干貨!煉化企業(yè)建模效率提升數(shù)十倍的實(shí)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(guò)程中,煉化企業(yè)面臨著技術(shù)門(mén)檻高、建模周期長(zhǎng)以及模型部署困難等挑戰(zhàn)。傳統(tǒng)建模過(guò)分依賴(lài)專(zhuān)業(yè)人才,不同場(chǎng)景需定制化開(kāi)發(fā),模型部署也受到多種問(wèn)題的制約,導(dǎo)致建模過(guò)程耗時(shí)長(zhǎng)、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(dòng)建模平臺(tái)如何助力煉化企業(yè)實(shí)現(xiàn)安全生產(chǎn)和運(yùn)營(yíng)的優(yōu)化。


項(xiàng)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(xiāo)售業(yè)務(wù),煉油加工規(guī)模和技術(shù)水平在國(guó)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(dòng)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(jì)劃優(yōu)化、供應(yīng)鏈優(yōu)化等方面開(kāi)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(guò)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(mén)檻高、難應(yīng)用,導(dǎo)致企業(yè)陷入了“有數(shù)據(jù)、無(wú)模型、有模型、難應(yīng)用”的困境。

化智慧引擎:數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)建模平臺(tái)

力維智聯(lián)與工業(yè)伙伴共同開(kāi)發(fā)的數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)建模平臺(tái),其核心在于其對(duì)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(tái)架構(gòu)下,針對(duì)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(tái),集成數(shù)據(jù)預(yù)處理、主流機(jī)器學(xué)習(xí)算法、智能優(yōu)化算法和模型自動(dòng)訓(xùn)練方法,最終實(shí)現(xiàn)生產(chǎn)數(shù)據(jù)到模型應(yīng)用的端到端建模平臺(tái)。通過(guò)多元統(tǒng)計(jì)過(guò)程控制(MSPC)、機(jī)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(tái)能夠從海量的生產(chǎn)數(shù)據(jù)中提取有價(jià)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(qiáng)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(dòng)建模平臺(tái)位于工業(yè)PaaS層,提供自動(dòng)機(jī)器學(xué)習(xí)(AutoML)功能,實(shí)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(jī)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(dòng)建模解決方案,極大地簡(jiǎn)化了建模過(guò)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(dòng)建模平臺(tái)采用容器云技術(shù),實(shí)現(xiàn)了從數(shù)據(jù)采集到模型部署應(yīng)用的全過(guò)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(tái)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(tái)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(lái)的擴(kuò)展性。
>>>數(shù)據(jù)接口通過(guò)自主開(kāi)發(fā)的數(shù)據(jù)微服務(wù)統(tǒng)一接口,實(shí)現(xiàn)與生產(chǎn)管理系統(tǒng)(MES)、實(shí)驗(yàn)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(tái)運(yùn)行過(guò)程中,資源調(diào)度是一個(gè)至關(guān)重要的環(huán)節(jié)。為了實(shí)現(xiàn)模型訓(xùn)練和推理的高效執(zhí)行,平臺(tái)采用了動(dòng)態(tài)調(diào)度訓(xùn)練/推理(CPUs/GPUs)資源,其中訓(xùn)練資源用于機(jī)器學(xué)習(xí)模型訓(xùn)練,推理資源用于模型推理預(yù)測(cè),確保了平臺(tái)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(tái)利用了先進(jìn)的數(shù)據(jù)視圖組件,能夠?qū)崿F(xiàn)對(duì)海量生產(chǎn)數(shù)據(jù)的統(tǒng)一管理和處理。通過(guò)數(shù)據(jù)預(yù)處理算法,平臺(tái)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(píng)估奠定了堅(jiān)實(shí)的基礎(chǔ)。
>>>模型訓(xùn)練與評(píng)估在模型訓(xùn)練和評(píng)估方面,平臺(tái)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(píng)估。通過(guò)零代碼編程算子流組件,平臺(tái)能夠?qū)崿F(xiàn)模型的快速開(kāi)發(fā)和迭代,為企業(yè)提供了強(qiáng)大的建模工具。
干貨!煉化企業(yè)建模效率提升數(shù)十倍的實(shí)踐分享

>>>模型部署與維護(hù)在模型部署和維護(hù)方面,平臺(tái)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(guò)模型庫(kù)組件,平臺(tái)能夠?qū)崿F(xiàn)模型的長(zhǎng)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(mén)檻、提升效率

針對(duì)該煉化企業(yè)某加氫裂化裝置的多模態(tài)工況,平臺(tái)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(xiàn)性特征,GMM算法用于工況聚類(lèi)分析,成功實(shí)現(xiàn)了噴氣燃料收率的預(yù)測(cè)。
數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)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(dòng)建模工具。它實(shí)現(xiàn)了零代碼建模工作流,降低了數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)建模技術(shù)的應(yīng)用門(mén)檻。同時(shí),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(cè)模型,從而實(shí)現(xiàn)了對(duì)煉化過(guò)程的實(shí)時(shí)監(jiān)控和優(yōu)化。
結(jié)果表明,數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)建模平臺(tái)顯著提升了建模效率,建模時(shí)間從傳統(tǒng)的7天縮短至2小時(shí)左右,同時(shí)由煉化工程師自主研發(fā)的10余個(gè)機(jī)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(rùn)產(chǎn)品收率平均提高約0.8%。這一結(jié)果充分展示了平臺(tái)在工業(yè)實(shí)踐中的優(yōu)越性和實(shí)用性,為企業(yè)生產(chǎn)過(guò)程的監(jiān)控和優(yōu)化提供了可靠的支持。
結(jié)語(yǔ):
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(dòng)建模平臺(tái)進(jìn)一步深化煉化工業(yè)的智能化轉(zhuǎn)型,為生產(chǎn)過(guò)程的實(shí)時(shí)監(jiān)控和優(yōu)化提供更為可靠的支持。未來(lái),數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)建模技術(shù)將是煉化工業(yè)智能化轉(zhuǎn)型的重要推動(dòng)力量,其專(zhuān)業(yè)性和完整性不僅提升了企業(yè)的競(jìng)爭(zhēng)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(dòng)建模平臺(tái)技術(shù)在加氫裂化工藝預(yù)測(cè)上的應(yīng)用

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



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