云天化集团是全球磷复肥行业龙头。面对化工大型连续生产装置"流程长、变量多、强耦合、非线性、大滞后、关键参数难在线测量"的共性难题，云天化融合AI大模型、机器学习与化工机理模型，首创"16个AI子模型与APC+RTO深度融合"技术架构，在云南云天化大为制氨落地全球首套煤气化装置APC+RTO大模型应用。目前累计实施29套装置，年平均直接经济收益4449.9万元、投资回收期仅0.95年；其中大为制氨煤气化装置自动化率提升至96.88%、人工操作频次下降95.58%、煤耗降低1.33%，入选云南省"人工智能+"典型案例与工信部先进计算典型应用案例。
全球首套煤气化APC+RTO大模型 · 16个AI子模型深度融合 · 自动化率96.88% · 年创效4449.9万
基本信息
| 项目 | 内容 |
|---|---|
| 企业名称 | 云天化集团有限责任公司（牵头）；云南云天化大为制氨有限公司（试点实施） |
| 承建单位 | 云南云天化信息科技有限公司 |
| 行业 | 化工 / 化肥（磷复肥、氮肥、煤化工） |
| 所在地 | 云南省（集团总部昆明，辐射西南、覆盖云南/重庆/内蒙古/青海） |
| 企业性质 | 云南省属大型国有企业 |
| 核心数据 | 自动化率96.88%、人工操作频次降95.58%、年创效4449.9万元、投资回收期0.95年 |
| 认定类型 | 云南省"人工智能+"典型案例；工信部《先进计算赋能新质生产力典型应用案例》 |
企业背景
云天化集团是云南省属大型国有企业、全球领先的磷化工与磷复肥生产企业，业务覆盖磷矿采选、磷肥、氮肥、煤化工、新材料等全产业链。化工行业正加快向集成化、大型化、绿色化方向发展，其生产装置普遍具有流程长、变量多、强耦合、非线性、大滞后等特点，传统依赖人工经验和常规控制的运行方式，难以兼顾安全稳定、能效优化、产品质量与成本控制。
尤其在煤气化、合成氨、硫酸、磷酸、玻纤等大型连续生产装置中，关键工艺指标难以在线实时测量、进口设备机理模型缺失、原料波动影响显著，操作优化高度依赖人工判断，成为制约企业智能化、绿色化转型的核心瓶颈。
行业地位：
- 全球磷复肥行业龙头企业，云南省属大型国企
- 覆盖煤气化、合成氨、硫酸、磷酸、玻纤等13大类127套装置
- 落地全球首套煤气化装置APC+RTO大模型应用
- 入选工信部先进计算赋能新质生产力典型应用案例
核心痛点
| 痛点 | 传统现状 | 影响 |
|---|---|---|
| 关键参数难在线测量 | 气化炉温度、煤浆浓度等核心指标无法直接实时测得 | 控制"盲人摸象"，难以精准调节 |
| 多变量强耦合、大滞后 | 装置变量相互牵连，调节响应滞后明显 | 传统PID控制顾此失彼，波动大 |
| 进口设备机理模型缺失 | 关键进口装置"黑盒"运行，机理不清 | 无法进行机理驱动的优化 |
| 人工经验难兼顾安全与效益 | 操作员凭经验调节，保守求稳、能效牺牲大 | 能耗高、煤耗高、效益流失 |
| 原料波动影响大 | 煤质、原料成分频繁波动，工况漂移 | 固定控制参数失效，需频繁人工干预 |
转型/改善方案
技术架构（六段技术路线）
| 层级 | 内容 | 关键技术 |
|---|---|---|
| 数据采集 | 打通装置历史数据、实时数据、在线仪表、实验室分析及工艺机理知识 | 工业数据底座统一建模 |
| 机理建模 | 融合AI大模型、机器学习与化工机理模型 | 机理+数据双驱动 |
| AI预测 | 建立软测量模型、预测模型与约束模型 | 复杂工况动态感知与趋势预判 |
| 实时优化(RTO) | 以安全、能效、质量、成本为目标，小时级(1-3h)求解最优参数 | 长周期优化目标下达 |
| 先进控制(APC) | 分钟级(1-5min)对关键工艺参数实时精准调节 | 短周期控制执行 |
| 持续迭代 | 依托实时数据持续再训练，模型精度与泛化能力持续提升 | 闭环反馈、模型可用性提升50%+ |
核心模块
首创技术架构，涵盖气化炉温度预测、煤浆浓度软测量、煤耗预测、能耗优化等16个核心模型，通过多模型协同与实时数据驱动，大幅提升装置运行预测精度和优化决策效率。
机理模型与数据模型融合，对难以直接快速测量的关键工艺指标（如煤浆浓度）实现智能软测量，为实时控制提供可靠输入，破解"看不见"就无法"控得住"的难题。
APC控制层分钟级调节关键参数，RTO优化层小时级持续下达最优控制目标，形成"长周期优化目标—短周期控制执行"的协同机制，让装置从人工经验操作转向智能决策控制。
建设集团级工控技术迭代中心，对模型、算法、控制策略和实施经验持续沉淀、复用与迭代，实现跨装置、跨基地的模型迁移与能力复用。
实施路径：试点先行、分类复制
2023年，云天化集团组建APC+RTO项目专班，对下属17家生产制造单元开展现状调研，覆盖13大类、127套装置，并对其中产能大、运行时间长、优化潜力明显的90套装置开展必要性与可行性评估。实施采取"集团统筹、分类评估、试点先行、复制推广、持续迭代"的路径，优先选取煤气化、合成氨、空分、锅炉、硫酸、玻纤原丝等关键装置试点。
2024年6月28日，云南云天化大为制氨煤气化装置APC+RTO系统一次投运成功，成为全球首套投入运行的煤气化APC+RTO大模型应用项目。试点成功后，按"同类装置工艺相近、控制目标相似、模型可迁移"原则在集团内分类复制，形成"立足云南、辐射西南、面向全国"的推广路径，覆盖云南、重庆、内蒙古、青海等多个生产基地。
建设成效
| 指标 | 改造前 | 改造后 | 幅度 |
|---|---|---|---|
| 煤气化装置自动化率 | 人工经验为主 | 96.88% | 大幅提升 |
| 人工操作频次 | 基准 | — | ↓95.58% |
| 关键工艺变量标准偏差 | 基准 | — | ↓45.70% |
| 煤耗 | 基准 | — | ↓1.33% |
| 年节煤量 | — | 9100吨/年 | 减排CO₂ 20086吨 |
| 累计实施装置 | 0 | 29套（另有13套在建） | 规模化 |
| 年平均直接收益 | — | 4449.9万元 | 投资回收期0.95年 |
| 系统投用率 | — | 95%以上 | 连续安全稳定 |
数据来源：云南省工业和信息化厅"人工智能+"典型案例发布（2026年8月）、云天化集团项目内部标定报告（据公开资料整理）
建设特点总结
- 首创"16个AI子模型+APC+RTO"深度融合架构。不是单一大模型包打天下，而是针对气化炉温度、煤浆浓度、煤耗、能耗等具体环节构建子模型，多模型协同，预测更准、决策更快。
- 机理模型与数据模型融合，而非纯黑箱。化工装置有清晰的物理化学规律，云天化把大模型预测能力与机理模型结合，既智能又可信，这是流程工业AI落地的关键。
- 长周期优化与短周期控制双层协同。RTO小时级定目标、APC分钟级执行，形成"目标—执行"闭环，避免单层控制顾此失彼。
- "试点验证、分类复制、集团推广、行业输出"的规模化路径。先在一个装置跑通、拿到标杆数据，再按工艺相近原则迁移复制，是重资产行业低风险转型的正确姿势。
- 安全机制兜底，AI可信落地。安全认证、软硬约束保护、人工接管、应急切换、7×24监控预警，确保优化指令不越安全红线。
行业启示
1. 流程工业AI的价值在"装置级闭环"，而非通用对话。化工企业要的不是能聊天的AI，而是能在煤气化、合成氨等装置上把煤耗降下来、把自动化率提上去的闭环控制系统。价值只能由"安全稳定+能效提升+成本下降"来定义。
2. 机理+数据融合是流程工业可信AI的必修课。纯数据驱动的黑箱模型在化工等高危行业难获信任，机理模型提供"可解释"底座，AI提供"自适应"能力，两者缺一不可。
3. 从单装置优化到多装置协同，规模化才兑现效益。单套装置的收益有限，云天化把29套装置串成规模，年创效4449.9万、回收期不到1年，证明"规模化复制"才是流程工业数字化的回报放大器。
4. 投资回收期0.95年是流程工业AI的最好广告。不到一年回本，靠的是"省下来的煤、电、排放"实打实兑现。流程工业的AI项目，用ROI说话比用概念说话更有说服力。
思派视角
对中小制造企业意味着什么？
经验一：先补计量，再谈优化。云天化能落地APC+RTO，前提是打通了历史数据、实时数据、在线仪表和机理知识。中小企业做数字化，第一步往往不是买大模型，而是把关键工序的计量和在线数据做扎实——没有数据，"看得见、控得住"就无从谈起。
经验二：软测量是"花小钱办大事"的杠杆。很多关键指标（浓度、温度、含水率）没法直接测，云天化用机理+数据做软测量解决了。中小企业不必一开始就上昂贵在线分析仪，先研究哪些指标可以用软测量间接算出来，能省一大笔硬件投入。
经验三：用"省下的钱"算ROI，再决定投不投。投资回收期0.95年的背后，是煤耗、电耗、排放的实打实下降。中小企业在评估智能化投入时，别只看软件/硬件单价，要算清一年省多少、几个月回本。流程工业的优化，往往是先算清楚账，再动手改造。
老K点评
云天化这个案例，最让我服气的是它把大模型用在了煤气化这种最"硬"的流程装置上，而不是去追什么通用对话、智能客服的花活。化工装置多变量强耦合、大滞后，还带安全红线，能把APC+RTO大模型做到自动化率96.88%、人工操作频次降95.58%，这比很多"PPT上的智能工厂"硬气得多。
给中小流程企业提个醒：你未必有煤气化装置，但"关键指标测不到、多变量难调、靠老师傅经验"这三大难题，几乎每家工厂都有。云天化给的答案是"机理+数据、软测量+先进控制、试点+复制"。这条路不需要推翻产线，是在既有装置上叠加感知、模型和控制，投入可控、回收期短，是流程工业数字化转型最务实的一条路。
荣誉认证与行业影响力
| 类别 | 荣誉 |
|---|---|
| 🏅 首创 | 全球首套煤气化装置APC+RTO大模型应用 |
| 🏅 省级 | 云南省"人工智能+"典型案例（大型生产装置APC与RTO规模化应用） |
| 🏅 国家级 | 工信部《先进计算赋能新质生产力典型应用案例》 |
| 🏅 国家级 | 《2024年工业领域数据要素应用场景典型实践案例名单》 |
| 🏅 效益 | 年创效4449.9万元、投资回收期0.95年、系统投用率95%+ |
📝 录入时间： 2026年8月31日
📝 信息来源： 云南省工业和信息化厅"人工智能+"典型案例发布（2026-08-30，转自智能制造网）、云天化集团公开报道（据公开资料整理）