为深入贯彻落实习近平总书记在2026世界人工智能大会暨人工智能全球治理高级别会议开幕式上的重要讲话精神，省发展改革委会同省级部门、企业、高校，依托云南丰富多元的特色场景优势，聚焦重点领域，以场景应用为牵引，从各行各业中遴选出一批“人工智能+”典型案例，陆续对外发布，推动人工智能赋能千行百业，促进人工智能和实体经济深度融合。
大型生产装置先进过程控制与实时优化规模化应用示范案例 一、案例方向
“人工智能+”产业发展
二、推介单位
云天化集团有限责任公司
三、案例简介
本案例面向化工行业大型连续生产装置智能化转型升级的需求，聚焦煤气化、合成氨、硫酸、磷酸、玻纤等装置流程长、变量多、强耦合、非线性、大滞后，关键参数难以在线实时测量、设备机理模型缺失、原料波动影响大、人工经验难以兼顾安全与效益等难点痛点，通过融合AI大模型、机器学习、机理模型、先进过程控制(APC)和实时优化(RTO)技术，开发装置运行参数预测模型、智能软测量模型、最优参数求解与优化控制系统，实现提质增效、节能减排。
2023年，为响应国家“双碳”战略目标和制造业数字化转型要求，云天化集团有限责任公司牵头组建APC+RTO项目专班，云南云天化信息科技有限公司承建项目。目前已完成云天化集团下属17家主要生产制造单元调研评估，覆盖13大类127套装置，优先选取其中90套重点装置开展必要性和可行性评估，并在关键装置试点推广。截至目前，已累计实施完成29套装置APC+RTO项目的实施，取得了直接显现的经济效益，年平均直接经济收益4449.9万元，投资回收期0.95年；其中云南云天化大为制氨有限公司煤气化装置APC+RTO项目实现煤耗降低1.33%，年节煤9100吨、减排二氧化碳20086吨、年直接经济效益超千万元。案例已形成自主可控的煤气化、合成氨、硫酸、磷酸、玻纤等装置APC/RTO核心算法库和工程化平台，具备快速推广复制和行业示范价值。
四、创新点
1.算法与模型创新。首创“16个AI子模型与APC+RTO深度融合”技术架构，涵盖气化炉温度预测、煤浆浓度软测量、煤耗预测、能耗优化等核心模型，通过多模型协同与实时数据驱动，大幅提升装置运行预测精度和优化决策效率。
2.技术创新。融合AI大模型、机器学习与化工机理模型，构建“软测量、预测分析、实时优化、先进控制”协同体系，突破大型连续生产装置多变量强耦合、大滞后和关键指标难在线测量等难题。
3.模式创新。形成“试点验证、分类复制、集团推广、行业输出”的规模化应用路径，推动单装置局部优化向多装置协同优化升级。
4.管理创新。建设集团工控技术迭代中心，实现模型、算法、控制策略和实施经验的持续沉淀、复用与迭代。
5.机制创新，建立安全认证、软硬约束保护、人工接管、应急切换和7×24小时监控预警机制，保障AI优化控制安全可信落地。
“人工智能+”典型案例详细介绍
一、基本概况
化工行业正加快向集成化、大型化、绿色化方向发展，生产装置普遍具有流程长、变量多、强耦合、非线性、大滞后等特点，传统依赖人工经验和常规控制的运行方式，难以兼顾安全稳定、能效优化、产品质量和成本控制。特别是在煤气化、合成氨、硫酸、磷酸、玻纤等大型连续生产装置中，关键工艺指标难以在线实时测量，进口设备机理模型缺失，原料波动影响显著，操作优化高度依赖人工判断，制约企业智能化、绿色化转型。面对上述挑战，云天化集团以“双碳”目标为牵引，以数字化转型为抓手，率先在云南云天化大为制氨有限公司开展全球首套煤气化装置APC+RTO智能化改造试点，探索形成可复制推广的行业解决方案。本案例融合人工智能、大模型、APC和RTO技术，构建智能预测、软测量与优化控制体系，提升了装置运行效率、降低能耗、增强安全性与稳定性，取得了直接显现的经济效益，形成了可复制推广的行业智能制造解决方案。
二、主要做法
（一）技术路线
本案例围绕“人工智能+”产业发展方向，构建“数据采集、机理建模、AI预测、实时优化、先进控制、持续迭代”的总体技术路线，推动人工智能深度嵌入化工生产全流程。项目打通装置历史运行数据、实时数据、在线仪表数据、实验室分析数据及工艺机理知识，形成工业数据底座；融合AI大模型、机器学习模型与化工机理模型，建立软测量模型、预测模型和约束模型，实现复杂工况动态感知和趋势预判；以安全稳定、能效最优、质量提升和成本降低为目标，通过RTO计算最优运行参数和控制目标。在技术架构上，APC控制层运行于分钟级尺度(1—5分钟)，负责对关键工艺参数进行实时精准调节；RTO优化层运行于小时级尺度(1—3小时)，在确保装置安全平稳运行的前提下，持续向APC层下达最优控制目标，形成“长周期优化目标?短周期控制执行”的协同机制。
以煤气化装置为典型示范场景，其先进控制与实时优化流程如图1所示。由图可见，系统以生产装置运行数据为基础，将AI预测模型、RTO优化计算和APC控制执行紧密协同，形成覆盖数据感知、模型预测、优化决策、控制执行和结果反馈的闭环体系。
（二）实施路径
项目采取“集团统筹、分类评估、试点先行、复制推广、持续迭代”的实施路径。2023年，集团正式组建APC+RTO项目专班，对下属17家生产制造单元开展现状调研，覆盖硫酸、磷酸、气化、合成氨、尿素、甲醇、热电、浮选、聚甲醛、玻纤、磷肥、精细磷化工、新材料等13大类、127套装置，并对其中产能大、全年运行时间长、同类装置多、优化潜力明显的90套装置开展APC/RTO控制优化必要性和可行性评估。实施过程中，优先选取煤气化、合成氨、空分、锅炉、硫酸、玻纤原丝等优化空间大、示范带动强、投资回收期短的关键装置开展试点建设，形成可验证、可评价、可复制的样板。2024年6月28日，云南云天化大为制氨有限公司煤气化装置APC+RTO系统一次投运成功，成为全球首套投入运行的煤气化APC+RTO大模型应用项目。试点成功后，按照同类装置工艺相近、控制目标相似、模型可迁移的原则，在集团内部进行分类复制推广，并同步建设集团工控技术迭代中心，对模型、算法、控制策略和实施方法进行持续优化。截至申报时，已投运装置均保持连续安全稳定运行，系统投用率达95%以上。项目已形成“立足云南、辐射西南、面向全国”的推广路径，覆盖云南、重庆、内蒙古、青海等多个生产制造单元，后续可向化工行业输出标准化解决方案。
（三）关键技术突破
本案例重点突破了大型化工装置多变量耦合、大滞后、关键指标难测量和运行边界难优化等难题。一是通过机理模型与数据模型融合，实现难以直接快速测量工艺指标的智能软测量，为实时控制提供可靠输入；二是利用AI大模型和机器学习算法，对装置运行状态、能耗水平和关键参数进行预测，提升复杂工况下的动态感知能力；三是首创“16个AI子模型与APC+RTO深度融合”的技术架构，通过RTO实时优化与APC先进控制协同，实现装置运行参数的最优求解和精准执行，推动装置由人工经验操作向智能决策控制转变，气化炉RTO预测与优化效果如图2所示；四是在大型煤气化装置等复杂场景中实现APC+RTO大模型应用，突破多变量耦合控制和复杂装置全流程优化运行难题；五是在模型迭代方面，依托实时数据对装置核心模型进行持续深度再训练，模型预测精度和泛化能力显著提升，模型可用性提升50%以上。
（四）支撑体系建设
为保障案例落地和规模化推广，项目同步建设组织、平台、标准和安全支撑体系。组织方面，建立集团领导小组、项目专班、技术攻关中心和生产单元协同机制，形成“集团统筹、多厂联动、产学研用协同”的推进模式。平台方面，建设集团工控技术迭代中心，持续开展模型优化、算法沉淀、系统运维和跨装置复用。标准方面，形成《智能控制技术实施导则》《化工装置智能化水平评价指标体系》《APC系统安全与可靠性评估规范》等制度成果，项目在实施过程中参照了T/CNPCI 0027-2024《智能优化控制系统运行评价和验收规范》等团体标准要求，确保项目交付和验收的规范性与权威性。安全方面，建立“安全认证、硬约束与软约束保护、人工接管、应急切换、7×24小时监控预警”的全流程管控机制，确保优化指令不越安全红线。
三、应用成效
本案例已形成大型生产装置先进过程控制与实时优化规模化应用的标志性成果，推动化工生产由“人工经验调节、单装置局部优化”向“AI预测、实时优化、先进控制、持续迭代”的智能化模式转变。项目优先在煤气化、合成氨、空分、锅炉、硫酸、磷酸、玻纤原丝等关键装置落地应用，形成了可验证、可复制、可推广的场景实施路径。
在场景落地方面，集团已累计实施完成29套装置，正在实施13套装置，覆盖云南、重庆、内蒙古、青海等多个生产基地，初步形成“立足云南、辐射西南、面向全国”的规模化应用格局。项目通过AI大模型、机器学习、机理模型、APC和RTO融合应用，实现关键工艺指标软测量、装置运行状态预测、最优控制参数计算和精准控制执行，有效减少人工干预，降低劳动强度，提升装置运行稳定性、安全性和产品质量均匀性。
在运行效率方面，项目通过AI大模型、APC与RTO融合应用，显著提升了装置自动化水平和运行效率。以云南云天化大为制氨有限公司煤气化装置为例，系统投运后自动化率提升至96.88%(数据来源：项目内部标定报告)，人工操作频次下降95.58%(数据来源：项目内部标定报告)，关键工艺变量标准偏差降低45.70%(数据来源：项目内部标定报告)。项目实施后，装置综合运行效能显著提升，有效推动化工生产由“人工经验调节”向“AI预测、实时优化、先进控制”的智能化模式转变。
在量化效益方面，已完成项目年平均产生收益4449.9万元，投资回收期0.95年。其中，云南云天化大为制氨有限公司煤气化装置APC+RTO项目实现煤耗削减1.33%，预计每年节煤9100吨、减少二氧化碳排放20086吨，带来每年超千万元直接经济效益，投资回收期小于1年。该项目作为全球首套煤气化APC+RTO大模型应用，已入选工信部《先进计算赋能新质生产力典型应用案例》和《2024年工业领域数据要素应用场景典型实践案例名单》，具备较强示范引领和行业推广价值。
四、创新点
1.算法与模型创新。首创“16个AI子模型与APC+RTO深度融合”技术架构，涵盖气化炉温度预测、煤浆浓度软测量、煤耗预测、能耗优化等核心模型，通过多模型协同与实时数据驱动，大幅提升装置运行预测精度和优化决策效率。
2.技术创新。融合AI大模型、机器学习与化工机理模型，构建“软测量、预测分析、实时优化、先进控制”协同体系，突破大型连续生产装置多变量强耦合、大滞后和关键指标难在线测量等难题。
3.模式创新。形成“试点验证、分类复制、集团推广、行业输出”的规模化应用路径，推动单装置局部优化向多装置协同优化升级。
4.管理创新。建设集团工控技术迭代中心，实现模型、算法、控制策略和实施经验的持续沉淀、复用与迭代。
5.机制创新，建立安全认证、软硬约束保护、人工接管、应急切换和7×24小时监控预警机制，保障AI优化控制安全可信落地。
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