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干货！炼化企业建模效率提升数十倍的实践分享

发布日期：

2024-04-24

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在数字化转型的过程中，炼化企业面临着技术门槛高、建模周期长以及模型部署困难等挑战。传统建模过分依赖专业人才，不同场景需定制化开发，模型部署也受到多种问题的制约，导致建模过程耗时长、成本高、部署难。本文将以某炼化企业为例，探讨数据驱动建模平台如何助力炼化企业实现安全生产和运营的优化。

项目选型背景

某炼化企业是一家综合性的炼化一体化企业，具备完善的石油化工、煤化工及石化产品销售业务，炼油加工规模和技术水平在国内炼油企业中处于领先地位。近几年，该企业不断推动信息化和工业化的深度融合，以工业互联网为基础，提出了“智能炼厂”的概念，并在装置优化、计划优化、供应链优化等方面开展了相关应用研究。

智能建模技术作为“智能炼厂”的核心技术，通过快速创建智能化应用，为安全生产和降本增效提供智能决策，成为石化企业普遍关注的关键技术。然而，原有的建模方式门槛高、难应用，导致企业陷入了“有数据、无模型、有模型、难应用”的困境。

炼化智慧引擎：数据驱动建模平台

力维智联与工业伙伴共同开发的数据驱动建模平台，其核心在于其对工业大数据的智能分析和利用。

企业在既有工业互联网平台架构下，针对石化煤柴油加氢装置构建起一站式炼化工业大数据分析建模平台，集成数据预处理、主流机器学习算法、智能优化算法和模型自动训练方法，最终实现生产数据到模型应用的端到端建模平台。通过多元统计过程控制（MSPC）、机器学习（ML）、深度学习（DL）等先进技术的融合，平台能够从海量的生产数据中提取有价值的信息，为产品质量控制、故障诊断、生产优化等提供了强大的数据支持和智能决策能力。

在工业互联网的架构中，数据驱动建模平台位于工业PaaS层，提供自动机器学习（AutoML）功能，实现从数据智能标注、数据预处理、特征工程、机器学习建模、超参数寻优到快速部署的一站式自动建模解决方案，极大地简化了建模过程，并提高了模型的构建和部署效率。

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如何构建全流程零代码建模服务

数据驱动建模平台采用容器云技术，实现了从数据采集到模型部署应用的全过程零代码建模服务。具体构建流程如下：

>>>技术选型：在构建平台的初期阶段，企业深入研究了各种技术选型，并最终选择了容器云技术（如k8s+Docker）作为构建平台的基础技术。这一选择不仅考虑了技术的先进性和稳定性，还充分考虑了企业内部的技术栈和未来的扩展性。

>>>数据接口：通过自主开发的数据微服务统一接口，实现与生产管理系统（MES）、实验室管理系统（LIMS）等系统的数据接入。这一接口不仅能够实现数据的高效传输和整合，还能够保障数据的安全性和一致性。

>>>资源调度：在平台运行过程中，资源调度是一个至关重要的环节。为了实现模型训练和推理的高效执行，平台采用了动态调度训练/推理（CPUs/GPUs）资源，其中训练资源用于机器学习模型训练，推理资源用于模型推理预测，确保了平台的稳定性和高效性。

>>>数据采集与管理：在数据采集和管理方面，平台利用了先进的数据视图组件，能够实现对海量生产数据的统一管理和处理。通过数据预处理算法，平台能够提高数据的质量，并选取合适的特征进行建模，为后续模型训练和评估奠定了坚实的基础。

>>>模型训练与评估：在模型训练和评估方面，平台集成了主流算法组件，能够实现多种模型的训练和性能评估。通过零代码编程算子流组件，平台能够实现模型的快速开发和迭代，为企业提供了强大的建模工具。

>>>模型部署与维护：在模型部署和维护方面，平台采用了先进的模型调度组件和App部署组件，能够实现模型的快速部署和更新。通过模型库组件，平台能够实现模型的长期维护和管理，确保了模型的稳定性和可靠性。

破局建模瓶颈：降低门槛、提升效率

针对该炼化企业某加氢裂化装置的多模态工况，平台采用堆叠自编码器(SAEs)-混合高斯模型(GMM)算法，AEs算法用于提取非线性特征，GMM算法用于工况聚类分析，成功实现了喷气燃料收率的预测。

数据驱动建模技术为炼化企业提供了高效的工业数据驱动建模工具。它实现了零代码建模工作流，降低了数据驱动建模技术的应用门槛。同时，该技术充分利用了炼化企业的海量生产数据，建立了准确的预测模型，从而实现了对炼化过程的实时监控和优化。

结果表明，数据驱动建模平台显著提升了建模效率，建模时间从传统的7天缩短至2小时左右，同时由炼化工程师自主研发的10余个机器学习模型，日调用量超1000余次，优化生产工艺，利润产品收率平均提高约0.8%。这一结果充分展示了平台在工业实践中的优越性和实用性，为企业生产过程的监控和优化提供了可靠的支持。

结语：

随着人工智能和大数据技术的不断进步，数据驱动建模平台进一步深化炼化工业的智能化转型，为生产过程的实时监控和优化提供更为可靠的支持。未来，数据驱动建模技术将是炼化工业智能化转型的重要推动力量，其专业性和完整性不仅提升了企业的竞争力，也为行业的可持续发展注入了新的活力。

文章参考：

《石油炼制与化工》第3期：

大数据驱动建模平台技术在加氢裂化工艺预测上的应用

《特区实践与理论》数据智能技术普惠化的理论与实践

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