石化行业

为石化行业提供贯通全性命周期价值链的解决规划和智能化服务

石化行业拥有资金密集、技术密集、产业链长、能耗高、安全环保风险大等特点，企业在运营中面对出产流程复杂、设备老化故障率高、能源亏损与排放压力大、原料与产品价值颠簸剧烈、安全治理难度高档问题。J9集团通过自动化、信息化及人为智能等技术，援试祗业实现出产流程优化、设备预测性守护、能源效能提升、质量精准节造及安全风险实时预警等指标，持续提升企业主题竞争力。

??中控智控出产稳效保险?

动态感知过程风险提升安全水平

响应国度、行业及处所对于企业安全出产管控的具体要求，基于AI的智能感知、预测预警、应急响应等技术的综合利用，成立动态风险评估模型，实现风险全身分感知，动态评估出产过程风险，提升企业自动风险预测预警的能力，强化企业在培训、巡检、特殊作业、合规、变乱处置等方面的智能化水平。

内操智能化，表操无人化

随着石化企业智能化建设进入深水区，在出产操作层面提出了更高的要求。“内操智能化、表操无人化”解决规划，通过将诸如将SBC、AIPC、RTO、AI等系列技术综合利用于装置的出产操作，将智能感知、机械人技术蹬爪用于现场巡检，提升内表操智能化水平与工作时效性。

全设备健全治理，智慧运维

设备健全不变运行是石扮装置安全出产的必要前提。通过基于设备全性命周期的智能感知监测技术，对设备动静电仪控全域状态进行实时状态数据采集和分析，实时发现设备运行异常并给出对应的措置规划，大幅提升设备维保水平，耽搁设备运行周期。

质量管控预测，优化出产过程

通过提供面向在线质量仪表监测、基于AI的质量数据预测及智慧尝试室的能力建设，援试祗业提升从原料、中央产品到制品的全过程质量管控能力，削减中央过程质量分析的工作负荷并提高质量预测的正确性，为优化出产过程提供质量前馈数据参考。

??中控石化AI场景新利用?

功夫序列大模型TPT

流程工业功夫序列大模型TPT在镇海炼化异常预警及故障诊断中实现设备异学问别与诊断分析、自动天生诊断汇报、降低专家经验依赖，异常提前预警正确率达95%以上并能够精确地定位异常、给出针对性解决规划；在4#常压塔工艺调整优化中实现终馏点质量预测及动态操作蹊径规划，经开环验证，均匀油品切换调整时长较人为操作可缩短1~1.5h。