当AI大模型遇上石化行业，生产效率会发生怎样的质变？在原油炼化到精细化工的全链条中，中控TPT大模型以工业漫画 + 实景拆解的创新形式，揭开了从动态调控到知识传承的智能化转型之路，为行业痛点提供系统性解决方案。
据统计，石化行业相关企业长期面临设备故障频发、工艺波动难控、能耗成本高、知识断层等挑战，严重影响生产安全、质量与效益。某大型石化企业数据显示，一年间竟发生108次生产异常，其中导致生产波动的次数达到了44次。
生产优化：动态调控降本增效
石化生产中，装置生产的参数调整效率直接影响加工成本与产品收率。传统依赖人工经验的操作模式，常因调整滞后导致原料浪费与产能损失。中控TPT大模型通过挖掘工艺参数与设备之间的关联，构建动态优化路径，实现生产过程的精准调控。
在常压塔操作中，通过TPT可实现塔温优化与动态路径规划，制定科学的操作步骤，快速稳定产品质量，降低调整时间。以常顶一级油为例，平均油品切换调整时长缩短1-1.5小时。按油品差价测算，仅此一项每年即可减少因调整不及时导致的原油加工损失成本≥200万元。
设备诊断：提前预警精准运维
设备的健康状态直接关系生产的连续性与安全性。
中控TPT大模型可对减底渣油泵负荷振动异常提前33min进行预警，结合工艺操作参数变化不大的情况下，并定位发现泵吸入口堵塞地原因可能性较大。
在现场切泵检修后，结果验证发现与大模型诊断结果一致，避免了非计划停机风险。
质量预测：精准调控提质降耗
产品质量是企业生产的核心竞争力。传统质量调控依赖人工经验，易出现质量过剩等问题。
中控TPT大模型的质量预测模型能够实现碱浓度预测。通过对纯水流量操作优化，TPT能够将碱浓度稳定控制在32%-32.1%之间，碱液浓度稳定控制波动小于0.1，减少质量过剩成本，同时确保碱液合格率100%，使烧碱生产综合能耗降低≥0.5%，实现质量与效益的双重提升。
相较于传统依赖人工分析调控的模式，中控TPT大模型预测速度快、准确率高，为关键工艺参数调整提供即时指导，从源头保障质量的稳定性。
知识获取：实现经验共享与传承
石化行业积累的工艺知识、操作经验与故障案例，是企业宝贵的无形资产，但传统知识管理模式存在传播慢、获取难等问题。
TPT基于中控深耕流程工业30余年的行业Know-how知识积累，支持智能检索与构建企业私域知识库，破解知识传承难题，大幅提升信息获取效率。
同时，TPT连接了实时数据库，凭借大模型的语义理解能力，可以查询任意维度的生产信息的任意维度查询、生成生产报表与查询分析等，让数据“说话”，帮助工程师更直观地把控生产。
从生产环节的动态优化到设备的精准诊断，从质量的稳定控制到知识的高效传承，中控时间序列大模型TPT正全方位重塑石化生产模式。
通过将人工智能与工业场景深度融合，不仅解决了传统生产的诸多痛点，更让数据成为驱动企业高质量发展的核心资产。在智能化转型的浪潮中，拥抱AI技术已成为石化企业提升核心竞争力的必然选择！
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