摘要：化工气化炉作为煤炭清洁转化、合成气制备的核心关键设备，其运行稳定性与参数优化直接决定化工生产的效率、能耗与安全水平。传统气化炉运行管理依赖人工经验与滞后性数据反馈，难以应对复杂反应过程中的多变量耦合、动态波动等问题，易导致参数调整滞后、生产效率低下及安全风险累积。在人工智能（AI）技术迅猛发展的背景下，气化炉全生命周期运行数据的再利用成为突破传统管理模式的关键路径。本文以“滞后响应向预防调参转型”为核心目标，系统研究化工气化炉运行数据的特征与价值挖掘方法，构建基于AI技术的运行数据再利用体系。首先分析气化炉运行数据的类型、特征及传统利用模式的滞后性瓶颈；其次探讨AI技术在数据预处理、特征提取、运行状态预测等环节的应用逻辑；重点构建融合多源数据的预防调参模型，实现对气化炉关键运行参数的提前预判与精准调控；最后通过实验验证该体系的可行性与有效性。研究成果可为化工气化炉的智能化运维提供理论支撑与技术参考，推动化工行业向高效、安全、低耗的智能化生产转型。

关键词：化工气化炉；运行数据再利用；人工智能；预防调参；滞后响应；智能化运维

1 引言

1.1 研究背景与意义

        化工行业作为国民经济的支柱产业，其生产过程的高效性、安全性与环保性直接关系到产业高质量发展。气化炉作为化工生产中实现原料（煤炭、生物质等）转化为合成气的核心设备，其运行过程涉及高温、高压、多相反应等复杂工况，参数间存在强耦合、非线性关联特性。当前，我国多数化工企业的气化炉运行管理仍采用“事后排查+滞后调整”的传统模式，即通过实时监测数据发现异常后再进行参数调整，或依赖操作人员的经验进行人工调参。这种模式存在显著弊端：一方面，数据利用不充分，大量历史运行数据、检修数据、工况数据未得到有效挖掘，难以转化为指导生产的价值信息；另一方面，参数调整存在滞后性，当监测到数据异常时，气化炉内部反应已偏离最优状态，易导致能耗增加、产物纯度下降，甚至引发设备故障与安全事故。

        随着AI技术（机器学习、深度学习、大数据分析等）的快速发展，数据已成为驱动产业智能化转型的核心生产要素。将AI技术与化工气化炉运行数据深度融合，实现运行数据的再利用，构建“预防预判+主动调参”的智能化管理模式，成为解决传统运行管理瓶颈的关键路径。通过对气化炉全生命周期运行数据的深度挖掘，可精准识别运行状态演变规律，提前预判潜在异常风险，并给出最优参数调整策略，实现从“滞后响应”到“预防调参”的根本性转变。这不仅能提升气化炉运行的稳定性与效率，降低能耗与安全风险，还能为化工行业的智能化升级提供典型示范，具有重要的理论研究意义与实际应用价值。

1.2 国内外研究现状

        国内外学者围绕化工设备运行数据利用与AI技术应用开展了大量研究。在国外研究方面，欧美等发达国家较早推动化工行业的智能化转型，将机器学习算法应用于气化炉运行状态监测与参数优化。例如，美国学者采用随机森林算法对气化炉出口合成气成分进行预测，通过历史运行数据训练模型，实现了对产物成分的精准预判；德国学者基于深度学习模型构建了气化炉运行异常预警系统，利用LSTM网络捕捉运行数据的时序特征，提前识别设备潜在故障。这些研究初步实现了运行数据的价值挖掘，但在多源数据融合、预防调参模型的动态适应性等方面仍存在提升空间。

        在国内研究方面，随着“智能制造”战略的推进，国内化工企业与科研机构也逐步开展AI技术与气化炉运行管理的融合研究。部分研究聚焦于运行数据的预处理与异常检测，通过数据清洗、特征工程等技术提升数据质量，利用聚类算法识别异常数据；另有研究尝试构建参数优化模型，基于历史数据优化气化炉的给煤量、氧气流量等关键参数。但总体而言，国内研究仍较多停留在“异常识别”的滞后性响应层面，对“预防调参”的系统性研究不足，缺乏对全生命周期数据的整合利用，模型的工程实用性与动态适应性有待加强。

1.3 研究内容与技术路线

        本文以化工气化炉运行数据的再利用为核心，围绕“从滞后响应到预防调参”的转型目标，主要研究内容包括：（1）化工气化炉运行数据的特征分析与传统利用模式的滞后性瓶颈诊断；（2）AI驱动的气化炉运行数据再利用体系架构设计；（3）基于多源数据融合的气化炉运行状态预测模型构建；（4）预防调参策略生成与优化方法研究；（5）实验验证与案例分析。

        技术路线如下：首先通过文献调研与现场调研，明确气化炉运行数据类型与特征，分析传统数据利用模式的不足；其次设计包含数据层、算法层、应用层的AI驱动数据再利用体系；然后基于机器学习、深度学习算法构建运行状态预测模型，结合工艺机理生成预防调参策略；最后通过工业级数据实验验证模型与体系的有效性，形成完整的研究闭环。

2 化工气化炉运行数据特征与传统利用模式的滞后性分析

2.1 气化炉运行数据的类型与特征

        化工气化炉的运行过程涉及多环节、多参数的协同作用，其运行数据具有多源化、时序化、高维度、强耦合的显著特征。根据数据来源与功能，可将其分为以下四类：（1）工艺参数数据：包括给煤量、氧气流量、蒸汽流量、气化炉内温度、压力、液位等实时运行参数，此类数据直接反映气化反应的进程，是参数调整的核心依据；（2）产物质量数据：包括合成气中CO、H₂、CO₂等组分含量，灰渣含碳量等数据，此类数据反映气化反应的效果，是评估运行效率的关键指标；（3）设备状态数据：包括炉体振动、管壁温度、阀门开度、泵体运行参数等数据，此类数据反映设备的健康状态，是预防设备故障的重要基础；（4）环境与辅助数据：包括原料煤工业分析数据（水分、灰分、挥发分）、环境温度、压力等数据，此类数据虽不直接参与气化反应，但对反应效果具有显著影响。

        从数据特征来看，气化炉运行数据呈现出明显的时序性，所有参数均随时间动态变化，且不同参数之间存在显著的时间关联与耦合关系；同时，数据维度较高，单台气化炉每小时可产生数千条甚至数万条数据，包含数十个关键参数；此外，数据中还存在噪声、缺失值等问题，受传感器精度、传输延迟等因素影响，部分数据存在失真现象，增加了数据利用的难度。

2.2 传统运行数据利用模式的滞后性瓶颈

        当前，我国多数化工企业对气化炉运行数据的利用仍处于初级阶段，采用“实时监测+事后调整”的传统模式，其核心弊端在于存在严重的滞后性，难以适应气化炉复杂动态的运行工况，具体表现为以下三个方面：

（1）数据处理的滞后性：传统数据处理方式以人工统计、离线分析为主，对大量实时运行数据的处理不及时，往往需要等到生产班次结束后或出现明显异常时，才对数据进行汇总分析。这种处理方式导致数据价值的挖掘存在时间差，无法及时捕捉参数的细微变化趋势，难以实现对运行状态的早期预判。

（2）状态识别的滞后性：传统运行管理依赖操作人员的经验对运行状态进行判断，当监测到某一参数超出阈值时，才判定运行状态异常。但气化炉的运行异常往往是多参数协同变化的结果，单一参数的阈值预警具有局限性，且当异常被发现时，气化反应已偏离最优状态，甚至可能已造成一定的能耗损失或设备损伤，属于典型的“事后识别”。

（3）参数调整的滞后性：在传统模式下，参数调整需经过“异常发现—人工确认—制定策略—执行调整”的流程，该流程涉及多个环节的人工参与，耗时较长。同时，调整策略依赖操作人员的经验，缺乏科学的数据支撑，易导致调整不精准、过度调整或调整滞后，进一步加剧运行状态的波动，影响生产效率与安全。

        传统模式的滞后性根源在于对运行数据的价值挖掘不充分，未能有效利用数据中蕴含的运行规律与潜在风险信息，无法实现从“被动响应”到“主动预防”的转变。而AI技术的发展为突破这一瓶颈提供了可能，通过AI算法对多源时序数据的深度挖掘，可精准捕捉运行状态的演变趋势，提前预判异常风险，为预防调参提供科学依据。

3 AI驱动的气化炉运行数据再利用体系架构

3.1 体系设计目标与原则

        AI驱动的气化炉运行数据再利用体系的核心设计目标是：打破传统数据利用的滞后性瓶颈，通过对全生命周期运行数据的深度挖掘与智能分析，实现气化炉运行状态的精准预判、异常风险的提前预警与关键参数的主动优化，构建“数据—模型—决策”的闭环管理模式，推动运行管理从“滞后响应”向“预防调参”转型。

        为实现上述目标，体系设计需遵循以下三大原则：（1）数据驱动原则：以全生命周期运行数据为核心，整合多源数据，确保数据的全面性与准确性，为模型训练与决策制定提供可靠支撑；（2）智能高效原则：采用先进的AI算法，实现数据处理、状态预测、参数优化的自动化与智能化，降低人工干预，提升运行管理效率；（3）动态自适应原则：考虑到气化炉运行工况的动态变化、原料特性的波动等因素，体系需具备动态调整能力，通过在线学习不断优化模型参数，提升模型的适应性与预测精度。

3.2 体系整体架构

        基于上述目标与原则，本文构建的AI驱动气化炉运行数据再利用体系采用“三层两闭环”的架构设计，包括数据层、算法层与应用层，形成数据处理与模型优化的内闭环、决策执行与效果反馈的外闭环，具体架构如下：

（1）数据层：作为体系的基础支撑层，主要负责多源运行数据的采集、传输、存储与预处理。数据采集环节通过部署在气化炉各关键部位的传感器、智能仪表等设备，实时采集工艺参数、产物质量、设备状态、环境辅助等多源数据；数据传输采用工业以太网、5G等技术，确保数据的实时性与稳定性；数据存储采用分布式数据库，实现海量时序数据的安全存储与高效检索；数据预处理是核心环节，通过数据清洗（去除噪声、填补缺失值）、数据归一化（消除量纲差异）、特征提取（挖掘关键特征）、数据融合（整合多源数据）等技术，提升数据质量，为算法层提供高质量的输入数据。

（2）算法层：作为体系的核心驱动层，集成多种AI算法，实现运行数据的深度挖掘与智能分析，主要包括三大核心模块：①运行状态预测模块：采用时序预测算法（LSTM、GRU等），基于预处理后的多源时序数据，构建气化炉运行状态预测模型，实现对未来一段时间内关键工艺参数、产物质量参数的精准预测；②异常风险预警模块：融合聚类算法（K-Means、DBSCAN）与分类算法（随机森林、XGBoost），构建异常检测模型，通过对比预测值与正常运行阈值，提前识别潜在的运行异常与设备故障风险，并给出风险等级；③预防调参决策模块：结合气化反应工艺机理与强化学习算法，构建参数优化模型，根据运行状态预测结果与异常风险预警信息，自动生成最优的参数调整策略，包括给煤量、氧气流量、蒸汽流量等关键参数的调整幅度与时机。

（3）应用层：作为体系的价值输出层，负责将算法层的分析结果转化为实际的运行管理决策，为操作人员与生产系统提供可视化展示与精准控制接口。主要包括：①可视化监控平台：实时展示气化炉运行参数、预测结果、异常预警信息等，为操作人员提供直观的运行状态反馈；②预防调参执行接口：将生成的参数调整策略通过工业控制系统（DCS）自动下发至气化炉执行机构，实现参数的精准、快速调整；③效果评估与反馈模块：对调参后的运行效果进行实时评估，通过对比调参前后的能耗、产物质量、设备状态等指标，验证调参策略的有效性，并将评估结果反馈至算法层，实现模型的在线优化。

        体系的“两闭环”机制：内闭环为“数据预处理—模型训练—结果输出—数据再优化”，通过对预处理后的数据进行模型训练，将输出结果与实际数据对比，不断优化数据预处理策略与模型参数，提升数据质量与模型精度；外闭环为“状态预测—调参决策—执行调整—效果反馈”，通过调参后的效果评估结果，反向优化预测模型与调参策略，实现运行管理的持续优化。

4 基于AI的预防调参模型构建与优化

4.1 核心问题建模

        预防调参的核心目标是：基于气化炉历史与实时运行数据，提前预判未来运行状态的变化趋势，当预测到参数将偏离最优区间或存在异常风险时，主动生成最优的参数调整策略，确保气化炉始终处于高效、稳定的运行状态。从数学角度来看，预防调参问题可转化为多目标优化问题，其优化目标包括：最大化合成气产量与纯度、最小化能耗与原料消耗、降低设备故障风险；约束条件包括：气化炉内温度、压力等参数不超过安全阈值，给煤量、氧气流量等调整幅度在设备运行允许范围内。

基于LSTM-强化学习的预防调参模型

        考虑到气化炉运行数据的时序性与参数间的强耦合性，本文构建融合LSTM与强化学习的预防调参模型，该模型分为状态预测层与调参决策层两部分，具体结构与工作机制如下：

（1）状态预测层：采用LSTM神经网络构建运行状态预测模型。LSTM具有特殊的门控结构（输入门、遗忘门、输出门），能够有效捕捉时序数据中的长期依赖关系，适用于气化炉多参数时序数据的预测。模型的输入为预处理后的多源时序数据，包括历史工艺参数、产物质量数据、设备状态数据等；输出为未来一段时间内（如未来10分钟、30分钟）的关键运行参数预测值（如气化炉内温度、压力、合成气中CO与H₂含量等）。为提升预测精度，采用自适应学习率优化算法（Adam）对模型进行训练，并通过早停策略防止模型过拟合。

（2）调参决策层：采用深度强化学习（DRL）算法构建调参决策模型，以状态预测层的输出结果作为输入，实现最优调参策略的生成。将气化炉的运行过程视为马尔可夫决策过程（MDP），定义状态空间为预测的关键运行参数与当前设备状态；动作空间为关键可调参数（给煤量、氧气流量、蒸汽流量）的调整幅度；奖励函数综合考虑合成气产量、纯度、能耗、设备安全等多目标，采用加权求和的方式构建，即奖励值=ω₁×产物质量得分+ω₂×能耗节约得分-ω₃×安全风险扣分（其中ω₁、ω₂、ω₃为权重系数，根据生产需求动态调整）。通过深度Q网络（DQN）对智能体进行训练，使智能体能够根据当前预测的运行状态，自主选择最优的调参动作，实现预防调参的目标。

模型优化策略

        为提升模型的动态适应性与工程实用性，采用以下优化策略：（1）多源数据融合优化：引入注意力机制，对不同来源的数据赋予不同的权重，重点关注对气化反应影响显著的参数（如气化炉内温度、氧气流量），提升模型的预测精度；（2）在线增量学习：随着新的运行数据不断产生，模型能够自动进行增量训练，更新模型参数，适应原料特性变化、设备老化等工况变化；（3）约束条件动态调整：根据气化炉的运行阶段（启动、稳定运行、停机）与生产任务（不同合成气产量需求），动态调整优化目标的权重与约束条件，提升模型的灵活性。

5 实验验证与结果分析

5.1 实验数据来源与实验设计

        为验证本文提出的AI驱动运行数据再利用体系与预防调参模型的有效性，选取某大型化工企业的粉煤气化炉作为研究对象，采集该气化炉连续3个月的运行数据作为实验数据。数据包括给煤量、氧气流量、蒸汽流量、气化炉内温度、压力、合成气组分含量、设备振动参数等28个关键参数，采样频率为1次/分钟，共获取约129600条数据。

        实验设计如下：（1）数据预处理：对采集的数据进行清洗，去除传感器故障导致的异常值（采用3σ准则），采用线性插值法填补缺失值，通过min-max归一化将数据映射至[0,1]区间，采用主成分分析（PCA）提取15个关键特征；（2）模型训练与验证：将预处理后的数据按7:3的比例分为训练集与测试集，训练集用于模型的训练与参数优化，测试集用于模型的性能验证；（3）对比实验：设置三组对比实验，分别为传统滞后调参模式（基于人工经验与阈值预警）、单一LSTM预测+人工调参模式、本文提出的LSTM-强化学习预防调参模式，对比三组模式的运行效果。

实验结果与分析

        从运行状态预测精度、调参效果、能耗与效率等方面对实验结果进行分析，具体如下：

（1）运行状态预测精度：本文提出的LSTM预测模型在测试集上的平均绝对误差（MAE）为0.85℃（温度预测）、0.02MPa（压力预测）、1.2%（合成气中CO含量预测），均方根误差（RMSE）为1.32℃、0.03MPa、1.8%，相较于传统时序预测模型（如ARIMA），MAE与RMSE分别降低了35%以上，表明该模型能够精准捕捉气化炉运行状态的变化趋势。

（2）调参效果：对比三组模式的异常处理能力，传统滞后调参模式平均需要20分钟才能发现并处理运行异常，且异常处理后的参数波动较大；单一LSTM预测+人工调参模式的异常发现时间缩短至8分钟，但调参精度受人工经验影响较大；本文提出的预防调参模式能够提前15-20分钟预判异常风险，并自动生成最优调参策略，异常处理时间缩短至5分钟以内，且调参后参数波动幅度降低了40%以上，运行稳定性显著提升。

（3）能耗与效率：在相同生产负荷下，本文提出的预防调参模式相较于传统模式，合成气产量提升了5.2%，CO与H₂总含量提升了3.8%，原料煤消耗降低了4.5%，单位产品能耗降低了6.1%；相较于单一LSTM预测+人工调参模式，合成气产量提升了2.1%，能耗降低了2.8%，表明该模式能够有效提升生产效率，降低能耗与原料消耗。

        实验结果表明，本文构建的AI驱动运行数据再利用体系与预防调参模型能够有效突破传统模式的滞后性瓶颈，实现气化炉运行状态的精准预判与主动调参，显著提升运行稳定性、生产效率与经济性。

6 结论与展望

6.1 研究结论

        本文围绕化工气化炉运行数据在AI时代的再利用问题，以“从滞后响应到预防调参”为核心目标，开展了系统性研究，主要结论如下：（1）化工气化炉运行数据具有多源化、时序化、高维度、强耦合的特征，传统数据利用模式存在数据处理、状态识别、参数调整的三重滞后性瓶颈，难以适应复杂动态的运行工况；（2）构建了“数据层—算法层—应用层”的AI驱动运行数据再利用体系，通过“两闭环”机制实现数据处理与模型优化、决策执行与效果反馈的持续迭代，为预防调参提供了体系支撑；（3）提出了融合LSTM与强化学习的预防调参模型，能够精准捕捉运行状态的时序变化趋势，提前预判异常风险，并自动生成最优调参策略；（4）实验验证表明，该体系与模型能够有效提升运行状态预测精度，缩短异常处理时间，提升生产效率，降低能耗与原料消耗，实现了从滞后响应到预防调参的转型。

6.2 未来展望

        尽管本文的研究取得了一定成果，但仍存在进一步提升的空间，未来可从以下三个方向开展深入研究：（1）多模型融合优化：结合深度学习、机器学习与工艺机理模型，构建混合驱动的预测与调参模型，进一步提升模型的预测精度与解释性；（2）数字孪生技术融合：将运行数据再利用体系与气化炉数字孪生模型相结合，实现物理实体与虚拟模型的实时映射，提升预防调参的可视化与智能化水平；（3）多设备协同优化：扩展研究范围，实现气化炉与后续合成工序设备的运行数据协同利用，构建全流程的智能化预防调参体系，推动整个化工生产流程的高效协同运行。