化工行业市场分析.docx

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1、化工行业市场分析AI提升研发效率人工智能逐渐向增强或应用智能的形式转变人工智能（AI）是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学。随着进一步发展，人工智能逐渐向增强或应用智能的形式转变。如今，人工智能理论和技术日益成熟，技术和应用程序的范围也不断扩大，广泛应用于医疗、自动化、游戏、过程控制等领域。化工行业推入人工智能势在必行人工智能应用于化工行业，具有客观必然性。化工行业作为流程工业的典型代表，其特点是系统规模大，覆盖专业多、工艺复杂，产品多元化，控制难度大，耦合度高，与人工智能的结合能够促使化工企业跳出传统制造行业的范畴，使化工企业能够在一定的体系

2、中，完成对化工原材料、能源或其他形势自然资源的利用，真正实现精细化生产和运营。人工智能赋能材料研发与合成材料是人类用以制造基本元件、构件、机器以及更复杂材料产品的物质基础。如今，在5G和物联网时代，材料的研发与合成也逐渐与人工智能技术建立起联系，藉由人工智能探索其新思路新方法、新技术。人工智能指导材料研发过程人工智能有助于开发高性能材料、识别关键点并获得新的科学规律,促进化学信息学的发展。化学信息学可用来对反应条件进行优化和筛选催化剂等，这主要是通过对实验数据进行建模，然后使用该预测模型实现对实验工作的指导；可用于分子模拟和分子设计，并在分子性能预测的基础上，从所设计的分子中筛选出并进行合成，

3、以便得到经过性能优化的材料。人工智能为材料合成提供有效途径新材料的合成往往伴随大量的数据和冗杂的参数，在材料化学合成路线中，由于每一个步骤发生的变量从几十到几千不等，需要考虑到极端庞杂的系统和大量潜在的解决方案的组合。在这些组合中，往往还存在着很多相互竞争的参数（比如时间、成本、温度、湿度、纯度、毒性等），所以传统实验方式非常不适合当今形势下的新材料的合成和开发。采用人工智能进行新材料的合成设计，渐渐成为新材料合成及设计的新选择，也给深入研究新的化合物合成准则带来了可能。人工智能在合成生物学全产业链均有应用当前，合成生物学领域常见的上下游主要包括上游工具层、中游软件/硬件层以及下游应用层。以A

4、1为主导的从头设计应用于合成生物学,可以有目的地设计具有特定功能的标准生物元件，代替部分需要在实验中获得有效表达和测试的环节，跨越下游实验优化的时间和成本,数以百万计的潜在有价值的蛋白质无法通过生化方式获得，现在可以直接通过设计研究，并用于生物医学和化学、工业、农业、食品、材料学、环境保护等众多领域，加速应用于合成生物学的工程化落地。AI优化化工设计和建设过程模拟软件是设计研究和生产部门有力的辅助工具过程模拟技术利用在线动态仿真，将实际生产过程“再现”于计算机上,实施在线操作、动态调整，优化产品结构、装置的原料组成及操作条件，增产高价值产品，提升装置运行经济效益和竞争能力，促进产业转型升级。过

5、程模拟技术源于美国Ke11ogg公司成功开发的第一个流程模拟系统FIeXibIeF1OWShee3在当时化工业界影响很大。迄今为止，过程模拟系统已经历4代发展，由最初的模拟对象以轻燃加工为主，逐渐发展到模拟对象为气一液2相过程、气一液一固3相过程，20世纪90年代模拟将稳态和动态集成在一起，成为设计研究和生产部门最强有力的辅助工具。CFD软件是过程装置优化和放大定量设计的有力工具CFD是计算流体力学的简称，是流体力学和计算机科学相互融合的一门新兴交叉学科，它从计算方法出发，利用计算机快速的计算能力得到流体控制方程的近似解。CFD软件通常指商业化的CFD程序，具有良好的人机交互界面，能够使使用者

6、无需精通CFD相关理论就能够解决实际问题。计算流体力学和相关的计算传热学，计算燃烧学的原理是用数值方法求解非线性联立的质量、能量、组分、动量和自定义的标量的微分方程组，求解结果能预测流动、传热、传质、燃烧等过程的细节，并成为过程装置优化和放大定量设计的有力工具。人工智能打造数字化李生工厂随着物理实体智慧工厂产生的数据流变量集和控制流变量集等信息日益增多，在工程实践中，物理实体智慧工厂日益凸显出环境变量动态变化实时感知失效、多维因素约束下设备互联与数字集成失衡和较长周期内自主预测机制缺失等若干缺陷，无法构建基于全景数据建模与深度关联模型的全要素、全流程、全感知的组织结构和运行逻辑。数字化工厂中，

7、将利用物联网技术实现设备、人、系统之间的互联互通，消除“信息孤岛”的存在，让工厂的每一台设备都以最佳状态运行,同时减少人力成本的投入，生产出最好的产品。AI赋能化工生产运营A1助力化工生产提质增效典型的智能工厂最底层为感知层，通过现场设备实现数据采集；第二层为数据处理层，将底层采集到的数据进行加工、存储、转换；第三层为应用层，包括工艺管理系统、设备管理系统、人员管理系统等;顶层为企业运营相关系统，针对企业运营、供应链、人力资源等进行宏观调配。人工智能、工业互联网、工业大数据是实现智能制造的使能技术、工具和手段。运用人工智能、大数据、云计算这些新的智能化技术，可以帮助制造企业在替换一些低认知密集

8、型劳动的同时，也能为生产过程中的质量稳定性控制和生产效能的优化带来提升。人工智能解决方案优化化工生产过程化工行业,特别是精细化工领域,有着生产过程复杂、对象特性多变、间歇或半连续生产过程多，介质腐蚀性强，易燃易爆及污染环境等特点，使得化工过程的检测控制面临影响因素多、变化范围大等问题。从炼油和石化产品到高性能化学品、纤维、钢铁、制药、食品和水,过程工业中的控制跨越广泛的领域，所有这些都涉及化学反应需要极高的可靠性。随着科学技术的发展，化工过程控制技术的软硬件支撑手段有了重大改观，推动了化工过程控制技术的迅速发展。人工智能推动化工企业走向智能制造通过人工智能与制造业的融合发展，提升制造业数字化与

9、智能化发展水平，可以进一步加速制造”向“智造”的转变。工业和信息化部2023年度智能制造示范工厂揭榜单位和优秀场景名单中，有包括巨化股份、金宏气体、玲珑轮胎、赛轮轮胎、森麒麟等化工企业。AI在工业中具有巨大潜力人工智能在工业中显示出巨大潜力人工智能在工业中显示出巨大的潜力。其核心为机器学习，主要包括以下步骤：数据的收集和说明，数据整理和分析，建立模型及优化模型。人工智能与工业数据的结合有助于有效获得不同变量之间的关系,并预测及优化特定参数。在工业中，已应用于精微塔、反应器、锅炉、控制器、冷水机组、压缩机、泵、管道等各种工艺设备的校正、工艺参数预测、故障诊断与优化；在纺织，水处理，化肥，核电站和

10、油气等领域均有应用。人工智能在污水处理中的应用人工智能技术在污水处理领域主要用于过程控制、建模及故障诊断等几个方面。污水处理系统的数学模型用来模拟各类微生物、有机物在处理过程中的动态特性，有助于新建系统的设计和优化运行管理，也有助于对现有生化处理系统功能的扩展，并且可供操作人员使用的故障诊断专家系统能够实现低成本、高效率。人工智能技术为油气领域创新发展注入新动能油气行业对于数字技术的需要紧迫而持久，一方面，油气开发难度日益增加，持续稳产形势严峻，新老油田都面临着生产成本升高与效益降低的巨大压力；另一方面，各层级对企业公的安全生产、环境保护责任要求越来越严格。传统油气勘探与开发研究技术如储层预测

11、、油层识别、注采分析优化等，需要人工花费大量时间整理分析数据，效率低、问题多，而未来通过“油气智能大脑”，可以对输入的相关数据进行自动分析推理，直接给出开采方案。人工智能引领纺织行业创新发展将人工智能技术与纺织各领域相结合，利用计算机视觉技术，使用深度学习算法搭建定制化和个性化以图搜图引擎；基于机器视觉开发经编针织物疵点在线检测系统以及智能验布系统；借助自然语言处理进行个性化纺织专业教育；利用机器学习算法开发智能CAD、纺织面料评级与分类、生产管理以及服装面料图案设计的应用，进行流行趋势预测以及服装设计。人工智能将作为战略性技术引领纺织行业发展,带动提高纺织各领域智能化水平，进而带来深远的变革

12、。投资分析凯赛生物：入股分子之心，将A1技术引入生物制造研发体系凯赛生物是全球长链二元酸的主导供应商，可提供以生物法制造的从十碳到十八碳长链二元酸系列产品。公司系列生物法长链二元酸年产能7.5万吨，凯赛乌苏于2023年中期投产戊二胺5万吨、聚酰胺10万吨，4万吨癸二酸项目于2023年成功投产。公司入股A1蛋白质设计平台公司“分子之心”，将A1技术引入生物制造研发体系，智能化升级生物制造全流程。该次Pre-A轮战略投资超亿元，由凯赛生物领投，联想创投跟投，天使轮领投方红杉中国追加投资。分子之心自主研发了国内首个功能完整的人工智能驱动的蛋白质预测和设计平台“M。IeCUIee）S，运用数据驱动的A

13、1方法，快速识别、改造甚至从头设计最合适的蛋白质，从而颠覆大分子药物设计、合成生物学、环境保护等领域研发范式。华恒生物：基于合成生物平台优势，新品持续突破公司是全球领先的通过生物制造方式规模化生产小品种氨基酸产品的企业。公司以合成生物学技术为核心，聚焦氨基酸系列产品，包括丙氨酸产品（1-丙氨酸、D1丙氨酸、B丙氨酸）、1缴氨酸、D-泛酸钙和熊果甘。中期来看，公司在建项目逐步建成，释放产能。2023年，巴彦淖尔交替生产丙氨酸、缴氨酸项目和秦皇岛发酵法丙氨酸技改扩产项目部分投产，公司缴氨酸实现量产。此外公司投资建设巴彦淖尔三支链氨基酸项目、长丰基地丙氨酸衍生物项目，不断丰富产品树。长期来看，公司基于“工业菌种创制发酵智能控制高效分离提取产品应用开发”合成生物学平台和深厚的技术积累，有望持续突破新品。公司定增项目建设5万吨/年丁二酸、5万吨/年苹果酸，此外，公司推进PDO等高附加值化学品产业化转化。