文/Dominik Stephan
大多數人能夠想象到人工智能會畫圖、寫文本或執行編程任務。但是人工智能是否可以幫助工廠操作人員控制蒸餾過程呢?令人驚奇的是,即使在復雜的蒸餾過程中,使用人工智能也可以勝任這項任務。

自2022 年初以來,ENEOS Materials公司就使用了人工智能解決方案控制蒸餾作業,而且在人工智能控制該公司化工廠蒸餾塔幾乎一整年的時間內,都實現了平穩運行并表現出高水平的性能。據參與該項目的人員稱,其結果在各個方面都令人滿意,如更有效地利用原材料和能源流,在保證產品質量的前提下降低了對環境的影響,并實現了經改進的、穩定的運營流程。
這是世界上首個正式將具有強化學習功能的人工智能用在控制室中的范例,以直接控制大型工業工廠。這位新同事被稱為階乘內核動態策略編程(FKDPP)。它是基于強化學習的人工智能算法,在經過一年的現場測試(自2022 年1 月開始并因工廠停工而中斷后一直持續到2023 年2 月)后,負責人確信它能夠勝任更高要求的任務。
其控制比常見的、使用手動操作閥門的PID 控制更加復雜:事實證明,人工智能能夠控制維持產品質量所需的復雜條件,以確保蒸餾塔中的液體保持在適當水平,同時充分利用廢熱作為熱源。據ENEOS Materials 公司員工所述,這種控制方法不僅能夠保證質量,也可實現高產量并節約能源。
“石化行業面臨著許多嚴峻挑戰的影響,諸如幫助確保設施安全運行的資深人員退休之類。在這種背景下,我們很高興看到使用人工智能對先前手動控制的流程進行自主控制的演示”。ENEOS Materials 公司生產技術部總監Masataka Masutani 解釋道。
除了減少操作員工作量外,這項持續了約一年的測試還表明,該系統可以穩定運行,不受季節變化或定期維護和維修的影響。此外,使用人工智能有助于節約能源、減少溫室氣體排放。Masutani 表示:“通過智能生產,我們將繼續追求安全和穩定,推進運營脫碳并提升競爭力?!?/p>
通過避免生產不合格產品,自主控制人工智能節約了燃料、人工和其他成本,并有效地利用了原材料。與傳統的手動控制相比,蒸汽消耗和二氧化碳排放量也減少了40%,盡管復雜的熱處理工藝是在冬季和夏季之間約40℃的季節性溫差下應用的。
這個由位和字節組成的系統運算符的秘密又是什么?奈良先端科學技術大學院大學教授Takamitsu Matsubara解釋道:“強化學習的關鍵在于如何設計回報函數。通過在回報函數中緊密結合流程工業控制知識,可以創建一個具有高可靠性和有效性的人工智能控制模型,能夠實現全年的穩定運行。”
ENEOS Materials 公司的使用也證實,即使在進行定期維護和維修后,該模型仍能按原樣應用?!斑@一事實說明了人工智能控制模型的穩健性。我相信,FKDPP 這種能夠處理復雜條件的新型控制技術,將會對全世界工業的發展做出廣泛的貢獻?!盡atsubara 教授解釋道。
自主控制人工智能無需操作員執行手動輸入。這不僅減少了工作量,有助于防止人為錯誤,還降低了人員的精神壓力,提高了安全性。即使在例行停機維護和維修期間對工廠進行了整改,相同的人工智能控制模型仍可以繼續使用。
橫河電機副總裁兼橫河電機產品總部負責人Kenji Hasekawa 補充道:“由于物理和化學現象的復雜影響,在實際的工廠中很難控制作業,有許多領域仍然需要經驗豐富的操作員進行干預。橫河電機專注于產品和咨詢,將開發和擴大自主控制人工智能的使用,同時與客戶合作,推動其脫碳、數字化轉型和自主化進程?!?/p>
因此,為了提升工廠自主化,橫河電機推出了面向邊緣控制器的自主控制人工智能服務,同樣是世界首例,并提供相應的咨詢服務。