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AI+化工 | 气化炉智能优化
煤化工行业正处在一个微妙的转折点上。一方面，煤炭作为核心原料的地位短期内难以动摇，产业规模仍在扩张；另一方面，原煤价格波动加剧、煤种混合应用常态化、人工配煤与操作调整的经验模式越来越难以应对复杂多变的工况。配煤分析涉及的业务数据种类多、链条长，数据收集复杂，新煤种煤质数据不完整，生产使用试错成本居高不下。进入气化装置后，干扰因素如设备状态、环境条件和仪表数据误差等持续影响过程稳定性，一些关键指标缺乏在线检测手段，操作人员劳动强度大，能耗指标亦仍有较大优化空间。降本、增效、节能、减碳，这些目标若不能落实到具体的技术路径上，便只能停留在口号层面。
基于对上述痛点的系统梳理，华谊信息探索了气化炉智能优化整体解决方案。这套方案的核心逻辑：用一套深度融合机理模型与数据模型的数字孪生体系，将真实的气化装置在计算机世界中精确复现，然后在这个数字孪生体上完成原料配比筛选与操作参数寻优，最后将最优解反馈至实际生产。方案整体分为两个既独立又协同的模块——气化炉配煤优化与气化炉实时操作优化（RTO），前者解决“烧什么煤、怎么混”的问题，后者解决“怎么烧、参数怎么调”的问题，共同构成从煤种采购到气化炉稳定运行的完整智能闭环
配煤优化
在配煤优化方面，第一步是建立覆盖企业所有可能采购煤种的煤质性质数据库，涵盖元素分析、热值、灰成分等全工业分析指标。在此基础上，利用机器学习算法对原煤混合后的非线性关键指标灰熔点和黏温曲线进行建模预测。灰熔点决定了气化炉的最低操作温度，黏温曲线直接影响液态排渣的顺畅程度，但这两项指标的实验室检测往往滞后于生产节奏。系统通过融合已知煤种数据、性质关联性及模式分类方法，能够基于少量输入快速推算出较为完整的煤质信息。有了准确的单煤与混煤性质预测，配煤优化模型便可以运行起来了。该模型以气化炉机理模型为核心引擎——后者能够根据煤质指标和操作参数预测气化产物分布、有效气产量、碳转化率等关键输出。配煤优化则支持单位合成气成本最低、比煤耗最低、比氧耗最低等多种优化目标，基于灰熔点、黏温曲线等预测结果，每次预测输出三种理论最优配煤方案。系统还内置了混煤数据库与运行数据库，自动记录每日用煤配比、批次信息、气化炉操作参数及产物数据，通过生产数据看板实现各类经济指标的可视化，为管理层提供直观的决策依据。
气化炉实时操作优化
在实时操作优化方面，RTO方案首先解决仪表数据不准的老问题。现场仪表因漂移、干扰等因素常常给出偏离真实值的数据，系统通过机理模型对这些数据进行整定，剔除异常、补全缺失，让后续优化建立在可靠的信息基础上。针对炉膛温度无法直接测量这一核心难点，方案利用软测量技术——基于装置的能量平衡与物料平衡，结合气化反应模型反推出炉内的温度分布，替代了传统依赖经验猜测的方式。每台气化炉还配有健康评分机制，实时监测关键点位并在异常时发出预警。在此基础上，优化器以降低比煤耗或比氧耗为目标，自动调整氧煤比、水煤比等操作参数，同时确保气化温度、碳转化率等关键指标处于安全区间。整个RTO系统以小时为周期运行，每次优化得到的最优参数会自动传递给分钟级响应的先进控制系统去执行，操作工只需确认即可，形成一套“监测—优化—执行”的自动闭环。
文稿/余飞青
审核/沈 菁
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