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化工智能化生产中人工智能技术研究

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  摘 要:人工智能技术的发展为传统行业带来了极强的推动力,化工生产与人工智能技术相结合产生的智能化生产模式使企业更具竞争力。化工产业因其特有的行业属性,在日常生产过程中,离不开大量的计算与验证。若仅仅依靠人力进行计算与验证难免会影响生产效率,而人工智能技术的发展则可以很好的解决这些现存问题。文章将具体分析人工智能技术于化工生产的应用,从而得出二者在结合过程中可能会遇到的问题和阻碍,并适当的推断该项技术的发展前景。
  关键词:化工智能化生产;人工智能技术;应用研究与分析
  中图分类号:TP18 文献标识码:A             文章编号:1001-5922(2020)10-0099-04
  Abstract: The development of artificial intelligence technology has brought a strong impetus to traditional industries. The intelligent production mode produced by the combination of chemical production and artificial intelligence technology has made enterprises more competitive. Due to its unique industry attributes, the chemical industry is inseparable from a large number of calculations and verifications in the daily production process. It is inevitable that the calculation and verification relying on human resources will affect production efficiency, and the development of artificial intelligence technology can solve these existing problems well. This paper will specifically analyze the application of artificial intelligence technology in chemical production, so as to find the problems and obstacles that may be encountered in the process of combining the two, and appropriately infer the development prospect of the technology.
  Key words:chemical intelligent production;artificial intelligence technology;applied research and analysis
  0 引言
  伴随着信息技术时代的到来,各传统行业都受到了或多或少的冲击,向智能化转变也成为企业转型的必经之路。化工企业作为我国的传统行业长久以来面临着资金投入大,生产过程风险高、污染高和专业人员需求量大等多种问题。相较于其他行业,复杂繁琐的设计流程、产品运营受市场环境和政策影响大等问题也都一定程度上的阻碍了其发展。因此于化工生产中应用人工智能技术是顺应时代发展的选择,也是为传统化工行业重新焕发生机的有效途径。
  1 人工智能技术于化工生产中的应用
  人工智能技术应用于化工生产中大体上可分为3个级别,即智能控制、生产和运营,具体结构如图1 所示。
  通过将人工智能模式融入化工生产的各个环节,以此来提升生产效率。伴随着自动化生产的投入和使用,化工行业的市场竞争力也会大幅度的得到提升。鉴于当前的发展情况,人工智能技术在化工生产中的应用大致分为4个层面。
  1.1 策划流程智能化
  设想策划是工程項目运转的基础环节,也是确保化工生产可以实现智能化的重要保障。智能化的策划路程无须投入人力,全部交由智能机器负责。人力测算难免会出现数值偏差,全由机器运算,成果直接通过网络公布,一改传统的面对面汇报形式,更具时效性。智能化策划流程可具体分为技术策划和工程策划两方面。技术策划是通过运用相应的电脑程序来设定虚拟演算过程,从而得出多元化的实验结果,为化工企业的工程项目提供更多选择性。工程分析与策划则偏重于实际测验,通过将技术策划分析出的数据按照具体要求画写出来。于智能化系统中输入测算出的具体数值,加以适当的人工辅助,将项目工程清晰完整的展现出来。虽然项目最后是否得以实施还是需要专业人员精心核算,但是智能技术的应用大大缩短了项目策划时间,并提升了策划品质。
  1.2 管控流程智能化
  以化工企业的日常管控流程来看,大多数企业的产品种类繁多,其中多数是具有危险性的易燃易爆品,如果管控力度不够很有可能引起意外事故,对企业、员工和自然环境都会带来伤害。因此相较于其他行业,化工企业需要制定更加严谨完善的管控系统,对各个生产流程进行实时观察与把控,确保企业安全高效运行,降低意外发生率。人工智能技术打造的管控流程无需工作人员参与其中,全程采用电脑化管理。通过对生产数据进行收集和分析来监控生产流程。对比于人工监测更具准确性和时效性。举例来讲,若是管控流程中发生意外事件,电脑终端可快速获知信息并启动预先设定好的保护程序,防止事件进一步扩大,确保化工生产正常运行。   1.3 生产流程智能化
  化工生产流程是烦琐且复杂的,单纯运用人工进行把控难免会产生纰漏现象,智能化的生产流程可以起到良好的辅助作用。可在生产系统中配备智能化数据库,将客户信息与下单时间进行系统分类和存储。以存储数据为依托适当调整和优化生产流程,这种有规划性的生产流程在不影响生产力和发货进程的情况下,可降低成本消耗为企业创造更多的利润。人力、物力与资金投入的减少可以优化企业的生产模式,助力化工生产高效顺利进行。
  1.4 运作流程智能化
  化工企业受政策调整和市场变化冲击较大,这些因素都直接或间接的影响了化工企业的运作。举例来讲,化工原料的价格变动和生产技术的革新都影响着生产运作流程。化工企业在长久的发展过程中已经形成了较为固定的经营模式,但是在新经济时代的冲击下,适当的改革运作流程也是十分必要的。智能化的运作流程功能全面,可以涵盖工厂日常运作的多个方面。在面临市场变动时,可以及时的提示调整方案,助力企业平稳度过转型期。智能化的运作流程为化工企业创造了更大的利润空间,即使出现前文提到的原材料价格变动等现象,也不会对企业盈利造成过大影响,促进了化工企业的稳步发展。
  2 限制化工智能化生产的具体因素
  2.1 受行业特点限制
  化工企业的生产流程繁杂冗长,工程项目设定也并非是一成不变的,宏大的生产体系中包含多种先进技术,策划与生产流程也需要经过严格的把控。在这些现有环节中,数字信息的重要性显而易见。但人工智能技术因受诸多因素影响,在化工生产中还未得到全面的普及及应用,具体分析如下。
  2.1.1 分析策划存在差异性
  就我国目前的化工项目策划发展情况来看,受人工智能技术不够先进的影响,发展较为缓慢。现有的电脑程序虽然具备一定的数据村吃功能,但受其存储效率和存储容量的限制,可提升空间十分狭小。分析策划的差异性若无法得到及时更正,不仅不能减缓企业生产压力,还会为生产进程造成阻力,这一因素也极大的限制了人工智能技术于化工生产中的普及和应用,长久以来没有得到解决,为业界带来困扰。
  2.1.2 设备操作方法相对落后
  一般情况下,化工企业内部使用的生产设备大多数由相关厂家提供,并非是自己设计和生产的。生产设备在出厂前就已经设定好了相应的操作方法,脱离生产技术制定的操作方法在实际使用过程中难免会出现排斥现象。如若再發生部分操作文件资源丢失的现象,化工企业的日常生产进程势必会受到影响。其次,化工企业的生产设备属于高精尖产品,多数都有专利技术加持,无论是设备的生产厂家或是化工企业都不能对其进行随意调整。生产设备自身存在的差异性致使企业无法运用统一的智能化管理模式进行操纵,也限制了化工企业生产方案的制定。因此设备操作方法的相对落后和不统一很大程度上限制了人工智能技术于化工生产中的应用。
  2.1.3 应用动机相对匮乏
  纵观世界经济发展,化工企业在发达国家中已经属于夕阳产业,虽然在我国经过多年发展,但过程也充满坎坷。因其投入大、资金回流慢和市场波动较大等因素并为受到企业的过多青睐。我国多数化工企业在日常招标过程中只是对智能化生产进行简单阐述,粗略的介绍不能激发投资者的兴趣,资金投入的匮乏制约了化工生产的智能化发展。多数化工企业对人工智能生产技术的研究也仅停留在表面层次,应用简单的电脑程序也不会对化工企业的智能化发展起到任何推动作用。较少的资金投入和重视度的不足致使智能化生产发展缓慢,至今还没有一套可以适用于化工企业的完善化电脑程序[1]。
  2.2 投入与收益不成正比
  只有投资的项目获取预期收益,该项目才有进一步发展的可能性。以化工企业建立智能化生产模式为例,前期的资源投入无疑是巨大的,短期内也无法完成资金回流,投入与收益的不成正比很大程度上限制了其发展。收益较慢的原因如下:①缺乏完整的理论体系和先进的生产技术加以支持。②受其行业特性制约,再生产过程中存在的不确定性因素较多,风险高发展不稳定。只有经过精密测试的设备方可用于生产,还需配备完善的数字化系统加以扶持。
  3 智能专家系统于化工生产中的具体应用分析
  3.1 基本结构分析
  专家系统具体由5部分组成,相互关系如图2 所示。
  1)知识库部分:作为化工生产过程中数据的存储库,所存的内容都是经过实际操作得来的,具有实用性、准确性和完善性等多种特点。化工企业若想建立完善的知识库,即需要不断的获取固有知识,还要对现存知识进行适当的整理与编排,由此可见知识库的存在对智能化生产系统判断可以起到推动作用。
  2)数据库部分:与知识库一样具有存储功能,但不同的是存储的信息均为已知事实,无需分析测算。
  3)推理机部分:可将相应的测算数据输入推理机之中,以知识库中存储的内容作为辅助信息,制定出的策略可起到协调化工生产系统的作用。常用的推理方式有正向、反向和混合推理两三种,可用于解决化工生产过程中产生的问题。
  4)解释部分:专家系统中的应用构成都是环环相扣的,解释部分的具体职能就是对推理机部分提出的方案进行系统剖析,加强理解方便接受。
  5)知识获取部分:也可称作学习功能模块,通过不断的应用与实践来确定已存知识的准确性,并将化工生产中所需的知识进行适当的填充和修改。系统管理者可以通过手动或自动等多种方式完成信息的修改工作。通过分析专家系统的基本结构我们可以得知,其在化工智能化生产中的应用是十分广泛的,为化工生产模式的转变提供了强劲推动力[2]。
  3.2 专家系统特点及分类分析
  专家系统研发的主要目的是在指定领域中起到引导和规范作用,以计算机技术为基础研发的专家系统可为化工智能化生产提供助力。其内部存储了长久实践下积累的知识与经验,可为化工企业解决日常生产中遇到的技术问题。该系统因其内部涵盖大量知识,也可称其为KBS(Knowl-edge-Based-System)即知识基系统。化工企业在生产过程中遇阻时,可以运用已存知识进行适当的推理和假设,来找到解决问题的关键因素。还可通过透明化的讲解推理过程来加深员工的理解程度,提升员工操作技能和职业水平。按其不同的应用领域可划分为诊断、预测和设计等多个层面,分类应用化工企业在生产过程中发生实际问题时使用更具针对性[3]。   3.3 知识表示的分析与应用
  知識表示顾名思义,指的就是知识库中所存内容阐述与表达的方法。这一程序的应用将会直接影响专家系统的构建与完善。完善的知识表达系统应具备准确高效精简等多种优势,信息传达清晰明了,可支持计算机演算,发生纰漏时方便改进都是其发展的重点方向。常用知识表示法如下所示。①规则知识表示法:作为化工行业普遍应用的知识表示法其应用方法是十分简单的。一般以匹配形式进行知识表达,多种规则之间相对独立,出现遗漏时方便整改和补充。②谓词逻辑知识表示法:多用于客观事实的阐述,通过严谨的数理学进行系统运算,阐述直观自然便于理解。③语义网络知识表示法:通过节点与连线构成的有向图更具立体感,阐述较为冗杂的知识构造时可以使用。
  3.4 专家系统于化工智能化生产中的应用
  专家系统作为相对成熟的智能化操作系统,已经在化工企业日常生产中得到了广泛应用。无论是前期的项目设计过程,或中期的故障诊断过程以及后期的具体操作过程中都可以看到它的身影。在化工智能化生产过程中可以运用常用的专家系统工具进行辅助作用,具体如表1 所示。
  专家系统应用于化工生产之中有着诸多益处,在发生突发事件时可及时分析出事故源并启动报警程序,减少突发事故造成的企业亏损和人员伤害。同时还可根据分析市场实际需求制定出相应的生产策略,适当的排产计划有助于完成企业既定的生产目标,提升产能加速资金回流速度。
  4 结语
  对于传统化工行业来说,产品的设计理念和生产工艺的先进与否都是决定其发展方向的重要因素,加强智能化生产技术就是加强企业竞争力。在化工生产中融入人工智能技术有助于企业平稳的度过转型期,并长远健康的发展下去。文章对专家系统等人工智能技术于化工生产中的应用进行了具体分析,得出相应的理论分析。人工智能技术不仅可以通过精密的计算来提升化工原料的利用率,还可以打造贴合市场实际需求的生产模式。确保企业可以从容应对市场和国家政策变化,为企业盈利创造更大的弹性空间。
  参考文献
  [1]岳猛.人工智能在电气自动化中的运用[J].城市建设理论研究(电子版) ,2019(16) :184-185.
  [2]李万超.人工智能技术在水务行业的应用前景探讨[J].能源与环境,2019(06) :19-22.
  [3]吴浩,彭森.人工智能技术在现代农业生产中的应用[J].种子科技,2019(11) :122-125.
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