10月29日上午，云鼎科技正式推出历时2年研发的“云鼎伏羲化工大模型”。该模型深度融合化工工艺机理、专家经验、设备及质量数据开展融合训练，成功打通技术突破到产业价值的“最后一公里”，让工业AI成为工厂自主运行的核心引擎。目前，该模型已在榆林能化、鲁南化工、未来能源等多家化工企业落地应用，为行业智能化转型注入新动能。

直面行业痛点：化工智能化转型的四大挑战

当前，化工行业在智能化转型进程中，面临着多重复杂难题，传统模式已难以满足高效、安全、低碳发展需求：

1.工业场景复杂：化工生产流程涉及多环节、多变量，工况动态变化，对智能化系统的适应性提出极高要求；

2.工艺机理深厚：核心生产工艺蕴含复杂的物理化学原理，传统模型难以精准解析深层机理；

3.多源数据融合难：生产过程中产生的设备数据、质量数据、工艺数据等来源分散、格式异构，难以实现有效整合利用；

4.专家经验复用难：行业专家的宝贵经验多以隐性形式存在，无法规模化复制到不同生产场景，导致技术落地效率低。

传统模型依赖单一数据驱动或静态经验规则，既无法精准感知全流程生产状态，也难以实现动态预测与自主优化，形成AI技术落地的“最后一公里”断层，严重制约行业高质量发展。

三大核心突破：破解行业难题

为攻克上述痛点，云鼎伏羲化工大模型实现关键技术突破，从根本上改变传统生产模式：

1.突破多源异构数据融合障碍：通过整合工艺机理、专家知识、设备运行数据与质量指标，构建具备高泛化能力的行业知识底座，推动生产决策从“经验驱动”向“知识、经验与数据协同驱动”跨越；

2.攻克复杂工况适应性难题：引入强化学习与自适应优化机制，让模型具备在线学习、实时调优能力，大幅提升波动环境下的决策准确性，确保复杂工况下的稳定运行；

3.打通智能分析到控制执行路径：结合APC先进过程控制技术，打造“感知决策执行”一体化闭环，实现生产过程自主优化与智能调控，推动化工运营模式从“人控为主”向“自主运行”转变。

三大典型特征：打造专业化工业AI引擎

不同于通用型大模型，云鼎伏羲化工大模型具有鲜明的行业属性与实用价值，核心特征如下：

1.深厚行业属性：深度融合煤化工工艺机理与专家经验，并非通用大模型的简单移植，而是扎根化工生产实际场景的专用化、专业化工业AI工具；

2.全流程闭环优化：覆盖配煤、气化、精馏、净化等关键生产环节，支持跨工序协同优化与全局能效提升，具备“预测优化控制”一体化落地能力；

3.高精度工程化应用：已在多家大型化工企业规模化部署，关键指标预测误差控制在3%以内，系统投用后人工干预频次降低90%以上，稳定性与经济效益显著，为行业提供可复制、可推广的智能化升级方案。

六大高价值应用场景：降本增效保安全

云鼎伏羲化工大模型已在六大核心场景实现深度应用，为企业降本增效、提质保安全提供切实支撑：

（一）气化配煤智能优化：破解“配煤难”，降本稳运行

传统煤炭气化领域中，煤质预测与最优配煤方案制定一直是行业难题。云鼎科技自研的“气化配煤智能优化系统”，将海量原煤数据与煤气化技术深度融合，构建高精度预测模型：实现对灰熔点、黏温特性、操作温度等关键指标的超前洞察，预测平均偏差控制在3%以内；基于精准预测快速生成最优配煤方案，为气化炉提供“量身定制”用煤策略，显著降低入炉煤成本，提升气化炉运行稳定性，减少煤质波动导致的异常停车风险。

（二）甲醇精馏工艺智能优化：节能降碳，年创效超380万元

系统深度融合“AI大模型+精馏机理+APC先进过程控制”，以“数据驱动、自主寻优、智能调控”为核心：实时采集全流程生产数据，通过高精度工业模型动态生成最优工艺参数，自动下发至生产装置，实现“感知决策执行”全链路闭环；投运后成效显著：吨甲醇蒸汽消耗降低3.95%，年创效约334万元；废水中甲醇含量下降0.15个百分点，年增产能约230吨，创收47万元，同时平抑工况波动，减轻人员操作负荷。

（三）低温甲醇洗运行优化：减人工，提能效

依托大模型预测与分析能力，融合AI技术、工艺机理与专家经验，构建全流程智能优化系统：聚焦低温甲醇洗溶液循环过程，采用“AI+机理+APC”一体化技术路径，实现关键参数精准预测与全流程自动调控；系统全面运行后，人工操作频次降低90%以上，生产稳定性与整体能效显著提升，大幅减轻人员工作负担。

（四）AI综合分析识别与预警：从“被动响应”到“主动防控”

为打造安全智能的现代化工园区，系统部署多场景智能算法模型，实现20余类风险行为实时监测与自动告警，包括人员违规闯入、车辆占用消防通道、人员异常聚集、未佩戴安全防护装备、物料泄漏等；彻底改变传统“被动响应”的安全管理模式，弥补人工巡检的盲区与滞后性；投运后，异常事件平均发现时间缩短至3秒内，告警准确率提升至92%以上，安全隐患处置效率大幅提高。

（五）带式输送机运行智能监管：全天候监测，降负荷保安全

带式输送机运行状态智能管控系统，在机头、机尾、变坡点、卸料点等关键位置部署64台高清摄像仪，依托大模型视觉分析技术实现全天候实时监测：精准识别皮带跑偏、异物混入、溢煤、卸料器升降不到位等异常状况，自动抓拍图像、生成延时录像，并实时推送报警信息至管理平台；

投运后，视觉模型平均识别准确率超96%，现场巡检工作量降低70%以上，提升运输环节智能化水平，助力企业降本增效。

（六）硫回收现场智能巡检：精准识别风险，筑牢安全防线

硫回收装置智能巡检系统结合净化车间工况，在装置四周、火焰观察窗等关键区域安装14台高清摄像仪，通过大模型视觉分析技术实现全天候监测：精准识别火焰异常熄灭、液位与压力波动超限、人员误入危险区域等异常情况，自动推送预警信息至系统平台，实现“早发现、早预警、早处置”；投用后，视觉模型平均识别准确率达95%以上，减少远传仪表与就地仪表比对的工作负担，降低现场巡检强度，提升装置区域本质安全水平。

未来展望：持续迭代，引领化工数智化转型

未来，云鼎科技将持续深化“云鼎伏羲”化工大模型的迭代与应用：围绕现代煤化工全链条构建高精度预测模型矩阵，覆盖配煤、煤气化、合成到成品的全流程关键环节；通过全流程工艺参数动态自主优化，助力化工企业实现全过程精细化管控，进一步提升本质安全水平、运营效率与综合市场竞争力。作为扎根化工行业的专用化工业AI引擎，云鼎伏羲化工大模型不仅已在多家大型企业验证工程化价值，更将成为推动化工行业数智化转型的核心支撑力量。它将帮助行业突破传统生产模式限制，为高效低碳发展提供持续技术动力，加速化工生产向全流程自主优化运行的目标迈进。