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生产工艺优化解决方案

生产工艺优化方案是一款面向工业客户（石油、天然气以及下游化工类）的重要流程核心生产参数优化解决方案。核心是节省原料、药剂消耗，动态优化能耗，达到节能、减排、增效的目的。

每套装置都有其个体差异，需要操作人员长期经验总结。受制个人精力，学习能力，甚至职业生涯长度等，培养经验丰富的操作员成本较高，而人工智能模型能够轻松做到快速学习。通过对历史数据学习，智能模型会找到工艺现象背后的数学逻辑，形成针对单台设备的“数学知识”。再基于数学寻优工具，计算出适宜操作方案。

智能优化模型与现有的常规经验模型的不同点如下:

实时分析计算：

根据设备历史表现及当前生产实际情况，在历史经验范围中，寻找解。

保稳定：

及时发现生产要素波动，并给出相应的操作调整建议，缩短人工调试时间，让装置快速进入稳定节能生产状态。

提升效益：

根据生产实际，给出节能、降费建议。

1实时数据采集优化1

能够从已有的生产控制系统（如DCS系统），实时采集设备在线分析监测的各类实时数据并存储。能够完成7X24小时在线优化计算。

2数据预处理工具完备2

现场的采样数据维度很大（数据种类很多），同时由于采集数据中常常包含许多含有噪声、不完整、甚至是不一致的数据等，要对这些数据进行降维处理，和缺失值处理。对现场的数据经过有效的预处理以改善数据质量，这样才能保证数据模型的样本数据是可信的，并得到准确的模型分析结果。

3准确的数据模型3

对于过程复杂的场景，不但可以避开繁冗的场景细节，轻松克服设计与施工不一致问题，而且建模成本相对较低。虽然对数据需求较高，但可充分利用研究对象的历史数据，获取仅适用于研究对象的工程“经验”，具有很强的针对性，因此预测精度相对更高。