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錢鋒院士:人工智能賦能流程制造

來源:科技導報      編輯:創(chuàng)澤      時間:2020/5/22      主題:其他   [加盟]

流程制造業(yè)是國民經(jīng)濟和社會發(fā)展的支柱產(chǎn)業(yè)。經(jīng)過數(shù)十年發(fā)展,我國石化、化工、鋼鐵、有色、建材等流程制造業(yè)的生產(chǎn)工藝、裝備和生產(chǎn)過程自動化水平都得到了大幅度提升,產(chǎn)業(yè)規(guī)模和整體實力迅速增長,國際影響力顯著提高,目前已成為世界上門類最齊全、規(guī)模最龐大的流程制造工業(yè)大國。

在當前資源、能源、安全和環(huán)保的重重約束下,中國流程制造業(yè)面臨著結(jié)構(gòu)性產(chǎn)能過剩、安全環(huán)境風險突出、自主創(chuàng)新能力較弱、高端產(chǎn)品不足的嚴峻局面。

亟待需要應(yīng)用人工智能等現(xiàn)代信息技術(shù),進行生產(chǎn)、管理、營銷模式的變革,重塑產(chǎn)業(yè)鏈、供應(yīng)鏈和價值鏈,實現(xiàn)流程制造業(yè)的高質(zhì)量發(fā)展。

然而,流程制造業(yè)的生產(chǎn)過程一般都包含復雜的物理和化學反應(yīng)、氣-液-固多相共存、連續(xù)化的物質(zhì)轉(zhuǎn)化過程,資源、能源、安全與環(huán)保的約束以及物質(zhì)轉(zhuǎn)化過程的系統(tǒng)復雜性對優(yōu)化調(diào)控制造過程的運行效能帶來很大的挑戰(zhàn),包括:

原料屬性頻繁變化與波動使得連續(xù)運行過程呈現(xiàn)時域/空間域的多模態(tài),其多相多組分物質(zhì)轉(zhuǎn)化過程機理表征與非平穩(wěn)過程調(diào)控存在困難;

工業(yè)裝置的大型化影響其反應(yīng)/傳遞特性改變,非均一性與強耦合使得系統(tǒng)行為特性描述與調(diào)控更加困難;

物質(zhì)轉(zhuǎn)化制造過程在開放環(huán)境與強約束條件下,面向安全/環(huán)保、經(jīng)濟性、穩(wěn)定性和可控性的多目標調(diào)控存在挑戰(zhàn)。

智能、自主、可控是未來流程制造智能化的前沿研究方向,需要通過人工智能等現(xiàn)代信息技術(shù)與流程制造業(yè)的深度融合,拓展“智能+”,研究面向復雜系統(tǒng)的多時空尺度的優(yōu)化調(diào)控方法和技術(shù)。

其前沿科學問題包括物質(zhì)轉(zhuǎn)化過程行為特性表征與認知、制造過程多目標自主協(xié)同調(diào)控機制、制造系統(tǒng)跨層人機物融合智能決策3個層面。


物質(zhì)轉(zhuǎn)化過程行為特性表征與認知

從物質(zhì)轉(zhuǎn)化本質(zhì)出發(fā),研究典型流程制造中關(guān)鍵物料分子結(jié)構(gòu)及組成與其物化特性的分子表征方法,基于全時空信息泛在感知和認知計算,實現(xiàn)微觀尺度物質(zhì)轉(zhuǎn)化機理和宏觀尺度系統(tǒng)運行特性的構(gòu)效關(guān)系表征;

研究融合大數(shù)據(jù)、人工智能的流程制造過程智能混合建模與全流程模擬方法,實現(xiàn)物質(zhì)轉(zhuǎn)化過程動態(tài)性能與工況趨勢的認知;

基于工藝機理模型、邊緣計算、信息可視化等方法,創(chuàng)新典型物質(zhì)轉(zhuǎn)化制造過程的虛擬制造技術(shù),實現(xiàn)平行制造。


制造過程多目標自主協(xié)同調(diào)控機制

從過程性能調(diào)控出發(fā),發(fā)展具有自適應(yīng)、自學習、自動調(diào)整控制結(jié)構(gòu)和控制參數(shù)的控制理論與方法,實現(xiàn)適應(yīng)工業(yè)過程動態(tài)變化的自主控制;

研究數(shù)據(jù)和模型融合的工業(yè)過程故障診斷、自愈控制方法,實現(xiàn)工業(yè)過程的安全可靠運行;

研究大數(shù)據(jù)、小樣本的機器學習方法,提出工藝機理與數(shù)據(jù)驅(qū)動深度融合的制造過程多層次、多尺度、多目標協(xié)同動態(tài)優(yōu)化和控制一體化理論方法,實現(xiàn)安全、環(huán)保、質(zhì)量、效益多目標控制與優(yōu)化的智能協(xié)同。


制造系統(tǒng)跨層人機物融合智能決策

從系統(tǒng)行為決策出發(fā),通過人機物三元融合,發(fā)展基于人工智能的具有可解釋性的決策優(yōu)化方法,解決不確定條件下決策的魯棒性問題;

研究基于數(shù)據(jù)知識和專家知識、融合裝置運行特性的生產(chǎn)計劃與調(diào)度優(yōu)化方法,實現(xiàn)制造全流程資源與能源的優(yōu)化配置及加工方案的優(yōu)化,確保價值鏈最大化;

發(fā)展環(huán)境深度耦合的風險關(guān)系辨識理論與方法,研究風險傳播與裝備、人員、環(huán)境的交互關(guān)系,實現(xiàn)制造系統(tǒng)異常成因分析、風險動態(tài)智能評估與輔助決策。

人工智能產(chǎn)業(yè)的發(fā)展主要體現(xiàn)在兩個方面,一是“智能技術(shù)”產(chǎn)業(yè)化,二是產(chǎn)業(yè)“智能化”,顯然,后者所形成的經(jīng)濟效益規(guī)模遠遠大于前者。

因此,流程制造業(yè)的智能化對中國推進制造業(yè)高質(zhì)量發(fā)展和實現(xiàn)制造強國意義重大。應(yīng)當進一步推動科技創(chuàng)新與產(chǎn)業(yè)發(fā)展的深度融合,開展“卡脖子”關(guān)鍵核心技術(shù)的攻關(guān),搶占流程制造智能化的國際制高點。


  



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