1.引言流程工业是原材料工业的一个分支，对国民经济具有重要意义。经过几十年的发展，中国流程工业取得长足进步，中国已成为世界上最大的制造业国家之一。但是，与发达国家相比，我国流程工业迫切需要智能化管理和营销技术来提高原材料的利用率，同时建立更加实用的环境和安全管理体系。这一问题引起了学术界的广泛关注，相关研究领域也取得了很大进展。近年来，新一代信息技术的快速发展促使一些国家寻求新的工业革命战略（图1）。美国推出智能流程制造，旨在产业升级转型。德国提出了工业4.0的战略愿景，重点是将信息技术融入制造业。英国、法国和日本分别公布了英国工业2050战略、法国新工业计划和日本社会5.0战略。在此背景下，中国政府提出《新一代人工智能发展规划》，以实现“新工业革命”。《新一代人工智能发展规划》战略围绕“创新、协调、绿色、开放、共享”推进智能制造发展。图1各国提出的应对新工业革命的政府规划在国家应对新工业革命战略的背景下，智能制造是当前流程工业的发展趋势，而绿色制造是其中之一不可或缺的组成部分。绿色制造注重效率和安全，反映出需要更严格的环境政策和更好的事故预防。实现绿色制造需要牢记三个主要目标：降低能源消耗和减少污染物排放；生命周期过程安全监控和风险控制；环境足迹监测和评估。到目前为止，还没有很好理解的方法来实现这些目标。人工智能（AI）是一项综合性的前沿技术，因其在AlphaGo中的出色表现而备受世人瞩目。如今，人工智能被认为是世界上最先进的三大技术之一，对计算机视觉、自然语言处理和机器人技术等各个领域都产生了重大影响。此外，人们普遍认为人工智能对智能制造至关重要。本文详细讨论了过程工业中绿色制造的挑战。人工智能通过材料和能源的智能使用，在改进过程安全管理和提高效率方面发挥着重要作用。本文的其余部分介绍了将AI集成到流程工业中的现有技术挑战。本文的主要贡献如下：(1)总结了我国石化行业过程安全现状，指出了过程工业实现绿色制造存在的主要问题；提供了绿色制造的重要指南。(2)针对我国石化行业的现状和主要问题，提出我们的观点：人工智能是实现绿色制造的核心技术。为了实现绿色制造，有几种技术可以解决这些主要问题，包括知识图谱、贝叶斯网络和深度学习。(3)考虑到过程工业之间复杂的安全关系和过程工业的特点，提出了将知识图谱应用于过程工业的几个技术挑战。这些挑战可能会引起未来研究人员的兴趣。本文的其余部分安排如下。第二节阐述流程工业绿色制造的现状和问题；第3节说明了与绿色制造相关的潜在人工智能技术；第4节介绍了人工智能在绿色制造中的几个技术挑战；第五部分讨论了近期进展和未来展望，最后一部分是总结和展望。二、绿色制造的现状与问题（一）绿色制造一般认为，制造业经历了三次工业革命，目前正在经历第四次工业革命（图2）。前三次革命都极大地提高了生产力和经济发展。因此，人们普遍认为，被称为“智能制造”的第四次革命也将做出这样的贡献。图2.四次工业革命石油和化工是过程工业的重要组成部分。根据中华人民共和国国家统计局的数据，石化行业已成为中国国民经济的支柱产业之一，2017年占工业总产值的12%。石化行业为中国经济发展做出了巨大贡献。我国国民经济发展的同时，污染影响长期存在，事故频发，给公众健康和环境安全带来了负面影响。在信息时代，工伤事故通过各种新闻渠道和社交媒体在世界范围内进行报道和传播，让公众了解情况并引起关注。这促使政府制定更严格的行业标准和法规，从而增加对绿色制造的需求。近期响水“3.21”化工厂爆炸事故、天津港“8.12”火灾爆炸事故、青岛“11.2”原油泄漏爆炸事故等重大事故，不仅造成重大人员伤亡和巨大经济损失，也给环境带来了严重的破坏。影响也对石化行业的发展产生了负面影响。江苏省政府计划到2022年关闭一半以上的现有化工企业。除了工艺安全，石化行业对环境的短期和长期影响也值得关注。与离散制造相比，中国流程工业存在材料和能源效率低、污染高的特点。鉴于我国流程工业在国民经济中的规模，在环保要求日益严格的情况下，迫切需要降低能耗和过程排放。绿色制造被认为是实现过程安全、节能减排的解决方案。它旨在通过集成智能监控、智能预警、智能决策和基于优化的污染减排技术，在整个过程生命周期中跟踪安全相关方面。绿色制造可以显着提高流程工业的安全和效率，有潜力成为经济高水平发展的必然要求。（二）现状及主要问题中国石化行业工艺安全和环保能力的现状可以通过以下三个方面来描述（图3）。图3我国石化行业安全生产和环境保护能力的三个方面（一）规模化生产。根据应急管理部化学品登记中心发布的统计报告，2017年，我国生产和消费的常用化学品超过7×104种，其中危险化学品3962种。危险化学品是对人类或动物健康、环境或财产具有潜在危害的化学品。经过几十年的发展，中国已成为最大的化学品生产国和消费国之一。据国家安监总局报告，我国危化品相关企业超过3×105家，从业人员超过1×107人。管道长度超过1.2×105km。这些化学品尤其是危险化学品的巨大经济价值，不仅使国内生产总值快速发展，也导致与环境保护和公共安全相关的问题日益严重。（二）化工行业分布不均。鉴于中国东西部人口分布和经济差异，石油和化工相关企业大多分布在东部沿海地区（图4）。但是，对于一种具体的化学品，其生产过程的生命周期、储存、运输、使用、损耗等，往往发生在不同的工厂、县市甚至省份。因此，应在更大的时空尺度上考虑过程安全和环境保护；然而，由于材料处理和信息流等不同阶段的复杂性，这并非易事。为了解决这些问题，需要在信息集成和数据分析方面下更大的功夫，这可以通过人工智能和云计算来实现。图4中国化工企业分布（3）安全环保要求更高。经济发展提高了中国整体生活水平，而环境恶化却让追求更高生活品质的居民难以接受。环境问题越来越受到政府和社会的关注。公众意识的转变促使政府摒弃粗放的经济发展模式，追求可持续发展。此外，“十三五”规划要求到2020年重大事故起数下降20%，相关死亡人数下降20%，从而增加了石化行业对智能过程监控和风险管理系统的需求。除了石化行业，流程工业的现状也与上文讨论的非常相似。这里列出了过程工业中阻碍绿色制造的主要问题。(1)多域之间的信息隔离。在过程工业中，生产、储存、运输、使用和消耗等阶段相互关联。但是，每个阶段都专注于其特定领域，并拥有自己的信息和数据库系统。实际上，生命周期中的过程在物理上是相互关联的；然而，从信息处理的角度来看，它们往往是孤立的。不同流程之间不适当的信息交换阻碍了对流程生命周期数据的全面分析。例如，如果在动态风险评估期间可以考虑有关材料的信息和危险化学品运输的实时位置，则可以使用动态例程和应急准备来评估潜在事故的可能性并更好地管理风险。可以将事故发生的概率降低到可接受的水平，避免重大事故的发生。因此，整合丰富的信息，建立知识库，是流程工业实施绿色制造首先要解决的挑战性任务。(2)信息类型多样，数据类型不同。从生命周期的角度来看，制造、仓储、道路运输等不同阶段各有特点和专长。这些差异存在于空间和时间维度上。例如，温度、压力、液位等值很重要，因为它们包含有关异常和其他质量相关问题的信息。在交通方面，路线、商家、实时位置、车辆状态、驾驶员状态是交通安全的关键。然而，这些信息属于不同的系统，难以沟通或整合，更不用说数据采样率、数据格式和数据收集方法的差异了。这些问题给将安全相关信息集成到流程生命周期中带来了困难。此外，在不同生命周期过程中收集的数据背后有不同的学科，将事实数据和知识整合到一个连贯的系统中是另一项具有挑战性的任务。(3)缺乏以过程安全为导向的决策体系。对于过程工业（尤其是石化工业）的大规模生产，几何放大是降低成本和获得规模经济的绝佳方式。大规模生产导致复杂的供应链和识别系统。产业从一个市、一个省向外延伸，最终形成覆盖全国的庞大网络。在产业链中，不同时空区域的生产和需求需要覆盖全国的运输和仓储网络，覆盖人口密集地区和各种自然环境。大量储存的危险化学品可能对当地社区构成重大风险。扩大生产的过程需要功能齐全的控制系统、正确的人为操作和高度的机械完整性。如果不及时正确处理，任何轻微的错误或故障都可能导致严重的事故。换句话说，关于风险，太多的因素是相互关联的，它们之间的相互作用往往是不直观的。在现代石化工厂的设计中，风险管理是通过集成几种实用的危险识别和管理技术来考虑的，例如危险和可操作性分析（HAZOP）、保护层分析（LOPA）和系统完整性等级（SIL）。然而，这些分析有些静态，并且相关文档超出了现场操作员的能力范围，他们需要充分了解情况及其行为的潜在后果。操作员行为高度依赖于培训和管理。近日，德国巴斯夫化学公司发生事故，造成人员伤亡和经济损失。事故的原因与工作人员的操作失误密切相关。该案例体现了建立决策体系的必要性，对安全运行具有重要意义。因此，需要一种智能系统，可以利用嵌入在现有文档（如HAZOP、LOPA和SIL）中的静态知识来动态分析情况并提供与安全相关的建议。这样的系统可以通过考虑比单个工人在紧急情况下更多的安全相关因素来改善安全管理。安全实践的另一个关键方面是本质上更安全的设计，永久减少或消除与过程中的材料和操作相关的危害的概念，该概念广泛应用于过程设计的早期阶段、正常操作和变更，直到结束设施的使用寿命。从安全的角度来看，化学过程具有结构相似性。在一个化学过程设施中应用本质上更安全的设计将为其他设施树立先例。为了从更广阔的角度支持以安全为导向的决策，必须提取和整合本质上更安全的设计的基本规则和概念，以及从几个成功案例中吸取的教训。最后，构建过程安全决策系统的一个普遍挑战是机器如何理解和使用以自然语言编写的人类经验和知识。(4)缺乏预警和风险跟踪系统。在过程工业中，大多数事故由于缺乏有效的报警机制而恶化。通常，石化工艺以多种配置运行，每种配置都有自己的操作窗口和/或限制。由于该过程由自动化系统控制，因此过程参数的微小波动会传播到下游过程并影响关键单元。由于过程参数之间的复杂相互关系，关键单元的这些变化和波动通常不容易被操作员察觉。目前，过程监控器和操作员依靠他们的经验来解决这个问题。正确的流程操作需要能够根据复杂的流程监控系统识别异常，以识别实际的流程配置和趋势。诊断功能应实时工作，以评估当前风险和从正常操作配置到异常条件的潜在转变。需要一个辅助决策系统，它可以提供当前情况的可能原因，并描述如果不采取行动可能产生的后果。遗憾的是，目前还没有这样的智能系统。三、绿色制造中的人工智能人工智能，俗称机器智能，已成为计算机科学及其自动化的一个重要分支。人工智能结合了计算机科学、自动化、信息工程、数学、心理学、语言学和哲学的领域知识。人工智能面临的问题按照具体的特征或功能划分为若干子问题，如图5所示。图5.人工智能的若干子问题根据绿色制造四大问题的特点，可以分为信息集成、动态风险评估与决策辅助、预警三大类。有多种技术可以解决这些问题并实现绿色制造，包括知识图谱、贝叶斯网络和深度学习，详述如下。(1)通过知识图谱进行信息整合在人工智能领域，知识图谱是一种众所周知且很有前途的关联数据组织技术。它是一个描述概念及其关系的结构化语义网络。此外，知识图可以为推理和推理能力提供基于规则或深度学习的策略，增强预定义类别中“实体”之间关系的意义。知识图谱广泛应用于基于互联网的应用，如百科全书、社交网络、在线金融系统和社会保障系统等。与互联网相关应用中使用的通用知识不同，过程工业需要更多的化学工程专业化，过程安全、过程控制、自动化和机械。在这样一个专业化的行业中，知识图谱的实现不仅需要真实的信息，还需要领域特定的知识。知识建模通常很困难，因此深入的特定领域理解至关重要。根据构建任意领域知识图谱的一般步骤（图6），过程安全知识图谱的构建大致可以分为三个阶段：收集过程安全相关信息、知识融合、知识处理，如图所示如图6所示。图6.典型知识图谱的技术架构(1)过程安全信息抽取。知识图谱的构建始于收集有关过程安全的信息，包括化学品、反应、过程相关文档、控制系统、机械信息和风险相关信息。这些信息和数据的范围应该广泛而多样，不仅包括结构化数据，还包括图形、表格和用自然语言编写的文本。因为知识图谱的主要目的是生成关联数据，所以主要的挑战是从不同的数据源中识别各个“实体”及其关系。这些过程通常称为实体抽取、关系抽取和属性抽取。实体抽取：实体抽取是指从文本数据集中自动识别命名实体。它是信息抽取中最基本的部分。它依赖于定义明确的本体模式来提取流程工业中特定的风险相关因素。数据源通常包括操作手册和维护表，以及管道和仪表图(P&ID)、过程流程图(PFD)。关系抽取：在实体已经抽取的前提下，第二步是判断实体之间的关系。这种关系通常采用语义信息或其他图形的形式。在石化行业，因果安全方面的信息通常包含在过程危害分析文件（例如HAZOP、LOPA和SIL验证文件）中。确定这些因果关系通常需要深入了解风险，或者至少需要深入了解造成风险的因素。属性提取：与过程相关的实体，例如泄压阀，在材料和泄压设计方面有不同的定义。还应提取这些属性，因为它们包含一些可用于比较或建模的定量信息。(2)过程安全知识融合。通过安全信息抽取，可以对风险因素及其相互关系进行完整的描述。然而，这些结果可能包含许多冗余和错误。此外，数据之间的关系是扁平的，缺乏层次和逻辑。通过知识融合，可以自动或人工识别和消除概念的歧义，消除冗余和错误。(3)过程安全知识处理。知识融合后，可以消除实体的歧义。接下来，可以表达一系列的基本事实。在过程安全实践中，安全相关因素的分析非常重要。应识别和估计潜在危险和事件发生的可能性。为实现过程危害的自动识别，应用过程安全相关知识描述每个具体化工过程的细节，包括过程、设备、可操作性和机理。应将某些过程参数的偏差识别为初始事件，并应使用预定义的规则和嵌入的知识来诊断触发事件与下游过程之间的因果关系。知识处理应该为自动安全分析提供这样的能力。知识处理主要包括三个方面：安全本体重构、推理和质量评估。安全本体重构：本体是指对客观世界中的概念进行建模和描述的标准。本体以形式化的方式明确定义了某一领域的知识概念及其联系。可以通过对现有知识的集思广益来初步构建过程安全本体。一旦收集到足够的关联数据，就可以使用机器学习方法从数据的共同特征中重建相应的本体。风险关系推断：推断是指根据预先定义的规则或数据中已经存在的特征，发现现有实体之间的潜在关系。通过知识推理，可以从现有的实体网络中发现或估计新的过程安全知识。现有的危害识别和分析方法已经提供了风险措施和各种偏差之间因果关系的信息。从理论上讲，使用过程安全知识图进行推理可以补充未识别的风险相关因素的识别，从而提高操作安全性或功能安全性。推理方法可以分为两类：基于逻辑的推理和基于图的推理。质量评估：这对于构建过程安全知识图谱也很重要。使用最先进的知识抽取技术，从数据中获得的事实和知识可能仍然包含错误和噪声。自动知识抽取和推理不能保证安全相关知识的质量。在将新提取的数据与领域知识图合并之前，需要进行质量评估，以评估新获取数据的精度、召回率和F1分数（精度和召回率的加权平均值）标准。总之，知识图谱提供了一种在过程工业中整合相关信息的有效方式。现有的数据中隐藏的信息鸿沟、数据发散、复杂的关系表达等问题都可以通过知识图谱来解决。(2)利用贝叶斯网络进行风险评估和决策贝叶斯网络是一种概率图形模型，它使用有向无环图来捕捉变量之间的概率关系，捕捉变量的条件依赖关系。在过程工业中，风险因素可以使用概率关系与不同类型的异常和异常相关联。例如，假设焦炉（延迟焦化反应器）中存在失控反应的可能性，则需要针对反应的风险分析五个主要工艺参数。这些参数是：①和②热料的温度和流量，③和④被加热物料的温度和流量，⑤炉管结焦程度。所有这些参数都有不同的偏差概率。贝叶斯网络可以描述上述五个因素与失控响应之间复杂的概率关系。该方法还可以应用于其他潜在事故和相关风险因素。考虑到准确性，应仔细调整贝叶斯网络中的参数以获得良好的性能。因此，可以根据最大熵原理对基于已有先验知识得到的参数进行优化，采用最大似然法进行估计。然后贝叶斯网络可以准确地跟踪风险因素。如前所述，通过综合分析数据，贝叶斯网络能够找到异常源，从而估计焦炉是否会发生失控反应。此外，通过过程安全知识图谱提供的关联数据，贝叶斯网络可以针对不同的异常情况提供应急解决方案。(3)基于深度学习的事件预警深度学习又称深度结构化学习，是机器学习的一个子范畴。它模仿人脑的功能，使用多层神经网络来解释数据。在过程工业中，潜在事故的可能性往往隐含在过程监控数据的波动中。例如，放热反应进料成分的变化可能会导致反应器内产生更多的热量，从而缩小适用的操作窗口。因此，工艺参数的波动可能会超过安全限度，导致温度快速升高和不受控制的反应。如果在爆炸发生前就建立了上游机组温/压升高与下游机组潜在爆炸后果之间的关系，就可以设计特定的预警功能。不幸的是，在现实中，过程监控参数的数量太多，参数变化与潜在风险之间的隐含关系太复杂，人类无法掌握。在这种情况下，深度学习可用于识别潜在事故的模式和相关参数变化。此外，如果标签过程监控数据、过程设备和人为操作的详细信息是可用的，则可以从测量数据中估计潜在事故的概率。标注大数据是深度学习风险识别、评估及相关技术的基础。但在现实中，从流程中收集的大数据往往存在缺失数据和异常值，缺乏经过验证的标签。因此，所获得的数据往往不足，目前工业应用中的事故预警主要依靠专家经验和报警系统。4.技术挑战虽然知识图谱已经在一些特定的行业得到应用，但它在制造业中仍然是一项新技术。考虑到过程工业中复杂的安全关系，知识图谱在过程工业中的实现仍然面临一些技术挑战，如下所述。(1)过程安全稀缺标签的知识获取。在稀疏采样环境中获取知识是构建知识图谱的常见步骤。将其应用于过程工业时，由于化学过程的复杂性，可能会遇到一些困难。过程安全应用程序是一个生命周期过程，需要在过程设计、设备、自动化和人工操作方面具有完美的功能。如果任何一个失败，都有可能发生事故。然后，为了构建描述过程安全相关信息的知识图谱，需要提供丰富的相关数据。然而，对于化工过程的生命周期，这些相关数据往往分布在不同的领域，获取这些跨学科的数据非常困难。此外，过程安全分析中最有价值的数据是在异常情况和故障情况下标记过程监控的实时变化。然而，这些标签在过程安全分析的应用程序中通常不可用。(2)基于知识的过程安全推理。由于过程工业降低风险和安全运行的迫切需要，过程监控、异常情况跟踪和后果评估应及时可靠。知识推理可以揭示一些人类不明显的因果关系，从而为过程安全分析提供补充信息。目前最好的知识图谱推理方法已经达到80%左右的准确率；然而，这个水平对于过程安全分析的实际应用是不够的。应改进现有的知识推理技术或提出新技术以满足过程工业的安全要求。(3)多源异构数据的精准融合。在过程工业中，与过程安全相关的数据有两种形式：静态和动态。静态数据包括不经常变化的过程信息和相关的危害分析文档，而动态数据主要描述变化的过程状态。然而在实际应用中，获取的数据往往存在歧义，增加了获取知识的难度。有两种可能的解决方案，前者侧重于数据预处理，后者强调基于领域的知识获取和对获取数据的知识融合。(4)动态风险评估与辅助决策的有效学习策略。知识图提供了一种有效的方式来整合与石化过程安全相关的静态知识和事实。理想情况下，化学过程中的因果关系应保留在不同实体与相应规则或公理之间的关系中。虽然知识图可以根据特定的偏见进行因果分析，但通常很难识别正确的偏见本身。来自过程监控系统的实时数据对于识别可能与正常条件的偏差是必要的。利用知识图谱需要适当的机器学习方法来对异常进行分类。然后，使用推理引擎，可以评估某个动态远离初始状态的传播，并可以为不同的结果识别多个事件链。最后，对每条事件链进行动态风险评估，做出最终决策。为此，需要在过程可靠性、设备故障模式和相应影响、操作程序等方面提供丰富的信息。遗憾的是，在实践中，高质量的数据远远不足以确保算法学习。挑战在于处理小样本数据。五、当前和未来工作为通过人工智能实现绿色制造，我们启动了延迟焦化反应过程安全知识集成研究。目前的结果如图7所示。图中提出了一个集成的本体，包括延迟焦化过程中的设备、化学过程和化学品。在知识图谱中，考虑了与过程安全相关的各个要素，包括过程参数上下界、上下游关系、过程参数偏差的构成等。我们还着重于可视化和问答，并取得了相应的结果，如图7所示。实现可视化和问答的目的是提高人机交互能力，是实现智能制造的重要一环。图7.当前和未来工作的框架。在未来，我们将关注任意偏差之间的因果关系及其对下游工艺参数的影响。初始偏差向下游传播以形成事件树，然后对其进行分析以支持决策制定。其目标是通过使用适当的过程监控技术来识别异常情况，并通过自动遵循常见故障树和事件树来实现快速逻辑分析。此外，随着知识图谱整合数据的深度和广度的增加，在我们未来的工作中，我们将利用深度学习和贝叶斯网络来实现事件预警、风险跟踪和辅助决策。6.结语本文详细论述了过程工业绿色制造的重要性、现状和主要问题。我们回顾了人工智能领域的几种有吸引力的技术，包括知识图谱、贝叶斯网络和深度学习。这些技术为解决绿色制造中的重大问题提供了途径。在充分分析讨论的基础上，探讨了过程安全面临的具体技术挑战。这些挑战包括稀缺错误数据的知识获取与推理、异构数据的精准融合、预警与辅助决策等。提出了应对这些挑战的可能途径，并讨论了相关结果。
