AI在能源化学工程中的应用

2026/04/27AI在能源化学工程中的应用汇报人:XXXCONTENTS目录01

能源化学工程与AI融合的背景与意义02

AI在能源生产与优化中的应用03

AI驱动的化学工程创新与材料研发04

AI智能体在化学实验与流程优化中的实践05

能源化工企业的AI应用实践与案例06

AI应用的挑战、趋势与未来展望能源化学工程与AI融合的背景与意义01全球能源结构转型趋势国际能源署（IEA）数据显示，2022年全球能源相关二氧化碳排放量达368亿吨，能源行业贡献超70%。中国作为最大能源消费国，煤炭占比仍达56%，单位GDP能耗较世界平均水平高30%以上，亟需向绿色低碳转型。传统能源化工生产痛点传统能源化工生产面临资源消耗大、排放高、流程优化依赖人工经验、动态响应能力不足等问题。例如，炼化企业催化裂化装置能耗优化需依赖人工调参，难以实现实时精准控制。新能源发展带来的技术挑战风电、光伏等新能源的间歇性和波动性对电网平衡造成巨大挑战，2026年全球AI数据中心用电量预计超日本全年，能源系统需应对供需错配、储能优化、多能互补等复杂问题。材料研发与工艺创新瓶颈能源化工材料开发迭代周期长、研发成本高，如气体分离膜传统研发依赖“经验试错”模式，构效关系模糊，国内尚未形成大模型驱动的系统性研发方案。能源化学工程的发展现状与挑战AI技术赋能能源化学工程的核心价值

驱动能效提升与流程优化AI通过深度学习算法对生产流程进行实时监测与动态调控，如基于大数据分析的能耗预测模型帮助炼化企业精准优化能源使用。数字孪生技术使复杂工业流程在虚拟环境中得以模拟和测试，大幅缩短研发周期，降低试错成本。

助推绿色低碳转型与可持续发展AI助力发展新能源、新材料，建设国家级绿色低碳技术创新平台。在碳捕集等领域，如大连理工大学团队将机器学习与化工材料研发融合，构建模型将气体分离膜研发周期从数月缩短至秒级，为“双碳”目标提供支撑。

实现全产业链智能化升级与协同AI应用从局部优化向全产业链延伸，推动能源化工行业从“单体智能工厂”向“泛在智能互联”迈进。广域铭岛为某石化企业设计的智能供应链协同系统，通过AI算法优化多环节，使库存周转率提升20%，订单交付周期缩短15%。

加速新材料研发与基础机理创新AI驱动材料科学领域从第一性原理出发，预测材料成分分布和微观结构多尺度特征，整合数据库、专家知识和AI方法，缩小材料创新搜索空间，加快进程。如中国石化在分子筛材料等领域利用AI推动科研范式变革。全球能源转型下AI的战略地位

AI驱动能源系统效率革命AI通过深度学习算法对能源生产流程进行实时监测与动态调控，显著提升能效。如广域铭岛为某大型炼化企业实现催化裂化装置智能调控，综合能耗降低约8%，年节约标准煤近3万吨，减少二氧化碳排放约7.5万吨。

AI加速绿色低碳技术创新AI助力能源化工行业向绿色低碳转型，在碳捕集、新能源开发等领域发挥关键作用。全国政协委员马永生指出，AI不仅推动技术突破，更重构了新型工业化底层逻辑，是培育新型生产力、确保全球竞争主动的核心力量。

AI赋能全产业链智能化升级AI应用从局部优化向全产业链延伸，推动能源化工行业从“单体智能工厂”向“泛在智能互联”迈进。沙特阿美已部署或开发超过300个AI应用案例，涵盖勘探、炼化、供应链、环保监测等，构建了世界上最大的工业大语言模型之一AramcoMetabrain。AI在能源生产与优化中的应用02火力发电厂燃料使用优化基于AI的控制系统可以实时优化火力发电厂的燃料使用，根据燃烧效率、负荷需求等动态调整参数，在保证发电效率的同时降低燃料消耗和污染物排放。新能源发电性能提升在燃气、水力或风力发电厂中，AI系统能够根据实时气象数据、设备状态等调整设置，提高涡轮机性能，提升发电效率。如德国某风电场引入AI预测系统后，发电量预测精度提升至95%以上。排放监测与控制智能化AI算法可实现对发电厂排放物的实时监测和精准控制，通过分析排放数据，动态调整燃烧工艺，有效降低温室气体及其他污染物排放，助力绿色发电。发电环节的智能优化与排放控制能源存储系统的AI管理策略分布式能源存储优化AI管理家庭和企业的分布式能源存储系统，优化能源利用，减少高峰需求期间对电网电力的依赖。例如，AI可优化电池充电和放电循环，延长电池寿命并确保高效能量存储。储能充放电智能调度AI通过分析气象数据、电力市场价格和储能设备状态，实现充放电的精准调度。如美国特斯拉Powerwall储能系统采用AI算法，根据电网电价和用户用电需求自动调整充放电行为，使用户电费降低15%。储能系统预测性维护AI实时监测储能系统运行状态，预测潜在故障，提前进行维护。通过分析储能电池的各项参数，可有效避免因设备故障导致的能源浪费和安全隐患，保障储能系统稳定运行。多能互补储能协同优化AI统一调度多种能源存储，实现多能互补，提升可再生能源自给率。通过模块化AI架构，可缩短新增能源类型接入时间，增强能源系统的灵活性和可靠性。虚拟电厂（VPPs）的AI协同运行

分布式能源聚合与优化AI通过智能算法聚合分散的太阳能板、风力涡轮机和储能电池等分布式能源，形成统一调度的虚拟电厂系统，实现能源生产与分配的动态平衡，提升能源利用效率。

供需波动实时响应与电网稳定当能源供需出现波动时，AI支持的虚拟电厂能够迅速调整各分布式能源的出力，平抑电网负荷峰谷，稳定电网频率和电压，德国某虚拟电厂通过AI竞价平台参与电力市场，年收益提升35%。

智能电网的先决条件与挑战虚拟电厂的高效运行依赖智能电网的支撑，需要先进的通信、计量和控制技术。全球南方多数国家陈旧的电网系统难以满足AI干预需求，成为其推广应用的主要瓶颈。新能源并网与智能调度技术

01新能源发电预测与波动性管理AI通过融合气象数据与发电特性，显著提升新能源功率预测准确性。如达卯科技将预测准确性提升至90%以上，同济大学团队利用随机森林算法将建筑能耗预测误差压缩至3%以内，有效应对风电、光伏等可再生能源的间歇性。

02虚拟电厂与分布式能源聚合虚拟电厂通过AI聚合分散的能源来源，如太阳能板、风力涡轮机和电池，创建灵活、集成的能源系统。AI有助于管理这些能源来源的集体输出，平衡能源生产和分配，确保可靠性，当能源供需出现波动时，能迅速做出响应，稳定电网。

03智能电网协同优化与调度AI在智能电网中实现负荷预测、故障诊断、资源优化和安全预警四大核心功能。例如，通过AI分析历史用电数据与气象数据，负荷预测准确率从82%提升至94%；AI系统可在故障发生后30秒内定位故障点，传统系统需3分钟，显著提升电网运行效率与稳定性。

04储能系统优化与充放电策略AI优化储能充放电策略，提高新能源消纳效率。美国特斯拉Powerwall储能系统采用AI算法，根据电网电价和用户用电需求自动调整充放电行为，使用户电费降低15%。中国某光伏储能项目引入AI管理系统后，储能利用率提升至80%。AI驱动的化学工程创新与材料研发03化学工程中的AI建模机制与方法01数据驱动建模：海量数据的黑箱挖掘基于海量化工工艺数据，利用特定机器学习算法构建黑箱数学模型，无需深入理解复杂机理即可实现预测。如AnjanTula与陈曦教授团队开发的增强型机器学习框架，通过将离散分子结构映射到连续域，改进复杂分子相互作用表示，提升物理化学性质预测准确性。02基于化工知识的建模：领域原理的深度融合融合化学工程领域专业知识和第一性原理，指导AI决策过程，增强模型的物理可解释性。郭力教授团队提出的介观科学指导的深度学习（MGDL）方法，将物理原理和介观知识整合到深度学习架构中，显著提高了复杂化学系统模型的准确性和可解释性。03混合建模方法：数据与知识的协同优化结合数据驱动与基于化工知识的建模方法，发挥各自优势，应对复杂化工问题。祝京旭教授团队强调应努力将物理原理与AI相结合，采用混合建模方法，以增强化学工程AI模型的可靠性和可解释性，弥补单一方法的局限性。介观科学指导的深度学习（MGDL）方法介观科学通过关注不同系统层次的介观尺度问题，桥接宏观和微观尺度，分析复杂系统内主导机制之间的竞争。郭力教授团队提出并实现了MGDL方法，将物理原理和介观知识整合到深度学习架构中。MGDL在复杂化学系统建模中的优势MGDL方法在复杂化学系统建模中获得成功应用，显著提高了模型的准确性和可解释性，有效增强了多相系统模型的预测能力，弥合了经验数据与理论理解之间的差距。介观科学与深度学习的融合应用纯组分性质预测的增强型机器学习框架传统经验方法的局限性

历史上，纯组分性质（如沸点、蒸气压、溶解度）多依赖基团贡献法等经验方法，其依赖分子片段的加和贡献，在预测功能团间存在非加和性相互作用的复杂分子时准确性不足。增强型机器学习框架的技术路径

AnjanTula与陈曦教授团队开发的增强型机器学习框架，融合基团贡献方法和高斯过程，通过将离散分子结构映射到连续域中，改进了复杂分子相互作用的表示，提升了物理化学性质预测精度。框架的核心价值与应用

该框架为化学工程和材料科学中设计和优化化工过程、开发新材料提供了更准确的纯组分性质估算工具，有效弥合了经验数据与理论理解之间的差距，推动了从“经验试错”到“计算驱动”的研发范式转变。深共熔溶剂（DESs）的AI理性设计

DESs设计的传统挑战深共熔溶剂（DESs）作为绿色工艺的创新热点，其理性设计长期受限于难以准确识别合适组分组合及预测溶剂混合物最终性质的预测模型。

AI驱动的DESs设计突破邵庆教授及其团队采用识别独特氢键特征的机器学习模型，有效解决了发现新DESs的挑战，开发的30个模型显著推进了非离子型设计溶剂的理性设计。

AI在DESs设计中的核心价值AI技术通过分析海量数据，加速了DESs组分筛选与性质预测过程，降低了实验试错成本，为绿色化工溶剂的开发提供了高效、精准的新途径。多孔材料传质与反应过程的AI模拟传统建模方法的局限性传统建模方法难以应对多孔材料内传质与反应过程的复杂性，往往无法充分表示其异质特性，导致预测精度受限。Porous-DeepONet模型的构建与优势练成教授和刘洪来教授团队构建了Porous-DeepONet，这是一个用于解决多孔介质中参数化反应传输方程的AI模型。通过融入卷积神经网络，增强了模型捕捉多孔介质复杂特征的能力。AI模拟的应用价值Porous-DeepONet实现了对多孔材料内传质与反应过程现象的准确预测，为环境和能源系统中多孔材料的优化设计与应用提供了有力的理论支持和工具。AI智能体在化学实验与流程优化中的实践04化学研究的痛点与AI智能体的解决方案传统化学研究的核心痛点化学研究面临效率低、知识分散、成本高三大核心痛点。传统小分子药物设计可能需要5-10年，材料优化要试错上百次实验，文献调研需翻遍几千篇论文。AI智能体：化学研究的智能引擎AI智能体通过自动生成符合要求的分子、优化实验条件、挖掘文献知识，甚至控制机器人完成全流程实验，为化学研究装上“智能引擎”。AI智能体的五大核心应用架构AI智能体在化学领域的核心应用架构包括分子发现、材料开发、反应条件优化、实验自动化及过程优化，提供从实验室到产业化的全流程解决方案。分子设计与药物发现的AI赋能案例

AI驱动新型抗癌药物中间体合成大连理工大学盘锦校区“净碳‘膜’法”团队，将机器学习与化工材料研发融合，构建“分子结构-物理环境”多模态对齐框架，结合双空间知识蒸馏架构，以Qwen3-30B大模型打造科学推理引擎，成功将原本数月的实验研发周期缩短至秒级并支持交互式预测，实现从“经验试错”到“计算驱动”的研发范式变革。

AI助力深共熔溶剂（DESs）的理性设计邵庆教授及其团队通过采用识别独特氢键特征的机器学习模型，有效解决了发现新DESs的挑战。他们使用各种算法开发的30个模型，显著推进了非离子型设计溶剂的理性设计，在可持续化工研究中发挥关键作用。

生成式AI加速新材料发现胡建军教授及其同事探讨了使用生成式AI进行材料发现的可能性，认为采用数据驱动策略可快速识别具有优异性能的新材料。刘芯言教授等的综述文章则强调了机器学习在加速非均相催化剂发现中的作用，为催化剂的理性设计提供了路线图。实验条件优化与自动化控制技术

AI驱动的反应条件智能寻优AI技术通过贝叶斯优化、强化学习等算法，可高效探索温度、压力、催化剂配比等多维度实验参数空间。例如，某有机合成实验中，AI智能体将反应条件优化周期从传统的几周缩短至数天，试错次数减少80%，同时提高目标产物收率15%。

动态化学过程建模与实时调控基于轻量级注意力机制-卷积-门控循环单元（LACG）等深度学习架构，AI能精准捕捉化工过程动态特性。某化工企业应用该技术实现反应过程实时监控与参数调整，使生产稳定性提升20%，能耗降低12%。

实验室机器人与自动化实验系统AI智能体整合机器视觉、机械臂控制等技术，实现实验全流程自动化。如某材料研发平台，AI驱动的机器人可自动完成样品制备、反应操作、数据记录等任务，实验效率提升3倍，且数据采集精度达99.9%，减少人为误差。

多尺度实验数据融合与反馈优化通过融合介观科学知识与深度学习（MGDL），AI模型能整合从分子模拟到宏观实验的多尺度数据。某催化剂研发项目中，该技术将实验数据与理论计算结合，加速催化剂性能预测，开发周期缩短50%，成本降低40%。动态化学过程建模的AI架构创新

轻量级注意力机制-卷积-门控循环单元（LACG）架构申威峰教授团队开发的LACG架构，结合卷积神经网络、循环神经网络和轻量级注意力机制，在动态化学过程建模中表现出色，有效提升了复杂动态过程的建模效率与准确性。

多模态数据融合与实时学习通过整合传感器实时数据、工艺参数与历史运行记录，构建多模态输入模型，实现动态化学过程的实时监测与自适应调整，解决传统模型依赖静态数据的局限性。

物理机理与数据驱动的混合建模方法将化学工程领域专业知识和第一性原理融入深度学习架构，如介观科学指导的深度学习（MGDL）方法，显著提高模型的可解释性和预测能力，弥合经验数据与理论理解的差距。能源化工企业的AI应用实践与案例05国际能源巨头的AI技术部署与成效

沙特阿美：多环节AI渗透与降本增效沙特阿美AI技术已渗透到油气勘探、设备维护和网络安全等关键环节。其AI勘探者（ARACAID）技术实现地震解释自动化，地质智能（GeoMind）技术加速油气资源发现和开采，效率提高20%以上；智能钻井优化器（SAIRO）与其他数字解决方案合计节省超过1.5亿美元成本；AI分析提高电潜泵性能，功耗降低20%，腐蚀测井曲线识别金属缺陷，使腐蚀减少20%以上；构建工业大语言模型AramcoMetabrain，部署或开发超300个AI应用案例。

壳牌：AI程序助力生产优化与设备维护壳牌自2013年研究AI技术，2018年与C3、微软合作。AI预测性维护系统监测超一万台设备，减少故障维护成本和停机时间；AI分析地震勘探数据过滤“噪声”，解读时间缩短80%。推出“开放AI能源计划”及LNG工艺优化器、防腐蚀分析工具、自主完整性识别工具，分别提高LNG产量、降低检查成本和HSE风险、改善维护计划。

埃克森美孚：钻井技术突破与AI发展计划埃克森美孚是深水区域应用自动钻井技术的首家油气公司，其钻井决策支持系统在圭亚那投运，提升钻井安全性和效率。与微软合作监测优化二叠纪盆地油气资产，降低成本、提升产量、减少甲烷排放。开发计算机视觉程序检测减少可见排放物，索菲亚智能运营助理帮助炼厂提高效率、降低碳排放，SmartLane工作指南优化原料配比，节省能源和时间。

道达尔能源：生成式AI工具的多场景应用道达尔能源将ChatGPT等生成式AI工具向所有员工开放，应用于安全生产、减少碳排放与贸易航运等方面。安全生产中，基于AI的计算机视觉系统监控运营安全状况，AI分析安全管理条例确保措施准确；减少碳排放方面，在设施单元层面植入生成式AI监测管理能耗及碳排放，分析新能源电站选址和布局并精准预测发电量。“AI+”专项行动的系统布局中国石化深入开展“AI+”专项行动，围绕科技研发、生产制造、工程设计、经营管理四大领域全面推进高价值场景建设，建成7000亿和700亿参数的长城大模型，赋能200余个信息系统。透明盆地与数字油藏智能决策胜利油田推进基于透明盆地和数字油藏的勘探开发智能决策，应用地质大模型构建多学科协同工作模式，断层解释效率提高10倍以上，开发指标预测等场景效率提高5倍以上。镇海炼化智能工厂实践镇海炼化建设设备健康管理中心，实现100余套装置52万台设备智能预警，通过“RTO－APC/IPC/AIPC－DCS”全过程闭环实现装置效益最大化，向“外操无人化、内操智能化”目标迈进。炼化工程智能化布局炼化工程集团布局智能设计、工艺寻优与知识库建设，开发智能建构筑物设计、智能静设备设计等场景，推进智能工艺安全分析，实现炼化工程业务全面覆盖与高效化发展。中国石化“AI+”专项行动与智能工厂建设广域铭岛的能源化工智能化解决方案催化裂化装置智能调控通过自主研发的工业互联网平台，实现对催化裂化装置的实时智能调控，综合能耗降低约8%，年节约标准煤近3万吨，减少二氧化碳排放约7.5万吨。化工园区碳排管控与溯源为化工园区部署覆盖生产、储运、环保等环节的AIoT平台，通过数据集成与智能分析，实现碳排放精准管控与溯源。项目运行一年后，园区整体碳强度下降12%，节约运维成本超2000万元。智能供应链协同优化设计智能供应链协同系统，通过AI算法动态优化原材料采购、生产排产、物流配送等环节，使库存周转率提升20%，订单交付周期缩短15%。AI在节能减排与绿色低碳转型中的实践

工业生产能效优化与能耗降低AI通过深度学习算法对工业生产流程进行实时监测与动态调控，显著提升能效。例如，广域铭岛为某大型炼化企业提供的智能调控方案，使催化裂化装置综合能耗降低约8%，年节约标准煤近3万吨，减少二氧化碳排放约7.5万吨。中德某汽车制造厂引入AI优化加热炉系统后，能耗降低26%。

建筑能源智能管理与节能增效AI驱动的建筑管理系统（BMS）可实现照明、暖通空调等设备的智能调控。澳大利亚某超高层建筑通过AI调节暖通空调系统，能耗降低42%。同济大学团队构建的机器学习框架，在深圳科技园识别出年耗电11万度的闲置换气扇，单栋楼年省电费超80万元，并通过动态策略优化延迟餐饮区空调启动30分钟。

碳排放精准管控与溯源AI技术助力企业实现碳排放的精准计量与溯源管理。广域铭岛为某化工园区部署覆盖生产、储运、环保等环节的AIoT平台，运行一年后园区整体碳强度下降12%，节约运维成本超2000万元。埃克森美孚开发的计算机视觉程序，可帮助化工厂一线员工直接监测可见排放物浓度，利用大数据优化运行状态以减少排放。

新能源消纳与电网协同优化AI有效解决新能源并网波动性问题，提升消纳效率。达卯科技的算电协同平台通过源网荷储实时匹配，提升清洁能源利用率，已接入宁德时代海量储能项目验证优化。国家电网通过AI负荷预测模型将短期预测精度提升至98%以上，减少弃风弃光率超3个百分点。美国某光伏储能项目引入AI管理系统后，储能利用率提升至80%。AI应用的挑战、趋势与未来展望06AI在能源化学工程中的技术瓶颈

高质量数据的稀缺与数据孤岛问题能源化学工程数据涉及多源异构，且企业间、部门间数据壁垒严重，形成数据孤岛。据相关研究，90%的项目受数据质量问题困扰，某项目通过AI数据清洗技术，才使原始能耗数据合格率从58%提升至92%。

模型的可解释性与透明度不足AI模型常因“黑箱”属性导致决策过程不透明，尤其在核电、电网调度等关键领域应用受限。祝京旭教授团队强调需将物理原理与AI结合，采用混合建模方法以增强模型可靠性和可解释性。

AI与现有化学工程实践的整合难题传统化工生产流程复杂，现有AI技术与工艺机理、设备控制等环节融合度不高，导致实际应用落地困难。企业需加强与科技公司、高校合作，加速技术成果转化与系统整合。

算法鲁棒性与极端工况适应性挑战能源化工场景存在极端温度、压力等复杂工况，传统AI模型易失准。某实验室开发的混合AI模型，通过强化学习技术，在恶劣天气下的准确率仅提升25%，仍需进一步突破。能源化工数据的安全挑战能源化工数据涉及生产工艺、设备参数、能源消耗等核心信息，数据孤岛现象严重，跨企业数据协同困难，同时面临数据泄露、篡改等安全风险，需建立严格的数据安全防护体系。数据共享与隐私保护的平衡采用联邦学习技术可在保障数据隐私的前提下实现跨企业数据协同，某项目通过联邦学习使数据协同效率提升41%，同时符合GDPR等法规要求，解决了数据共享与隐私保护的矛盾。AI模型的“黑箱”困境AI模型，尤其是深度学习模型，决策过程复杂且不透明，被称为“黑箱”，在能源化工关键领域如电网调度、核电控制等应用时，其不可解释性限制了信任度和应用推广。提升模型可解释性的路径通过将物理原理与AI相结合，采用混合建模方法，如介观科学指导的深度学习（MGDL），可显著提高模型的准确性和可解释性，增强化学工程AI模型的可靠性。数据安全与模型可解释性问题AI与传统化工实践的整合路径数据驱动与机理模型的融合结合海量化工工艺数据与化学工程专业知识，构建混合建模方法。例如，介观科学指导的深度学习（MGDL）方法，将物理原理和介观知识整合到深度学习架构中，显著提高模型的准确性和可解释性。现有工业软件的智能化升级在传统化工模拟软件基础上引入AI算法模块，实现功能增强。如镇海炼化运用S-GROMS、SKI、COILSIM等国产化人工智能工业软件，提升劣质原油加工能力，优化装置生产安排。设备与流程的智能化改造通过加装智能传感器、部署边缘计算设备，对现有生产设备和工艺流程进行数字化、智能化升级。沙特阿美使用智能钻井优化器（SAIRO）监控钻井平台，与其他数字解决方案合计节省超过1.5亿美元成本，并提高了钻井的实时数据质量。知识图谱与专家系统的构建整合化工领域碎片化知识，建立行业知识库和智能专家系统，辅助决策与经验传承。炼化工程集团同步推进炼化工程知识库的搭建工作，将其广泛应用于智能设计审查、炼化