计算机辅助生产下化工生产过程质量实时控制与管理策略研究

计算机辅助生产下化工生产过程质量实时控制与管理策略研究

沈雨

南京鲸轮制药有限公司，江苏南京，211500

摘要：本文通过集成数据采集与监测系统、优化数据处理与质量分析算法，结合人工智能，构建了一个全面的质量控制与管理框架。在计算机辅助技术的帮助下，准确、高效地完成了实验设计和条件设置，并在实际的化工和制药生产中得到了应用验证。结果表明，与传统方法相比，计算机辅助生产技术在多个关键指标上具有显著优势：实验设计周期缩短75%，中试阶段反应优化效率提升30%，关键工艺参数识别能力显著提升，管道仪表流程图绘制错误率降低80%，工艺流程风险评估覆盖率提升25%，生产批次一致性提高13%，原料利用率增加15%，废弃物处理效率提升25%，智能化设计、生产、销售协同能力得到全面优化。该技术的广泛应用将推动化工行业向更高效、环保、智能的方向发展。

关键词：计算机；辅助生产；化工生产；质量；实时控制

0 引言

在当今高度工业化的社会，化工生产行业扮演着举足轻重的角色，其产品广泛应用于各个领域，对国民经济和社会发展产生深远影响。然而，化工生产过程往往伴随着高温、高压、易燃易爆等危险因素，且反应过程复杂多变，难以人工精确控制。计算机辅助生产系统能够实时采集生产过程中的各种数据，通过高效的数据处理和分析算法，及时发现生产过程中的异常情况，并作出相应的调整和优化。

1化工生产过程质量实时控制与管理策略

1.1 数据采集与监测系统设计

化工生产过程中，质量控制的精细化管理对于提高产品质量、降低生产成本、提高生产效率具有重要意义。质量保证专注于测量过程，并确保质量要求得到满足，而质量控制是通过识别和纠正缺陷来确保质量[1]。系统设计需要同时支持这两方面的需求，包括但不限于检查和协调生产文件和制造监督。系统应支持查看储罐区、库区、生产场所内危险源数量、位置信息以及监测设备数量，并能查看危险源实时监测数据。

1.2 数据处理与质量分析算法优化

数据预处理是数据分析的第一步，包括数据清洗、去噪等，以提高数据质量。分类建模则是根据不同的生产环节和目标，在数据预处理的基础上，进行特征提取与选择，采用基于梯度的方法或智能优化方法（如遗传算法、模拟退火算法）进行模型参数的优化，针对化工生产过程中产生的大量数据，采用基于数据驱动的预测建模方法，如人工神经网络、支持向量机等，来建立精确的生产过程指标预测模型。

对数据进行清洗、去噪等操作，确保数据质量。然后进行特征提取与选择，以减少特征维度并提高建模效率[2]。假设生产过程指标用变量Y表示，特征集合为X = {X1, X2, ..., Xn}，其中X1到Xn为不同特征。支持向量机的基本公式如下：

（1）

式中，αi为支持向量机的系数；yi为样本的类别标签；K(xi,x)表示核函数，用于映射输入空间到更高维的特征空间；b为偏置项。在化工生产过程中，希望根据已有的特征信息X来预测生产过程指标Y。通过选择合适的核函数和优化支持向量机的参数，可以建立一个高效的生产指标预测模型。为了构建这个预测模型，需要收集化工生产过程中的历史数据，这些数据包含了各种特征信息X以及对应的生产过程指标Y。这些数据将作为训练集，用于训练我们的支持向量机模型。在选择核函数时，我们需要考虑数据的特性和问题的复杂性。常用的核函数包括线性核、多项式核、径向基函数（RBF）核等。对于化工生产过程，由于数据可能具有非线性关系，RBF核通常是一个不错的选择。RBF核能够将数据映射到一个无限维的特征空间，从而捕捉到数据中的非线性关系。

1.3 基于人工智能的质量实时控制策略研究

为实现质量实时控制，该系统应能够实时采集化工生产过程中的各种数据，包括原料质量、生产环境参数、设备运行状态等，并将这些数据传输到中央处理单元进行分析和处理[3]。人工智能技术在化工行业的应用现状表明，它不仅能够提高生产效率和降低成本，还能够通过实时监控和分析，对质量变化进行预测和控制，人工智能技术的应用还包括生产管理、销售预测、客户分析等方面，以及通过预测分析质量管理，在质量问题出现之前得以识别和避免，利用人工智能技术，连续35天对一家化工厂进行自主控制，该技术为生产过程实时在线质量控制提供了技术支持，整个流程包括数据的前处理、建模及模型的评估。

1.4 实时反馈与调整机制的建立与优化

MES系统作为一组功能软件，负责收集和处理生产过程中的数据，通过调度系统实现了对全公司的生产实时监控与调度管理，MES系统通过收集和处理生产过程中的各类数据，包括设备状态、物料消耗、生产进度等，实现了对全公司生产活动的实时监控与调度管理[4]。在MES系统的支持下，企业能够更加精确地掌握生产现场的情况，及时发现并解决问题。系统通过对生产数据的分析，可以为企业提供有价值的生产优化建议，帮助企业实现生产效率和产品质量的提升。同时，MES系统还可以与生产调度系统紧密配合，实现对生产资源的合理配置，确保生产计划的顺利执行。MES系统还具备数据集成能力，能够将生产现场的数据与其他管理系统进行无缝对接，这使得企业能够更好地协调各个生产环节，实现生产过程的透明化和可控化。

PLC技术在化工机械自动化控制中的应用，实现了动参数的实时监控和调整，保证了生产过程的稳定性和产品质量的提高，智能巡检系统的应用，利用NFC技术和网络通信技术等手段，基于PAT的结晶过程监控因其原位、实时、高效、精准的特点，在原料药结晶生产中得到更加充分的应用和推广，对于化工/制药/材料工艺的生产过程，需要对组分进行连续分析监测。在线监测解决方案可以对反应各组分含量进行原位、实时、连续、快速的在线监测，判断产品质量。

2 实验与应用

2.1 实验设计与条件设置

在化工生产过程中，计算机辅助生产技术的应用日益普及，其对于实验设计和条件设置提供了更加精准、高效的方法。在实验设计阶段，实验室危险化学品管理制度及安全操作规程要求严格按制度管理实验室危险品，危险化学品必须根据化学性质分类存放。制药化工生产实验设计是一个复杂的过程，涉及到从实验室小试到中试放大的多个阶段。中试是实验室小试的初步放大，是生产的初步尝试，化工制药实验的教学目标是通过专业实验教学内容的组织，以“产品、质量、过程、效率”的现代制药工程理念为指导，综合运用与实践学生所学的专业课程知识，这个阶段需要进一步研究在一定规模的装置中各步化学反应的变化规律，并解决实验室中所不能解决的问题。

为了深入学习并应用DoE的知识进行统计、评估和建模，制药企业的工艺研发和生产技术人员需要理解DoE的基本理念和方法，并探索从初筛、优化到稳健工艺的最佳实践。AI技术的应用可以进一步提高实验设计和优化的效率。AI可以帮助设计实验，系统地评估各种工艺参数的影响，为实验设计提供建议，节省时间和资源，并找到最有信息量的试验条件。

2.2 计算机辅助生产策略在化工生产实际中的应用验证

计算机辅助设计技术在化工工艺设计和生产过程中发挥了重要作用。通过使用如AutoCAD、HAZOPkit软件等工具，可以进行管道仪表流程图的绘制、工艺流程危险与可操作性分析等，从而优化设计，减少生产风险。利用人工智能、大数据、云计算等新技术手段，化工产品的智能化设计实现了设计、生产、销售等过程的智能化、自主化和可持续化目标。计算机辅助生产技术在化工制药生产中应用验证见表1。

表1 计算机辅助生产技术在化工制药生产中应用验证

该技术能够显著提升实验设计、中试阶段反应优化、关键工艺参数识别、管道仪表流程图绘制、工艺流程风险评估、生产批次一致性、原料利用率、废弃物处理效率以及智能化设计、生产、销售协同等多个方面的指标。通过对比传统方法改善效果，包括实验设计周期的缩短、中试阶段反应优化效率的提升、关键工艺参数的全面识别与评估、管道仪表流程图绘制错误率的降低、工艺流程风险评估覆盖率的提升、生产批次一致性的提高、原料利用率的增加、废弃物处理效率的提升以及智能化设计、生产、销售协同能力的全面优化。和计算机辅助方法的指标，可以看到

2.3 结果分析与讨论

这些改善效果不仅有助于提升化工制药生产的效率和质量，还能够降低生产成本、减少废弃物排放、提高资源利用率，从而实现更加可持续的生产方式。绿色化学的发展，如循环型社会建设、废物内部循环利用等措施，大幅减少了堆存量，消除了生态环境安全问题，提高了生产设施的资源利用效率，结合基因工程、微生物发酵工程等新技术，可以充分利用各种自然资源，节约能源，减少污染，引领化学制药企业走向可持续发展道路。

3 结语

本研究通过集成先进的数据采集与监测系统、优化数据处理与质量分析算法，并结合人工智能策略，成功构建了一个全面的化工生产过程质量实时控制与管理框架。在实际化工制药生产中的应用验证表明，计算机辅助生产技术在提升生产效率、优化产品质量以及实现可持续发展等方面具有显著优势。该技术不仅大幅缩短了实验设计周期，提高了中试阶段反应优化效率，还提升了关键工艺参数的识别能力，降低了管道仪表流程图绘制错误率，增强了工艺流程风险评估的覆盖面。该技术的广泛应用将推动化工行业不断迈向新的发展阶段，为提升产业竞争力和可持续发展做出重要贡献。

参考文献

[1] 曹敏.化工仪表的自动化控制与管理策略研究[J].机械工业标准化与质量, 2023(6):39-42.

[2] 王英,周渝.精细化工生产企业的安全管理技术策略研究[J].当代化工研究, 2023(18):188-190.

[3] 陈梅.自动化控制在化工安全生产中的应用及优化[J].工程技术研究, 2023, 5(1):143-145.

[4] 高翠宁,彭久合,柴占永,等.化工生产过程中质量控制的精细化管理策略思考[J].天津化工, 2022(002):36.

作者简介：沈雨（1989.08），男，汉，江苏南京人，本科，助理工程师，目前从事化工设备工程方面的研究。