化工信息简报2021-18

2021年第18期

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化工信息简报

中石油吉林化工工程有限公司

主编：于春梅      编辑：宋彬彬

目录

专业前沿技术

热点聚焦

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《高耗能行业重点领域能效标杆水平和基准水平(2021版)》发布

山东省化工产业“十四五”发展规划公布

中国承诺东盟150个税目塑料制品关税降为0

“十四五”节水型社会规划印发

项目信息

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四川能投75万吨/年PDH及深加工项目首次环评

恒力拟建DMC、PC、ABS等项目

大庆龙江20万吨/年双酚A项目工艺包公布

鲁西化工拟建20万吨/年双酚A项目

中科启程20万吨/年BDO项目签约

海南星光18万吨/年顺酐项目签约

万华拟建三羟甲基丙烷项目

茂名石化将新建一化工新材料项目

中石油广西百万吨级乙烯装置将启动建设

技术进展

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中石化上海院电子级碳酸乙烯酯项目通过鉴定

苯与低浓度乙烯制乙苯催化技术获得重大突破

陶氏将建全球首个净零碳排放乙烯设施

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基于人工智能（AI）的下一代控制系统

热泵干燥技术

热点聚焦

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《高耗能行业重点领域能效标杆水平和基准水平(2021版)》发布

        11月15日，国家发改委等五部门联合发布《高耗能行业重点领域能效标杆水平和基准水平(2021年版)》，对炼油、煤制甲醇、煤制烯烃（乙烯和丙烯）、烧碱、乙烯（石脑烃类）、合成氨、对二甲苯等重点领域进行了明确的规定，并将于2022年1月1日起执行。《通知》从四个方面提出了要求：

        1.对标国内外生产企业先进能效水平，确定高耗能行业能效标杆水平。

        2.分类推动项目提效达标

        对拟建、在建项目，应对照能效标杆水平建设实施，推动能效水平应提尽提，力争全面达到标杆水平。

        对能效低于本行业基准水平的存量项目，合理设置政策实施过渡期，引导企业有序开展节能降碳技术改造，提高生产运行能效，坚决依法依规淘汰落后产能、落后工艺、落后产品。

        加强绿色低碳工艺技术装备推广应用，促进形成强大国内市场。

        3. 依据能效标杆水平和基准水平，限期分批实施改造升级和淘汰。

        对需开展技术改造的项目，各地要明确改造升级和淘汰时限(一般不超过3年)以及年度改造淘汰计划，在规定时限内将能效改造升级到基准水平以上，力争达到能效标杆水平；对于不能按期改造完毕的项目进行淘汰。

        坚决遏制高耗能项目不合理用能，对于能效低于本行业基准水平且未能按期改造升级的项目，限制用能。

        4. 整合利用已有政策工具，通过阶梯电价、国家工业专项节能监察、环保监督执法等手段，加大节能降碳市场调节和督促落实力度。

热点聚焦

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山东省化工产业“十四五”发展规划公布

       11月18日，山东省工业和信息化厅网站公开了《山东省化工产业“十四五”发展规划》。

　　规划提出：到2025年，全省化工产业规模以上企业营业收入达到2.65万亿元左右，年均增长7%左右；高端化工产业增加值年均增长10%左右。

将重点打造六大化工基地：

　　鲁北高端石化产业基地、半岛东部化工新材料产业集聚区、鲁中高端特种化工产业集聚区、鲁南现代煤化工产业集聚区、鲁西北化工企业转型示范区、黄海临港石化产业区。

　　还将优化提升八大化工子行业，延伸产业链条：

　　石油化工。以现有优质企业为龙头，稳妥推进整合重组，严格执行产能置换比例，实现炼油产能只减不增。关停退出参与裕龙岛炼化一体化项目整合的地炼企业产能，到2022年，关停退出6家地炼企业产能合计1520万吨。稳妥有序推进济南、青岛等城区内炼化企业搬迁，实现安全绿色高质量发展。合理利用海外轻烃资源，采用轻烃、凝析油、甲醇为原料制烯烃等路线，适度发展大型轻烃裂解项目，缓解烯烃原料不足的矛盾，为延伸发展化工新材料、专用化学品和精细化工产品提供丰富的基础原材料。重点发展“乙烯—聚烯烃/合成树脂—终端应用”、“丙烯—聚丙烯/工程塑料及改性材料”、“丁烯—碳四合成材料—橡塑制品”、“甲苯—异氰酸酯—高性能聚氨酯—终端产品”、“苯—聚酰胺—尼龙新材料—纺织和工程材料”、“PX-PTA-聚酯”等6大产业链条。

　　煤基精细化工行业。以洁净煤气化为平台，实施合成气产品多元化，补强延伸产业链，向下游发展醋酸酯、己二腈等深加工产品，以及聚甲醛、乙烯法聚氯乙烯、聚碳酸酯、尼龙6、尼龙66等煤基新材料。

       盐化工行业。

　　轮胎行业。

       化工新材料。提升聚碳酸酯、聚酰胺、聚甲醛、聚苯醚等通用工程塑料，以及聚苯硫醚、聚醚醚酮、聚酰亚胺、聚砜等为代表的特种工程塑料等高端产品的生产比例和水平，突破高碳α-烯烃、聚烯烃弹性体（POE）、乙烯-乙烯醇共聚物等高端聚烯烃材料生产技术，开发聚苯醚、热塑性聚酯（PBT）等通用及特种工程塑料。

热点聚焦

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突破特种橡胶生产关键技术，扩大溴化丁基橡胶、丁腈胶乳、氢化丁腈橡胶等特种橡胶规模，开发汽车、高铁、电子等领域耐高温、耐油、耐强氧化剂等苛刻条件下用的氟硅橡胶、氢化丁腈橡胶、丙烯酸酯橡胶、液体橡胶及胶乳、集成橡胶（SIBR）等系列产品。加强高强高模高导热碳纤维材料的研发以及在航空、航天、电子等领域的推广应用，发展耐高温聚苯硫醚纤维、聚酰亚胺纤维、高性能芳香族纤维、超高分子量聚乙烯纤维等高性能纤维及复合材料。发展用于航空航天、高铁、新能源汽车、芯片、5G通讯等领域的聚四氟乙烯、乙烯-四氟乙烯共聚物、聚全氟乙丙烯、聚偏氟乙烯以及热硫化硅橡胶、室温硫化硅橡胶等高端氟硅材料。优化氢燃料电池膜性能，重点发展水处理、光伏、电池、医用等领域的高通量纳滤膜、高性能反渗透膜、医用选择性渗透膜、阻隔性气体包装膜等膜材料。重点发展高端功能化学品产业链、氟材料产业链、硅材料产业链。

　　海洋化工。

　　精细化工。打造以氨基酸、香精香料、维生素、D-乙酯、羟基甲氧基乙苯、联苯腈、邻苯二甲酸二烯丙酯（DAP)、丁基磺酰氯、对甲苯磺酰氯、三甲基碘硅烷、碘化钾、碘酸钾等为主的全国知名、享誉世界的王牌产品。重点发展低排放低污染的环保型工业涂料；补强涂料产品环节中涂料树脂、粉末涂料、UV涂料的短板，加快建筑内外墙涂料新产品开发。加强新型纤维、电子液晶、医疗、航空等重点领域高端染颜料高性能、功能化产品的研发和生产，利用微通道反应器等先进工艺和设备，开发生态安全和环境保护升级需求的绿色染颜料及高附加值的精细化工产品。大力发展环保型橡胶促进剂、防老剂、二硫化碳、不溶性硫磺及高品质炭黑等产品。重点开发分散性聚丙烯酰胺、分散性聚丙烯酸共聚物、马来酸共聚物、阻垢缓蚀剂、聚羧酸阻垢分散剂、季铵盐杀菌灭藻剂等环保型水处理助剂。

　　生物化工。以玉米、秸秆等生物基材料，重点发展糠醛、预胶化羟丙基淀粉、生物基乳酸及聚乳酸、葡萄糖经山梨醇制功能性糖醇、药用级羟丙基甲基纤维素（HPMC）、工业级纤维素醚等纤维素衍生物、生物基戊二胺、生物基氨基酸及其聚合材料等产品，延伸发展丁二醇及己二酸丁二醇酯/对苯二甲酸丁二醇酯共聚物（PBAT）等生物可降解高分子材料、生物基医药中间体、尼龙56纤维、尼龙56工程塑料等产品，布局生物质经糠醛、5-羟甲基糠醛等平台制生物基单体及其聚酯材料，以及纤维素制乙醇和乙二醇等项目。推广生物法长碳链二元酸、微生物酶法丙烯酰胺等生物催化转化技术。（2021.11.24）

热点聚焦

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中国承诺东盟150个税目塑料制品关税降为0

       RCEP（区域全面经济伙伴关系协定）将于2022年1月1日对中国、日本、新西兰、澳大利亚等10个国家开始生效。中国对东盟成员国关税承诺共有150个税目的塑料及其制品的关税将直接降为0，占比高达93%！此外，还有10个税目的塑料及其制品的关税，将由原来的6.5%-14%的基准税率，下降至5%。RCEP的降税模式主要包括4种：协定生效立即降为零、过渡期降为零、部分降税以及例外产品。（2021.11.24）

“十四五”节水型社会规划印发

       《规划》明确了“十四五”的主要目标，2025年用水总量少于6400亿立方米；万元国内生产总值用水量下降16%左右；万元工业增加值用水量下降16%。到2035年，全国用水总量控制在7000亿立方米以内。

　　《规划》针对几大重点领域作出明确要求。在工业节水方面，强调要坚持以水定产。严禁水资源超载地区新建扩建高耗水项目，压减水资源短缺和超载地区高耗水产业规模，推动依法依规淘汰落后产能。列入淘汰类目录的建设项目，禁止新增取水许可。推动过剩产能有序退出和转移，严控炼油、尿素、磷铵、电石、烧碱、黄磷等行业新增产能，严格实施等量置换或减量置换。大力发展战略性新兴产业，鼓励高产出低耗水新型产业发展，培育壮大绿色发展动能。沿黄各省区发布禁止和限制发展的高耗水生产工艺和产品目录。黄河流域相关能源、化工基地，严格区域产业准入，新上能源、化工项目用水效率必须达到国际先进水平。

　　在推进工业节水减污上，《规划》提出强化高耗水行业用水定额管理。重点企业开展水平衡测试、用水绩效评价及水效对标。实施工业废水资源化利用工程，重点围绕火电、钢铁、石化化工、造纸、印染等行业，创建一批工业废水资源化利用示范企业。

     《规划》还提出要实施非常规水源利用重点工程。如在沿海石化化工、钢铁等高耗水企业和园区，建设一批海水淡化供水工程。（2021.11.9）

项目信息

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四川能投75万吨/年PDH及深加工项目首次环评

       11月18日，北海市首次对川桂能源化工有限公司75万吨/年PDH及丙烯深加工环境影响评价公示，川桂能源为四川能投下属子公司。该项目拟选址在北海市铁山港（临海）工业园区，建设内容主要包括：75万吨/年丙烷脱氢装置、2×35万吨/年聚丙烯装置、21万吨/年异丙苯装置、26万吨/年苯酚丙酮装置、18万吨/年双酚A装置、12万吨/年合成氨装置、30万吨/年双氧水（工业级，27.5%）装置、4万吨/年食品级/电子级双氧水装置、5500Nm³/h空分装置及配套设施。中国寰球工程有限公司承担该项目环境影响评价工作。（2021.11.26）

恒力拟建DMC、PC、ABS等项目

       11月12日，大连长兴岛经济技术开发区同时发布恒力石化（大连）新材料科技有限公司160万吨/年高性能树脂及新材料项目、260万吨/年高性能聚酯项目社会稳定风险分析公众参与公告，建设内容：新增45万吨/年环氧乙烷装置、20万吨/年乙醇胺装置、3万吨/年乙撑胺装置、42/26万吨/年苯酚/丙酮装置、2×24万吨/年双酚A装置（采用离子交换法）、20万吨/年碳酸二甲酯装置、26万吨/年聚碳酸酯装置、2×20万吨/年CO2精制装置、13万吨/年异丙醇装置、30万吨/年ABS装置、15万吨/年聚苯乙烯装置、8万吨/年聚甲醛装置、7.2万吨/年PDO装置、6万吨/年PTMEG装置、动力（不含机组）及公用工程和辅助设施等。（2021.11.16）

大庆龙江20万吨/年双酚A项目工艺包公布

       11月19日，BADGER中标“大庆高新区黑龙江省新产业投资集团龙江化工有限公司聚碳酸酯联合项目之年产20万吨双酚A项目工艺包”。（2021.11.22）

鲁西化工拟建20万吨/年双酚A项目

       鲁西化工公司拟投资建设120万吨/年双酚A项目一期工程，项目建设内容主要包括20万吨/年双酚A项目及配套公用工程等辅助设施。一期工程预计总投资7.9亿元。（2021.11.17）

项目信息

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中科启程20万吨/年BDO项目签约

       11月15日，河南省驻马店市政府与中科启程公司举行20万吨/年BDO项目战略合作框架协议签订仪式。中科启程公司作为由中科院核心团队发起成立的一家集货物进出口、技术进出口、生物基材料制造、新材料技术研发的新材料领域新兴企业，具有强大的科技研发优势和BDO产品竞争力，已布局10万吨/年PBAT。（2021.11.19）

海南星光18万吨/年顺酐项目签约

       11月17日，海南星光化工有限公司与天津渤化工程有限公司签订全降解塑料产业链项目（一期）18万吨/年正丁烷氧化法制顺酐装置技术许可、工程设计及专有设备供货合同。海南星光化工有限公司成立于2014年，位于海南省洋浦经济开发区。正在建设60万吨/年甲醇碳四综合利用项目。

　　顺酐是生产PBS类可降解材料两大核心原料BDO与丁二酸/酯的原料。早在90年代，顺酐用于生产BDO及其衍生物已实现工业化应用。随着PBS类可降解产业的兴起，顺酐制丁二酸/酯技术引起行业重视，目前已进入工业化阶段。更有国外技术公司开发了同一装置以顺酐为原料同时生产出丁二酸酯和BDO的技术。（2021.11.19）

万华拟建三羟甲基丙烷项目

       万华化学官网公示了5万吨/年三羟甲基丙烷项目环境影响报告书征求意见稿。

       三羟甲基丙烷（下称TMP）是一种重要的精细化工产品，主要用于醇酸树脂、 聚氨酯、不饱和树脂、聚酯树脂、涂料等领域，也可用于合成航空润滑油、印刷油墨等，还可用作纺织助剂和聚氯乙烯树脂的热稳定剂；TMP是树脂行业常用的扩链剂（应用范围很广的树脂扩链剂），是多元醇产业升级产品之一，其熔点低，分子结构中有3个羟甲基，因而具有类似于甘油的多元醇性质，它既可代替甘油合成醇酸树脂，也可通过与新戊二醇、季戊四醇等多元醇共用，生产醇酸树脂。（2021.11.22）

项目信息

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茂名石化将新建一化工新材料项目

       11月23日，茂名市生态环境局发布了《中国石油化工股份有限公司茂名分公司合成橡胶装置生产液体橡胶改造项目环境影响报告书》受理公告。

       化工分部合成橡胶装置（即SBS合成橡胶装置）采用比利时FINA公司的阴离子溶液聚合生产工艺专利技术，由美国LITWIN公司承包设计，设计总产量为SBS橡胶5万吨/年，其中溶聚丁苯橡胶（简称SSBR）3万吨/年，低顺式聚丁二烯橡胶（简称LCBR或PB）1万吨/年，热塑性丁苯嵌段共聚物橡胶（简称SBS）1万吨/年。（2021.11.26）

中石油广西百万吨级乙烯装置将启动建设

       11月18日，钦州市召开中国石油广西石化炼化一体化转型升级项目推进工作动员部署会，新建百万吨级乙烯裂解及下游深加工装置，延伸发展高端聚烯烃、EVA(乙烯—醋酸乙烯共聚物)、合成橡胶等高附加值产品。（2021.11.29）

技术进展

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中石化上海院电子级碳酸乙烯酯项目通过鉴定

       近日，由上海石油化工研究院承担的“2万吨/年电子级碳酸乙烯酯工业试验”项目通过中国石化集团公司鉴定。该技术于2020年4月首次许可山东石大胜华，2020年10月建成2万吨/年碳酸乙烯酯工业装置，2021年9月完成满负荷标定，是目前唯一一套长周期稳定运行的采用非均相催化技术的工业装置。标定结果表明，产品质量各项指标均达到或超过“HG/T 5391-2018工业碳酸乙烯酯”电子级（超纯级）指标要求，满足动力电池电解液溶剂最高要求。（2021.11.24）

苯与低浓度乙烯制乙苯催化技术获得重大突破

       由中海油炼化研究院自主开发的“苯与低浓度乙烯烷基化制乙苯工业催化剂研制”，经过4年多的科研攻关，获重大技术突破，最终形成了分子筛晶种、特种ZSM-5纳米分子筛、催化剂制备的工业生产技术，并在东方石化进行了工业侧线试验。（2021.11.16）

陶氏将建全球首个净零碳排放乙烯设施

       10月6日，陶氏宣布，计划建设全球首个净零碳排放乙烯设施。该项目将使陶氏位于加拿大艾伯塔省萨斯喀彻温堡的工厂的乙烯和聚乙烯产能增加三倍以上，并使其全球乙烯产能的20%脱碳，同时将聚乙烯供应量增加约15%。（2021.11.15）

专业技术前沿

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基于人工智能（AI）的下一代控制系统

        过去几十年来，控制系统持续发展，而人工智能(AI)技术正在助力先进控制系统向下一代发展演进。

        尽管控制生态系统所呈现出来的，可能是一个复杂而又相互关联的技术网络，但也可以将其视为家谱中不断发展的分支，这样就可以将其简化。每种控制系统技术都有其自身的特点，是之前的技术所不具备的。例如，前馈技术通过预测控制器的输出来改进比例-积分-微分(PID)控制，然后利用预测将干扰错误与噪声发生分开。模型预测控制（MPC）通过对未来控制行动结果的分层预测和控制多个相关的输入和输出，增加了更多功能。

控制策略的最新趋势之一，是采用人工智能技术来开发工业控制系统。该领域的最新进展之一是基于强化学习的控制的应用。

        微软Bonsai大脑应用，包括动态和高度可变的系统、相互竞争的优化目标或策略以及未知的启动或系统条件等。

        一、AI控制器的3个特性

        基于AI的控制器，即基于深度强化学习（DRL）的控制器，可以提供一些独特且吸引人的特性，例如：

        1)学习：基于DRL的控制器通过有条不紊和持续的练习来学习（我们称之为机器教学）。因此，这些控制器可以发现专家系统中不容易捕获的细微差别和异常，而使用固定增益控制器则可能难以控制。

专业技术前沿

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         仿真器可以将DRL引擎反馈于各种过程状态。在这些状态中，有很多是在现实世界中永远不会遇到的，主要是因为AI引擎（大脑）在运营工厂时，会试图尽可能接近甚至超出物理设施的运行极限。在这种情况下，经历这些偏移（可能会导致过程跳闸）是为了让大脑学习哪些行为需要避免。当经历的次数足够多时，大脑就能学会哪些事情不该做。

        此外，DRL引擎可以同时从多个仿真中学习。它可以从数百个仿真中学习，而不是只能从单一工厂中获取大脑数据。每个仿真的执行速度都比正常实时中看到的要快，从而可以提供有利于最佳学习的训练体验。

        2)延迟满足：基于DRL的控制器可以学习识别短期内的次优行为，从而在长期内实现收益的优化。根据西格蒙德弗洛伊德（Sigmund Freud），甚至公元前300年的亚里士多德（Aristotle）的理论，人类将这种行为称为“延迟满足”。当AI以这种方式运行时，它可以将过去棘手的局部最小值推向更优化的解决方案。

        3)非传统输入数据：基于DRL的控制器可以管理输入信息并能够评估传感器信息，这是自动化系统无法做到的。例如，基于AI的控制器可以处理有关产品质量或设备状态的视觉信息。在采取控制措施时，它还会考虑分类的机器报警和警告。它甚至可以使用声音信号和振动传感器输入，来确定如何做出过程决策，这有点类似于运行人员接收声音信息后所做的响应。处理视觉信息（例如耀斑大小）的能力，可以划分并揭示基于DRL的控制器的能力。

        二、启用基于DRL的控制系统

        向过程设施提供基于DRL的控制系统，涉及4个步骤：1)为大脑准备仿真模型；2)大脑的设计和训练；3)对大脑训练成果的评估；4)部署实施。

        1)为大脑准备仿真模型

       启用基于DRL的控制器，需要仿真或“数字化双胞胎”环境来练习和学习如何制定决策。这种方法的优点在于，大脑可以了解系统“好的”和“坏的”方面，以实现既定目标。鉴于在过程仿真模型中，真实环境多种多样（远远超过仿真通常所能表示的），以及在操作状态空间上训练大脑所需的仿真量，使用保持基本物理原理的降阶模型，可以提供最好的训练大脑的方法。

       这些模型提供了一种开发复杂过程仿真的方法，并且在运行时速度更快，这两者都允许以更有效的方式开发大脑。基于标签的过程仿真器，以其

专业技术前沿

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 简单的设计、易用性和满足广泛仿真需求的能力而著称，这符合训练基于DRL的大脑所需的仿真模型的要求。

       在高度现代化的时代，当面板上的指示灯和开关退出舞台时，基于标签的仿真器使自动化工程师的工作变得不那么繁琐。过去数十年来，早在“数字化双胞胎”等现代术语出现之前，使用仿真在进入现场之前的工厂验收测试(FAT)上进行系统测试，一直是过程仿真软件的“面包和黄油”。

       相同的仿真器，现在也可用于训练AI引擎以有效控制工业过程。为实现这一点，仿真器需要能够以分布式方式跨多个CPU甚至在“云”中运行。需要多个仿真实例来练习、训练或评估并行执行的潜在新AI算法。一旦实现这一点，就可以使用基于标签的仿真器开发的运行人员培训系统，来训练基于DRL的AI引擎。

       根据需要控制的过程对象来设计大脑，对于开发基于DRL的最佳控制解决方案至关重要。大脑不仅可以包含AI概念，还可以包含启发式、程序化逻辑和众所周知的规则。如果从主题专家(SME)收集到合适的信息，使用该信息构建大脑的能力将是项目成功的关键。

       使用主题专家知识构建富有洞察力的培训场景，对于开发强大的基于AI的控制系统至关重要。在使用模型训练DRL引擎之前，必须决定模型的哪些元素将作为过程状态反馈给大脑。过程状态通常是自动化系统可用的测量值的集合。液位、温度、设定值等都是典型的例子。

       反馈太少的过程状态，大脑将无法从中获取足够多的数据进行学习。而过程状态太多时，内部非必须参数的数量会迅速增加。这同样会导致大脑无法快速学习，因为它不得不花费一部分精力来识别哪些过程状态不太重要。从大脑流向过程的数据也会发生类似的情况。人必须决定允许大脑操作哪些动作，这决定了控制过程最理想状态所需的努力。

       通常，大脑可用动作中包含哪些内容的决策更容易制定，因为可用于控制该过程的控制阀或其它机制是有限的。关于过程状态和动作空间大小的决定，归结为每个状态和动作结构中应该包含哪些仿真标签。在基于标签的仿真器中定义了状态和动作。从列表中选择标签并单击按钮，可以将它们添加到大脑所使用的状态或动作结构中。

专业技术前沿

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       定义状态和动作空间

       Inkling是一种为训练DRL代理而开发的语言，以紧凑、富有表现力且易于理解的语法来表达训练范式。可以对基于标签的仿真器进行编程，以自动生成用于定义大脑状态和动作结构的Inkling代码。

       一旦定义了状态和动作结构，就需要为大脑定义训练目标。训练大脑的典型要求是结构，例如：目标、惩罚、课程计划和场景。在这个例子中，用户需要创建大约40行代码，才能使用仿真来训练AI大脑。

       生成的Inkling代码，为新生的AI大脑描述了两件重要的事情——做什么，以及如何做。具体来说，生成此代码是为了通过使用上游的流量控制和下游的截止阀来控制液罐中的液位。“目标”描述大脑行动的预期结果，在这种情况下，实际液位应该接近设定值。

       选择与目标匹配的适当课程和场景，是大脑设计者和主题专家之间适当协作的结果：液罐不溢出。“课程”和“情景”陈述告诉大脑如何学习该目标。在这种情况下，情景会引导大脑以随机但受约束的液位和设定值，开始每个训练集。

       云技术加速AI训练

       大脑的有效训练需要探索非常大的操作状态空间。云技术允许将仿真器容器化，并在大规模并行环境中运行。然而，要想获得预期结果，测试训练大脑的想法，需要首先在本地运行模拟以“消除”错误。一旦用户满意，仿真器就可以被容器化并在云中运行。典型的大脑训练课程，可以进行30万到100万次迭代。大脑的训练进度可以很容易地显示在屏幕上，比如一个简单水箱展示。云资源可以设法在不到一小时的时间内训练一个需要50万次迭代的模拟器。

       可以通过图表展示大脑训练的进展与迭代次数的关系。“目标满意度”参数是训练集的移动平均值，最终会达成总目标数。通常，需要达到100%的目标满意度值，才能实现大脑对其练习过的所有场景的有效控制。

       3）对训练成果的评估

大脑经过训练后，需要对其进行测试以评估其生存能力。在这个阶段，大脑会根据模型来判断其行为。然而，这次仿真中的场景应该有所不同——应该使用在最初几轮测试中没有使用的工况对大脑进行测试。

专业技术前沿

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AI技术可以扩展到任何可以使用仿真建模的复杂问题，例如控制上游石油和天然气部门设备的间歇性生产故障，还有炼油厂/化工厂的性能优化和控制等。

       4）部署实施

       一旦大脑通过评估测试，就可以实施部署。虽然有多种部署模式，但使用基于标签的仿真器来测试控制系统的独特优势在于，它们可以作为中间件将大脑与控制系统集成在一起。由于各种控制系统有大量可用的驱动程序，因此集成到特定于客户的站点比使用自定义解决方案容易得多。此外，从软件维护的角度来看，人们更倾向于尽量减少自定义部署的数量。

       基于DRL的大脑已经被设计用于100多个用例，并且已部署到各行各业和垂直市场。例如，在优化建筑物的能源使用中，同时确保二氧化碳水平低于法定限值，要求工程师建立制冷设备设置点，以最小化成本，同时将室内温度保持在狭窄范围内。基于DRL的控制将实时天气数据（如环境温度和湿度）考虑在内，并将机器学习与过去性能和环境条件关系的模型结合使用，从而可以提供更优化的解决方案。

       在化工过程控制应用中，聚合物生产需要密切控制反应器上的设定点。典型挑战包括瞬态控制，以及如何以最佳方式控制并提供一致的结果。控制

专业技术前沿

2021年第18期

       上面的案例展示了一些已经部署的成功应用，实际上AI技术的使用可以扩展到任何可以通过模拟建模的复杂问题中。

       三、AI助力下一代先进控制

       基于AI的机器学习控制系统有望成为先进控制的下一个发展方向控制工程网版权所有，特别是对于具有大状态空间的复杂系统，部分涉及测量状态和变量之间的非线性相关性。不过，实现这一承诺需要一些关键技术。

       除了深入了解“数字化双胞胎”之外，学习代理还必须能够访问定向准确的模拟模型，以便在工厂中实践和部署学习代理以做出决策的方法。用于先进过程控制的构建和AI学习代理的端到端过程包括：在模拟中培训代理，跨多个优化目标和场景教授代理，评估代理，最后将代理部署在边缘作为生产控制系统。（自控室供稿）

热泵干燥技术

       采用热泵进行余热回收所产生的热量不但可以用于供暖，还可以广泛应用于工农业生产中的干燥过程。干燥是以热的方式将水分从物料中脱除的过程，也是高耗能生产单元，在一些产品生产中，干燥过程所消耗的能量甚至占到生产总能耗的30%-70%，因此在保证物料干燥品质的前提下需要寻求降低能耗的方式十分重要。和传统干燥方式相比，热泵干燥具有很多优点，包括具有更高的能源利用效率以及受外部天气因素影响较小等，在与余热回收结合后可以达到进一步提升能效的目的。

       目前热泵干燥系统多采用蒸汽压缩式的空气源热泵，其具有更广泛的适应性。根据实际应用需求将热泵干燥技术分为如下几类：除湿型、双热源型、半开式、密闭主机室型、多级串联型和水蒸气直接压缩型。为了实现更加节能和高效的热泵干燥，近年来该技术主要在以下方面取得了进展。

   

专业技术前沿

2021年第18期

       （1）结合多能互补的新思路开展研究工作，包括与太阳能、微波、余热和电热等的结合。与太阳能结合的主要特点是以太阳能为主，晚上利用热泵补热。与微波干燥结合的特点是干燥初期高湿阶段采用热泵，后期以微波为主进行干燥以降低干燥时间。与蒸汽、电热耦合主要是在热泵达不到的80 C以上的高温升温阶段使用。

       （2）结合干燥工艺开展相关研究工作，围绕热泵特点开发不同的干燥工艺设备。相关研究非常多，农业方面包括烟叶、玫瑰花、红枣、山药等都已得到一定的应用，最大宗是南方稻谷干燥开始大量采用热泵，东北的热泵玉米干燥技术也在发展。工业方面包括污泥、挂面、蚊香、木材、树脂等的热泵烘干技术也在逐渐展开。当前，传统工业干燥的废气排放愈来愈严格，白烟和异味的控制成为重点，采用热泵干燥有可达到近零排放的要求，会有很大的发展空间。

       （3）结合具体干燥物料对象的不同，有针对性的开展新技术、新装备的开发，这对热泵干燥技术应用领域的不断开拓有重要的意义。南方由于四季温度较高，空调制热模式的热泵干燥技术得到了快速的发展；但对于北方地区冬季低温的特定情况，国内开发了密闭主机室配合低温空气源热泵和相变材料蓄热的新思路，系统操作简单易行，得到了一定的发展推广。针对东北冬季粮食干燥的特点，国内开发了综合多级串联除湿、梯级加热及热管回热的完整方案，表明在冬季严寒条件下可以得到高于南方环境条件下的热泵干燥效率。（公用工程室供稿）

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