多传统企业由于缺乏相关技术人才，对引入新软件、新系统持观望态度。这使得企业在数字化转型过程中面临“不会转”的问题，即缺乏必要的技术能力去实施先进的解决方案。
l 培训成本高
培养一名能够独立解决复杂控制优化问题的工程师需要多年实践经验的积累。而在这段时间里，企业往往需要投入大量的培训成本和机会成本。因此，如何降低对顶尖专家的依赖，让普通技术人员也能高效解决专业问题，是企业迫切希望解决的痛点。
综上所述，化工流程行业的共性痛点可以概括为：工艺优化难、故障诊断难、协同沟通难、人才培养难。这些问题相互交织，导致企业在提高生产效率和产品质量方面遇到瓶颈。
「TPT 流程工业时序大模型」作为业界首款专为连续流程工业（如石化、化工、电力、冶金等）设计的预训练人工智能系统，其核心贡献在于通过深度学习框架（尤其是 Transformer 架构）对海量工业时序数据进行预训练，构建了统一的模型基座。
TPT 提供了自主监督（Supervisor）与自主优化（Optimizer）双模型。
TPT 2 的诞生并非空中楼阁，而是深深植根于 「TPT 流程工业时序大模型」 的开创性工作和已验证的卓越能力之上。从 TPT 的「工具型软件」跨步到 TPT 2 的「智能型软件」，TPT 2 软件则能够基于知识和数据自主完成分析和决策，具备了一定的认知智能。这一定位上的跃升，使其在工业软件市场中独树一帜。
... | TPT 1 | TPT 2 |
定位 | 工业大脑 | 工业大脑 + 神经中枢 |
用户价值 | 提升专家决策效率 | 一线人员自主优化生产系统 |
核心架构 | 传统 Transformer 架构 | MoE 架构（稀疏专家网络） |
算力需求 | 需海量数据适配工艺，算力要求高 | 轻量化微调，算力要求大幅度降低 |
应用灵活性 | 训练复杂，适配难度大，应用难度大 | 灵活训练，开箱即用，应用难度低 |
训练时间 | 较长 | 较短 |
闭环执行 | 仅提供优化建议 | 运行态闭环控制，能直接操作 DCS |
用户交互 | 专业界面操作 | 自然语言对话即优化 |
解决常规问题能力 | 弱，不能解决常规控制优化问题 | 强，能快速解决常规问题 |
开放场景解决能力 | 依赖人工干预 | 多模型协同探索未知场景 |
「生成态→运行态 Agent」作为 AI 模型和优化逻辑的智能化、模块化、可执行化封装体，将 TPT 强大的时序数据分析能力、多目标动态优化能力和超级控制能力，转化为可被专业 Agent 调用并直接作用于物理装置的优化指令集。这使得复杂的优化过程能够自动化、持续化进行，赋予装置“自我优化”的智能。
通过自然语言交互界面，用户可像与专家对话一样轻松与系统交互，获取专业的工艺问题解决方案、深度分析报告和优化建议。TPT 提出的“降低专家经验依赖，在 TPT 2 的“对话即优化”模式中得到了极致的体现和更广泛的赋能。
提供 SaaS 云服务和本地化私有部署两种灵活选项。通过开放 API 与标准化接口，能够轻松与现有 DCS、 MES、ERP 等各类系统实现无缝、安全的双向集成。
「生成态→运行态 Agent」和 AI 模型具备持续学习和自我进化能力。能够根据新的运行数据和优化效果反馈不断提升性能，真正做到“越用越聪明”。最终目标是构建一个开放、繁荣、共赢的工业智能 Agent 生态系统。
TPT 2 的整体架构设计为一个分层、模块化的平台，不同层级提供不同的基础能力，具备优异的可扩展性。
智能交互与知识沉淀层（Intelligent Interaction and Knowledge Accumulation Layer）为用户提供高效友好的人机交互界面，支持自然语言问答等多种交互方式。
同时，它还负责将整个智能优化过程中的数据、模型、经验、决策逻辑等宝贵知识进行系统化的沉淀、管理，并实现知识的迭代进化。
数据感知与融合层（Data Perception and Fusion Layer）负责从企业内外部各类异构数据源中高效、准确地获取数据，并进行标准化整合，为上层智能应用提供高质量的数据输入。
AI 驱动的装置建模层结合深度学习、强化学习等 AI 算法，从海量历史和实时运行数据中构建高保真度的装置动态模型——装置数字孪生。
智能建模与分析层（Intelligent Modeling and Analytics Layer）运用先进的 AI 技术，基于 TPT 时序大模型对数据进行深度分析和建模，旨在洞察生产过程的内在规律，精准预测未来趋势，识别潜在风险与优化机会，为智能决策提供坚实的科学依据。
智能决策与优化层（Intelligent Decision and Optimization Layer) 基于智能建模与分析层的洞察结果，结合用户定义的业务目标和约束条件，运用先进的优化算法生成最优的生产运营策略和控制方案，将智能决策与优化层生成的优化方案无缝转化为实际的生产控制指令或 Agent。
闭环执行与集成层（Closed-Loop Execution and Integration Layer）与企业现有的自动化系统（如 DCS，PLC 等）进行集成，实现从数据洞察到优化执行的端到端自动化闭环控制。
化工生产过程中积累的大量历史数据是优化和诊断的宝贵资源。
TPT 流程工业时序数据大模型引入了机器学习技术，对这些数据进行挖掘和建模，以辅助决策。例如，利用时间序列预测模型，软件可以根据装置的历史运行数据预测关键参数的未来趋势，提前发现异常征兆。
在控制优化方面，机器学习模型可以用于工况识别和自适应控制：通过分析大量运行数据，模型自动识别当前装置所处的工况模式，并相应地调整控制策略或参数，以保持最优运行。
此外，对于一些难以用机理模型描述的复杂过程，软件还可以采用数据驱动建模方法（如神经网络、支持向量机等） 建立黑箱或灰箱模型，用于仿真和优化。机器学习技术的应用使 TPT 2 软件具备了从数据中学习规律的能力，能够处理传统方法难以应对的非线性、时变问题，提高了方案的准确性和适应性。
作为面向控制优化的工业软件，TPT 2 集成了多种先进的自动控制算法和优化技术，以生成切实可行的控制方案。
例如，软件内置了回路参数自整定算法，可以根据对象特性和性能要求自动计算出最佳的回路参数，避免人工反复调试的繁琐过程。对于更复杂的控制需求，软件支持模型预测控制（MPC）等先进控制策略，能够处理多变量约束和大时滞问题，实现平稳高效的控制。
在优化方面，TPT 2 提供实时优化模块，根据实时工况和经济目标自动优化设定值，确保装置运行在最优操作点。值得一提的是，TPT 2 软件创新性地引入了“超级控制”的概念，即将人工智能技术与传统控制相结合。例如，通过强化学习等 AI 方法，软件可以在线调整控制策略，以适应不断变化的工况，突破传统控制方法在极限场景下的性能瓶颈。
这些自动控制与优化算法的突破，使软件能够给出具体的控制参数调整建议或控制方案配置，真正做到从“诊断”到“控制”的闭环。
为了有效整合和利用工业领域的海量知识，TPT 2 软件构建了专业的工业知识图谱，并结合专家系统进行推理。知识图谱将化工工艺、设备、控制等领域的概念及其关系以图结构存储，例如“反应器→温度→影响→产率”这样的关系。
通过知识图谱，软件可以进行关联搜索和推理，从一个问题出发，沿着图谱关联找到可能的原因和解决路径。例如，当用户提到“反应器温度异常”，知识图谱可以推导出可能关联的因素有“进料流量”、“冷却系统”、“催化剂活性”等。
与此同时，专家系统将领域专家的经验规则编码进来，对知识图谱的推理进行补充和约束。例如，专家规则可能规定“如果反应器温度骤降且压力上升，则优先考虑冷却剂中断的可能性”。
通过知识图谱与专家系统的结合，TPT 2 软件实现了对工业知识的高效组织和利用，能够在信息不足或存在噪声的情况下依然给出合理的诊断。
这种基于知识的推理能力是软件突破传统数据分析局限的关键，使解决方案更具可解释性和可靠性。
TPT 2 软件能够理解用户用日常语言提出的工业问题，这得益于先进的 NLP 技术。通过对用户输入进行语义分析、实体识别和意图分类，软件可以将非结构化的自然语言转化为结构化的技术问题描述。
例如，用户问“我该怎么提高蒸馏塔的收率？”，NLP 模块会识别出关键实体“蒸馏塔”和“收率”，并理解用户意图是寻求提高收率的方法。
在此基础上，软件还能进行对话式交互，通过反问澄清用户的具体需求。这一技术突破降低了用户与软件交互的门槛，使不熟悉专业术语的人也能方便地使用软件。同时，NLP 还用于生成易于理解的回答和报告，将复杂的技术内容用通俗语言表达出来，帮助用户更好地理解解决方案。
为了确保输出方案的可靠性，TPT 2 软件实现了独特的自主推理和验证机制。
这一机制类似于人类专家在给出方案前进行反复推敲和验证的过程。软件会对生成的初步方案进行多维度检查：
l 首先是逻辑一致性检查，确保方案内部没有矛盾，步骤之间符合逻辑顺序；
l 其次是机理验证，利用内置的物理化学模型或仿真工具，模拟方案实施后的效果，看是否符合预期且不违背基本规律（例如不会出现违反能量守恒或产生不可能的产物等情况）；
l 再次是历史数据验证，将方案与历史案例进行比对，查看是否有类似情况下成功或失败的经验，以进一步修正方案；
l 最后是约束条件检查，确保方案在实际实施中满足安全、环保、设备能力等约束，具备可操作性。如果发现问题，软件会自动调整方案并重新验证，直到满足所有要求为止。
这种自主反思和迭代优化的机制，使 TPT 2 软件能够在无人干预的情况下不断完善解决方案，达到专家级的严谨程度。这一技术突破显著提高了软件输出的可信度，让用户可以放心地采纳软件给出的建议。
TPT 2 基于时序大模型（TPT）构建，核心定位为 Agent 生成平台（Agent Generation Platform）和解决方案生成平台（Solution Generation Platform）。它以自然语言交互为入口， 接收用户的问题或任务，由 AI 自动理解并拆解任务，调用平台内置的六大核心能力进行处理，生成相应的报告、优化方案、可执行的智能 Agent，并对输出结果进行自动验证，确保其可行性、正确性和完整性。
TPT 2 平台内置 Scopes 六大能力，涵盖了流程工业优化所需的关键功能：模拟（Simulation）、控制（Control）、优化（Optimization）、预测（Prediction）、评估（Evaluation） 和统计（Statistical）。
模拟化工装置生产过程（数字孪生机理模型），支持在线模拟、仿真培训、工艺诊断（通过数据对比定位实际与模拟差异）。
覆盖回路参数整定、先进控制系统改造（Agent 化的先进控制系统）及超级控制（Super Control），实现复杂场景（大时滞、时变过程）的端到端 AI 控制。
在模拟基础上执行带场景、有目标的优化（如 AI 操作优化/新一代实时优化），支持优化方案生成、工艺再设计（Redesign）如换热网络优化。
基于 TPT 时序大模型实现关键参数长周期和短周期趋势预测（如 Scopes 参数预测模块），输出可作为先进控制系统的输入。
对 AI 生成的结果进行自动验证，包括过程数据完整性和有效性评估、生成文本方案的逻辑性和合规性验证，以及可执行 Agent 的运行效果和稳定性评估。
对数据进行统计与分析（如能耗、产量计算），支撑“问数”功能，即自然语言查询数据。
本节列举了几种典型应用场景的交互和展示过程，涉及通用的调节阀检测、石化行业的常减压装置的瓶颈分析、化工行业氯碱装置的电解槽槽温和电压的预测、石化乙烯装置的优化控制等。
值得注意的是本章描述的过程顺序并非一成不变，而是根据实际情况智能推动智能判断，以及给出建议和结论。
l 能力：基于历史数据预测未来一段时间内关键工艺参数的变化趋势
l 场景：用于提前预警、优化操作、制定调度计划
l 提问：预测氯碱装置的A电解槽槽温、电压未来5min的趋势怎么样？
选择“AI生产参数预测专家”
· 开始分析问题和思考结果，找寻解决方案，执行
· 最后对话执行完毕，显示预测总结报告
l 能力：识别运行数据中的异常模式，定位可能的故障点
l 场景：用于快速响应、减少非计划停车、提高设备可靠性
l 提问：请帮我识别盐水流量调节阀FIC1120A有什么异常？
l 选择“AI生产异常检测专家”
l 开始分析问题和思考结果，找寻解决方案，TPT直接执行
l 展示模型识别检测结果
l 对话执行成功，显示异常检测解决方案报告。
l 能力：评估装置或设备的运行效率、能耗、收率等指标
l 场景：用于能效分析、装置健康度评估、KPI考核
l 提问：常减压装置哪些设备和环节是用能的瓶颈？
l 选择“AI生产异常检测专家”
l 开始分析问题和思考结果，并执行
l 输出结果，常减压装置用能瓶颈的主要环节
l 能力：提供控制策略建议，如 回路参数整定、先进控制设计
l 场景：用于提升控制精度、减少人工干预、稳定生产
l 提问：乙烯装置乙烯塔温度波动大，操作频次高，如何优化控制方案，提升运行平稳性
l 选择“控制方案设计专家”
l 开始分析问题和思考结果，找寻解决方案，运行
l 生成控制方案报告，并结束任务
使用 TPT 2 的第一步是登录系统。您可以选择通过账号密码或短信验证码的任意方式登录系统。
若您还没有账号，可以点击登录按钮下的“申请账号”即可跳转至注册页面，申请属于您的个人账号。
流程完成后，您将会在邮箱中接收到独属于您公司的登录入口，以及您个人的账号信息。此时即可登录到 TPT 2 中。
登录时，若您的手机号在多家公司下面均有注册账号，则需要选择其中一家公司进行登录。
主体界面
左侧工具栏
左侧一栏为TPT2的基本功能使用入口，其中图示页面为“我的对话”
· “我的对话”生成的所有Agent将会保存至“我的Agent”
· 所有生成的Agent可以自由编排形成应用储存在“我的应用”中
· “我的数据”中可查看上传过的所有数据和能力状况
· “我的模型”中可以对基础TPT模型进行训练微调生成专属小模型
· “用户图标”点击后可以对界面显示进行设置调整
系统设置
点击“用户图标”后可以看见图示内容
点击最上方用户信息可以查看用户信息，修改密码以及完善信息
偏好设置中设有外观模式选择；显示模式选择；字体大小选择；首页显示内容；是否显示所有对话过程。
主题色
浅色模式
深色模式
接下来简单介绍一下最常用的模块——我的对话。
首先是案例，如图所示，用户可以在对话页面滚动下滑查看案例。
案例由用户主动保存，可用于参考往期类似场景的处理方案。
在对话页面中，可以打开进阶的专家模式，TPT 将会在对话框底下主动推荐高频问题。
若用户创建了 Agent，那么在对话页面中也会有快速入口。
进入“我的对话”功能板块后，右边是提问交互框
普通模式下，TPT2将会根据问题自动为您匹配专家能力调用对应工作流
专家模式下，用户可以根据自己的问题类型选择需要什么样类型的专家处理
专家模式：
根据对话结果，TPT2会判断是否需要生成Agent
点击“保存为Agent”后，对生成的Agent进行编辑
· 全程参与：执行Agent时参与所有节点任务
· 参与关键步骤：执行Agent时参与重点节点任务，比如数据上传，工作流确认等
· 全自动执行（在线型）：生成在线型Agent，接入数据源后,确定执行周期自动运行
左侧对话框显示历史对话记录，图示左侧展示对话的三种状态
· 对话完成（对话已结束）
· 对话进行中（对话正在进行，工作流还在执行中）
· 待您操作（等待操作阶段，需要确认信息、上传数据等）
点击历史对话右边的设置按钮“...”可以对案例进行编辑
6.4.我的Agent
通过“我的对话”生成并保存下来的所有Agent将会保存在这个板块
点击执行，将直接根据当时保存Agent时的设置进行执行（全程参与、参与关键步骤、全自动执行）
点击Agent右下角的设置按钮可以对Agent进行编辑（图示为公用Agent）
· 下载：将生成的Agent下载至本地使用，或快捷使用
私人Agent除了下载和删除外还可以进行自定义编辑
· 保存至全局：保存为在线型Agent
· 编辑：调整当前Agent的工作流
· 下载：将生成的Agent下载至本地使用，或快捷使用
界面展示：
生成一定的Agent后，我们可以对其进行一定的编排，组合成为自己的应用
新建应用：
· 自定义应用名称以及应用描述
· 生成过的Agent可以通过“关联Agent”进行编排，右侧排序
· 选择应用集可生成至指定应用集文件夹
生成后的应用还可以进行再编排
执行应用后点击可视化查看应用执行情况
新建应用集：
· 增设应用集文件夹
进入“我的模型”功能板块后，右边是已经创建的模型。其中每个模型卡片分别会显示模型的创建时间、DCS信息、当前步骤以及当前状态（初始状态、执行中、成功、失败）。
点击相关的模型卡片，可以进入内部查看相关详细情况。比如在这里我们选择点击硫回收预测。
首先会有一个TPT-MOE界面，点击"GET STARTED"
如果有DSC信息，此时会看到DCS识图界面，可以看到根据DCS图得到的统计信息和设备关联图，也就是工艺指数图谱。
下拉到设备关联图，可以放大查看详细位号情况。
DSC识图后，基于DSC图信息，我们可以针对目标变量自动搜索任务相关关键位号，并输出关键位号与目标位号的关联路径。比如我们在目标变量输入133-AIC-2101A位号，点击运行，即可得到DeepSearch重点位号关联图。如果需要，可以点击新增，增加别的位号作为目标变量。如需删除，只要点击操作下垃圾桶图标删除目标变量。
下拉至DeepSearch重点位号关联图，可以选择某一节点，查看此节点和目标变量的路径关系。图中蓝色节点表示重要位号，绿色节点表示目标变量，红色节点表示被选择的节点。
点击下一步，进入DataOps，此时可以看到我们的目标变量被选择为因变量，自变量是之前得到的相关位号，如需增加可以选择新增手动填写。
下拉可以看到配置信息。若无所预测文件，首先需上传文件，可以下载模板，用户只需将数据制成模板格式，在文件中点击上传。再选择任务类型：预测或者回归。最后输入所要预测步长，点击运行即可。
上传文件，设置参数并运行后，可以得到数据质量评估。可以看到每个位号的最大值、最小值、均值、标准差、缺失数据以及缺失率。
再下拉可以看到数据可视化，可移动下方滑窗查看不同时间段的数据样式。
点击下一步，进入DeepAGI界面，点击运行。首先可以看到模型训练损失。
下拉可以得到工艺因果推理
接着下拉可以得到位号关系可视化，可以选择协变量得到相关位号显示。
点击下一步，进入TPT-MOE部分，输入微调后名称，点击运行。
此时我们会得到损失图表和实时结果查看。
在损失图表中可以看到训练损失曲线、验证损失曲线以及相关指标MAE、MSE、RMSE、MAPE。
在事实结果查看中，可以分别选择验证推理和训练推理
验证推理：
训练推理：
点击确认，完成。
明确问题类型
请确保您的问题属于以下范畴之一：
化工、石化、冶金、电力、建材等流程工业
涉及工艺、设备、控制、优化、建模、预测、监控、能效分析等
基于时间序列数据或需要上传数据进行分析
提供必要的信息
l 装置名称（如：常减压装置、合成氨装置、热电锅炉等）
l 关键参数（如：温度、压力、流量、液位、收率、能耗等）
l 时间范围（如：过去一周、过去一个月、实时数据等）
l 目标需求（如：预测趋势、优化控制、诊断异常、生成报告等）
上传数据（如适用）
l 支持 CSV、Excel、JSON 和纯文本等多种格式
l 数据应包含时间戳和关键工艺参数
l 数据质量越高，分析结果越准确
数据安全与隐私
l 请勿上传涉及国家机密、商业敏感或个人隐私的数据
l 所有上传数据仅用于当前会话分析，不会存储或用于其他用途
安全合规
l 不会提供任何违反操作规程、安全联锁、环保法规的建议
l 对于涉及伪造数据、规避监管、强制信号等问题，我将明确拒绝
模型适用性
l 基于时间序列数据训练，擅长处理连续、动态、周期性变化的工业过程
l 对于非时序数据或非流程工业问题，可能无法提供有效支持
结果解释
l 提供的分析结果是基于数据和模型的推断，不能替代现场工程师的判断
l 建议结合实际工况、操作经验进行综合决策
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