“AI+制造”典型应用场景|华谊硫回收装置TPT时序大模型

场景

广西“人工智能+制造”典型应用场景丨硫回收装置TPT（Time-series Pre-trained Transformer）时序大模型-广西华谊能源化工有限公司

硫回收装置TPT时序大模型1

一、企业简介

广西华谊能源化工有限公司成立于2016年4月,隶属于上海华谊控股集团有限公司。公司注册资本77.65亿元,位于中国(广西)自由贸易试验区钦州港片区石化产业园内，主要产品为180万吨/年甲醇、120万吨/年醋酸和20万吨/年乙二醇。公司以数字化交付为基础，努力打造国内一流的“绿色、低碳、智能”的数字化灯塔工厂。公司于2022年建成数字化工厂，是国内化工行业首批通过国家智能制造能力成熟度四级评估的企业，已获评“国家智能制造标杆企业”“工信部智能制造示范工厂”和“工信部首批卓越级智能工厂”等称号。

二、场景概述

痛点与挑战：

APC过程控制难度大：APC存在着大滞后、强耦合等复杂特性，部分回路无法长期投入；

对物料状态的检测分析不足：酸性气及混合气流量计故障率较高，影响氧气配比调整;缺乏对转化率的检测；

催化剂寿命和性能：操作人员控制不当导致催化剂性能下降，使用寿命缩短；

设备和管道故障：硫的腐蚀性导致管道堵塞等问题频发；

操作参数调整滞后：碱洗参数调整不及时可能导致排放烟气不达标。

硫回收装置TPT时序大模型2

解决方案描述：

人工智能建模和分析：基于Transformer算法，AI时序大模型架构对历史生产数据进行训练和建模，实现对装置异常工况的检测和预测预警，以及对生产操作参数的优化建议，并在受控状态下进行自动控制；

问答式人机交互：结合LLM大语言模型，搭建私域知识库根据用户要求生成装置运行报告，提高用户的信息和知识获取效率。

硫回收装置TPT时序大模型3

三、应用成效

装置运行平稳率提升至96%，能够在偏离正常区间时向操作人员发出异常报警；

自动控制稳定性提升30%以上，二级硫冷凝器出口气体H2S含量稳定保持在0.7%-0.8%左右；

对异常工况进行识别、报警、归因，报警次数减少50%以上，最新日均报警数降至7.39次；

关键参数的预测预警准确率达到95%。

四、主要亮点与推广价值

行业首家引入TPT时序大模型的硫回收装置，利用先进的AI算法和控制优化理念，实现闭环控制，提高硫回收装置的自动化水平，减少人为干扰，降低劳动强度。

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