1 方案背景与目标

化工园区作为一个由多套装置、复杂管网、仓储物流及公用工程系统构成的巨型耦合系统，其物料与能量的平衡高度依赖“调度中心”这一大脑的指挥协调。然而，当前多数化工园区日趋复杂，传统的调度面临诸多的挑战：（1）信息传递滞后：传统调度异常事件感知主要依赖装置上报，属于“被动式”管理，且通过电话沟通导致信息传递链路长、效率低，难以在第一时间遏制事态发展。（2）高度依赖个人经验： 复杂工况下的多方案比选与决策严重依赖“老调度”的个人经验。这种经验难以标准化传承，一旦人员流动，将直接威胁园区运行的稳定性。（3）缺失协同控制：虽然单套装置已具备DCS等自动化基础，但缺乏一个能够统筹园区全局、协调上下游装置及公用工程的顶层智能系统，导致“减人”目标在调度与协同作业环节难以落地。同时，从更高层面看，调度的智能与无人化，减少装置的外部扰动，保障了装置平稳运行，同时，通过调度智能化也进一步提升了装置自动化水平。

面对园区一体化程度提升与系统日益复杂的趋势，本方案旨在构建一套“主动感知、智能决策、闭环执行”的无人调度系统。目标是将调度模式从“人工被动响应”转变为“主动预警与提前干预”，实现专家经验的数字化与标准化，确保园区在少人甚至无人干预下，依然能够实现全局物料平衡与安全稳定运行，补齐无人工厂建设中“调度智能化”的关键拼图。

无人工厂解决方案技术架构

2 方案详细介绍

中控无人(智能)调度解决方案围绕调度日常工作的全流程，面向日常需求协调、异常应急处置、计划调度下达、调度运营优化四项业务展开，构建了覆盖“感知、评估、决策、执行”的完整闭环体系，并与装置端的自主执行系统深度集成，从而形成真正意义上的“无人调度”能力。其中，关于四环节体系建设内容如下：

全域智能感知体系：通过采集关键工艺参数、生产指标及管网状态，利用信号处理技术分析数据的时域、速域及频域特征，精准识别潜在异常隐患，及时感知已经发生的异常事件。对于重点关注的系统参数如管网压力，引入中控TPT时序大模型，对关键参数的未来趋势进行分钟级预测，将事后报警提前为事前预警。对于装置侧常见需求，如引停物料、装置开停车等，通过标准场景模板进行规范化申请，支持“一键发起”和“条件满足自动发起”，同时提供异常事件“一键上报”功能，结合系统自动监测，实现“系统主动发现+人工主动报送”的全覆盖感知能力。感知体系实现了从“依赖人工盯盘、电话上报”向“系统监控、智能感知”的转变，为后续评估与决策奠定数据基础。

动态风险评估体系：对于园区管网模型，内置基于严格物理约束的管网模拟软件，1:1还原园区管网拓扑结构与物理属性，实时计算并评估管网任一节点的压损、流速等输送状态，提供精确的物理边界条件。对于装置产耗模型，采用“机理+AI”双模驱动，对化学反应计量关系清晰的物料使用机理模型，对复杂公辅物料使用AI测算，实时更新产耗模型，确保评估准确性。当核心装置发生跳车等异常时，系统自动综合上下游及管网状态，量化评估该事件对全园区的冲击程度及系统承载能力，为决策提供量化依据。

最优决策生成体系：基于AI智能调度算法，综合园区系统拓扑关系、流程图、调度预案、DCS实时点位数据、过往调度决策信息和风险评估结果进行方案生成与比选，对常见的负荷调整、需求匹配、异常事件处置等场景自动给出最佳调度方案，并将调度方案分解为各个装置对应的调度指令，下达至各装置端操作页面。

闭环协同执行体系：无人调度系统通过中控Pilot操作导航程序打通DCS操作系统，调度系统下达的决策指令直接触发对应Pilot流程，联动DCS完成相应调度指令执行动作，并自动反馈完成情况，实现从“装置需求自动发起—调度系统自动决策—指令自动执行—执行自动反馈”的全流程闭环，消除传统调度中的沟通效率低、指令执行不到位等问题，确保指令执行的“快、准、稳”。

通过以上四大体系建设，无人调度解决方案将调度工作从“人盯+人算+人传达”转变为“系统盯+系统决策+系统执行”，实现园区级调度工作的智能化与无人化。

无人调度解决方案功能架构

3 代表性及推广价值

本解决方案围绕调度工作中的“感知–评估–决策–执行”全过程展开，在石化、煤化工、精细化工、能源等流程工业中，具有很强的共性与代表性。传统模式下，调度主要依赖人工监盘、电话沟通和个人经验：一方面，调度人员精力有限，难以及时、全面掌握多套装置和多条管网的运行状态，容易出现信息滞后或关键信号被忽略的情况；另一方面，在复杂工况下需要在多个方案之间快速权衡取舍，人工很难在短时间内统筹所有约束与影响因素，误判和错漏难以完全避免。随着企业规模扩大和装置数量增多，这些问题被进一步放大，成为制约调度岗位减人增效和运行本质安全提升的重要瓶颈。

从系统角度看，企业在长期运行过程中，同样不可避免地会遇到仪表、设备、执行机构、控制器以及管网本体的老化、不可靠甚至故障，这些因素都会对物料平衡、公用工程保障和装置长周期稳定运行构成挑战。无人调度解决方案通过将智能感知、在线评估、智能决策与标准化执行进行体系化集成，把原本分散在不同岗位、依赖个人经验的调度能力沉淀为一套可复制、可扩展的数字化系统，对于推动企业从“经验型调度”向“模型驱动、系统驱动调度”转变具有典型示范意义。

本方案能够为客户带来显著且可量化的价值收益，主要体现在以下三个方面：（1）安全稳定运行水平提升：借助持续监控和趋势预测，调度系统能够更完整地掌握企业运行状态，提前识别关键参数异常和潜在风险；异常处置流程通过智能决策、标准化操作，减少临场拍脑袋式决策，降低误操作和误判带来的安全隐患。（2）生产效益与运行稳定性的提升：利用机理模型和AI模型对装置、管网、公辅系统进行协同评估，在异常和负荷波动时快速形成合理的调度方案，缩短响应时间；减少因信息不对称、决策不及时造成的连锁波动和非计划停车，支撑企业实现更长周期、更优工况运行。（3）劳动强度与用工成本的降低：将大量重复性、事务性的“问情况、打电话、传通知”工作交给系统完成，调度人员从“传话筒”转变为“监督者、分析者”；随着系统覆盖范围扩大与经验持续沉淀，调度岗位可实现人员结构优化和规模压缩，人力资源从日常应付事务性工作中解放出来，集中投入到生产优化和安全管理等更高价值的工作中。