【技术观点】AI * 流程模拟软件:从智能辅助到自主工程智能体的技术全景、成熟度评价与发展路径

摘要

近年来，大语言模型（Large Language Models, LLMs）、工具调用（tool calling）、检索增强生成（Retrieval-Augmented Generation, RAG）和模型上下文协议（Model Context Protocol, MCP）快速发展，使人工智能由“生成文本”逐步转向“理解工程意图—调用专业软件—执行计算—读取结果—再规划”的智能体模式。流程模拟作为过程系统工程（Process Systems Engineering, PSE）的核心基础设施，其应用长期受制于模型构建复杂、软件操作链条长、专家知识高度隐含、物性与收敛问题需要经验判断等因素，因此成为 AI agent 尤具潜力的工程应用场景。本文从“AI 是否真正能够驱动流程模拟软件”的问题出发，对截至目前（2026年8月份）公开可获得的代表性技术路线进行系统梳理，重点比较 DWSIM、Aspen Plus/HYSYS、SLB Symmetry、AVEVA Process Simulation、gPROMS、IDAES 及相关开源自动化项目在 AI model construction、Agent、MCP/API、求解器耦合、自动收敛、优化、动态模拟和数字孪生等方面的能力。本文进一步尝试建立“L0—L6”七级 AI 驱动流程模拟成熟度体系，并提出由产品证据、学术论文证据和开源可复现证据构成的三角验证方法，以避免将厂商宣传、研究原型和工业级产品混为一谈。分析表明：DWSIM已形成“AI Design Mode + AI Assistant + MCP + AI-assisted convergence”较为完整的开源/开放实验环境，是当前最接近 AI-native process simulator 的公开路线；Symmetry 2026.2 中的 Tela for Symmetry 已将领域 AI 推进一步延伸到结构化工艺选择、案例创建和模型配置；Aspen Plus 则出现了基于 LLM + MCP 的正式学术验证，表明成熟商业模拟软件正在进入“工程师监督下的 AI Copilot”阶段；AVEVA Process Simulation 同样已有公开论文和可复现 MCP server，验证自然语言流程分析、综合和迭代优化的可行性。综合来看，2026年的技术重点已经从“AI 会不会写模拟脚本”转向“AI 能否在物理约束、工程知识和安全边界内持续操作模拟软件”。本文提出未来新一代流程模拟软件应采用“意图层—知识层—Agent规划层—统一工具协议—可解释物理模型—高性能/可微求解器—优化与验证层—数字孪生层”的体系结构，并讨论模型正确性、物性方法选择、数值收敛、结果可信度、审计追踪、网络安全及人机责任边界等尚未解决的问题。本文认为，AI × 流程模拟的近期现实路径不是完全取代 Aspen、Petro-SIM、Symmetry 等现有平台，而是先形成跨模拟软件的 Process Simulation Agent，再逐步向 AI-native、可微和面向全生命周期的新一代流程模拟平台演进。

1 引言

流程模拟软件是现代化工、炼油、石化、天然气处理、煤化工、能源及低碳过程工程的核心计算基础设施。过去四十余年，以 Aspen Plus、Aspen HYSYS、Honeywell UniSim、AVEVA PRO/II、AVEVA Process Simulation、SLB Symmetry、Petro-SIM、gPROMS 等为代表的软件平台逐步形成了涵盖物性数据库、物流与设备模型、稳态与动态求解器、优化工具以及数字孪生接口的完整工程生态。以 Aspen Plus 为例，厂商将其定位为面向化工、聚合物、生命科学和可持续过程的综合流程模拟平台；AVEVA Process Simulation 则强调从设计、仿真到训练和运行的一体化生命周期；Symmetry 强调油气、炼化、管网和动态系统的统一建模环境[1-3]。

然而，传统流程模拟软件的“能力强”并不等于“使用门槛低”。一个典型工程师需要先把工艺意图映射为组分体系、物性方法、物流边界、单元操作、设计规定、控制逻辑和收敛策略，再通过图形界面或脚本逐项填写参数。对于复杂装置，模型初始化、变量命名、单元连接、规格设置、热力学模型及非理想体系处理会产生大量重复性工作；进一步地，一旦出现收敛失败，往往需要具备模型结构、热力学和数值算法三方面经验的工程师进行判断。换言之，传统流程模拟软件的核心约束已从“有没有计算能力”转变为“人能否高效地表达并验证工程知识”。

2023年以来，LLM 的代码生成、自然语言规划和工具调用能力开始使这一瓶颈出现新的解决路径。2025年的综述已将 LLM agent 在化工过程模拟中的应用概括为从自动化建模走向智能设计，并指出软件接口不稳定、模拟准确性和多模态数据整合仍是工业部署的关键障碍[4]。2025—2026年的 PSE 综述进一步认为，LLM 在知识检索、非结构化信息整合、人机交互和工作流编排方面已经显示出真实性价值，但对于实时执行、严格约束满足和安全保证仍不能脱离物理模型与人工监督[5-7]。

更值得注意的是，2026年出现了一批直接把 LLM 连接到真实流程模拟软件的公开成果。DWSIM 官方资料公开了 AI Design Mode、AI Assistant、AI-assisted convergence enhancer 和 MCP Server；SLB 的 Symmetry 2026.2 将 Tela for Symmetry 推进到例如天然气脱水工艺的结构化模型创建与案例管理和技术分析；AVEVA Process Simulation 已出现基于 MCP 的同行评审智能体论文；Aspen Plus 则在2026年7月有团队发表了基于 Claude Sonnet 4.5、MCP 和42个模块化工具的 Copilot 研究[8-11]。这些证据意味着“AI + 流程模拟”已经从概念展示进入能够被工程师复现实验的阶段。

本文的目的不是评价某一家商业软件“最好”，也不是把所有 AI 辅助功能简单罗列，而是尝试回答三个更具工程意义的问题（也是我在工作中经常问到自己的问题）：第一，2026年 AI 已经能够在流程模拟软件上做到什么；第二，不同平台的能力处在什么成熟度区间；第三，如果未来需要构建一个真正 AI-native 的流程模拟系统，技术架构应如何从“AI 操作旧软件”逐步演进到“AI 与物理模型共同构成模拟系统”。

2 研究范围、术语与评价方法

2.1 研究对象与时间边界

本文以公开资料为依据，时间截至2026年8月份。研究对象包括：（1）成熟商业流程模拟软件及其 AI 能力；（2）开放源代码流程模拟与过程系统工程框架；（3）面向流程模拟自动化的 GitHub 项目；（4）2025—2026年公开发表的 LLM/Agent 与流程模拟相关论文。对于商业软件，本文优先采用厂商官方产品页、版本说明和公开技术材料；对于研究成果，优先采用同行评审期刊；对于自动化项目，则以代码仓库及其 README 为主要依据。

2.2 关键术语

“AI辅助”是指模型主要提供解释、检索、代码生成或建议，工程师仍通过模拟软件 GUI 完成操作；“AI自动化”是指 AI 能通过 API、COM、Python、MCP 或其他工具接口实际修改模型并运行模拟；“AI自动建模”是指系统能够从自然语言、流程文字或结构化需求生成至少部分 flowsheet、组分、物性、单元设备和连接；“AI自主工程设计”则要求系统在满足物料衡算、能量衡算、设备约束、产品质量、经济性和安全边界的条件下，对多个方案进行迭代搜索，并给出可追溯的证据链。

2.3 七级成熟度模型

AI驱动流程模拟的能力成熟度分层图

L0为传统流程模拟能力；L1为文档问答与结果解释；L2为代码生成与脚本化自动化；L3为AI能够可靠操作已有模型；L4为从自然语言或工艺需求自动形成可运行 flowsheet；L5为自动诊断、收敛和优化；L6则是跨场景、跨软件、可审计且能够自行处理设计约束的工程智能体。该体系不是行业标准，而是本文为比较不同产品而建立的分析工具。

2.4 三角证据法

本文的证据三角评价方法

本文坚持“能力声明—可复现实现—独立验证”分离的原则。厂商官网可以证明某一功能“被提供”，但不能单独证明其在复杂工业模型上的准确率；论文能够证明实验设计和案例结果，但不一定意味着产品已经商品化；GitHub项目可以证明某种自动化路径在一定环境中可运行，但其维护程度、兼容性和工业级验证可能有限。因此，文中所有成熟度评分均应理解为“基于公开证据的定性评价”，而非标准化性能基准。

AI驱动流程模拟成熟度等级表：

等级	能力定义	典型证据	2026年状态
L0	传统GUI/脚本模拟	物性、单元模型、稳态/动态求解器	成熟
L1	AI知识问答与解释	RAG、手册检索、结果说明	成熟
L2	AI生成代码	Python/COM/JSON-RPC脚本	成熟
L3	AI控制已有模型	编辑、运行、提取	较成熟
L4	AI自动建模	自然语言到flowsheet/案例	飞速发展
L5	AI自动诊断/优化	收敛处理、多方案搜索	早期阶段
L6	AI自主工程设计	多约束、可审计、安全闭环	尚未成熟

3 从传统流程模拟到 AI Agent：技术演进逻辑

传统流程模拟软件可以抽象为“工程输入→物理模型→数值求解→工程输出”。其核心可靠性来自三个方面：一是严格的物料、能量和动量守恒；二是经过实验或工业数据验证的热力学与物性模型；三是成熟的数值算法。LLM 本身并不具备替代这些机制的能力。它的优势主要在于自然语言理解、代码生成、任务分解、非结构化知识整合以及工具调用。因此，最合理的系统形态并非让 LLM 直接计算相平衡，而是让 LLM 成为“上层认知控制器”，把高层工程意图转换成结构化工具调用，并让物理模型和求解器负责定量计算。

这一思想可以借助 MCP 得到工程化实现。MCP 2025-11-25规范把服务能力抽象为 resources、prompts 和 tools，其中 tools 允许模型调用外部系统的可执行函数，resources 则用于向模型提供结构化上下文；同时规范明确指出，高风险工具调用应保留用户控制和授权机制[12-14]。对流程模拟来说，可以把“创建物流、添加设备、设置物性方法、运行计算、读取结果、保存模型”等操作封装为标准化工具。这样，LLM 不需要理解每一个 GUI 按钮，只需按照工具规则调用函数。

第二个重要变化是 Agent 的“闭环性”。普通脚本通常执行一次：设置参数—运行—读结果；Agent 则可以循环执行：观察状态—形成假设—调用工具—检查结果—修正计划。对于流程模拟而言，这种闭环恰好对应模型构建和收敛调试的工程实践。例如，若塔模型无法收敛，Agent 可以检查设计规定、进料状态、压力与温度分布、回流比和初始估值，并基于模拟软件返回的错误信息选择下一步动作。DWSIM 官方教程已经把 MCP 工具调用、求解结果和错误数组纳入公开示例；Aspen 和 AVEVA 的研究工作也分别展示了从模型初始化到结果分析的工具化流程。[8-11]

第三个变化是“知识层”的显式化。传统软件的专家知识大量隐藏在帮助文档、案例、工程师个人经验和项目文档中；如果这些知识直接输入 LLM，模型容易出现幻觉和错误工具调用。2026年的 Aspen Copilot 研究使用分层 Skills 知识系统来约束代理行为，这说明面向工程的 RAG 不应只做“文本检索”，而应建立按物性、单元操作、模型初始化、收敛、工艺场景和软件接口组织的结构化技能库[11]。这也与2025年关于化工多智能体系统的综述所强调的“领域知识、专用架构、可解释性和安全性”方向一致[6]。

4 2026年主要平台与技术路线全景

4.1 DWSIM：最接近公开可验证的 AI-native 路线

DWSIM 是开源化工流程模拟软件，其最大优势不只是“免费”，而是开放的软件架构使 AI 更容易直接进入模拟软件内部。DWSIM 公开资料显示，2025—2026年版本已经增加 AI-powered flowsheet analysis、AI Assistant、AI-assisted convergence enhancer，并在2026年5月加入 MCP Server；MCP 服务可以暴露流程图、物流、单元操作和热力学计算，为外部 LLM agent 提供标准化工具接口[8,15]。

AI Design Mode 是其最值得关注的功能：用户可以用自然语言描述一个分离流程，系统尝试选择、放置并连接单元操作，然后由用户检查和调整。官方教程还提供了使用 MCP Server 自动创建水系统、天然气处理、相包络等案例的 JSON-RPC 方式。例如天然气处理案例可以由模型创建组分、选择 Peng-Robinson、设置井口条件、建立冷却器和气液分离器、求解并输出 C3+ 回收率和冷负荷[16-17]。更关键的是，官方文档明确要求用户验证 LLM 的推理和工具使用是否与模拟意图一致，这反映了 DWSIM 本身对 AI 可靠边界的认识。

DWSIM 的另一个前沿点是 AI-assisted convergence enhancer。官方称其采用前馈神经网络，根据普通模拟过程中收集的收敛数据训练模型，并用于改进闪蒸和反应平衡计算的初始估计或作为备用解算路径[8]。从学术角度看，这并不能被理解为“AI取代求解器”，而更接近“机器学习辅助数值初始化”。这种路线值得重视，因为工业流程模拟的计算瓶颈往往不是物理方程本身，而是非线性方程组的初值和收敛路径。

4.2 Aspen Plus/HYSYS：成熟工业引擎上的 Agent 化

Aspen Plus 的工程优势来自长期积累的物性数据库、单元操作模型、流程求解器和大量工业案例。官方将其定位为面向化工、聚合物、生命科学和可持续过程的综合模拟软件[1]。Aspen HYSYS则在油气、天然气处理、炼化等场景具有长期工业应用基础。对于 AI 研究而言，Aspen 的主要特点是“底层模拟能力成熟，但 AI model construction层更多由外部代理提供”。

开源社区已有多条 Python 自动化路径。一类项目通过 Aspen 的 COM 接口实现变量设置、运行与结果读取，并将其用于拉丁超立方采样和数据驱动优化；另一类项目则进一步封装 RADFRAC、DSTWU、Flash2、RYield、RPlug、RCSTR、Heater、Mixer、Splitter 等单元操作，为自动流程合成和优化提供更直接的接口[18-20]。这些工作证明“AI调用Aspen”在技术上不存在根本障碍，真正的问题是如何把工程知识和模型生成逻辑系统化。

更具代表性的是 Kang、Yao 和 Wong 于2026年7月发表的 Aspen Plus Copilot 论文。该研究将 Claude Sonnet 4.5 与 MCP 相结合，构建了42个工具、7类功能的工作流，覆盖模型初始化、物性、流程配置、模拟以及结果分析。研究以水—乙醇二元精馏、变压精馏以及萃取精馏重构为案例，并强调工程师仍是决策者，AI 负责重复性的软件操作[11]。这一区别十分重要：它证明的不是“AI已经可以独立设计化工厂”，而是“工程师在循环中监督AI，AI可以显著减少模拟软件操作成本”。

TSH-AI/Aspen-AI 等 GitHub 项目则进一步尝试把 LLM、RAG、Aspen BKP/INP 文件、碳排放分析和文献研究结合起来[20]。这些项目目前更适合作为研究原型和架构参考，不宜直接等同于经过工业验证的商业产品。

4.3 Symmetry + Tela：领域专用 AI 的工业化路径

SLB 在2026年6月发布的 Symmetry 2026.2 已经将 Tela for Symmetry 推进到“模拟和案例创建”层面。官方说明显示，Tela 可以引导用户选择天然气脱水技术，包括传统TEG、sparged TEG、Stahl column、吸附和膜分离；选择技术后，Tela 可以构建一个 fully configured Symmetry model，并允许用户进一步读取流股属性、工艺条件和设备变量或修改温度、压力、流量和组成[21-22]。

与通用 LLM 直接操作模拟软件相比，这是一条更加保守但更容易工业落地的路线：AI 的行动空间首先被限制在一个定义清楚的工程工作流中。例如“选择脱水技术→自动生成模型→修改输入→创建 case study→绘图分析”比“AI自主决定全厂设备和物性”具有更强的可验证性。

Symmetry 本身还强调稳态与动态、流程、管网、设施和工业数字孪生的一体化能力[22]。因而，其 AI 路线的潜在价值并不仅限于自动创建模型，而是能够让领域 AI 直接进入“建模—分析—优化—数字孪生”链条。这种“领域AI + 工业软件平台”模式可能比单纯的通用聊天机器人更符合复杂过程工业的实际部署条件。

4.4 AVEVA Process Simulation：MCP 连接物理模拟与自然语言

AVEVA Process Simulation（原 SimCentral）定位为面向全生命周期的高保真流程模拟平台，强调稳态与动态的一体化、Python 扩展、开放模型编写和在线数字孪生能力[23]。2026年发表在 Digital Chemical Engineering 的研究提出了 LLM agent 与 AVEVA Process Simulation 的 MCP 集成，并公开了 APS-Agent 代码仓库。论文报告了流程分析、自动发现改进机会、迭代优化以及自然语言流程综合等任务，并比较了逐步对话模式和单提示模式[9-10]。

该研究对本领域的意义在于，它把“Agent 调用流程模拟软件”从厂商演示变成了可供学术复现的实验对象。论文同时指出，当前限制主要仍来自对物理结果的解释错误、过度简化和误导性建议，因此专家监督依然必要[9]。这种结果与 Aspen Copilot 和 DWSIM 官方材料形成高度一致：自动执行已经可行，但自动解释和工程责任闭环尚未达到无需监督的程度。

4.5 gPROMS、IDAES 与其他EO平台

gPROMS 等EO平台的价值与 GUI 型流程模拟软件有所不同。其核心竞争力在于高阶模型、参数估计、模拟和优化。对于未来 AI-native 架构，这类平台可以天然承载“AI生成或修改方程模型—求解—参数辨识—优化”的工作流。

IDAES 则提供了开源的过程系统工程框架和模型库，支持 Linux、Windows 和 macOS，并以 Python/Pyomo 生态为基础[24-25]。其开放性非常适合研究可微建模、符号/数值优化、混合机理模型及 AI agent。IDAES 的论文强调了模型与优化之间的灵活连接，这与“AI作为上层规划器、优化器作为定量执行器”的架构高度契合[26]。

OpenModelica、Cantera 和其他开放科学计算工具并不一定具备完整商业流程模拟软件的设备库，但在反应动力学和可扩展模型方面提供了重要补充。未来的通用 Process Simulation Agent 未必需要把所有计算能力集中在一个软件中，而可能通过标准接口组合多个专用求解器。

4.6 Simulate 365 与模拟软件无关的自动化层

Simulate 365 的公开产品资料提出以 DWSIM 为开源基础，并通过统一框架连接 Aspen Plus、CHEMCAD、HYSYS、UniSim Design、PRO/II 等工具，同时强调 Python scripting 和 machine learning[27]。此类平台的价值在于“把模拟软件本身降级为后端计算引擎”。在 AI agent 时代，这种 simulator-agnostic 思路比单纯增加一个聊天窗口更值得关注，因为不同企业已经形成不同的软件资产，AI 层必须适应异构后端，而不是要求企业全部迁移到一个新模拟软件。

主要平台在AI原生化与工程开放成熟度二维空间中的位置（作者主观定性评价）

主要流程模拟平台的 AI 与工程能力对比表（作者基于公开证据的主观定性评价）：

平台/路线	AI建模	Agent/MCP	开放自动化	求解/物性成熟度	生命周期	参考依据
DWSIM	高	高	高	中高	中高	官方+教程+开源
Aspen Plus + MCP	中高	高（研究）	中高（COM/Python）	很高	中高	论文+开源项目+官方
Aspen HYSYS + Agent	中	中高	中高	很高	很高	社区/自动化+官方
Symmetry + Tela	高（领域）	中高	中高	很高	很高	厂商版本说明
AVEVA APS + MCP	中高	高（研究）	高	很高	很高	论文+GitHub+官方
gPROMS	中	中	高	很高	很高	产品/学术生态
IDAES	中	中高	很高	高	高	开源+论文
UniSim	中	中	中	很高	很高	厂商+社区
Petro-SIM	中	中	中	很高	很高	厂商+工程应用

5 AI model construction真正需要解决的工程问题

5.1 工艺意图到流程拓扑

自然语言需求通常不会直接给出唯一流程。例如“建立原油常减压装置模型”可能对应不同的换热、常压塔侧线、汽提、常/减压炉、减压塔及产品切割方案。AI必须把不完整的自然语言转换成结构化流程图，并区分“已明确约束”“可推断假设”和“必须向工程师确认的信息”。因此，自动建模的第一个科学问题不是文本生成，而是约束满足下的流程综合。

5.2 组分体系与石油表征

组分选择决定整个模型的状态空间。在化工装置中可以采用真实组分；在炼油和油气系统中则常需要虚拟组分、TBP/D86/D1160、PIONA、密度和分子量分布等表征。LLM能够解释这些术语，但不能仅靠语言模型计算可靠的物性参数。因此未来 Agent 应把“表征模块”作为确定性工具，并由 AI 选择、检查和解释，而非直接生成数值。

5.3 热力学方法选择

物性方法选择是流程模拟中最容易被“看似合理的AI答案”误导的环节之一。PR、SRK、NRTL、UNIQUAC、ELECNRTL、CPA等方法适用范围不同；油气体系还可能涉及酸性气体、乙二醇、胺液和强非理想体系。AI可以利用知识库和历史案例提出候选方案，但必须结合进料组成、压力、温度、相态范围和实验数据做验证。最合理的架构是“AI推荐+模拟计算+实验/工业数据校验”，而不是“LLM直接决定物性”。

5.4 单元操作与设计规定

一个精馏塔并不存在唯一的“正确输入”。塔板数、进料板、回流比、冷凝器类型、再沸器类型、压力和产品约束之间存在耦合。AI需要建立设计变量、自由度和规格的概念，并通过 DOF 检查防止过度或欠定义。未来的工具层应显式提供 degrees-of-freedom、specification-consistency 和 unit-consistency 等函数。

5.5 数值收敛

收敛问题是传统模拟软件中最具经验依赖的部分。Agent 不能只看到“solver failed”然后随机改变参数，而应获得结构化错误信息、变量敏感性、迭代历史和可行域提示。DWSIM 的 AI-assisted convergence enhancer代表了另一条路线，即通过机器学习改善数值求解的初始估计或提供 fallback solution[8]。这说明 AI 与求解器之间至少存在两层结合：上层 Agent 负责策略级诊断，下层 ML 负责数值级加速。

5.6 结果可信度与验证

即使模型收敛，也不意味着结果正确。必须进行物料衡算、能量衡算、相态合理性、产品规格、设备负荷和极限条件检查。特别是在 AI 自动修改模型后，任何一次工具调用都有可能改变系统自由度。因此 AI Agent 应把“验证”作为与“求解”同等重要的工具链。

5.7 工程责任与人机边界

在设计、操作优化和安全相关场景中，AI不应以“模型已经收敛”为理由自动推断工程结论。MCP规范本身也把用户控制和授权作为高风险工具调用的重要原则[14]。对流程模拟而言，更合理的人机协作边界是：AI负责搜索和操作，工程师负责目标、关键假设和最终批准。

6 下一代 AI 原生流程模拟软件的建议体系结构

结合公开产品和研究成果，本文提出一个“八层”体系结构。其核心思想是：不把 LLM 当作新的求解器，而把它作为跨知识、模型和软件工具的规划器，同时让物理方程、数值算法、验证规则和工程审计构成不可越过的约束层。

第一层：用户意图层

承载自然语言、PFD/P&ID、设计说明、操作规程和工艺卡片等。AI应首先抽取对象、目标、约束、不确定项和需要确认的问题。

第二层：工程知识层

将物性手册、设备知识、建模规范、行业案例和历史模型组织为结构化技能库。RAG负责检索，规则引擎负责约束，知识图谱可进一步表达设备—变量—规范之间的关系。

第三层：Agent规划层

至少可分为 Process Planner、Model Builder、Thermo Agent、Convergence Agent、Optimization Agent 和 Validation Agent。多智能体并不意味着必须使用多个 LLM，而是强调职责分离和权限控制。

第四层：工具与协议层

优先采用 MCP、Python、COM、REST等稳定接口。MCP负责工具发现和统一调用语义，具体执行仍由后端软件完成。

第五层：物理模型层

包括组分体系、热力学、传递过程、反应器、单元设备和控制模型。此层应尽量确定性、可测试，并允许实验数据或工业数据进行参数校准。

第六层：数值求解层

提供稳态、动态、SM或EO求解，并逐渐引入自动微分、稀疏线性代数、GPU和学习型初值策略。

第七层：优化与验证层

负责 NLP、MIP、MPC、RTO、参数估计、多目标优化和自动验证。AI提出搜索方向，但定量结果必须通过物理模型验证。

第八层：资产与数字孪生层

将经过验证的模型接入实时数据、DCS/SCADA、PI数据库、在线优化和运营决策，实现设计—调试—运行—维护全生命周期闭环。

下一代 AI 原生流程模拟软件的分层架构表：

层级	核心对象	AI职责	确定性机制	主要风险
意图层	需求、PFD/P&ID、目标	解析/澄清	schema/约束	歧义
知识层	手册、案例、规范	检索/引用	RAG+规则	幻觉
Agent层	任务/状态/计划	分解/决策	权限/状态机	错误循环
工具层	MCP/API/脚本	调用	schema/权限	越权执行
物理层	物性/设备方程	选择/配置	方程/实验	物性错误
求解层	数值系统	策略建议	solver/残差	不收敛
优化验证层	约束/KPI/UQ	搜索/比较	硬约束/审计	局部最优/误判
数字孪生层	实时数据/模型	监控/建议	在线验证	数据漂移

面向工业部署的闭环AI流程模拟工作流图

7 主要平台成熟度综合评价

为了使比较具有可解释性，本文采用六个一级指标：A1自然语言建模，A2工具调用/Agent能力，A3模型开放性，A4物性与求解成熟度，A5生命周期能力，A6优化与验证能力；每项采用0—5分。评分只用于表达个人在当前公开证据下的相对定位，不代表软件之间的绝对性能。

主要平台 AI×流程模拟能力的定性量化评分表：

平台	A1 AI建模	A2 Agent/MCP	A3 开放性	A4 求解物性	A5 生命周期	A6 优化验证	综合值（参考）
DWSIM	4.5	4.5	5.0	4.0	4.0	4.0	4.3
Aspen Plus + MCP	3.5	4.0	3.5	5.0	3.5	5.0	4.1
Symmetry + Tela	4.0	4.0	3.0	5.0	5.0	5.0	4.3
AVEVA APS + MCP	3.8	4.2	4.2	5.0	5.0	4.5	4.5
gPROMS	3.0	3.0	4.0	5.0	5.0	5.0	4.2
IDAES	3.0	3.8	5.0	4.5	4.0	5.0	4.2
UniSim	2.5	2.5	3.0	5.0	5.0	4.0	3.7
Petro-SIM	2.5	2.5	3.0	5.0	5.0	5.0	3.8

从评分可以观察到两个显著现象。第一，AI原生化程度最高的平台不必然具有最高的工业模型成熟度，例如 DWSIM 的开放性和 AI 接口非常突出，但其物性库、工业验证规模和复杂流程覆盖仍不能简单与长期商业平台等量齐观。第二，成熟商业软件正在通过 Agent/MCP 把自身封闭的GUI操作转换为标准化工具，因此未来竞争的焦点可能从“谁的 GUI 更先进”转向“谁能以更低的认知和操作成本把工程意图可靠地映射到物理模型”。

8 典型应用场景与技术可行性

8.1 基础教学与知识型建模

可行性最高。自然语言创建水、天然气、二元精馏等模型，可以显著降低学习软件接口的成本。风险主要是学生把AI输出当作正确答案，因此必须把物理验证设计成教学流程的一部分。DWSIM和AVEVA研究案例均表明，逐步对话模式比一次性单提示更适合引导式建模[9,16]。

8.2 工程师的模型初始化

已经具备实际价值。对已有模板模型，AI可以根据工艺包和数据表自动填充变量、检查缺项、运行并导出结果。此时风险明显低于从零创建模型，因为流程拓扑和物性已经由工程师确定。

8.3 复杂装置的自动化流程建模

仍属研究和早期工程应用。对于精馏、换热网络、气体处理等结构相对标准的子系统可以通过模板+Agent实现，但对炼油全厂、乙烯装置和高度定制化装置，设备选择、物性和热集成约束会迅速扩大搜索空间。

8.4 自动收敛与故障诊断

具有较高工业价值。收敛失败直接造成工程师时间浪费，因此AI的边际收益大。未来应构建“错误分类—变量敏感性—最小修改—复算—回退”的策略库，而不是简单让LLM自由试错。

8.5 自动优化与方案搜索

技术上已经成熟于“模拟软件+优化器”，AI的新增价值在于定义优化问题、选择变量和设计搜索空间。Aspen、Symmetry、IDAES以及DWSIM都可以作为定量优化后端，而LLM/Agent负责高层问题分解。

8.6 动态模拟与数字孪生

目前难度明显高于稳态。动态模型包含状态方程、控制回路、事件逻辑和时间尺度，错误可能产生具有物理意义但并不真实的瞬态结果。因此更适合“AI协助诊断和场景生成”，而不是完全自主控制。

8.7 实时优化和操作决策

未来价值最大，但安全要求最高。AI必须同时处理实时数据、模型偏差、约束、设备健康和经济目标。更可行的路线是“AI提出策略→严格优化器计算→规则和专家系统审核→人或APC控制层执行”，而非LLM直接下发控制指令。

9 关键科学问题与工程风险

9.1 幻觉与“合理但错误”的工程答案

LLM 最危险的问题不是明显错误，而是输出格式正确、术语正确、数值看似合理但不满足守恒或物性边界的答案。因此任何用于流程模拟的 Agent 都应采用 simulator-grounded architecture：模型输出必须转化为工具调用，并把工具实际返回结果作为事实源。

9.2 Tool schema 与软件版本管理

商业模拟软件变量树、对象名、API和版本升级会造成工具失效。2025年有关化工过程模拟 Agent 的综述已经把软件接口不稳定列为工业扩展的重要障碍[4]。解决办法是建立版本化 schema、capability discovery、单元测试和回归测试，而不是把操作过程写死在prompt中。

9.3 物性与适用范围

LLM对热力学方法的“常识”不能代替物性验证。尤其是电解质、反应体系、临界体系、聚合物和石油馏分，模型选择与参数来源必须可追溯。

9.4 模型误差与数字孪生漂移

在线模型不是一次建立后永久有效。原料变化、设备老化、催化剂失活和仪表偏差都会造成模型—现场偏差。AI Agent需要同时维护模型版本和数据版本，并能够区分“软件求解失败”和“模型与现场不一致”。

9.5 安全与网络风险

一旦 Agent 具备写文件、执行命令、调用模拟软件和访问数据的能力，就从“聊天机器人”变成具有实际执行权限的软件主体。MCP标准已经明确强调用户同意、数据隐私和高风险工具调用控制[14]。工业部署还需要进一步加入沙箱、最小权限、审计日志、数据分级、模型白名单和网络隔离。

9.6 责任边界与工程伦理

设计规范、HAZOP、压力容器安全、环保要求等问题不能由“模型预测正确率”替代责任体系。AI应定位为可审计的工程工具，而不是责任主体。未来标准体系需要明确“AI建议、工程批准、自动执行”的边界。

10 未来三阶段技术路线

阶段Ⅰ：Agent化既有模拟软件（2026—2027）

目标不是开发新求解器，而是统一现有 Aspen、HYSYS、Symmetry、DWSIM、AVEVA 等软件的工具访问方式。核心工作包括：建立 Process Simulation MCP；形成标准化工具 schema；构建工程知识库和 Skills；实现模型初始化、运行、结果提取、错误诊断与报告生成。这个阶段最容易落地，也是当前公开成果最集中的阶段。

阶段Ⅱ：跨模拟软件的 Process Simulation Agent（2027—2030）

在统一接口基础上让 Agent 根据任务选择后端模拟软件。例如针对用户现有的软件许可和偏好调用不同的流程模拟软件，而对于开放研究任务可以调用 DWSIM/IDEAS等。Agent同时负责模型迁移、结果对比和方案搜索。这一阶段的核心科学问题是跨软件语义映射和模型可移植性。

阶段Ⅲ：AI-native、可微与全生命周期模拟（2030—2035）

长期目标是让模型表达、自动微分、方程求解、优化和Agent规划形成统一计算图。JAX、PyTorch、Pyomo/IDAES 等技术可以提供可微建模和高性能优化的基础。流程模拟软件将从“软件界面”变成“可计算的工程知识系统”，同时与数字孪生和控制系统联通。

11 结论

（1）2026年 AI × 流程模拟已经进入“可执行”的阶段。DWSIM 的 AI Design Mode、AI Assistant、MCP Server 与 AI-assisted convergence，Symmetry 2026.2 的 Tela，AVEVA Process Simulation 的 MCP Agent，以及 Aspen Plus 的 LLM Copilot 研究，均表明 AI 已经能够在真实或高保真流程模拟软件上承担模型构建、参数修改、仿真执行、结果提取和部分优化工作[8-11,21]。

（2）当前最成熟的不是“完全自主工程设计”，而是“工程师监督下的 AI Copilot/Agent”。公开论文一致指出，模型构建和软件操作可以自动化，但物理结果解释、复杂约束判断和安全责任仍需专家参与。因此“AI完全替代流程模拟工程师”不是2026年或者未来几年内的现实结论。

（3）DWSIM 是目前最值得作为 AI 原生流程模拟研究起点的开放平台，因为它同时具备开放源码、Python/FluentAPI、MCP、AI Design Mode 和 AI-assisted convergence 等能力；但其工业物性数据库、复杂装置覆盖和长期工业验证不能简单与 Aspen、Petro-SIM、Symmetry 等商业平台等同。

（4）商业软件的发展方向正在出现分化。Aspen 倾向于在成熟的工业模拟和优化生态之上增加 Agent 化能力；Symmetry 通过 Tela 采取更强的领域约束和结构化工作流；AVEVA Process Simulation 则借助EO、开放模型和 MCP 形成自然语言到流程模拟的研究入口。三种路线分别代表“工业生态增强AI”“领域AI增强工程软件”和“开放模型平台增强Agent”。

（5）下一阶段真正的技术竞争将从 GUI 层转移到“工程意图—知识—Agent—物理模型—求解器—验证—数字孪生”的全栈能力。本文认为，新一代 AI 原生流程模拟软件不应首先追求一个更漂亮的流程图界面，而应建立一个可验证、可审计、可组合、可跨软件调用的 Process Simulation Agent，并逐步把模拟软件从“人操作的软件”转化为“Agent可调用的物理计算引擎”。

（6）从科研角度看，最值得突破的问题不是再训练一个更大的 LLM，而是建立面向流程模拟的 benchmark、物理约束 Agent、热力学智能选择、AI辅助收敛、可微模拟的体系。只有当 AI 的语言能力与物理模型、数值算法和工程验证机制真正结合，AI × 流程模拟才可能从生产力工具发展为新一代过程系统工程基础设施。

参考文献

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[27] Simulate 365. Simulation Framework for the Process Industry. 2026. https://simulate365.com/ ; Flowsheet Copilot: https://simulate365.com/landing-pages/copilot/

附注：本文中的产品能力判断均以截至2026年8月份可公开访问的官方产品页、版本说明、同行评审论文和公开代码仓库为依据。由于商业软件版本、AI功能的许可方式和可用性可能快速变化，具体部署前应以软件厂商当前版本、许可协议和企业IT环境为准。对于本文的“评分/成熟度”等评价，应视为作者基于公开证据的个人主观工程研究判断。

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