干貨!煉化企業建模效率提升數十倍的實踐分享
在數字化轉型的過程中,煉化企業面臨著技術門檻高、建模周期長以及模型部署困難等挑戰。傳統建模過分依賴專業人才,不同場景需定制化開發,模型部署也受到多種問題的制約,導致建模過程耗時長、成本高、部署難。本文將以某煉化企業為例,探討數據驅動建模平臺如何助力煉化企業實現安全生產和運營的優化。
項目選型背景
某煉化企業是一家綜合性的煉化一體化企業,具備完善的石油化工、煤化工及石化產品銷售業務,煉油加工規模和技術水平在國內煉油企業中處于領先地位。近幾年,該企業不斷推動信息化和工業化的深度融合,以工業互聯網為基礎,提出了“智能煉廠”的概念,并在裝置優化、計劃優化、供應鏈優化等方面開展了相關應用研究。
煉化智慧引擎:數據驅動建模平臺
力維智聯與工業伙伴共同開發的數據驅動建模平臺,其核心在于其對工業大數據的智能分析和利用。
企業在既有工業互聯網平臺架構下,針對石化煤柴油加氫裝置構建起一站式煉化工業大數據分析建模平臺,集成數據預處理、主流機器學習算法、智能優化算法和模型自動訓練方法,最終實現生產數據到模型應用的端到端建模平臺。通過多元統計過程控制(MSPC)、機器學習(ML)、深度學習(DL)等先進技術的融合,平臺能夠從海量的生產數據中提取有價值的信息,為產品質量控制、故障診斷、生產優化等提供了強大的數據支持和智能決策能力。
在工業互聯網的架構中,數據驅動建模平臺位于工業PaaS層,提供自動機器學習(AutoML)功能,實現從數據智能標注、數據預處理、特征工程、機器學習建模、超參數尋優到快速部署的一站式自動建模解決方案,極大地簡化了建模過程,并提高了模型的構建和部署效率。

如何構建全流程零代碼建模服務

>>>模型部署與維護:在模型部署和維護方面,平臺采用了先進的模型調度組件和App部署組件,能夠實現模型的快速部署和更新。通過模型庫組件,平臺能夠實現模型的長期維護和管理,確保了模型的穩定性和可靠性。
破局建模瓶頸:降低門檻、提升效率
《石油煉制與化工》第3期:
《特區實踐與理論》數據智能技術普惠化的理論與實踐
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