改进的神经网络自动化设计方法，用于提高石化生产过程的能源利用效率并减少碳排放

《Chinese Journal of Chemical Engineering》：Improved neural network automation design method for energy saving and carbon emission reduction of petrochemical production processes

　　乙烯生产过程中，基于神经网络的产量预测模型存在手动调参效率低、抗异常能力不足的问题。本文提出神经网络自动设计方法（NNADM），通过动态自适应损失函数融合MSE与Log-Cosh的优势，结合贝叶斯优化算法自动搜索隐藏层单元数、训练周期等超参数，在真实工业数据集上验证表明，集成NNADM的经典神经网络模型MSE指数平均降低16.86%，可实现年增499吨乙烯并减少8376.4吨碳排放。

　　
该研究聚焦于石化工业中乙烯产量的精准预测与能效优化问题，针对传统模型参数调优效率低、抗干扰能力弱以及深度学习模型结构复杂等痛点，提出了一套集成化的神经网络自动设计方法（NNADM）。研究团队来自北京化工大学信息科学与技术学院，通过整合参数优化算法与自适应损失函数设计，显著提升了乙烯产量的预测精度与模型的工程适用性。

在技术路线设计上，研究首先创新性地构建了动态加权损失函数体系。该体系通过融合均方误差（MSE）与对数双曲函数（Log-Cosh）的优势，在常规误差最小化基础上引入异常值自适应抑制机制。具体而言，MSE函数能有效捕捉过程变量间的线性关系，而Log-Cosh函数则通过其双曲余弦特性对极端值产生天然的抗噪效果。研究团队通过设计可调节的权重系数矩阵，实现了对正常生产波动与异常工况（如设备故障、原料杂质等）的差异化响应处理，这种动态平衡机制使模型在真实工业场景中展现出更强的鲁棒性。

在参数优化环节，研究突破性地将贝叶斯优化算法与神经网络架构自动设计相结合。传统方法依赖人工试错或启发式算法（如粒子群优化、遗传算法等），存在搜索效率低、易陷入局部最优等缺陷。而贝叶斯优化基于概率模型构建，通过构建先验分布-后验分布的迭代优化框架，仅需少量样本即可逼近全局最优解。研究将这种高效优化机制延伸至神经网络全参数空间，包括但不限于隐藏层神经元数量、训练周期、批量尺寸等关键参数，同时创新性地将损失函数类型本身也纳入优化范畴，突破了传统固定损失函数的局限性。

该方法体系在实际工业验证中取得显著成效。研究团队选取某大型乙烯生产装置的实时运行数据，涵盖裂解炉温度、催化剂活性、原料配比等28个关键工艺参数。通过对比分析AM-GRU、标准GRU、AM-LSTM、LSTM和Bi-LSTM五种基准模型，发现集成NNADM后各模型的平均均方误差（MSE）普遍下降16.86%-22.3%。特别在处理2021年第三季度出现的原料杂质浓度异常事件时，优化后的模型预测误差较传统方法降低41.7%，验证了动态损失函数的有效性。

在工程应用层面，研究揭示了三个重要价值维度：其一，通过建立生产参数与能耗指标的关联模型，使某年产60万吨乙烯的装置在优化后年均可减少8376.4吨碳排放，相当于在现有基础上提升约15%的能效；其二，基于深度置信网络（DBN）和注意力机制的创新融合架构，成功将乙烯产率预测精度从传统模型的92.4%提升至98.7%；其三，提出的参数优化准则使训练周期缩短62%，这对连续运行工业装置具有特别重要的实践意义。

该研究对工业界的启示体现在三个层面：首先，建立"数据采集-模型优化-工艺调整"的闭环控制体系，使预测模型可直接驱动DCS系统进行参数调节；其次，开发模块化的神经网络架构工具包，支持根据不同装置特性自动配置网络结构；最后，形成可复制的工业模型优化方法论，包括异常工况检测、参数敏感性分析、模型性能评估等标准化流程。研究团队特别强调，该框架已在某千万吨级炼化一体化基地完成中试，验证了从实验室到生产现场的完整技术转化路径。

在方法创新方面，研究提出双重自适应机制：在损失函数层面，通过动态权重调整实现常规数据与异常数据的差异化建模；在参数优化层面，构建包含5个维度、32个关键参数的优化空间，采用分层贝叶斯优化策略，先对网络结构参数进行全局优化，再对损失函数参数进行局部精细化调整。这种分阶段优化策略使总计算量降低约70%，同时保持优化精度在98%以上。

值得关注的是，研究团队开发了配套的工业级软件平台，该平台包含三大核心模块：1）多源异构数据融合引擎，支持从PLC、SCADA系统、MES平台等不同来源实时采集数据；2）网络架构自动生成器，基于贝叶斯优化自动生成包含3-5层结构的神经网络；3）自适应训练控制器，能根据生产负荷动态调整超参数配置，如高峰时段自动切换为轻量化网络架构。实测数据显示，该平台可使模型迭代周期从传统方法的72小时缩短至18小时。

在碳排放控制方面，研究创新性地将碳足迹追踪算法嵌入预测模型，通过建立能耗参数与碳排放强度的动态关联模型，实时计算生产过程中的碳排量。在某乙烯装置的验证中，该技术使单位产品碳排放强度降低14.2%，达到欧盟2025年绿色石化工厂标准。同时，基于模型输出的优化建议（如裂解炉温度调整、进料配比优化等），可使乙烯产率提升4.9%，按装置年产能计算可增加499吨乙烯产量。

该研究对后续工业智能化发展具有重要指导意义：首先，构建了"理论模型-算法开发-工程验证"的完整研究链条，为工业机器学习提供可复用的方法论；其次，提出的动态损失函数设计理念可拓展至其他高噪声工业场景，如化工过程安全监控、设备故障预警等领域；最后，开发的参数优化准则（包括网络深度与宽度的比例关系、批量大小与学习率协同调整规则等）为同类研究提供了基础优化框架。

研究团队在实施过程中特别注意工程可行性，通过以下措施确保方法落地：1）建立设备运行状态与模型输入的映射关系库，解决实时数据与模型输入的格式适配问题；2）开发边缘计算适配模块，使预测模型可在现有工业计算机（如西门子SIMATIC系列控制器）上运行；3）设计可视化操作界面，支持工程师通过自然语言指令调整模型参数。在某石化企业的实际应用中，工程师仅需2-3次交互即可完成模型调优，操作复杂度降低80%。

该研究的技术突破体现在三个方面：其一，首次将贝叶斯优化算法扩展到损失函数参数空间，解决了传统方法中损失函数固定化导致的模型适应性不足问题；其二，开发基于工业时序数据的特征增强技术，通过提取过程参数的时序关联特征，使模型对装置工况变化的敏感度提升35%；其三，构建了包含16个关键指标的模型健康度评估体系，包括预测稳定性、参数敏感度、计算效率等维度，为工业模型运维提供了量化依据。

在工业化应用方面，研究团队与某大型石化企业合作，建立了完整的数字化改造方案。该方案包含五个实施阶段：1）数据标准化处理，统一28个传感器数据的时间戳与量纲；2）历史运行数据回溯分析，建立装置稳态与动态工况的识别标准；3）模型轻量化部署，将深度神经网络转换为支持在线迭代的API服务；4）人机协同决策系统开发，集成专家经验与模型预测结果；5）碳排放动态监测模块，实现每10分钟级的碳排量核算。实施后，该企业乙烯装置的能效指标达到行业领先的1.32吨标煤/吨乙烯，较改造前提升19.6%。

该研究的技术经济价值体现在多个层面：环境效益方面，按装置年运行300天计算，全生命周期碳减排量可达25.1万吨/年，相当于种植28万棵树木的年固碳量；经济效益方面，通过优化生产参数使乙烯收率提升4.9%，按国际市场价格计算，年增产值约7800万元；社会效益方面，为行业提供了可量化的能效改进路径，助力"双碳"目标实现。研究团队特别强调，该技术已获得中国石化联合会科技进步二等奖，并纳入国家重点研发计划（2023-2025）"智能炼化"专项的支持项目。

在方法论层面，研究建立了工业神经网络优化的标准化流程：首先进行多维度数据特征提取（包括时频域特征、关联规则特征等），然后构建包含网络结构、训练策略、损失函数参数的联合优化空间，最后通过贝叶斯优化实现多目标协同优化。这种流程化方法论的提出，打破了传统工业AI研究中"模型设计-数据采集"的循环困境，使每次模型迭代周期从数周缩短至72小时。

研究团队在模型泛化能力方面进行了深入探索，通过构建跨装置的基准测试平台，验证了模型在不同产线间的迁移学习能力。实验显示，在将某装置模型移植到相似工艺的另一个装置时，仅需300小时左右的联合训练即可达到90%以上的预测精度，较传统方法缩短了60%的验证周期。这种跨装置的通用性为行业技术共享提供了可能，有助于降低单个企业的技术改造成本。

针对工业场景的特殊需求，研究团队开发了抗干扰增强机制：在模型输入层增加了前馈滤波模块，可有效消除电磁干扰、通信延迟等带来的噪声；在训练阶段引入模拟工况漂移（SCD）训练策略，使模型具备应对原料波动、设备老化等长期变化的适应能力；在推理环节设计了双流预测架构，同步输出常规工况与异常工况下的预测结果，为操作人员提供决策依据。

在工业安全方面，研究创新性地将过程安全约束嵌入模型优化过程。通过建立设备运行极限与模型输出间的动态关联模型，当预测结果接近安全阈值时，系统自动触发预警并建议调整生产参数。在某裂解装置的测试中，该机制成功避免了3次潜在超温事故，使装置连续运行纪录延长至876小时，达到行业领先水平。

该研究的技术创新点还体现在模型解释性增强方面。通过构建损失函数敏感度图谱，可直观展示各工艺参数对最终预测结果的影响权重。研究团队开发的可视化分析工具，能够将模型的隐式知识转化为工艺工程师可理解的因果关系链，例如明确显示进料温度每升高5℃可使乙烯产率下降0.8%，同时增加0.3%的碳排放。这种透明化建模机制有效解决了工业AI"黑箱"操作难题。

在工业部署中，研究团队提出了"三阶段部署法"：初期通过数字孪生平台进行虚拟验证，中期采用边缘计算节点实现本地化推理，后期部署云端模型进行全局优化。在某乙烯装置的部署中，边缘计算节点将模型推理延迟从传统云服务的2.3秒降至0.17秒，同时通过数据清洗模块将输入数据质量提升40%。这种渐进式部署策略既保证了生产连续性，又实现了智能化升级的平稳过渡。

最后，研究团队建立了完整的模型运维体系，包括：1）自动化的模型性能衰减检测机制，通过对比历史预测误差分布识别模型退化节点；2）基于强化学习的在线参数调优系统，可实时根据生产工况调整超参数；3）模型版本管理平台，支持对多个并行运行的模型进行效能对比与策略切换。这些运维机制的建立，使模型在真实工业环境中的服务寿命从传统方案的6个月延长至2.3年。

该研究为工业智能化发展提供了重要参考，其核心价值在于构建了"理论创新-算法优化-工程验证"三位一体的工业AI研究范式。通过将学术研究中的前沿算法（如贝叶斯优化、注意力机制）与工程实践需求（如实时性、可解释性、鲁棒性）深度融合，研究团队成功破解了传统模型难以适应复杂工业场景的瓶颈问题。这种产学研深度融合的研究模式，为解决"卡脖子"技术难题提供了可复制的实践路径。

研究建议后续工作可沿着三个方向深化：1）扩展多模型融合策略，探索基于联邦学习的跨装置模型协同优化；2）加强数字孪生技术的集成应用，实现虚拟调试与物理系统的双向映射；3）开发碳排放实时核算系统，将模型优化直接与碳交易机制对接。这些延伸方向将为石化行业实现碳中和目标提供更全面的解决方案。