近日，兰州石化榆林化工有限公司依托炼化时序数据集及多智能体应用平台，完成2号裂解炉收率提升线下验证，通过模型推荐值与人工参数调整对比，检验了其实战能力。
长期以来，炼化生产中海量时序数据“沉睡”，“数据孤岛”导致信息割裂，生产优化过度依赖经验，数据应用多停留在指标查询和图表展示层面。
技术人员维护数据
2025年6月，数智研究院与兰州石化榆林化工有限公司联合启动“炼化时序数据集构建及应用”项目，基于数据集训练形成炼化时序大模型及多智能体应用平台。
团队构建覆盖常减压、乙烯裂解等20类典型炼化工艺装置的高质量时序数据集，规模达2.2TB。
建设过程中，团队研发智能清洗和标注引擎，攻克噪声干扰、数据缺失、标注效率低等难题，利用机理模型生成训练数据，保障异常工况下的覆盖度与泛化能力。同时，依托数据中台实现全生命周期管理，配套国密SM4加密与分级访问控制机制，筑牢数据安全防线。
员工通过三维数字工厂学习流程
在应用场景中，员工通过自然语言即可智能问数，实时掌握装置投入产出、产品质量等信息，大模型通过多参数关联研判，可以给出操作建议。实际优化测试结果显示，平台对乙烯收率的预测准确度超过99%，异常工况预警准确率达85%以上，推动乙烯收率相对提升0.373%，裂解炉投炉路径的智能规划使装置调整时间缩短10%以上。（文 翟德宏 李茜 图 付晓东）
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