基于数据驱动的化工生产流程自适应控制体系建设

刘启荣

（宁夏宝丰能源集团股份有限公司，宁夏 银川 750000）

摘  要：化工生产过程具有高度非线性、时变性和多变量耦合特征，传统控制方法难以适应复杂工况变化，导致产品质量波动大、能源消耗高等问题日益突出。以数据驱动技术与自适应控制理论融合为切入点，对化工生产流程控制体系的架构设计、关键技术实现及验证评价进行深入研究分析，以期为化工企业数字化转型和智能制造升级提供理论参考与实践指导。

关键词：数据驱动；自适应控制;化工生产;智能优化

0 引言

随着工业物联网、大数据、人工智能等新一代信息技术的快速发展，传统基于经验和简单反馈的控制模式已无法满足现代化工生产对精准控制、节能降耗、安全环保的严苛要求。数据驱动的自适应控制技术能够从海量生产数据中挖掘工艺规律，实时调整控制策略以适应工况变化，为解决化工生产过程控制难题提供了新思路。构建完善的自适应控制体系不仅有助于提升产品质量稳定性，还能显著降低能源消耗，推动化工行业向智能化、绿色化方向发展。

1 基于数据驱动的化工生产流程自适应控制体系设计原则

化工生产流程的自适应控制体系设计需遵循严格的原则体系，其中可靠性原则构成整个体系的基础保障。关键传感器与控制回路的多重冗余设计确保系统在面对单点故障时仍能维持正常运行状态。数据异常检测系统持续监测各项参数波动，一旦发现异常数据便立即触发自动隔离程序，同时启用预设的备用算法接管控制任务。实时性原则针对不同控制层级设定差异化响应时间，安全控制系统需在<100ms完成响应动作，关键安全联锁可达到毫秒级，质量控制环节的响应时间控制在秒级范围。边缘计算技术的应用使关键控制算法直接部署在生产现场的边缘设备上，显著降低了网络传输延迟对控制精度的影响。基于历史数据趋势分析的预测前馈控制机制能够提前识别潜在的参数偏离趋势，并在偏差实际发生前启动调节动作，从而克服传统反馈控制固有的滞后性问题。

2 基于数据驱动的化工生产流程自适应控制体系核心框架

2.1 感知层

自适应控制体系的感知层负责构建全流程的数据采集网络，其目标是实现不同数据源的有效整合。首先，在数据采集方面，分布式传感器网络作为基础采集单元，需根据化工工艺特点进行差异化署，如反应釜内部署耐高温高压传感器监测温度、压力、液位等关键参数，管道系统则安装流量计、密度计实时追踪物料流动状态。在数据处理环节，集散控制系统与数据采集监控系统承担着数据汇聚功能，各类现场仪表采集的原始信号经过信号调理模块转换为标准数字信号后，按照预设的采样频率上传至中央数据库。环境变量监测网络同步记录车间温湿度、大气压力等外部因素，这些看似次要的参数往往对化学反应速率产生潜在影响。

数据采集架构设计时需充分考虑时间同步问题，各采集节点必须保持严格的时钟同步，确保不同来源的数据在时间维度上的一致性，为后续的数据融合分析莫定基础。

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