化工行业在生产过程中会产生大量的废水、废气和固体废物，给环境带来严重影响。随着环保法规的日益严格，企业面临更高的合规成本和社会责任压力。化工生产过程涉及大量危险化学品，存在泄漏、爆炸等安全隐患。企业需投入巨资进行安全管理和环境保护，以满足日益严格的法规要求。当前控制系统未充分利用实时质量数据和能耗数据，导致优化控制无法实时调整，影响产品质量和能耗管理。在生产过程中，工艺参数主要依赖历史最优值或专家意见，缺乏实时动态调整，影响了生产的一致性和稳定性。自主优化能力欠缺，系统未能实现生产过程的自主优化，导致对环境变化和市场需求的响应能力不足，限制了竞争力。操作人员仍需参与繁重的操作过程，未能有效解放人力资源用于更高价值的工艺研究和技术研发。

化料釜

实现生产过程顺控启停，化料过程中氮气压力自动控制、二甲酯定量加入、温度自动控制。
合成釜
①实现生产过程顺控启停，合成过程中氮气压力自动控制、自动升降温优化控制、催化剂定量加入。
②萃取进料、化料进料、脱水、加催化剂、合成反应、转料、溶剂清洗等步骤实现状态指示。

水洗釜

①实现水洗过程中顺控启停，水洗过程自动搅拌、升温、保温、搅拌计时、点动搅拌等功能，过程中进料、脱色循环、转料实现状态显示。
②实现分水过程分水重量现场显示。

其它可应用产品：

能源管控系统、一体化平台系统；

化工行业控制系统解决方案旨在通过先进的信息技术（如物联网、大数据、AI等）提升生产过程的自动化、智能化水平，实现安全、高效、节能和环保的目标。系统是利用物联网、大数据、人工智能等先进技术，对化工生产过程进行全面数字化、智能化升级的解决方案。该系统通过实时监测、智能分析和优化控制，提高生产效率、保障生产安全、降低能耗和排放。
1.数据采集与监控系统,实时采集温度、压力、流量、液位等工艺参数,设备状态监测与故障预警，分布式控制系统(DCS)集成，可视化监控界面。
2.智能控制算法，自适应PID控制，模型预测控制，神经网络控制，模糊逻辑控制。
3. 生产优化系统，工艺参数智能优化，能耗管理与优化，原料配比优化，产品质量预测与控制。
4.安全预警与应急系统，危险源识别与风险评估，泄漏检测与预警，安全联锁系统，应急预案自动触发。
现状评估与需求分析，系统设计与方案制定，硬件部署与系统集成，软件配置与算法训练，系统测试与调优，人员培训与运维支持。

脱硫脱硝工艺项目

痛点：

1.脱水釜原料有效分子量无法准确测定。
2.酯化釜无法准确把控原料配比。
3.原料配比把控不准确造成产品质量波动、反应时长增加。
4.目前酯化釜原料配比主要通过人工化验和称重理论计算判断，无法完全保证配料合理性。

实施效果

1.工艺控制决策智能化，生产效率与质量双提升通过建设RTO智能决策模型，基于工业大数据挖掘过程变量与生产指标的关联特性，建立生产线协同模型并通过进化算法求解，实现对被控变量设定值的智能优化。结合专家系统的跟踪调节，在满足质量要求的同时，使系统生产效率达到最优，有效缩短反应时长并稳定产品质量。​
2.质量预测实时化，提前干预能力显著增强依托工序生产质量预测模型，利用实时工艺参数和质量数据自动预测生产质量变化趋势，为工艺管理人员提供精准的质量数据支撑。通过对实时及未来质量的动态预判，可提前调整生产参数，减少质量波动，实现从 "事后检测" 到 "事前预防" 的管理升级。​
3.人员效能提升，管理方式数字化转型项目实施后，通过智能化工具替代传统人工化验和理论计算，大幅降低人员重复性劳动强度，提升工作效率。同时，基于数据驱动的智能决策体系，推动管理方式从经验主导转向数字化精准管控，实现生产过程透明化、决策依据科学化。​
4.业务可见性与决策效率双重突破借助前沿技术和优化手段，提高生产过程数据的实时采集与分析能力，增强业务流程可见性。管理层可基于智能模型输出的预测结果和优化方案，快速制定精准的生产决策，缩短决策周期，提升应对生产波动的响应速度，实现资源配置与生产目标的动态匹配。