中控TPT小助手
原油切换需要人工操作100余次？产品质量波动难控制？设备异常总是发现不够及时？
对于炼油企业而言，这些问题不仅增加了操作人员的工作负担，也直接影响装置运行稳定性与生产效益。
在山东京博石油化工有限公司（以下简称“京博石化”），中控技术时间序列大模型TPT已应用于炼油装置，通过智能操作、质量预测、异常识别与设备健康评估等能力，助力生产从依赖人工经验走向智能调控。
01
炼油生产
面临哪些难题？
炼油生产流程复杂，原油性质、工况变化和工艺参数相互影响，对操作精度与生产稳定性提出了较高要求。
京博石化作为2025年度卓越级智能工厂，其全厂自控率达99.83%，并首创“物理工厂+AI工厂”双工厂模式。但炼油装置仍面临典型流程工业难题：
操作繁琐：原油切换周期约8小时，期间需要人工操作100余次。
质量波动：沥青多牌号切换过程中，质量控制难度较高。
参数不稳：燃料气热值变化影响炉出口温度，工艺参数需要持续调整。
异常难查：装置报警频繁，依靠人工排查原因耗时较长。
02
TPT如何解决生产难题？
TPT将模型能力与工业机理、工艺知识相结合，围绕原油处理、常减压蒸馏、加热炉、换热系统及产品管理等环节，构建多个智能体协同运行的AI应用。
1
AI+控制：减少操作，稳定生产
针对原油切换、产品牌号切换等复杂操作，TPT通过原油切换Agent、牌号切换Agent及实时优化等能力，辅助完成工艺参数调整与操作优化，相关操作频次下降80%，常压炉、减压炉出口温度波动控制在±1℃以内，有效减少人工干预，提升装置运行稳定性。
2
AI+安全：识别异常，辅助风险管控
TPT持续监测工艺参数、控制器及阀门等运行状态，结合异常识别、原因分析与处置建议，帮助操作人员更快发现和处理问题。
目前，京博石化已有31台泵设备实现在线健康评估，报警次数预计下降90%，进一步提升设备状态监测与异常管理能力。
3
AI+质量：预测指标，优化生产过程
针对炼油及沥青生产中的关键质量指标，TPT可对原油含盐含水、常压汽油及柴油馏程、沥青针入度和软化点等进行预测，为工艺调整提供参考，帮助企业更早识别质量变化趋势，降低质量波动风险。
4
AI+效益：将优化能力转化为实际收益
TPT通过实时优化与智能操作，协同改善装置运行效果，燃料气成本年节约金额上百万元，维保频次下降20%，高价值产品收率提升0.1%以上，预计每年创造约500万元综合效益。
5
AI+辅助决策：让经验更易获取与复用
TPT还提供智能问答、工艺数字人、设备数字人及运行报告生成等能力，帮助一线人员快速获取生产信息、分析异常原因并生成运行报告。在京博石化，相关智能问答及报表生成应用的响应时间可控制在5分钟以内，工作效率预计提升80%。
从操作优化到质量预测，从异常识别到设备健康管理，京博石化的实践展现了TPT在炼油场景中的应用价值。
工业AI还能解决哪些生产难题？《中控技术工业AI案例集》 汇集多个行业的落地实践，涵盖异常预警、生产优化、设备诊断等应用场景，为企业探索工业AI应用提供参考。
点击下方卡片，免费领取案例集，了解更多工业AI落地实践。
找到我们
- 企业微信 -
- 视频号 -
- 抖音 -
往期回顾