石化行业涉及危险化学品的生产和储存，安全事故的风险高。企业需要投入大量资源进行安全管理和风险控制，以保障员工和环境的安全。石化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。生产一致性不足,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。实时数据整合缺乏,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。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。人工操作负担重,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。

数据层

采集重整反应装置、蒸馏塔等现场设备的实时运行数据，整合GC-FID、近红外光谱等检测数据，建立标准化数据存储体系。

模型层

基于神经网络、机器学习算法，构建石脑油组分析、反应机理预测、设备运行状态的数字模型，通过现场数据修正提升模型精度。

应用层

提供可视化操作界面，支持实时数据监控、工艺参数调整、优化方案部署，生成生产报表及趋势分析，辅助决策支持。

优化决策层

采用元启发式进化算法（如模拟生物进化规则），结合深度学习模型预测的关键指标（如密度、反应转化率），生成节能、提产、质量控制等多目标优化方案。

其它可应用产品：

一体化平台系统、能源管控系统

石化行业智能控制系统旨在通过先进的信息技术和自动化技术，提高生产效率、安全性和可持续性。石化行业智能控制系统是数字化转型的核心，能够显著提升企业的竞争力和可持续发展能力。现有系统诊断与需求分析,定制化智能控制系统设计,新旧系统融合与数据对接,系统调试与性能验证,人员培训与系统交付,基于运行数据的持续改进。
多变量预测控制，实时优化(RTO)，自适应控制算法。人工智能应用，机器学习用于工艺参数优化，深度学习用于异常检测，数字孪生技术模拟生产过程。工业物联网(IIoT)，设备互联与数据采集，边缘计算节点，无线传感器网络。主要功能模块。1.智能生产控制，自动化批次控制，反应过程智能调节，能源消耗优化。2.预测性维护，设备健康状态监测，故障预测与诊断，维护计划优化3.安全监控，危险气体泄漏检测，火灾预警系统，应急响应自动化。4.质量管控，在线质量分析，产品品质预测，质量追溯系统。

项目：重整装置智能控制及优化技术研究项目--模拟及优化技术研究

痛点：

1.分析检测精度与成本矛盾突出。重整装置原料组分析存在“粒度粗”问题，且分析精度低、成本高，难以获取足量工业数据用于模型训练。

2.反应机理建模数据支撑薄弱，缺乏与生产数据耦合的反应机理知识经验库。

3.分离过程动态建模难度大。

4.多目标优化与关键指标预测滞后。

5.数据价值挖掘与智能化水平不足。

实施效果

1.分子级精准分析：实现石脑油分子组成数字化表达与精准建模，突破传统分析局限，为生产优化提供精细数据支撑。​

2.反应机理深度解析：构建分子反应网络与动力学模型，揭示重整分子转化规律，通过参数自整定适应工况变化，提升反应过程可控性。

3.全流程模拟与优化：整合反应器、分离单元模型，依托 Web 版分子级模拟系统实现全流程协同优化，提高装置运行效率。​

4.数据驱动决策升级：与经营决策、大数据平台融合，实现数据互补，直观展示优化结果，助力科学决策，推动产品质量与经济效益双提升。