化工行业 AI 解决方案
从经验驱动到数据驱动,七大场景覆盖化工全链路
































化工企业AI落地面临的三大挑战
工艺试错成本高,放大生产靠经验
反应、精馏、换热等核心工艺变量多、非线性强,从实验室到放大生产往往依赖资深工程师反复试错,周期长、原料与能耗成本居高不下。
高危工艺安全管控依赖人,风险难闭环
氯化、硝化、氯碱等国家重点监管工艺安全窗窄,参数偏离全靠人盯;特种作业证与复审流程散落在人工和微信群,隐患容易漏管。
工艺经验靠人传承,组织记忆脆弱
反应禁忌、配伍关系、工艺窍门大量是隐性知识,核心工程师一走经验就跟着走,新人培养周期长,历史项目资料分散难以复用。
图博数智化工行业 AI 解决方案
七大核心能力,从工艺仿真到安全质检全链路覆盖


化工项目方案 AI 生成
- 支持表单、文本、文件输入,AI 自动识别整理工况与项目信息
- 自动匹配工艺逻辑,生成工艺说明、设备建议与流程设计
- 历史项目经验复用,相似工况的工艺包不必从零开始

高危工艺安全 AI 监管
- 聚焦氯碱、氯化、硝化等国家重点监管危险工艺,AI 实时识别偏离安全窗的关键参数
- 异常自动关联历史处置案例与标准 SOP,推送可执行的处置建议
- 特种作业证到期 AI 预警、复审流程自动触发,杜绝无证上岗

精馏与换热网络优化
- 精馏塔进料、回流、塔板参数 AI 优化,提升目标组分分离收率
- 换热网络夹点分析,识别能量回收机会,降低蒸汽与冷却能耗
- 符号回归挖出能耗—收率的定量关系,辅助工程师做权衡决策

工艺参数 AI 优化
- 符号回归挖掘工艺参数与反应收率、副产物、催化剂寿命的定量数学关系
- 大模型翻译为可理解的化学机理解释,辅助工艺工程师决策
- 关键工序合格率提升约 15%,工艺试错实验显著减少

来料与中控质检 AI 解析
- COA 报告不论 PDF、Excel 还是图片,AI 自动提取关键指标
- 中控色谱、馏分分析与内控标准逐项智能比对,四色预警即时反馈
- 原料批次指纹比对,即插即用,不需要等模型建完即可部署

化工知识图谱与经验传承
- 构建反应禁忌、不相容物质、配伍关系图谱,隐性经验结构化
- AI 推荐工艺路线时自动规避危险组合,优先推荐协同组合
- 核心工艺与安全经验沉淀在系统,新人上手周期大幅缩短

炼化与连续过程优化
- 面向常减压、催化裂化、加氢等连续生产装置,AI 辅助关键参数寻优
- 蒸馏塔收率、能耗与产品分布的定量关系建模,辅助工况调整决策
- 历史大装置运行数据沉淀,新工况下快速给出可参考的操作建议
实践效果
0
工艺试错减少
0
首轮预测准确率
0
关键工序合格率提升
* 以上为方案可达成的能力指标范围,实际效果依具体业务定
落地案例
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昆山源和环保
AI方案生成系统:让历史项目自动生成新方案
以前老工程师的经验都藏在文件夹里,新人来了只能从头学。现在AI能自动匹配历史案例并生成新方案,前期方案撰写时间大幅压缩,前端响应客户的速度也快了很多。
”方案初稿AI自动完成,大幅压缩方案撰写时间
实现专家经验沉淀与系统化复用
提升前端客户响应速度,减少反复沟通
CLIENTS合作客户墙 / TRUSTED CLIENTS
合作客户多家领先高校机构、企业组织认可
























图博数智部分合作客户,排名无先后之分
图博AI和传统方法的区别图博AI方案和传统方法有什么区别?
传统方法靠"试",SaaS靠"查",图博让AI帮你"预测"——把化工从经验驱动变成数据驱动。
全栈自研 · 图博 AI 平台底座
从 GPU 算力调度到知识库,底层全自研——更省、更稳、可扩展。
GPU 算力精细调度
按显存与算力切分,一张卡跑多个模型,告别整卡独占的闲置浪费。
跨节点算力池
不同型号、不同机器的 GPU 统一感知、统一调度,算力吃干榨净。
弹性扩缩容
流量峰谷自动伸缩,显存分片级扩容,不再为峰值常备闲置算力。
多租户硬件级隔离
每个分片独立隔离,一个任务异常不影响同卡其它业务,生产开发同卡无忧。
传统 GPU 利用率普遍 <25% · 图博精细化调度,让 同样硬件承载更多业务
了解技术底座落地路径:4-6周快速验证
数据盘点
梳理历史配方、工艺参数、质检数据
场景诊断
深入产线与实验室,锁定AI可替代环节
方案定制
结合企业系统与数据,设计落地路径
敏捷实施
完成系统接入与AI能力部署
持续调优
每轮数据反哺模型,精度持续提升
数据盘点
场景诊断
方案定制
敏捷实施
持续调优
数据盘点:梳理历史配方、工艺参数、质检数据
场景诊断:深入产线与实验室,锁定AI可替代环节
方案定制:结合企业系统与数据,设计落地路径
敏捷实施:完成系统接入与AI能力部署
持续调优:每轮数据反哺模型,精度持续提升
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4-6周快速验证,低风险启动化工AI项目