近日，位于粤东地区的中国石油广东石化公司取得了一项引人瞩目的技术突破。其炼油“心脏”——催化裂化装置成功应用的“智能诊断分析模型”，为传统炼化生产的智能化升级提供了鲜活的样本。这一创新实践不仅解决了长期困扰生产的瓶颈问题，更标志着数据驱动的精细化管理模式正在重塑现代工业的未来。

01、告别“经验主义”：精准预测破除生产瓶颈

催化裂化装置是炼油厂的核心，其产出的粗汽油终馏点指标直接决定着汽油产品的质量与市场竞争力。然而，长期以来，这一关键指标的调控却严重依赖传统的人工手段。操作人员每天仅能在早晚进行两次人工采样分析，这种“早七晚七”的模式，数据获取频率极低。

更具挑战性的是，长达6至12小时的化验分析周期，使得生产调控严重滞后。 “过去接到调整指令，只能凭经验摸索操作，等化验结果出来才知道是否合格，过程如同'摸着石头过河'。”炼油二部值班长滕布东回忆道。这种依赖个人经验的被动调控方式，导致指标频繁波动，不仅影响产品稳定性，也增加了生产过程中的不确定性。

02、产研高效协同：海量数据中挖掘“最优解”

面对这一行业共性难题，广东石化决心用数字化技术破局。今年7月，由炼油生产部门与规划和科技信息部门联手，组建了专项智能预测攻关小组。这次合作充分体现了生产经验与前沿技术的深度融合。

生产团队凭借对装置全流程的深刻理解，系统梳理了近两年积累的海量工艺数据，从211项复杂的潜在影响参数中，精准锁定了最关键的变量。技术团队则依托广东石化与昆仑数智共建的炼化智能化联合创新体，集结人工智能算法与开发工程师，迅速搭建起一套科学的技术框架。正如昆仑数智技术人员所言：“模型开发的核心是让数据'说话'。”团队依托智能工厂强大的数据中台，将装置的温度、压力、流量等实时过程数据与实验室化验数据逐一匹配，形成了数万组高质量的深度学习样本。具备自学习能力的AI算法自动筛选出关联最紧密的10项核心参数，为精准调控提供了坚实的数据支撑。

03、从“数据驱动”到“智能决策”：打造行业新标杆

新模型投用一个多月以来，成效显着。截至10月底，该模型已能对粗汽油终馏点温度进行精准预测，误差稳定在±1摄氏度，达到了行业领先水平。更重要的是，这项关键指标的合格率因此提升至100%，同时装置的关键综合能耗也降低了0.5千克标油/吨。

如今，操作人员的操作方式已发生根本性转变。滕布东表示，现在调整操作后，屏幕上能实时看到预测效果，再也无需焦急等待化验结果，装置运行的平稳性大幅提升。这种从“事后被动纠偏”到“事前主动干预”的模式变革，正是智能化转型的价值所在。

广东石化并未止步于此。信息工程专家介绍，公司下一步计划将AI模型的应用场景进一步拓展，最终打造覆盖整个催化裂化装置的“全流程质量智能预测体系”。未来，团队还将开发异常工况诊断、在线操作优化等更高级的功能，逐步实现装置的智能感知与自主决策，为中国炼化行业的智能化升级贡献“广东石化方案”。

广东石化的此次成功实践，是大型国企在推进新质生产力发展中的一次生动写照。它清晰地表明，通过将人工智能、大数据等数字技术与传统工业场景深度融合，不仅能够解决生产中的实际难题，更能催生出全新的管理模式与运营效率，为企业乃至整个行业的高质量发展注入强大动能。