生產工藝優化解決方案

生產工藝優化方案是一款面向工業客戶（石油、天然氣以及下游化工類）的重要流程核心生產參數優化解決方案。核心是節省原料、藥劑消耗，動態優化能耗，達到節能、減排、增效的目的。

每套裝置都有其個體差異，需要操作人員長期經驗總結。受制個人精力，學習能力，甚至職業生涯長度等，培養經驗豐富的操作員成本較高，而人工智能模型能夠輕松做到快速學習。通過對歷史數據學習，智能模型會找到工藝現象背后的數學邏輯，形成針對單臺設備的“數學知識”。再基于數學尋優工具，計算出適宜操作方案。

智能優化模型與現有的常規經驗模型的不同點如下:

實時分析計算：

根據設備歷史表現及當前生產實際情況，在歷史經驗范圍中，尋找解。

保穩定：

及時發現生產要素波動，并給出相應的操作調整建議，縮短人工調試時間，讓裝置快速進入穩定節能生產狀態。

提升效益：

根據生產實際，給出節能、降費建議。

1實時數據采集優化1

能夠從已有的生產控制系統（如DCS系統），實時采集設備在線分析監測的各類實時數據并存儲。能夠完成7X24小時在線優化計算。

2數據預處理工具完備2

現場的采樣數據維度很大（數據種類很多），同時由于采集數據中常常包含許多含有噪聲、不完整、甚至是不一致的數據等，要對這些數據進行降維處理，和缺失值處理。對現場的數據經過有效的預處理以改善數據質量，這樣才能保證數據模型的樣本數據是可信的，并得到準確的模型分析結果。

3準確的數據模型3

對于過程復雜的場景，不但可以避開繁冗的場景細節，輕松克服設計與施工不一致問題，而且建模成本相對較低。雖然對數據需求較高，但可充分利用研究對象的歷史數據，獲取僅適用于研究對象的工程“經驗”，具有很強的針對性，因此預測精度相對更高。