2023年化工行業(yè)專(zhuān)題報(bào)告 人工智能打造數(shù)字化孿生工廠(chǎng)_第1頁(yè)
2023年化工行業(yè)專(zhuān)題報(bào)告 人工智能打造數(shù)字化孿生工廠(chǎng)_第2頁(yè)
2023年化工行業(yè)專(zhuān)題報(bào)告 人工智能打造數(shù)字化孿生工廠(chǎng)_第3頁(yè)
2023年化工行業(yè)專(zhuān)題報(bào)告 人工智能打造數(shù)字化孿生工廠(chǎng)_第4頁(yè)
2023年化工行業(yè)專(zhuān)題報(bào)告 人工智能打造數(shù)字化孿生工廠(chǎng)_第5頁(yè)
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2023年化工行業(yè)專(zhuān)題報(bào)告人工智能打造數(shù)字化孿生工廠(chǎng)AI提升研發(fā)效率人工智能逐漸向增強(qiáng)或應(yīng)用智能的形式轉(zhuǎn)變?nèi)斯ぶ悄埽ˋI)是研究、開(kāi)發(fā)用于模擬、延伸和擴(kuò)展人的智能的理論、方法、技術(shù)及應(yīng)用系統(tǒng)的一門(mén)新的技術(shù)科學(xué)。隨著進(jìn)一步發(fā)展,人工智能逐漸向增強(qiáng)或應(yīng)用智能的形式轉(zhuǎn)變。如今,人工智能理論和技術(shù)日益成熟,技術(shù)和應(yīng)用程序的范圍也不斷擴(kuò)大,廣泛應(yīng)用于醫(yī)療、自動(dòng)化、游戲、過(guò)程控制等領(lǐng)域?;ば袠I(yè)推入人工智能勢(shì)在必行人工智能應(yīng)用于化工行業(yè),具有客觀(guān)必然性。化工行業(yè)作為流程工業(yè)的典型代表,其特點(diǎn)是系統(tǒng)規(guī)模大,覆蓋專(zhuān)業(yè)多、工藝復(fù)雜,產(chǎn)品多元化,控制難度大,耦合度高,與人工智能的結(jié)合能夠促使化工企業(yè)跳出傳統(tǒng)制造行業(yè)的范疇,使化工企業(yè)能夠在一定的體系中,完成對(duì)化工原材料、能源或其他形勢(shì)自然資源的利用,真正實(shí)現(xiàn)精細(xì)化生產(chǎn)和運(yùn)營(yíng)。人工智能賦能材料研發(fā)與合成材料是人類(lèi)用以制造基本元件、構(gòu)件、機(jī)器以及更復(fù)雜材料產(chǎn)品的物質(zhì)基礎(chǔ)。如今,在5G和物聯(lián)網(wǎng)時(shí)代,材料的研發(fā)與合成也逐漸與人工智能技術(shù)建立起聯(lián)系,藉由人工智能探索其新思路新方法、新技術(shù)。人工智能指導(dǎo)材料研發(fā)過(guò)程人工智能有助于開(kāi)發(fā)高性能材料、識(shí)別關(guān)鍵點(diǎn)并獲得新的科學(xué)規(guī)律,促進(jìn)化學(xué)信息學(xué)的發(fā)展?;瘜W(xué)信息學(xué)可用來(lái)對(duì)反應(yīng)條件進(jìn)行優(yōu)化和篩選催化劑等,這主要是通過(guò)對(duì)實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)進(jìn)行建模,然后使用該預(yù)測(cè)模型實(shí)現(xiàn)對(duì)實(shí)驗(yàn)工作的指導(dǎo);可用于分子模擬和分子設(shè)計(jì),并在分子性能預(yù)測(cè)的基礎(chǔ)上,從所設(shè)計(jì)的分子中篩選出并進(jìn)行合成,以便得到經(jīng)過(guò)性能優(yōu)化的材料。人工智能為材料合成提供有效途徑新材料的合成往往伴隨大量的數(shù)據(jù)和冗雜的參數(shù),在材料化學(xué)合成路線(xiàn)中,由于每一個(gè)步驟發(fā)生的變量從幾十到幾千不等,需要考慮到極端龐雜的系統(tǒng)和大量潛在的解決方案的組合。在這些組合中,往往還存在著很多相互競(jìng)爭(zhēng)的參數(shù)(比如時(shí)間、成本、溫度、濕度、純度、毒性等),所以傳統(tǒng)實(shí)驗(yàn)方式非常不適合當(dāng)今形勢(shì)下的新材料的合成和開(kāi)發(fā)。采用人工智能進(jìn)行新材料的合成設(shè)計(jì),漸漸成為新材料合成及設(shè)計(jì)的新選擇,也給深入研究新的化合物合成準(zhǔn)則帶來(lái)了可能。人工智能在合成生物學(xué)全產(chǎn)業(yè)鏈均有應(yīng)用當(dāng)前,合成生物學(xué)領(lǐng)域常見(jiàn)的上下游主要包括上游工具層、中游軟件/硬件層以及下游應(yīng)用層。以AI為主導(dǎo)的從頭設(shè)計(jì)應(yīng)用于合成生物學(xué),可以有目的地設(shè)計(jì)具有特定功能的標(biāo)準(zhǔn)生物元件,代替部分需要在實(shí)驗(yàn)中獲得有效表達(dá)和測(cè)試的環(huán)節(jié),跨越下游實(shí)驗(yàn)優(yōu)化的時(shí)間和成本,數(shù)以百萬(wàn)計(jì)的潛在有價(jià)值的蛋白質(zhì)無(wú)法通過(guò)生化方式獲得,現(xiàn)在可以直接通過(guò)設(shè)計(jì)研究,并用于生物醫(yī)學(xué)和化學(xué)、工業(yè)、農(nóng)業(yè)、食品、材料學(xué)、環(huán)境保護(hù)等眾多領(lǐng)域,加速應(yīng)用于合成生物學(xué)的工程化落地。AI優(yōu)化化工設(shè)計(jì)和建設(shè)過(guò)程模擬軟件是設(shè)計(jì)研究和生產(chǎn)部門(mén)有力的輔助工具過(guò)程模擬技術(shù)利用在線(xiàn)動(dòng)態(tài)仿真,將實(shí)際生產(chǎn)過(guò)程“再現(xiàn)”于計(jì)算機(jī)上,實(shí)施在線(xiàn)操作、動(dòng)態(tài)調(diào)整,優(yōu)化產(chǎn)品結(jié)構(gòu)、裝置的原料組成及操作條件,增產(chǎn)高價(jià)值產(chǎn)品,提升裝置運(yùn)行經(jīng)濟(jì)效益和競(jìng)爭(zhēng)能力,促進(jìn)產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)型升級(jí)。過(guò)程模擬技術(shù)源于美國(guó)Kellogg公司成功開(kāi)發(fā)的第一個(gè)流程模擬系統(tǒng)FlexibleFlowsheet,在當(dāng)時(shí)化工業(yè)界影響很大。迄今為止,過(guò)程模擬系統(tǒng)已經(jīng)歷4代發(fā)展,由最初的模擬對(duì)象以輕烴加工為主,逐漸發(fā)展到模擬對(duì)象為氣—液2相過(guò)程、氣—液—固3相過(guò)程,20世紀(jì)90年代模擬將穩(wěn)態(tài)和動(dòng)態(tài)集成在一起,成為設(shè)計(jì)研究和生產(chǎn)部門(mén)最強(qiáng)有力的輔助工具。CFD軟件是過(guò)程裝置優(yōu)化和放大定量設(shè)計(jì)的有力工具CFD是計(jì)算流體力學(xué)的簡(jiǎn)稱(chēng),是流體力學(xué)和計(jì)算機(jī)科學(xué)相互融合的一門(mén)新興交叉學(xué)科,它從計(jì)算方法出發(fā),利用計(jì)算機(jī)快速的計(jì)算能力得到流體控制方程的近似解。CFD軟件通常指商業(yè)化的CFD程序,具有良好的人機(jī)交互界面,能夠使使用者無(wú)需精通CFD相關(guān)理論就能夠解決實(shí)際問(wèn)題。計(jì)算流體力學(xué)和相關(guān)的計(jì)算傳熱學(xué),計(jì)算燃燒學(xué)的原理是用數(shù)值方法求解非線(xiàn)性聯(lián)立的質(zhì)量、能量、組分、動(dòng)量和自定義的標(biāo)量的微分方程組,求解結(jié)果能預(yù)測(cè)流動(dòng)、傳熱、傳質(zhì)、燃燒等過(guò)程的細(xì)節(jié),并成為過(guò)程裝置優(yōu)化和放大定量設(shè)計(jì)的有力工具。人工智能打造數(shù)字化孿生工廠(chǎng)隨著物理實(shí)體智慧工廠(chǎng)產(chǎn)生的數(shù)據(jù)流變量集和控制流變量集等信息日益增多,在工程實(shí)踐中,物理實(shí)體智慧工廠(chǎng)日益凸顯出環(huán)境變量動(dòng)態(tài)變化實(shí)時(shí)感知失效、多維因素約束下設(shè)備互聯(lián)與數(shù)字集成失衡和較長(zhǎng)周期內(nèi)自主預(yù)測(cè)機(jī)制缺失等若干缺陷,無(wú)法構(gòu)建基于全景數(shù)據(jù)建模與深度關(guān)聯(lián)模型的全要素、全流程、全感知的組織結(jié)構(gòu)和運(yùn)行邏輯。數(shù)字化工廠(chǎng)中,將利用物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)實(shí)現(xiàn)設(shè)備、人、系統(tǒng)之間的互聯(lián)互通,消除“信息孤島”的存在,讓工廠(chǎng)的每一臺(tái)設(shè)備都以最佳狀態(tài)運(yùn)行,同時(shí)減少人力成本的投入,生產(chǎn)出最好的產(chǎn)品。AI賦能化工生產(chǎn)運(yùn)營(yíng)AI助力化工生產(chǎn)提質(zhì)增效典型的智能工廠(chǎng)最底層為感知層,通過(guò)現(xiàn)場(chǎng)設(shè)備實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)采集;第二層為數(shù)據(jù)處理層,將底層采集到的數(shù)據(jù)進(jìn)行加工、存儲(chǔ)、轉(zhuǎn)換;第三層為應(yīng)用層,包括工藝管理系統(tǒng)、設(shè)備管理系統(tǒng)、人員管理系統(tǒng)等;頂層為企業(yè)運(yùn)營(yíng)相關(guān)系統(tǒng),針對(duì)企業(yè)運(yùn)營(yíng)、供應(yīng)鏈、人力資源等進(jìn)行宏觀(guān)調(diào)配。人工智能、工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)、工業(yè)大數(shù)據(jù)是實(shí)現(xiàn)智能制造的使能技術(shù)、工具和手段。運(yùn)用人工智能、大數(shù)據(jù)、云計(jì)算這些新的智能化技術(shù),可以幫助制造企業(yè)在替換一些低認(rèn)知密集型勞動(dòng)的同時(shí),也能為生產(chǎn)過(guò)程中的質(zhì)量穩(wěn)定性控制和生產(chǎn)效能的優(yōu)化帶來(lái)提升。人工智能解決方案優(yōu)化化工生產(chǎn)過(guò)程化工行業(yè),特別是精細(xì)化工領(lǐng)域,有著生產(chǎn)過(guò)程復(fù)雜、對(duì)象特性多變、間歇或半連續(xù)生產(chǎn)過(guò)程多,介質(zhì)腐蝕性強(qiáng),易燃易爆及污染環(huán)境等特點(diǎn),使得化工過(guò)程的檢測(cè)控制面臨影響因素多、變化范圍大等問(wèn)題。從煉油和石化產(chǎn)品到高性能化學(xué)品、纖維、鋼鐵、制藥、食品和水,過(guò)程工業(yè)中的控制跨越廣泛的領(lǐng)域,所有這些都涉及化學(xué)反應(yīng)需要極高的可靠性。隨著科學(xué)技術(shù)的發(fā)展,化工過(guò)程控制技術(shù)的軟硬件支撐手段有了重大改觀(guān),推動(dòng)了化工過(guò)程控制技術(shù)的迅速發(fā)展。人工智能推動(dòng)化工企業(yè)走向智能制造通過(guò)人工智能與制造業(yè)的融合發(fā)展,提升制造業(yè)數(shù)字化與智能化發(fā)展水平,可以進(jìn)一步加速“制造”向“智造”的轉(zhuǎn)變。工業(yè)和信息化部2022年度智能制造示范工廠(chǎng)揭榜單位和優(yōu)秀場(chǎng)景名單中,有包括巨化股份、金宏氣體、玲瓏輪胎、賽輪輪胎、森麒麟等化工企業(yè)。AI在工業(yè)中具有巨大潛力人工智能在工業(yè)中顯示出巨大潛力人工智能在工業(yè)中顯示出巨大的潛力。其核心為機(jī)器學(xué)習(xí),主要包括以下步驟:數(shù)據(jù)的收集和說(shuō)明,數(shù)據(jù)整理和分析,建立模型及優(yōu)化模型。人工智能與工業(yè)數(shù)據(jù)的結(jié)合有助于有效獲得不同變量之間的關(guān)系,并預(yù)測(cè)及優(yōu)化特定參數(shù)。在工業(yè)中,已應(yīng)用于精餾塔、反應(yīng)器、鍋爐、控制器、冷水機(jī)組、壓縮機(jī)、泵、管道等各種工藝設(shè)備的校正、工藝參數(shù)預(yù)測(cè)、故障診斷與優(yōu)化;在紡織,水處理,化肥,核電站和油氣等領(lǐng)域均有應(yīng)用。人工智能在污水處理中的應(yīng)用人工智能技術(shù)在污水處理領(lǐng)域主要用于過(guò)程控制、建模及故障診斷等幾個(gè)方面。污水處理系統(tǒng)的數(shù)學(xué)模型用來(lái)模擬各類(lèi)微生物、有機(jī)物在處理過(guò)程中的動(dòng)態(tài)特性,有助于新建系統(tǒng)的設(shè)計(jì)和優(yōu)化運(yùn)行管理,也有助于對(duì)現(xiàn)有生化處理系統(tǒng)功能的擴(kuò)展,并且可供操作人員使用的故障診斷專(zhuān)家系統(tǒng)能夠?qū)崿F(xiàn)低成本、高效率。人工智能技術(shù)為油氣領(lǐng)域創(chuàng)新發(fā)展注入新動(dòng)能油氣行業(yè)對(duì)于數(shù)字技術(shù)的需要緊迫而持久,一方面,油氣開(kāi)發(fā)難度日益增加,持續(xù)穩(wěn)產(chǎn)形勢(shì)嚴(yán)峻,新老油田都面臨著生產(chǎn)成本升高與效益降低的巨大壓力;另一方面,各層級(jí)對(duì)企業(yè)公的安全生產(chǎn)、環(huán)境保護(hù)責(zé)任要求越來(lái)越嚴(yán)格。傳統(tǒng)油氣勘探與開(kāi)發(fā)研究技術(shù)如儲(chǔ)層預(yù)測(cè)、油層識(shí)別、注采分析優(yōu)化等,需要人工花費(fèi)大量時(shí)間整理分析數(shù)據(jù),效率低、問(wèn)題多,而未來(lái)通過(guò)“油氣智能大腦”,可以對(duì)輸入的相關(guān)數(shù)據(jù)進(jìn)行自動(dòng)分析推理,直接給出開(kāi)采方案。人工智能引領(lǐng)紡織行業(yè)創(chuàng)新發(fā)展將人工智能技術(shù)與紡織各領(lǐng)域相結(jié)合,利用計(jì)算機(jī)視覺(jué)技術(shù),使用深度學(xué)習(xí)算法搭建定制化和個(gè)性化以圖搜圖引擎;基于機(jī)器視覺(jué)開(kāi)發(fā)經(jīng)編針織物疵點(diǎn)在線(xiàn)檢測(cè)系統(tǒng)以及智能驗(yàn)布系統(tǒng);借助自然語(yǔ)言處理進(jìn)行個(gè)性化紡織專(zhuān)業(yè)教育;利用機(jī)器學(xué)習(xí)算法開(kāi)發(fā)智能CAD、紡織面料評(píng)級(jí)與分類(lèi)、生產(chǎn)管理以及服裝面料圖案設(shè)計(jì)的應(yīng)用,進(jìn)行流行趨勢(shì)預(yù)測(cè)以及服裝設(shè)計(jì)。人工智能將作為戰(zhàn)略性技術(shù)引領(lǐng)紡織行業(yè)發(fā)展,帶動(dòng)提高紡織各領(lǐng)域智能化水平,進(jìn)而帶來(lái)深遠(yuǎn)的變革。投資分析凱賽生物:入股分子之心,將AI技術(shù)引入生物制造研發(fā)體系凱賽生物是全球長(zhǎng)鏈二元酸的主導(dǎo)供應(yīng)商,,可提供以生物法制造的從十碳到十八碳長(zhǎng)鏈二元酸系列產(chǎn)品。公司系列生物法長(zhǎng)鏈二元酸年產(chǎn)能7.5萬(wàn)噸,凱賽烏蘇于2021年中期投產(chǎn)戊二胺5萬(wàn)噸、聚酰胺10萬(wàn)噸,4萬(wàn)噸癸二酸項(xiàng)目于2022年成功投產(chǎn)。公司入股AI蛋白質(zhì)設(shè)計(jì)平臺(tái)公司“分子之心”,將AI技術(shù)引入生物制造研發(fā)體系,智能化升級(jí)生物制造全流程。該次Pre-A輪戰(zhàn)略投資超億元,由凱賽生物領(lǐng)投,聯(lián)想創(chuàng)投跟投,天使輪領(lǐng)投方紅杉中國(guó)追加投資。分子之心自主研發(fā)了國(guó)內(nèi)首個(gè)功能完整的人工智能驅(qū)動(dòng)的蛋白質(zhì)預(yù)測(cè)和設(shè)計(jì)平臺(tái)“MoleculeOS”,運(yùn)用數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的AI方法,快速識(shí)別、改造甚至從頭設(shè)計(jì)最合適的蛋白質(zhì),從而顛覆大分子藥物設(shè)計(jì)、合成生物學(xué)、環(huán)境保護(hù)等領(lǐng)域研發(fā)范式。華恒生物:基于合成生物平臺(tái)優(yōu)勢(shì),新品持續(xù)突破公司是全球領(lǐng)先的通過(guò)生物制造方式規(guī)?;a(chǎn)小品種氨基酸產(chǎn)品的企業(yè)。公司以合成生物學(xué)技術(shù)為核心,聚焦氨基酸系列產(chǎn)品,包括丙氨酸產(chǎn)品(L-丙氨酸、DL-丙氨酸、β-丙氨酸)、L-纈氨酸、D-泛酸鈣和熊果苷。中期來(lái)看,公司在建項(xiàng)目逐步建成,釋放產(chǎn)能。2021年,巴彥淖爾

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