编者按：8月19日，“论道智能世界·AI赋能化工新质跃迁”第三届化工行业院士高峰论坛在上海举行。与会专家围绕人工智能与化工产业深度融合、化工生产经营场景实践等展开交流，共探AI赋能化工行业安全、绿色、高效发展的新路径。
当前，AI正从技术概念走向产业行动，或将成为驱动石化化工行业绿色转型的关键力量。AI如何深度融入石化化工产业全链条？应用过程中又将面临哪些挑战？本期《绿色导刊》推出专题报道，探寻AI赋能石化化工绿色转型的实践路径与有益借鉴。
专家视点》》》
AI或将成为驱动石化化工行业转型的关键变量
当前，面对资源环境约束趋紧与产业转型升级的双重考验，人工智能（AI）作为引领未来的战略性技术，已成为石化化工产业应对“高能耗、高排放”挑战，重构产业价值链，驱动行业向绿色化、智能化、高端化迈进的关键变量。加快AI赋能我国石化化工行业绿色转型，是以能源新质生产力推进中国式现代化的重要途径。
“AI+绿色石化”迎来宝贵窗口期
从国家战略的顶层推动到行业自身的降碳刚需，从技术迭代的加速突破到政策红利的集中释放，多重力量正在汇聚，为“AI+绿色石化”打开了宝贵的窗口期。
首先，绿色转型面临严峻的降碳压力，亟须AI提供系统性优化方案。国际能源署（IEA）指出，化工行业是碳排放大户，传统硬件技术改造的节能减排边际效应持续递减，进一步深度脱碳亟须突破传统的局部寻优模式。AI凭借强大的高维数据处理能力、非线性关系映射和全局动态寻优算法，可精确捕捉生产过程中的物质流与能量流变化，在分子级别和宏观层面上实现能源价值和能效最大化。
其次，AI正成为推动石化化工行业向高效、低碳和智能化方向发展的核心引擎。AI可全面优化油气领域诸环节，降低钻探前的不确定性，使资源评估更加可靠；优化生产流程，推动大规模节能减排；加速有前景的新材料以及碳捕集材料的研发与测试进程。
最后，政策红利释放叠加行业数字化基础不断夯实，为“AI+绿色石化”创造了历史性机遇。我国《石化化工行业稳增长工作方案（2025—2026年）》明确提出，开展“人工智能+石化化工”行动，加快行业高质量数据集建设，支持企业加强重点设备智能化适配改造，部署一批针对分离、蒸馏、提纯等行业典型单元操作需求的场景模型，训练建设石化化工行业大模型。截至2025年9月，我国石化行业自动化控制水平普遍超过90%，关键工序数字化率达83.4%，远超工业平均水平，为AI的深度应用提供了坚实的数据支撑与较强的场景承载能力。
然而，AI赋能石化化工行业也面临多重现实挑战。一是“黑盒”特性与严苛的安全生产标准之间存在矛盾。石化生产属于高危行业，对算法的可解释性和容错率要求极高。当前通用大模型多为数据驱动，在工业机理的深度融合上仍有明显不足，难以满足“机理清晰、过程可控、异常可溯”的工业级要求。二是数据壁垒与“信息孤岛”制约AI模型的训练与泛化。不同厂商的控制系统相对封闭，缺乏统一的接口标准与数据共享机制，高质量、带标注的工业数据集严重匮乏。三是“碳足迹”悖论不容回避。如何在使用AI实现石化行业深度减排的同时，有效控制算力基础设施的碳排放，实现“绿色AI”，是行业发展必须解答的新考题。
AI正从三个层面全方位重构行业价值
AI对石化化工行业的赋能，不是局部的工具性改良，而是从底层逻辑到顶层架构的全方位价值重塑。这场变革贯穿生产运营、研发创新与碳资产管理三大维度。
首先，打破效率天花板，推动生产过程的深度低碳化与柔性化。通过构建基于数字孪生的全厂虚拟模型，结合深度强化学习，AI能够实现复杂反应器内温度、压力、配比的实时最优控制。如万华化学应用全球首个时间序列大模型TPT，打破传统氯碱生产的效率瓶颈，实现智能控制与决策；镇海炼化等企业通过AI大模型提升生产效率与安全水平。
其次，加速绿色材料与低碳工艺的研发创新。传统化工新材料的研发依赖于“试错法”，周期长、耗资大。生成式AI与材料信息学的结合，正在颠覆这一模式。AI可用于精准预测催化剂活性位点、筛选高效碳捕集溶剂分子、设计新型可降解生物基聚合物。这种研发范式的跃迁，将极大地缩短石化化工企业在高端聚烯烃、新能源电池材料等“卡脖子”领域的突破时间。
最后，重塑产业链协同与碳资产管理体系。在全生命周期碳足迹管理成为国际贸易新门槛的背景下，依托AI、区块链和工业互联网，企业能够构建起贯穿供应链上下游的碳排放智能追踪与预测系统。AI赋能的碳资产管理系统能满足高标准的国际可持续信息披露要求，并为A股化工企业的ESG绩效提供支撑。利用AI预测大宗商品价格与碳交易市场价格，企业能够实现生产、物流与碳配额的最优调度，真正将“碳成本”转化为“碳资产”。
AI落地需找准切入点把握节奏感
石化化工行业工艺复杂、安全要求严苛，AI的落地必须从最紧迫的降碳需求和最现实的数据条件出发，找准切入点、把握节奏感。
首先，夯实数据底座，加快行业大模型与高质量数据集建设。头部石化化工企业牵头，联合科研院所与科技巨头，打破企业间、装置间的数据壁垒。严格落实数据治理标准，进行差异化管理，清洗并建立针对催化裂化、乙烯裂解、精馏分离等高耗能典型场景的高质量、标准化数据集；加大对“工业机理+AI”混合模型的研发投入，让大模型不仅“懂计算”，更要“懂化学”“懂工程”。
其次，聚焦高价值场景，推进“点—线—面”一体绿色智造落地。在“点”上，聚焦核心反应器、压缩机组等关键设备的智能化适配改造与预防性维护；在“线”上，利用AI实现从原料采购、生产排产到公用工程（水、电、汽）的在线闭环优化；在“面”上，构建智慧零碳化工园区，特别是顺应风光等新能源加速接入化工园区的潮流，利用AI强大的预测与调度能力，构建“源网荷储”智慧微电网，匹配绿电与化工生产负荷。
最后，坚持技术融合，形成“绿色AI”与“AI促绿色”的双轮驱动。在西部算力枢纽节点或绿电资源丰富的地区布局石化行业专属的“绿色智算中心”。研发轻量化工业模型和边缘计算技术，减少数据上传云端产生的能耗与延迟。将AI与CCUS（碳捕集、利用与封存）、生物制造等减碳技术深度融合，大幅降低碳捕集能耗，实现软硬技术的乘数效应。（作者程春华系中央民族大学教授、博导，朱方芳系中国新闻社记者）
圆桌讨论》》》
话题1：你所在单位如何利用AI助力绿色转型？
将数字技术深度融入节能降碳领域
■云南石化公司生产运行部主任、党支部书记 荣登科：
近年来，云南石化将智能化建设作为撬动企业绿色低碳转型的重要抓手，推动数字技术与炼化生产深度融合，在节能降碳领域取得了扎实成效，也积累了契合生产实际的实践经验。
“十四五”以来，云南石化在全厂17套生产装置、22个生产单元全面投用IPC全流程智能控制系统，助力常减压装置二氧化碳排放量下降19.4%，连续重整装置能耗降低16%，石脑油加氢装置综合能耗下降7%，关键装置自控率、关键控制参数平稳率提升至100%，全厂年节约能耗费用约1亿元。常减压工艺数字孪生项目融合AI技术，深挖源头降碳潜力，汇集5年间10亿条历史运行数据，每30分钟完成一次全工况优化计算。系统闭环投用后，航煤、柴油收率稳步提升，实现降本增效与节能减碳协同推进。
云南石化坚持自主可控的技术路线，融合大数据与机理模型构建智能控制体系，推动生产模式由“经验驱动”向“模型驱动”转变。坚持由点及面的推进路径，从单装置试点逐步拓展至全厂部署，搭建工业互联网平台，将全厂6万余个工艺监测点位、1.5万块智能仪表的数据全部汇集至统一平台，有效打破信息孤岛。（霍树琳 采访）
将人工智能技术嵌入炼化生产全流程
■广东石化公司信息工程高级专家 陈运庆：
近年来，广东石化积极拥抱数字化转型，将人工智能技术深度嵌入炼化生产全流程，聚焦装置工艺优化、指标精准管控、节能降本等生产痛点，推动AI模型从实验室走向生产现场，以数智技术赋能传统炼化产业提质增效、转型升级。
针对催化裂化装置长期存在的粗汽油终馏点控制难题，广东石化联合昆仑数智组建联合攻关组，立足一线生产实际，从200多项运行参数中筛选关键因子，开发投用“智能诊断分析模型”。该模型实现了粗汽油终馏点温度精准预测，该指标合格率提升至100%，装置关键工艺参数得到持续优化，综合能耗降低0.5千克标油/吨，预计每年节约能源成本超百万元，为装置精细化运行提供有力的技术支撑。
将AI技术应用于炼化装置，能够充分释放数据要素价值，弥补人工经验判断的不足，实现工艺提前预判、参数智能调优。下一步，广东石化将持续深化人工智能、大数据与生产业务融合，不断拓展AI在工艺调控、设备运维、安全生产等场景的应用，以新质生产力助力企业高质量发展。（赵凤莉 采访）
构建全流程智能化节能降碳管控体系
■独山子石化公司规划和科技信息部副经理 叶自力：
近年来，独山子石化依托国家卓越级智能工厂建设优势，深耕智能工厂建设，聚焦炼化生产节能降碳核心场景，推动人工智能、数字孪生技术与低碳生产深度融合，以智能建模、精准调控、预判优化的数字化手段，构建起全流程智能化节能降碳管控体系，持续夯实绿色低碳发展的基础。
在生产装置节能优化上，公司依托炼化一体化在线数字孪生工厂，大范围推广智能优化控制技术，目前已有21套装置落地智能化节能管控，主要装置先进控制应用率超过50%。其中，110万吨/年乙烯装置投用具有自主知识产权的实时在线优化系统，实现工艺参数动态智能调优，与先进控制系统协同发力，有效降低装置综合能耗，每吨产品能耗降低5.18千克标油，同时提升资源利用效率，从生产源头实现节能降耗、减污降碳，打造了炼化装置智能节能标杆。
公司建成国内首套炼化一体化全流程在线机理模型，依托高精度AI模型，精准测算装置运行能耗与碳排放数据，模型预测精度达92%，大幅提升生产工况优化效率。通过智能化系统对NOx、VOCs等污染物排放进行实时动态监控、智能调控，实现污染物稳定达标超低排放。（李志强 采访）
话题2：应用AI过程中应注意哪些问题？
目前阶段AI的应用要回归“辅助工具”的本质
■兰州石化公司质量健康安全环保部资深高级主管兼环保风险管理组组长 黄晓星：
我们在推进环保“一张图”一体化智能管控系统建设和应用过程中，越来越深刻地感受到：AI赋能石化化工企业绿色转型，真正的难点不在于技术本身，而在于如何让AI变得可信、可靠、可控。
数据基础比想象中薄弱得多，数据治理涉及大量老旧装置的数字化改造，投资大、周期长，还要在不影响正常生产的前提下实施，难度可想而知。实验室里表现优异的AI模型，放到真实现场很可能“水土不服”。如果模型发生误判，轻则造成生产波动，重则可能延误真正的风险处置。值得关注的一点是，系统集成与网络安全风险被严重低估，每多一个API，就多一个潜在的攻击入口。同时，环保合规本身具有法律严肃性。目前，行业在环保领域应用AI方面还没有统一的技术标准、安全评估规范和验收准则。
目前阶段，AI在企业绿色转型领域的应用，要回归“辅助工具”的本质。因此，我们在系统设计时，把“人的确认”作为关键控制节点，把“可解释性”作为模型选型的重要考量，把“容错机制”作为系统运行的基本保障。兰州石化的环保“一张图”系统的投用，正是一种有益的尝试，我们做的很多工作，与其说是“解决问题”，不如说是“暴露问题”——数据治理的深度、模型可靠性的边界、安全架构的完整性、人员能力的短板，每一项都在倒逼我们重新思考：在追求绿色转型的“快”与确保安全可靠的“稳”之间，行业究竟应该如何取舍？答案不是二选一，而是必须找到一条既积极又稳妥的路。（李茜 采访）
安全性与可靠性是不可逾越的红线
■长庆石化公司生产运行部主任 王磊：
石化化工装置工艺流程复杂，涉及高温高压、易燃易爆介质，生产风险点多面广，安全性与可靠性是AI赋能绿色转型不可逾越的红线。结合长庆石化常减压装置昆仑大模型试点落地实践，我们始终坚守“AI辅助决策、人掌握执行权”的核心原则，不搞纯机器自主操作，从数据底座、现场生产落地、业务决策到迭代运维，构建全链条防护体系，真正做到技术创新和现场安全生产协同并进。
在基础底座层面，我们做实做细现场侧的数据治理，严格把好传感器标定及数据采集、清洗、存储加工全流程关口。依托MES2.0、综合报警平台、能源管控平台，汇集常减压装置工艺、动设备、安全环保消防等上万点位的实时数据；向上对接企业数据湖，向下打通DCS、PLC控制系统。
针对工业现场普遍存在的小样本故障、异常工况少的痛点，专项补齐装置历史事故案例、操作规程、工艺卡片等业务资料，完成数万条行业问答对标注，补齐故障样本图谱，解决工业样本稀缺难题，打造可溯源、高保真的工业数据集，为昆仑大模型落地筑牢真实可用的数据根基。
在生产控制层面，坚决不直接照搬通用开源大模型，立足炼油装置现场工况，把昆仑大模型、机理模型、一线工艺设备专家的经验三者深度耦合，模型输出只做辅助判断，不直接接管装置控制。
在决策应用层面，昆仑大模型只负责输出故障研判意见、操作调整建议、应急退守方案、能耗优化参考，所有的生产操作、工艺调整、设备处置，必须由班长、工艺/设备技术人员人工研判确认后才能执行。（王永鹤 采访）
以“数据+平台+服务”创新模式推动AI深度融入
■吉林石化规划和科技信息部一级高级主管 王洪锁：
吉林石化坚持安全优先、稳慎推进，以“数据+平台+服务”创新模式，将人工智能深度融入绿色转型全过程，严守安全可靠底线，以数智化变革赋能企业绿色低碳、安全高效发展。
对标顶层规范，筑牢安全建设框架。公司统一数据标准、平台安全准则与服务管控要求，规范动设备状态监测、智能报警、AI分析、能源管控、人员定位巡检等应用场景，明确合规边界，从源头防范智能化建设风险。
坚持试点先行，有序推广成熟应用。聚焦重点装置开展小范围试点验证，精准测试AI在设备诊断、能耗分析、智能巡检、异常预警等场景的实用性与稳定性，全面评估模型精度、数据安全及运行风险。坚持“成熟一项，推广一项”，杜绝盲目上线，确保智能应用落地可靠。
做强数智支撑，夯实可靠运行根基。整合设备、能源、巡检、报警等各维度数据，实现全流程质量管控；平台实行权限分级、网络隔离，严守“AI只预警、不控联锁”安全红线；配套专业运维保障，持续优化算法模型、校准数据质量，提升智能预警与健康预判的可信度。
健全闭环管理，保障智能应用可控。构建“智能预警、人工复核、处置销项”全链条机制，完善运维与应急管理制度。以标准为纲、以试点为基、以服务为要，推动AI应用安全规范、高效运行，为吉林石化绿色转型和本质安全水平提升注入强劲的智能动力。（高炳仑 采访）
他山之石》》》
沙特阿美延布炼油厂：利用AI减少碳排放
2018年，沙特阿美延布炼油厂启动了一项为期5年的战略性数字化转型计划。这座1983年投产的老炼厂，通过充分利用人工智能（AI）、高级分析和机器人技术，实现了转型升级，提高了生产能力和盈利水平，并减少了碳排放。2023年，该炼油厂入选世界经济论坛（WEF）“全球灯塔网络”（Global Lighthouse Network）。
炼油厂每天都会产生海量数据，必须对这些数据进行整理和分析以优化生产。延布炼油厂部署了传感器，从数千台设备中收集数据，然后利用基于AI的应用程序进行分析，以提高生产效率。该炼油厂还部署了一款先进的AI驱动应用程序，旨在降低其加工装置的燃料气消耗。这项技术不仅提高了工艺效率，还帮助将范围一和范围二的温室气体排放减少了14%，直接推动了沙特阿美实现温室气体减排目标的进程。
霍尼韦尔：AI提升炼油装置自主决策能力
2025年11月，霍尼韦尔与道达尔能源宣布开展合作，在道达尔能源旗下的得克萨斯州亚瑟港炼油厂落地AI辅助的Experion操作助手，旨在依托AI赋能控制室操作人员，提升炼油装置运营自主决策能力。
亚瑟港炼油厂承担原油炼制以及石化原料生产任务，装置工况复杂，控制室操作员需要时刻紧盯海量工艺信号，及时处置各类潜在异常。霍尼韦尔基于成熟的Experion分布式控制系统，打造AI运营助手，融合运营分析与实时预测能力，改变传统依赖事后报警处置的工作模式。该系统可以提前识别装置运行隐患，帮助操作员在故障苗头显现阶段就开展干预，降低不安全操作风险与生产损失。
该项目已在炼油厂现场的延迟焦化装置（DCU）完成试点，AI工具累计提前预判5起工艺潜在事件，平均提前12分钟给出预警提示，有效减少了装置停机时间，降低了火炬燃烧产生的排放。
巴斯夫：借力AI平台提速催化剂研发
巴斯夫环境催化剂及金属解决方案业务（ECMS）近期与Orbital Industries展开合作，引入CurieOS人工智能材料研发平台，利用虚拟实验室模式加速汽车尾气催化剂开发，从而应对日趋严苛的排放法规带来的研发挑战。
汽车催化剂研发传统模式高度依靠大量重复性实体实验，研发周期长、成本高。借助Orbital Industries的CurieOS AI材料发现平台，科研人员可以在实际合成之前完成候选材料筛选。平台核心Orb模拟模型可在单个GPU上模拟10万个原子，运算速度较同类方案快10倍，将原本数周的物理测试压缩至数小时，且无“幻觉”现象，确保了数据的可靠性。巴斯夫ECMS将利用该AI平台增强技术储备，高效地开发出适应动力系统技术演进和替代燃料需求的领先催化剂解决方案。
来源：中国石油新闻中心
