干貨！煉化企業(yè)建模效率提升數(shù)十倍的實踐分享

發(fā)布日期：
2024-04-24
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在數(shù)字化轉(zhuǎn)型的過程中，煉化企業(yè)面臨著技術(shù)門檻高、建模周期長以及模型部署困難等挑戰(zhàn)。傳統(tǒng)建模過分依賴專業(yè)人才，不同場景需定制化開發(fā)，模型部署也受到多種問題的制約，導(dǎo)致建模過程耗時長、成本高、部署難。本文將以某煉化企業(yè)為例，探討數(shù)據(jù)驅(qū)動建模平臺如何助力煉化企業(yè)實現(xiàn)安全生產(chǎn)和運營的優(yōu)化。


項目選型背景


某煉化企業(yè)是一家綜合性的煉化一體化企業(yè)，具備完善的石油化工、煤化工及石化產(chǎn)品銷售業(yè)務(wù)，煉油加工規(guī)模和技術(shù)水平在國內(nèi)煉油企業(yè)中處于領(lǐng)先地位。近幾年，該企業(yè)不斷推動信息化和工業(yè)化的深度融合，以工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)為基礎(chǔ)，提出了“智能煉廠”的概念，并在裝置優(yōu)化、計劃優(yōu)化、供應(yīng)鏈優(yōu)化等方面開展了相關(guān)應(yīng)用研究。

智能建模技術(shù)作為“智能煉廠”的核心技術(shù)，通過快速創(chuàng)建智能化應(yīng)用，為安全生產(chǎn)和降本增效提供智能決策，成為石化企業(yè)普遍關(guān)注的關(guān)鍵技術(shù)。然而，原有的建模方式門檻高、難應(yīng)用，導(dǎo)致企業(yè)陷入了“有數(shù)據(jù)、無模型、有模型、難應(yīng)用”的困境。

煉化智慧引擎：數(shù)據(jù)驅(qū)動建模平臺

力維智聯(lián)與工業(yè)伙伴共同開發(fā)的數(shù)據(jù)驅(qū)動建模平臺，其核心在于其對工業(yè)大數(shù)據(jù)的智能分析和利用。

企業(yè)在既有工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺架構(gòu)下，針對石化煤柴油加氫裝置構(gòu)建起一站式煉化工業(yè)大數(shù)據(jù)分析建模平臺，集成數(shù)據(jù)預(yù)處理、主流機器學(xué)習(xí)算法、智能優(yōu)化算法和模型自動訓(xùn)練方法，最終實現(xiàn)生產(chǎn)數(shù)據(jù)到模型應(yīng)用的端到端建模平臺。通過多元統(tǒng)計過程控制（MSPC）、機器學(xué)習(xí)（ML）、深度學(xué)習(xí)（DL）等先進(jìn)技術(shù)的融合，平臺能夠從海量的生產(chǎn)數(shù)據(jù)中提取有價值的信息，為產(chǎn)品質(zhì)量控制、故障診斷、生產(chǎn)優(yōu)化等提供了強大的數(shù)據(jù)支持和智能決策能力。

在工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)的架構(gòu)中，數(shù)據(jù)驅(qū)動建模平臺位于工業(yè)PaaS層，提供自動機器學(xué)習(xí)（AutoML）功能，實現(xiàn)從數(shù)據(jù)智能標(biāo)注、數(shù)據(jù)預(yù)處理、特征工程、機器學(xué)習(xí)建模、超參數(shù)尋優(yōu)到快速部署的一站式自動建模解決方案，極大地簡化了建模過程，并提高了模型的構(gòu)建和部署效率。

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如何構(gòu)建全流程零代碼建模服務(wù)

數(shù)據(jù)驅(qū)動建模平臺采用容器云技術(shù)，實現(xiàn)了從數(shù)據(jù)采集到模型部署應(yīng)用的全過程零代碼建模服務(wù)。具體構(gòu)建流程如下：
>>>技術(shù)選型：在構(gòu)建平臺的初期階段，企業(yè)深入研究了各種技術(shù)選型，并最終選擇了容器云技術(shù)（如k8s+Docker）作為構(gòu)建平臺的基礎(chǔ)技術(shù)。這一選擇不僅考慮了技術(shù)的先進(jìn)性和穩(wěn)定性，還充分考慮了企業(yè)內(nèi)部的技術(shù)棧和未來的擴(kuò)展性。
>>>數(shù)據(jù)接口：通過自主開發(fā)的數(shù)據(jù)微服務(wù)統(tǒng)一接口，實現(xiàn)與生產(chǎn)管理系統(tǒng)（MES）、實驗室管理系統(tǒng)（LIMS）等系統(tǒng)的數(shù)據(jù)接入。這一接口不僅能夠?qū)崿F(xiàn)數(shù)據(jù)的高效傳輸和整合，還能夠保障數(shù)據(jù)的安全性和一致性。
>>>資源調(diào)度：在平臺運行過程中，資源調(diào)度是一個至關(guān)重要的環(huán)節(jié)。為了實現(xiàn)模型訓(xùn)練和推理的高效執(zhí)行，平臺采用了動態(tài)調(diào)度訓(xùn)練/推理（CPUs/GPUs）資源，其中訓(xùn)練資源用于機器學(xué)習(xí)模型訓(xùn)練，推理資源用于模型推理預(yù)測，確保了平臺的穩(wěn)定性和高效性。
>>>數(shù)據(jù)采集與管理：在數(shù)據(jù)采集和管理方面，平臺利用了先進(jìn)的數(shù)據(jù)視圖組件，能夠?qū)崿F(xiàn)對海量生產(chǎn)數(shù)據(jù)的統(tǒng)一管理和處理。通過數(shù)據(jù)預(yù)處理算法，平臺能夠提高數(shù)據(jù)的質(zhì)量，并選取合適的特征進(jìn)行建模，為后續(xù)模型訓(xùn)練和評估奠定了堅實的基礎(chǔ)。
>>>模型訓(xùn)練與評估：在模型訓(xùn)練和評估方面，平臺集成了主流算法組件，能夠?qū)崿F(xiàn)多種模型的訓(xùn)練和性能評估。通過零代碼編程算子流組件，平臺能夠?qū)崿F(xiàn)模型的快速開發(fā)和迭代，為企業(yè)提供了強大的建模工具。
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>>>模型部署與維護(hù)：在模型部署和維護(hù)方面，平臺采用了先進(jìn)的模型調(diào)度組件和App部署組件，能夠?qū)崿F(xiàn)模型的快速部署和更新。通過模型庫組件，平臺能夠?qū)崿F(xiàn)模型的長期維護(hù)和管理，確保了模型的穩(wěn)定性和可靠性。

破局建模瓶頸：降低門檻、提升效率

針對該煉化企業(yè)某加氫裂化裝置的多模態(tài)工況，平臺采用堆疊自編碼器(SAEs)-混合高斯模型(GMM)算法，AEs算法用于提取非線性特征，GMM算法用于工況聚類分析，成功實現(xiàn)了噴氣燃料收率的預(yù)測。
數(shù)據(jù)驅(qū)動建模技術(shù)為煉化企業(yè)提供了高效的工業(yè)數(shù)據(jù)驅(qū)動建模工具。它實現(xiàn)了零代碼建模工作流，降低了數(shù)據(jù)驅(qū)動建模技術(shù)的應(yīng)用門檻。同時，該技術(shù)充分利用了煉化企業(yè)的海量生產(chǎn)數(shù)據(jù)，建立了準(zhǔn)確的預(yù)測模型，從而實現(xiàn)了對煉化過程的實時監(jiān)控和優(yōu)化。
結(jié)果表明，數(shù)據(jù)驅(qū)動建模平臺顯著提升了建模效率，建模時間從傳統(tǒng)的7天縮短至2小時左右，同時由煉化工程師自主研發(fā)的10余個機器學(xué)習(xí)模型，日調(diào)用量超1000余次，優(yōu)化生產(chǎn)工藝，利潤產(chǎn)品收率平均提高約0.8%。這一結(jié)果充分展示了平臺在工業(yè)實踐中的優(yōu)越性和實用性，為企業(yè)生產(chǎn)過程的監(jiān)控和優(yōu)化提供了可靠的支持。
結(jié)語：
隨著人工智能和大數(shù)據(jù)技術(shù)的不斷進(jìn)步，數(shù)據(jù)驅(qū)動建模平臺進(jìn)一步深化煉化工業(yè)的智能化轉(zhuǎn)型，為生產(chǎn)過程的實時監(jiān)控和優(yōu)化提供更為可靠的支持。未來，數(shù)據(jù)驅(qū)動建模技術(shù)將是煉化工業(yè)智能化轉(zhuǎn)型的重要推動力量，其專業(yè)性和完整性不僅提升了企業(yè)的競爭力，也為行業(yè)的可持續(xù)發(fā)展注入了新的活力。
文章參考：

《石油煉制與化工》第3期：

大數(shù)據(jù)驅(qū)動建模平臺技術(shù)在加氫裂化工藝預(yù)測上的應(yīng)用

《特區(qū)實踐與理論》數(shù)據(jù)智能技術(shù)普惠化的理論與實踐



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