智造对话广西华谊能源化工公司（以下简称“广西华谊能化”）联合中控技术，共同打造了以风险管控为核心的“AI+安全主动风险预测预警平台”。本期《智造对话》特邀广西华谊能化副总经理邢屹与中控技术总裁助理樊春乐，共同探讨双方打造该平台的历程，如何实现时间序列大模型TPT（Time-series Pre-trained Transformer）在工业场景的应用落地，以及工业AI技术在推动化工行业“人工智能+”落地方面的重要意义。合作缘起：十六年携手，共筑智能工厂基石主持人：广西华谊能化与中控技术已携手走过16个年头。这段漫长的合作历程，对于钦州基地的建设以及华谊整体的智能化实践有着怎样的特殊意义？邢屹：这16年是我们从“尝试”走向“信任”的过程。早期我们多采用国外控制系统，但基于系统安全自主可控的考虑，我们从安徽基地开始便选择与中控技术合作，使用其自主研发的DCS系统。在钦州基地建设初期，我们就将其定位为“智能工厂”，并再次选择中控，通过其工厂操作系统和数字化交付平台，为后续的智能化全面升级打下了坚实地基。多年来，双方结合业务痛点，特别是在安全环保、设备预测性维护等方面不断优化方案，筑下了深厚的信任基础。主持人：中控技术与广西华谊能化在钦州基地的合作是如何从单点延伸到智能工厂整体蓝图的？樊春乐：正是这份信任，让我们的合作从单点应用延伸到了整体蓝图。在钦州基地项目中，我们首先协助华谊做了智能工厂的整体规划，通过融合AI算法的工业软件实现了业务流程数字化。随后，双方组建联合共创团队，围绕设备、生产、安全等领域深度融合技术优势，成功打造了以技术引领、业务驱动，且可复制、可迭代的工厂新模式。AI+安全：战略高地，技术突破引领变革主持人：在智能工厂整体框架之下，双方又将目光聚焦于安全这一核心领域。广西华谊能化为何将“AI+安全”定为战略高地？邢屹：广西华谊能化从“数字化1.0”升级为“智慧华谊2.0”，核心是全方位数字化提升核心竞争力，不盲从AI，聚焦“AI+业务场景”应用。重点布局七大领域：生产运营、安全环保、市场营销、采购供应链、科研技术、人力资源、财务，配套推进数据治理标准化、算力中心建设。钦州基地是集团AI应用的重要试点，其中，我们部署的化工板块是生产经营的生命线，需要具体落地“AI+安全”风险动态管控、能源能效管理等场景。主持人：“AI+安全”与传统安全防御有何本质区别，又有何应用优势？樊春乐：传统安全防御侧重监控，主要针对现场的状态管控和标准化操作。此次我们与广西华谊能化共同研发的动态风险管控方案，以“AI+安全主动风险预测预警平台”为核心，结合HAZOP分析、事故链路技术，接入DCS数据并通过模型预测，实现从被动响应到主动预警的转变。同时将老员工经验标准化，降低操作门槛，提升异常工况判断和处置效率。该方案包括从现场动态监测到事故链路分析的完整逻辑体系，通过打通安全、工艺、设备、质量等多维度数据，形成评价体系，同类装置可快速复制适配，后续可拓展至更多化工场景。硫回收装置生产运行中有哪些“顽疾”亟待解决？主持人：此次广西华谊能化率先在硫磺回收装置引入TPT大模型。请问邢总，在实际生产中，硫回收装置在生产运行过程中遭遇了哪些具体的难题，迫使我们必须寻求技术突破？邢屹：在生产运行中，对于工况波动，操作人员可能无法及时发现异常，反应不及时，导致尾气排放短时超标。其次，酸性气波动造成硫比值不稳定。原料组分或流量波动大时，现有的常规控制和基于人工经验的操作调整不能有效提升生产运行的及时性、稳定性，造成硫比值超限和超克联锁。再次，液硫封堵塞频发。硫回收装置管道会有不同程度的腐蚀，系统中的铁锈等杂质与液硫混合，同时伴热系统效果不好，导致液硫管道、硫封腿的管道堵塞问题频发。还有，生产经验未记录成文。操作要点、异常处置等经验未积累成案例库，经验可能随人员流动丢失。因此，我们需要一种能从“被动响应”转向“主动预警”，并能沉淀专家智慧的技术手段。TPT应用：持续优化，节能降碳主持人：面对这些挑战，樊总，中控的时间序列大模型TPT是如何具体介入并破解这些难题的？它与传统的控制优化手段有何本质不同？樊春乐：针对这些痛点，TPT大模型以数据建模为基础，通过积累不同工况和异常数据，建立了动态关系模型。具体来说，它具备以下能力：异常情况自主监督：首先结合生产运行数据，对偏离正常的点位及时进行识别、预警，实现仪器仪表、控制器、设备、工艺等安全可控。自主优化智能控制：构建自动优化控制，模型输出通过 DCS 实时调节氧气配比，实现实时闭环调控，提升运行稳定性。自主监督预测异常：收集发生堵塞的历史数据集，训练 AI，根据系统压力、压差数据，实现异常工况的自主识别，并给出提前预警。知识库构建标准化：通过将老员工的处置经验转化为标准化的算法模型，降低了操作门槛，让新员工也能具备专家级的判断能力。应用TPT后的量化收益远超预期主持人：方案落地后，实际效果如何？邢总，能否分享一下在硫磺回收装置试点中，我们获得了哪些可量化的收益？邢屹：成效是非常显著的。TPT的应用直接解决了硫化氢含量大幅波动的顽疾：运行更稳：硫回收装置H2S含量波动较投运前APC控制降低40%，月度平稳率从投运前的73.3%提高到了96%以上，硫磺收率也随之提高了1%。报警更准：装置的报警频次下降85%，同时预警准确率稳定在98%以上，避免了无效报警对操作的干扰。效率更高：员工的操作强度大幅降低，应对复杂工况的能力显著增强。减碳更多：节能降碳效果明显，节约标准煤量1100tce/年，从而减排二氧化碳3700tC02/年。仅硫磺收率和节煤两项，就为装置带来141万元/年以上的经济效益。更重要的是，TPT帮助我们形成了宝贵的知识库，实现了操作经验的永久传承，不仅保护了核心知识产权，也让员工对工业AI技术的信任度和接受度达到了新高度。工业AI：传承智慧，开启智能工业新征程主持人：既然试点如此成功，未来我们如何将这一模式从单点突破扩展到整个钦州基地乃至更多场景？双方下一阶段的规划是什么？邢屹：基于硫磺回收装置的成功，我们已制定了清晰的推广路径。下一步将把该模式复制到气化装置、罐区等关键领域。我们将通过权限分级推送报警信息，真正实现“数据找人”，挖掘数据价值，提升本质安全水平。按照集团部署，我们将优先推进安全环保和生产运行领域的AI应用，建设管廊智慧巡检预警系统，完善算力支撑。樊春乐：我们的目标是打造可复制、可迭代的工厂模式。TPT大模型不仅是工业智能中枢，更是永不离职的“数字员工”。未来，中控技术将继续以业务驱动为核心，打造行业通用大模型工具，进一步降低实施周期。我们将逐步推进工厂内操、外操的少人化甚至无人化，提升运营精准度，最终迈向工厂自主运行的目标，让同类装置能快速适配，将“华谊经验”转化为行业通用的智慧资产。END var first_sceen__time = (+new Date()); if ("" == 1 && document.getElementById('js_content')) { document.getElementById('js_content').addEventListener("selectstart",function(e){ e.preven