化工生产中的难题，常从参数波动、异常预警或控制策略失稳开始。装置连续运行、安全边界严格，通用算法也难以直接适配不同工艺。

东方仿真以高精度动态仿真和AI为底座，围绕具体企业、装置和目标，联合科研与教学力量，提供“一企一策”方案。

传统自动化按预设规则稳定装置；AI则从运行数据中识别变化、预测趋势，并在多重约束下寻找更优策略。

但化工现场不能主动制造故障，也不能让未经验证的策略承担试错风险；历史数据又难覆盖异常与边界工况。

东方仿真结合工艺机理、历史数据和控制信息，为具体装置构建虚拟环境，设置原料、负荷、参数、扰动与故障。

AI先在虚拟装置中训练和修正，完成多工况验证后再进入现场。

图1  SIMAI在线实验中心与STIM工况配置界面

面对复杂的产业问题，单一主体能够提供的能力往往有限。企业最了解装置、工况和经营目标，科研团队掌握前沿理论与研究方法，院校则承担着人才培养和知识传承。东方仿真的作用，是以仿真与AI技术为基础，把这些力量组织在同一个问题周围。

图2  "科研-产业-教学"三位一体为设计理念思路图

企业，提出真正需要解决的问题。装置为什么在高负荷下容易波动？一个关键参数能否更准确地预测？异常状态能否提前发现？能耗、质量和产量之间如何实现更优平衡？这些来自现场的问题，为技术创新提供了明确方向，也给出了最终的评价尺度。

东方仿真，将生产现象转化为可以执行的技术任务。围绕企业需求，东方仿真梳理工艺流程、关键变量、控制回路、安全约束和预期指标，建设高精度动态仿真环境，并组织数据生成、模型训练、算法验证与现场衔接。

底层能力标准化，应用方案定制化，使用过程个性化。

科研端，为产业问题打开新的解题思路。高校和科研机构可以围绕企业真实场景，开展机理分析、参数预测、软测量、异常诊断、智能控制和优化算法研究。科研过程中形成的实验设计、数据生成方法、模型结构、评价指标和验证经验，还可以继续沉淀为技术资产，减少同类问题从零开始研究的成本。

案例补充

某石化企业脱丙烷塔异常检测与故障识别

教学端，为产业持续培养更懂现场的人。企业真实问题经过脱敏、仿真重构和教学设计后，可以进入专业课程、仿真实验、课程大作业、创新竞赛和毕业设计。学生在进入企业之前，就能够接触装置动态变化、真实工况扰动、工艺与控制耦合，以及AI模型训练和工程验证的完整过程。

图4  以虚拟化工现场为技术底座，连接产业、科研与教学

在智慧化工仿真与AI联合实验室的合作机制中，产业需求、仿真技术、科研攻关和人才培养被纳入同一条任务链：企业提供生产问题和工艺资料，东方仿真负责仿真环境与技术开发，院校参与科研和教学资源建设，成熟成果再逐步进入现场测试与应用。

图5  智慧化工仿真+AI共创实验室合作交流现场

山西新元煤矿蓄热式热力氧化炉项目，已完成虚拟训练、现场部署和收益验证。

瓦斯浓度和流量频繁波动，固定策略难适应变负荷运行。项目通过自适应调节风机和燃烧室温度，提升稳定性与经济性。

项目先在高保真仿真环境中训练强化学习策略，再部署至现场，并根据运行反馈持续修正。

图6  离线训练与现场优化相结合的智能控制技术路线（资料图）

探索性试验在虚拟环境中完成，既降低现场风险，也扩大策略覆盖工况，并将算法效果逐步转化为生产收益。

图7 RTO智能控制项目：转化为工业AI教学案例的完整技术链路

图8  项目上线运行界面及客户应用反馈资料

项目于2025年12月18日上线。按现有材料，平均每月增效4万余元，预计年新增效益约64.16万元，总投资约50万元，回收期约0.78年。案例证明，产业AI只有经过训练、验证、部署和收益核验，才能成为真正服务生产的工程能力。

一项产业智能化合作，最终可以为企业沉淀多层价值。

最直接的，是围绕参数预测、异常诊断、操作优化、软测量和智能控制等问题，形成针对具体装置的解决方案。进一步，还可以留下高精度动态仿真模型、虚拟实验环境、典型工况数据、AI模型、控制策略和验证方法。

这些资产能够继续服务于同类装置优化、新算法测试、科研联合攻关和企业内部技术培训。与此同时，产业问题进入科研和教学后，还会持续形成新的研究方法、新的技术成果和更贴近现场需求的人才。

一个问题由此不再随着项目结束而消失。它可以沉淀为企业的数据、模型、方法和人才能力，并在下一次技术升级中继续发挥作用。

化工企业的智能化，不一定要从建设一套庞大的系统开始。可以从一套装置、一个关键参数、一类异常状态，或一个明确的能耗与控制优化目标开始。

东方仿真愿与化工企业共同梳理真实生产需求，以高精度动态仿真构建虚拟实验环境，联合科研与教学力量，推动AI方案从数据生成、训练验证走向现场应用。

让产业问题得到更智能、更专业，也更持续的解决。