行业挑战：高耗能、高安全要求下的效率瓶颈
杭州2025年6月17日 /美通社/ — 在“双碳”目标与全球化竞争的双重压力下，氯碱行业正面临严峻挑战：如何在复杂多变的强酸强碱苛刻工况下，实现长期安全运行、平稳生产、效益持续提升？作为全球化工新材料巨头，万华化学（宁波）氯碱生产基地同样受困于传统模式的局限——操作强度高、参数平稳难、安全隐患排查难、物耗能耗成本居高不下。
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基于与中控技术的战略合作，全球首个时间序列大模型TPT（Time-series Pretrained Transformer）在万华化学（宁波）氯碱生产基地65万吨烧碱装置予以应用。作为工业大模型领域的技术突破，中控技术自主研发的时间序列大模型TPT基于生成式AI与工业数据，通过统一工业建模实现跨工况智能预测与自主优化，深度挖掘工业数据价值，实现生产过程自动化(Process Automated，PA)，帮助用户实现生产过程安全、高效、高质的自主运行，推动流程工业提效稳产和智能化转型。
TPT大模型通过自监督学习框架，融合生产过程工艺、设备、质量数据，实现异常预测预警、动态操作优化、智能实时控制、自主分析决策，打破了传统氯碱生产的效率瓶颈，为高耗能、高安全要求的流程工业提供了可复制的智能化解决方案，实现三大核心突破。
智能控制：从人工调节到算法驱动的精准控制
废液pH值控制：传统PID调节在废液pH值控制中存在稳定性差、依赖人工干预的问题，现在，TPT通过历史数据与实时工况的动态学习，构建预测-执行闭环控制算法，将pH值稳定在6.8-8.2区间，中和时间从5小时压缩至1小时，预计年节约中和剂成本20万元。
碳酸钠投加优化：针对原盐杂质波动导致的钙镁离子含量不稳定的问题，TPT实时追踪工艺参数，实现碳酸钠用量的精准控制（0.35g/L±0.02），预计年节省用量约1000吨，大幅降低了成本。智能分析：数据整合驱动工艺优化与风险防控
电解槽能效优化：电解槽能效管理中，TPT整合电压、电流、温度等多维数据，建立多目标协同优化模型，预计可使吨碱电耗降低5%左右。
离子膜寿命预测：通过分析离子膜性能劣化与电耗的关联关系，TPT实现离子膜寿命预测精度达95%，避免过早更换或性能衰退造成的损失。
异常监测升级：TPT实时监控174个阀门状态及154个工艺参数，故障预警准确率提升，并自动生成处置方案，实现快速实时响应。
智能决策：从经验判断到科学决策
生产计划优化：基于设备综合效率（OEE）分析，TPT定位停机损失、效率损失等关键因素，通过生产计划优化，设备综合效率得到提升。
小时利润管理：系统实时关联生产数据与市场价格波动，生成利润波动分析报告，辅助管理层快速调整生产节奏与定价策略，实现从滞后决策到实时动态优化的转变。
作为化工行业数字化转型的标杆应用，TPT大模型在万华宁波（氯碱）生产基地覆盖了计划调度、生产运行、运行维护等核心业务流程。实现了从传统人工调节、静态控制到算法驱动、动态优化的全流程升级，推动决策逻辑由经验主导向数据驱动的根本性转变。预计每年为其节省超千万元综合成本。
该项目成功验证了TPT大模型在复杂大型化工装置中的稳定运行能力，不仅为复杂工况下的智能化改造提供了可靠技术支撑，更通过“AI+安全”“AI+质量”“AI+低碳”“AI+效益”四大维度解决方案，推动万华化学实现工业智能化的创新突破。
本项目不仅是TPT技术落地的典范，更揭示了化工行业智能化转型的核心逻辑——以数据为纽带，重构生产、管理与决策链条，实现从“人控”到“智控”的全流程闭环。印证了中控技术的核心主张——工业AI必须扎根场景、创造实效。TPT融合时序数据预训练与工艺机理模型，解决传统控制中参数耦合、滞后性强等技术难点，支持从单设备控制到全厂级生产调度的集成部署，更凭借算法迭代与生态整合潜力，让化工行业从“经验主导”迈入“AI驱动”的新阶段。
SOURCE 中控技术（688777.SH，SUPCON.SW）
