磷化工能耗优化大模型
项目建设单位：贵州磷化(集团)有限责任公司
一 项目建设背景
磷化工行业作为国民经济的战略支柱产业，是保障粮食安全、新材料产业发展的核心基础，其绿色低碳转型直接关系到国家“双碳”目标落地与工业高质量发展全局。贵州磷化集团作为企业，肩负着践行国家战略、产业转型的重要使命。位于黔南州福泉市的“1468”装置(消纳磷石膏140万吨、产出硫酸60万吨和胶凝材料80万吨)，通过融合预测大模型、科学计算、过程控制(APC)等技术，深度挖掘能耗与工艺参数、原料特性、工况变化之间的内在关联，实现生产过程的精准预测、全局寻优与智能调控，为行业提供“人工智能+节能降碳”应用示范。
二 解决方案
为破解磷石膏制酸装置能耗偏高、工艺稳定性不足、调控效率偏低等痛点，贵州磷化集团依托AI技术实现生产工艺的精准优化与高效调控，将集成工艺参数预测与视觉分析融合，实时解析动态质检数据、工艺参数与高温视频，构建起“感知—分析—决策—执行”的智能闭环，实现“数据即决策”。
（一）核心架构
遵循“分层协同、全域贯通”的设计理念，构建覆盖“基础设施、数据、模型、平台、应用”的五级核心架构，确保系统高效协同、稳定运行。
1.基础设施层：依托华为云算力资源与工业级硬件部署，提供弹性计算、实时数据传输、安全防护等基础支撑，保障大模型训练、推理及生产调控的实时性与稳定性，为全流程智能化运行筑牢硬件根基。
2.数据层：构建垂直领域高质量数据集，一是对多源异构的生产数据(实时工况、原料成分、能耗数据、设备状态等)进行采集、清洗、校验、缺失值等预处理；二是整合行业机理、工艺标准、专家经验等知识资源，构建机理知识库，为模型训练与精准调控提供双重数据支撑。
3.模型层：集成语义理解、预测算法、科学计算、控制等多种AI模型，形成“1个通用平台模型+N个场景专属模型”的模型体系。通用平台模型提供基础AI能力，针对不同生产装置的工艺特性定制开发，实现精准适配。
4.平台层：搭建一站式AI大模型平台，承担模型调度、工作流编排、数据管理、模型训练与部署等核心职责，整合CV、预测等能力，为上层应用提供统一技术支撑，实现模型全生命周期的高效管理。
5.应用层：面向生产一线与管理决策层，提供多场景智能调控、能耗监测、参数优化、决策支持等应用服务，实现从数据采集、分析、预测到调控执行的全流程闭环，让智能决策直达生产终端。
（二）功能应用
以“数据驱动决策、模型优化工艺”为核心，打造四大核心功能应用，全面覆盖“生产调控、能耗管理、决策支持”等关键场景。
1.智能预测：依托历史生产数据与实时工况数据，通过大模型精准预测能耗指标、产品品质参数、设备运行状态等核心变量，提前预判生产过程中的能耗波动与工艺偏差，为主动调控提供科学依据，实现“防患于未然”。
2.实时优化调控：针对不同生产场景，通过大模型求解工艺参数组合，联动APC控制系统与边缘控制器，实现原料配比、炉温、压力等关键参数的自动调控，确保生产过程始终处于能耗状态。
3.参数溯源与评价：支持生产参数调整记录、能耗优化效果的全程溯源，建立优化效果评价体系，用户可对模型调控效果进行量化评分，评价数据为模型迭代优化提供依据。
4.决策支持赋能：整合多维度核心数据(能耗数据、生产效率、产品品质、设备状态等)，通过可视化图表呈现生产动态，助力管理层快速掌握业务态势，为工艺改进、产能调整、战略规划提供数据驱动的决策支持。
三 创新点
本项目的核心创新在于打破传统工业依赖单一机理模型或人工经验的局限，构建“AI技术+行业机理+全流程数据”深度融合的能耗优化新范式，实现“数据-模型-调控-评价-迭代”的闭环管理。
1.架构创新：构建“通用平台+场景定制”的行业智能化新范式。依托华为盘古大模型能力，搭建一站式AI大模型平台，整合五大核心AI能力，为多场景模型提供统一技术支撑；同时针对“1468”磷石膏制酸各核心装置的工艺特性，定制开发专属能耗优化系统，实现通用AI能力与生产场景的精准适配，打破“一刀切”的传统智能化模式，提升优化的针对性与有效性。
2.技术创新：实现“行业机理+AI模型”的双轮驱动。突破传统工业仅依赖机理模型或人工经验的瓶颈，将磷石膏生产过程的各项监测指标，与AI预测算法、实时优化技术深度耦合。机理模型保障了调控的合规性与科学性，AI模型提升了系统对复杂工况、动态波动的适配能力，有效破解了行业大滞后、强耦合、多约束的技术难题，实现从“被动响应”到“主动预判”的转型。
3.数据创新：激活全流程数据要素的核心价值。通过数据采集、清洗、治理等一系列手段，打破磷化工各生产环节、各系统的数据孤岛，构建覆盖“原料-生产-产品-能耗”全链条的高质量数据集。创新采用“前馈+反馈”的闭环调控逻辑，让数据贯穿“采集-分析-预测-调控-评价”全流程，成为降本增效的核心驱动力，推动生产模式从“经验驱动”向“数据智能驱动”转型。
4.方案创新：打造全链条精细化优化体系。针对不同生产场景的核心痛点，设计精细化优化方案。磷石膏制酸场景融合APC控制与RTO实时优化系统，同步解决能耗偏高与熟料强度不足问题。通过全链条、全场景的精细化设计，实现生产稳定性、产品品质与能耗优化的多重提升。
四 项目实施成效
（一）经济效益
一是大幅降低了人工与能耗成本，焦炭磨、辅料磨、沸腾炉等装置能耗均降低2%以上，预计年节省成本近数百万元。二是通过提升生产工艺稳定性与产品品质一致性，降低了因参数波动导致的原料浪费与产品不合格风险，同时减少了人工高频次操作的失误率，回转窑、沸腾炉等装置的操作频次下降70%以上，稳定性提升30%以上，显著提升了生产运营效率，增强了企业核心竞争力。三是项目形成的智能化技术与方案，可作为进行推广，为集团带来潜在的技术输出价值。
（二）社会效益
一是践行国家“双碳”战略，通过AI技术实现节能降碳，减少了工业排放，为区域生态环境保护作出重要贡献。二是树立，为全国磷化工行业提供“人工智能+节能降碳”的可复制、可推广经验，行业绿色智能化转型，助力贵州在全国绿色工业发展浪潮中抢占先机。三是促进产业升级，推动人工智能与制造业的深度融合，加速磷化工行业的数字化、智能化转型，为行业高质量发展注入新动能，为经济社会可持续发展提供坚实支撑。
