连续化化工生产工艺参数智能调控技术探析

卢安化

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摘要：连续化化工生产是现代化工产业的主流生产模式，具备流程连贯、工况复杂、参数耦合性强的显著特点，传统人工调控与常规自动化调控模式已难以适配高精度、稳工况、低能耗的生产需求。为解决生产过程中参数调控滞后、工况响应不及时、多参数协同失衡等行业共性问题，本文搭建轻量化智能调控整体架构，优化适配化工非线性工况的融合调控算法，并依托实际化工生产场景开展工程试点应用验证。结合应用现存问题梳理技术推广优化策略，展望全流程无人化调控发展方向，可为连续化化工生产智能化升级、工艺参数精准管控提供理论与实践参考。

关键词：连续化化工；工艺参数；智能调控；算法优化；生产工况

引言

连续化化工生产依托一体化流水线完成物料反应、转化、产出全流程，生产工况动态变化频繁，各类工艺参数相互关联、相互制约，直接决定产品质量与生产稳定性。当前多数中小化工企业仍采用传统调控模式，依赖人工经验完成参数调整，普遍存在调控滞后性突出、多参数耦合冲突难以化解、异常工况处置迟缓等问题，极易引发产品质量波动、生产能耗偏高、工况失衡等生产隐患。随着化工行业智能化转型推进，工艺参数智能调控技术成为破解连续化生产管控难题的核心路径，能够实现参数实时感知、动态调节、精准管控，具备极高的落地价值与应用前景，因此开展本次智能调控技术专项研究具有重要的现实意义。

一、连续化化工参数智能调控技术的核心架构设计

1.1 多参数实时感知采集模块

多参数实时感知模块是智能调控体系的基础前端单元，核心负责连续化生产全流程工艺参数的动态采集与精准感知，覆盖生产温度、系统压力、物料流量、介质组分等核心工艺指标。该模块摒弃传统定点、定时采集的滞后模式，依托适配化工复杂工况的传感设备，实现全时段、无间断数据采集，能够精准捕捉生产过程中的微小参数波动与工况变化。同时对采集数据进行初步筛选与降噪处理，剔除环境干扰、设备误差带来的无效数据，保障后端调控分析的数据真实性与完整性，为后续协同计算与精准调控奠定数据基础。

1.2 边缘-云端协同计算模块

结合中小化工企业落地成本与运行效率需求，搭建轻量化边缘-云端协同计算架构，明确双端功能边界与交互逻辑。边缘端侧重现场实时数据处理、短周期参数研判与即时调控指令输出，快速响应现场工况的动态波动，规避云端传输延迟导致的调控滞后问题。云端端侧重海量历史数据存储、工况规律分析、调控模型迭代与多生产线统筹优化，依托大数据分析挖掘参数耦合规律与生产优化空间[1]。双端数据实时交互、分工协同，既保障现场调控的时效性，又实现生产数据的长效分析与模型优化，兼顾落地经济性与调控专业性。

1.3 全流程闭环执行调控模块

闭环执行模块是智能调控技术的终端落地单元，承接协同计算模块输出的调控指令，完成工艺参数的自动化调整与工况修复，形成感知、计算、调控、反馈的完整闭环体系。该模块可精准适配连续化生产的动态工况，针对参数漂移、工况偏移、轻微异常等问题实现自主调节，无需人工介入操作。同时具备运行状态实时反馈功能，将调控后的工艺参数、生产工况反向传输至前端感知与计算单元，持续优化调控精度，彻底解决传统调控模式单向操作、无反馈、难迭代的短板，保障生产工况长期稳定平衡。

二、适配化工场景的智能调控核心算法优化

2.1 传统调控算法的场景适配短板分析

传统单一PID算法是化工参数调控的常用技术手段，具备操作简便、稳定性强的优势，但针对连续化化工生产强耦合、非线性、时变显著的工况特性适配性不足，难以精准处理多参数相互干扰引发的工况波动，对缓慢参数漂移的预判能力薄弱。单一深度学习预测算法虽具备较强的数据拟合与趋势预判能力，但现场实时响应速度较慢，极端工况下易出现调控偏差，难以兼顾调控时效性与精准性。两类单一算法均无法完全适配连续化化工高精度、动态化的调控需求，存在明显的技术短板[2]。

2.2 PID与深度学习融合算法优化设计

立足化工生产参数调控核心需求，对传统PID算法与深度学习预测算法进行融合优化，构建复合型智能调控算法体系。依托深度学习算法强大的数据分析与趋势预判能力，挖掘多参数耦合关联规律，提前研判参数漂移趋势与工况波动风险，实现前置预判与提前干预。结合PID算法即时响应、精准微调的优势，完成工况动态平衡调控，弥补单一算法的技术缺陷。优化后算法增设参数解耦机制，有效化解多参数耦合冲突，适配化工非线性复杂工况，实现预判、响应、微调、稳控的一体化调控。

2.3 优化算法核心性能优势验证

通过工况模拟与实测数据比对验证，融合优化算法相较于传统单一算法，在参数漂移预判准确率、多目标动态平衡能力、工况响应效率等维度均具备显著优势。优化算法能够精准识别细微参数变化趋势，提前规避长期累积性工况偏移问题，大幅降低生产工况波动幅度。在多参数协同调控场景中，可自主平衡各类工艺指标，避免单一参数达标、整体工况失衡的问题，同时缩短异常工况响应时长，兼顾调控精度与响应速度，完全适配连续化化工稳定生产的核心需求[3]。

三、智能调控技术的工程试点应用与效果验证

3.1 试点应用场景与落地方案

本次研究选取煤制烯烃连续化生产场景开展技术试点应用，该生产流程工艺链条长、参数耦合复杂、工况稳定性要求高，是典型的精细化连续化工生产场景，具备良好的试点代表性。在保留原有核心生产设备的基础上，植入本次设计的轻量化智能调控架构与融合优化算法，完成感知设备适配、协同系统部署、闭环调控模块调试，开展长期试运行工作。试点过程中全程记录生产运行数据，保持外部生产条件稳定，保障应用效果对比的真实性与有效性。

3.2 核心应用指标对比分析

通过对比技术应用前后的生产运行核心指标可知，智能调控技术落地后，生产线产品良品率得到明显提升，有效减少参数波动引发的残次产品产出。在生产能耗管控方面，优化算法实现参数精准稳控，规避无效能耗消耗，整体生产能耗得到有效降低，生产经济性显著提升。同时，异常工况处置模式实现从人工被动处置向智能主动干预转型，异常工况处置时长大幅缩短，有效规避工况失衡引发的停产、返工等问题，生产连续性与稳定性大幅优化。

3.3 技术应用综合成效总结

试点应用结果充分验证了本次智能调控技术的实用性与先进性，融合算法与轻量化架构能够良好适配连续化化工复杂生产场景，有效解决传统调控模式滞后、失衡、低效等核心问题。技术应用不仅实现了工艺参数的精准动态管控，提升产品生产质量与生产稳定性，还实现了节能降耗、提效稳产的多重目标，可为同类型连续化化工生产线的智能化改造提供成熟、可复制的技术方案，具备良好的行业推广价值。

结语

本文针对连续化化工生产参数调控的行业共性难题，完成智能调控架构搭建、算法优化与工程试点验证，形成一套适配中小化工企业的轻量化、高精度智能调控体系。试点应用过程中也发现，部分老旧生产设备与智能调控系统适配性不足，同时智能化设备操作门槛较高，一线运维人员专业能力难以匹配新技术应用需求，制约技术规模化推广。后续可通过老旧设备适配改造、系统兼容性优化、分层人员技能培训等配套举措，完善技术推广体系。长远来看，可持续深化智能算法与化工生产全流程的融合，逐步实现从单工序参数调控到全流程无人化智能管控的升级，持续推动连续化化工生产向智能化、精细化、低碳化方向高质量发展。

参考文献

[1]常江. 化工生产中精馏塔节能优化与工艺参数调控研究 [J]. 中国石油和化工标准与质量, 2026, 46 (8): 85-87.

[2]高崇, 李玉, 王玲玲. 基于大数据分析的重油催化裂化工艺优化与操作参数智能调控 [A]. 2025人工智能与工程管理学术交流会论文集[C]. 中国智慧工程研究会智能学习与创新研究工作委员会: 2025: 214-215.

[3]高剑. 大曲发酵温湿度循环智能调控方法及其系统研发[D]. 导师：田建平;裴永康. 四川轻化工大学, 2023.

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