中国石油：打造面向一线的智能化样板

当前，人工智能正深度融入中国能源体系转型进程，数据要素与智能算法已成为推动能源产业高质量发展的关键动力。为响应国家“数据赋能、智能驱动”的发展战略，中国石油数智研究院联合兰州石化榆林化工有限公司等多家单位，共同打造了高质量炼化时序数据集，规模达2.2TB。基于Transformer模型，项目构建了炼化时序大模型，形成覆盖预测、预警与优化的综合能力，推动生产组织从“经验驱动”走向“数据—模型—智能体”闭环。试点应用数据显示，核心产品平均收率提升0.4%，年收益增加了1188万元，标志着我国能源行业智能化应用正从“探索示范”走向“深度落地”阶段。

项目坚持“数据为底”，围绕炼化常见装置开展系统性的数据收集、清洗、标注与治理工作。针对稳态数据密度高、跨工艺差异显著等难题，团队完成异常点剔除、缺失值补齐与口径对齐，形成可训练、可复用的关键数据资产。通过区段平滑、特征重构等手段，进一步提升数据的一致性和泛化能力。这一数据底座实现了对多装置、多工况的统一理解，使历史经验从“分散在岗位”转变为“固化在资产”，为模型训练与场景迁移奠定了标准化基础。

在数据基础之上，项目构建了适配炼化场景的深度神经网络，融合过程参数、质量化验与运行状态等多源信息，实现生产预测与异常检测，能提前识别趋势拐点并输出可信区间与关键影响因子，为值守与工艺调整提供前瞻依据。通过相似工况自适应校准与滚动更新，模型可在原料切换、负荷波动等复杂情况下保持稳定输出，降低了单装置过拟合与“黑箱”决策的不确定性。

项目始终以“业务牵引”为导向，将通用能力下沉至生产一线。围绕质量稳定、能耗控制、收率提升与异常预警等刚性需求开展场景化微调，结合优化算法生成“可执行的最优路径”，把“看见问题”延伸到“给出做法”，缩短了调整时间、减少了试错成本，形成从感知到处置的闭环。以关键参数优化为例，系统能在满足边界约束的前提下推荐多参数协同调整方案，并给出执行顺序及注意事项，便于班组快速落地。

为提升可用性，项目依托“昆仑大模型及AI中台”搭建了多智能体协同平台，将知识库、数据流与工作流统一编排，支持自然语言交互与可追溯决策链路。一线人员通过“目标描述”即可触发自动检索、模型调用与建议下发等功能，并行分解多目标、综合权衡装置边界与产量计划，推动生产组织形态由“指令交互”升级为“目标驱动”。

目前，该项目正持续适配更多装置与区域，围绕不同原料与负荷扩展样本与参数域。下一步，项目将进一步完善指标体系与因果解释能力，推动“模型即服务”常态化运行，并逐步与生产计划、能源计量与设备管理等系统联动，不断拓展跨业务协同的深度与广度。