产品展示
产品特点
产品质量稳定控制
优化的回流流量等关键参数能够确保甲醇产品的纯度稳定在较高水平，减少杂质含量，提高产品质量。
业务及模型闭环管理
系统深度融合“AI大模型+精馏机理+APC”，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，新生成的模型预测数据反哺到模型优化中，具备边学边用能力，实现“感知决策执行反哺”业务处置及模型动态优化的全链路闭环，提升甲醇精馏工艺日常控制智能化和精细化。
一键预测、一键优化
一键预测模块基于实时数据流，对未来工况（蒸汽压力、液位等）及质量指标（乙醇、水含量等）进行预测；一键优化模块则综合考虑生产负荷、各塔运行状态及质量波动，智能生成回流流量等关键参数的最优设定值，并自动下发至APC闭环控制。用户可依据预测值和推荐值,结合实际生产经验进行快速决策与参数微调，实现算法推荐与人工经验的协同互补。
点位趋势分析
提供各塔传感器的点位历史趋势分析，用户可同时选择多个点位曲线图进行对比分析，掌握各点位的历史数据，辅助操作控制。
蒸汽用量快速调整
通过模型预测，可以指导员工及时调整蒸汽流量，以适应进料流量和组分的变化，从而减少不必要的蒸汽消耗，提高能源利用效率。
技术规格
自动化模型选择和训练
预测大模型的基模型支持XGBoost、随机森林、支持向量机、高斯过程、梯度提升树等主流机器学习模型作为基模型；融合模型支持卷积神经网络CNN、全连接网络或者两者的结合。内置自动机器学习技术（AutoML），实现全自动的基模型选择和融合模型训练。
高泛化与高精度
预测大模型的自动学习能力可以适用于不同行业和领域中的不同任务；在具体任务中，可自适应构建不同基模型和融合模型，实现更高的精度。
复杂问题的建模能力
随着问题复杂度的增加，建模时所需要的输入维度增加。基于创新的架构和训练方法，预测大模型具有更强的复杂问题建模能力，支持千量级输入维度的建模，模型精度和建模能力相比传统方法具有明显的优势。
甲醇精馏高质量数据集
围绕甲醇精馏全流程构建数据集，覆盖预精馏塔、加压塔等关键单元，采集温度、压力、流量、组分等多维度时序数据，遵循全工况覆盖、高完整性、机理合规、标准统一原则，完成数据清洗、机理校验、标准化治理，提供高质量数据支撑。
应用效果
减碳增效，提升甲醇产量
人工智能模型能够预测并推荐在不同进料条件和工况下的最优回流比，避免蒸汽的过量使用或不足，降低能源消耗，提升能效。通过预测推荐温度、压力等工艺参数，进一步降低废水、预塔不凝气和杂醇油中的甲醇含量，提高甲醇的产量和整体经济效益。
指导生产调度优化，提高产品质量稳定性
人工智能大模型可对生产过程中的数据进行实时分析，识别和预测影响甲醇精馏产品质量的因素，能够预测出在不同工况条件下产品质量变化趋势，从而指导工艺参数调整，确保产品质量始终保持在稳定水平。
设备控制优化，提升设备运行效率
人工智能大模型还可集成设备传感器数据，实时监测设备运行状态，预测甲醇精馏装置设备故障，并提前进行预测性维护。减少甲醇精馏装置设备停机时间，提高设备的整体运行效率。
案例应用
兖州煤业榆林能化有限公司
甲醇精馏工艺智能优化系统通过采集、分析和预测精馏塔的工艺参数（如回流比、温度、压力、蒸汽流量、进料流量、液位等），利用人工智能大模型技术手段对精馏过程实施精准优化，实现稳态工况下的自主优化运行，有效降低蒸汽消耗，吨产品蒸汽消耗降低2.6%，年节能降耗超300万元，废水中甲醇含量显著下降，年增回收产能近200吨。
