人工智能在化工中的应用(2)

人工智能在化工中的应用

催化裂化装置是炼油厂核心装置之一。由于原料品种和性质的频繁变化，导致操作经常处在较大的波动状态。而控制的重点是装置的核心反再系统，在换油过程中，装置之间的过渡过程的调节都基于经验，难以用较为精确的数学模型来描述，也难以用基于纯数学模型的预估控制来实现控制。作为人工智能领域的专家系统，随着计算机的发展、运用和不断完善，得到了迅速发展。所以采用专家系统为主，辅以必要的预估数学模型等先进控制手段，来逐步实现催化裂化装置的优化控制。就过程监视来说，在催化装置中，除少数故障如停电等是突发性外，其他大多数都有一个或短或长的时间过程。把设备和系统各种故障发生的原因和形成过程的知识和经验存放在专家系统的知识库中，在生产过程或系统的问题变得严重之前，G2专家系统能根据现场监测数据，利用知识库中的实时规则、程序和模型对实时数据进行分析和推理，寻找和判断这些故障趋势，快速地诊断出问题，进行信息提示或报警，并采取正确行动来防止故障的发生和减少经济损失。

人工智能还有许多应用，1988年大连理工大学开发了用于分离系统选择的SELEX；1989年清华大学开发了用于换热网络综合的SPHEN；1990年石油大学开发了炼油工程ORDEES；1990年北京化工大学开发了用于分离序列综合的SEPSES等。

参考文献：

[1] 张卫东.化工过程分析与合成. 2011

[2]项曙光许春明. 青岛化工学院学报第四期. 1997

[3]宋颖州.安庆科技报第二期. 2004