當(dāng)前，世界百年未有之大變局加速演進(jìn)，俄烏戰(zhàn)爭(zhēng)也深刻改變地緣環(huán)境，大國(guó)博弈日趨加劇，美國(guó)結(jié)盟圍堵中國(guó)特別是打壓我國(guó)先進(jìn)制造業(yè)的圖謀愈演愈烈。隨著工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)的興起，新型工業(yè)軟件再度成為發(fā)達(dá)國(guó)家爭(zhēng)奪的戰(zhàn)略高地。工業(yè)軟件已經(jīng)成為支撐流程制造產(chǎn)業(yè)發(fā)展和創(chuàng)新的“國(guó)之重器”之一，可謂是“工業(yè)之魂”。石化工業(yè)軟件是石化工業(yè)的“神經(jīng)系統(tǒng)”，更是支撐石化強(qiáng)國(guó)建設(shè)的基石。石化工業(yè)自主工業(yè)軟件缺乏已成為我國(guó)由石化大國(guó)向石化強(qiáng)國(guó)邁進(jìn)的“瓶頸”，成為石化工業(yè)“卡脖子”之痛。而在線(xiàn)實(shí)時(shí)優(yōu)化軟件作為石化核心工業(yè)軟件之一，是兩化融合，數(shù)智賦能的重要工具，對(duì)推動(dòng)石化行業(yè)智能制造，提升新質(zhì)生產(chǎn)力具有非常重要的戰(zhàn)略意義，事關(guān)國(guó)家能源安全及產(chǎn)業(yè)鏈供應(yīng)鏈穩(wěn)定。

在線(xiàn)實(shí)時(shí)優(yōu)化軟件（RTO）項(xiàng)目得到了國(guó)家領(lǐng)導(dǎo)人、國(guó)家部委、院士專(zhuān)家團(tuán)隊(duì)、中國(guó)石化集團(tuán)公司領(lǐng)導(dǎo)、石化盈科及合作單位的大力支持和高度關(guān)注。石化盈科牽頭承擔(dān)乙烯裂解、S Zorb、連續(xù)重整 3 類(lèi)工藝的專(zhuān)用 RTO軟件攻關(guān)工作，該 3 個(gè)專(zhuān)用 RTO 軟件研發(fā)與實(shí)施采用了大量人工智能（AI）算法和模型技術(shù)，形成了乙烯裂解爐、S Zorb 反應(yīng)器和再生器等工藝模型，自主擁有了數(shù)據(jù)預(yù)處理、穩(wěn)態(tài)工況判斷、SQP 求解器、非梯度求解器、數(shù)據(jù)接口、在線(xiàn)調(diào)度模塊等核心技術(shù)。

在線(xiàn)實(shí)時(shí)優(yōu)化軟件（RTO）采用的AI 技術(shù)或者算法選擇下面 3 方面進(jìn)行介紹。

1)面向?qū)崟r(shí)優(yōu)化的多源數(shù)據(jù)清洗與轉(zhuǎn)換

為了確�，F(xiàn)場(chǎng)測(cè)量數(shù)據(jù)的質(zhì)量和可靠性，面向?qū)崟r(shí)優(yōu)化的數(shù)據(jù)預(yù)處理采用了機(jī)器學(xué)習(xí)算法。針對(duì)中科煉化乙烯裂解裝置，攻克了“乙烯裂解機(jī)理+數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)”的建模技術(shù)和大規(guī)模非線(xiàn)性規(guī)劃系列技術(shù)，開(kāi)發(fā)了序列二次規(guī)劃（SQP）算法、內(nèi)點(diǎn)信賴(lài)域算法、混合驅(qū)動(dòng)初值生成算法、動(dòng)態(tài)降維算法、自適應(yīng)微分技術(shù)、加速迭代算法，為通用 RTO 平臺(tái)的研發(fā)奠定基礎(chǔ)。與此同時(shí)，開(kāi)發(fā)了“研發(fā)機(jī)理+數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)”模式的裂解爐反應(yīng)器模型、結(jié)焦周期模型、超高壓蒸汽發(fā)生模型、燃燒模型，結(jié)合與裂解爐模型相匹配的 SQP 求解器和在線(xiàn)計(jì)算平臺(tái)，封裝形成乙烯裂解爐專(zhuān)用實(shí)時(shí)優(yōu)化軟件。

2)非梯度求解模塊

如圖所示，RTO 根據(jù)不同裝置的計(jì)算量采用了基于個(gè)體的優(yōu)化算法模塊和基于種群的優(yōu)化算法模塊，前者適用于求解 10-100 維連續(xù)優(yōu)化問(wèn)題，并在 200-500 次迭代內(nèi)找到滿(mǎn)意解，后者適用于求解 100-500 維連續(xù)優(yōu)化 問(wèn)題，并在 500-1000 次迭代內(nèi)找到滿(mǎn)意解。

（i）基于個(gè)體的優(yōu)化算法

（ii）基于種群的優(yōu)化算法圖

13.1 非梯度求解模塊

3)基于強(qiáng)化學(xué)習(xí)算法的參數(shù)優(yōu)化求解算法

針對(duì)復(fù)雜的實(shí)際化工過(guò)程，其參數(shù)優(yōu)化問(wèn)題選用數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的強(qiáng)化學(xué)習(xí)等 AI 路線(xiàn)實(shí)現(xiàn)構(gòu)建成基于強(qiáng)化學(xué)習(xí)方法的參數(shù)優(yōu)化求解模型，并結(jié)合強(qiáng)化學(xué)習(xí)算法,實(shí)現(xiàn)生產(chǎn)裝置參數(shù)優(yōu)化。強(qiáng)化學(xué)習(xí)模型的訓(xùn)練需要設(shè)置網(wǎng)絡(luò)層數(shù)、學(xué)習(xí)率等超參數(shù)，其中模型超參數(shù)的選擇運(yùn)用了貝葉斯優(yōu)化等方法來(lái)實(shí)現(xiàn)，進(jìn)而提升強(qiáng)化學(xué)習(xí)模型的準(zhǔn)確性。

建設(shè)成效 專(zhuān)用 RTO 軟件在乙烯裂解、S Zorb 裝置應(yīng)用取得的成效如下。

乙烯裂解爐專(zhuān)用 RTO 軟件應(yīng)用。乙烯裂解爐專(zhuān)用 RTO 軟件投用后，以效益最大化為目標(biāo)，實(shí)時(shí)在線(xiàn)進(jìn)行裂解爐原料分配、裂解深度、稀釋比優(yōu)化計(jì)算。每小時(shí)對(duì)裂解爐自動(dòng)執(zhí)行一次操作優(yōu)化計(jì)算，提高雙烯收率 0.14wt%，噸乙烯增效 17.74 元，折合裝置年增效 1551 萬(wàn)元。單次優(yōu)化求解平均時(shí)間僅用 3 分 38 秒，單爐產(chǎn)品收率相對(duì)偏差控制在±5%以?xún)?nèi)，模型收斂率接近 100%。

S Zorb 裝置專(zhuān)用 RTO 軟件應(yīng)用。S Zorb 裝置專(zhuān)用RTO 軟件投用后，以辛烷值損失最小化為優(yōu)化目標(biāo)，產(chǎn)品硫含量符合排放標(biāo)準(zhǔn)為約束目標(biāo)，實(shí)時(shí)在線(xiàn)進(jìn)行反應(yīng)溫度、氫油比等變量的優(yōu)化計(jì)算。在保證產(chǎn)品脫硫的效果和不增加裝置能耗劑耗的條件下，降低辛烷值損失 0.4 個(gè)單位以上，經(jīng)濟(jì)效益 3500 萬(wàn)元，并且 RTO 收斂率達(dá)到 90%以上，裝置運(yùn)行平穩(wěn)性提高 35%以上。