石化工艺过程建模

1/1石化工艺过程建模第一部分石化工艺过程建模概述 2第二部分动力学模型与热力学模型 4第三部分稳态模拟与动态模拟 6第四部分建模软件的选择与应用 9第五部分模型参数的估算与校正 12第六部分模型验证与仿真分析 14第七部分模型在工艺优化中的应用 17第八部分石化工艺过程建模的展望 20

第一部分石化工艺过程建模概述关键词关键要点【石化工艺过程建模概述】

主题名称：过程建模的基本概念

1.石化工艺过程建模是指利用数学方程和计算机技术描述和预测石化工艺过程行为的科学方法。

2.过程模型主要包括质量守恒、能量守恒、动量守恒以及化学反应等基本原理和规律。

3.过程建模的目的是为工艺设计、优化和控制提供科学依据。

主题名称：过程建模的类型

石化工艺过程建模概述

引言

石化工艺过程建模在现代石化工业中扮演着至关重要的角色。它涉及使用数学模型来模拟复杂多相石化工艺的过程行为。石化工艺过程建模使工程师能够优化设计、预测性能并解决过程问题。

石化工艺过程

石化工艺过程涉及一系列物理和化学操作的整合，用于将原油或天然气转化为各种产品，如燃料、石化产品和塑料。这些过程通常复杂且非线性，涉及多相流、传热、传质和化学反应。

建模方法

石化工艺过程建模采用各种方法，包括：

*平衡方程：使用质量、动量和能量守恒定律来描述过程系统的平衡。

*本构方程：描述相行为、流体流变性和热力学性质。

*动力学方程：捕获化学反应和传输过程的速率。

物理建模

物理建模侧重于描述过程的物理行为，包括：

*流体力学：使用纳维-斯托克斯方程描述流体流动。

*传热：使用热扩散方程描述热量传递。

*传质：使用菲克定律描述质量传递。

化学建模

化学建模关注化学反应在过程中的作用，包括：

*动力学反应器模型：描述各种反应器配置中反应的速率。

*反应网络：识别过程中的关键化学反应和中间体。

*催化模型：描述催化剂在反应过程中的影响。

模型开发流程

石化工艺过程模型的开发通常涉及以下步骤：

1.过程分析：确定过程目标、边界条件和关键变量。

2.模型选择：确定最适合特定过程的建模方法。

3.参数估计：收集实验数据或使用理论相关性来确定模型参数。

4.模型验证和校准：使用独立数据评估模型的准确性和鲁棒性。

模型应用

石化工艺过程建模在行业中的应用包括：

*过程设计优化：最大化产率、产率和能源效率。

*过程故障排除：识别和解决过程问题。

*过程控制：设计先进控制系统来调节过程变量。

*产能预测：预测过程能力和产量变化。

*风险评估：预测潜在的危害和操作故障。

挑战和未来趋势

石化工艺过程建模面临的挑战包括：

*复杂系统：石化工艺过程通常具有高度非线性性和多相性。

*数据可用性：用于参数估计和模型验证的数据可能有限。

*计算成本：复杂模型的求解可能需要大量计算资源。

未来石化工艺过程建模的发展趋势包括：

*高保真模型：开发更准确和通用的模型以捕捉过程细节。

*数据驱动建模：利用机器学习和数据分析技术来提高模型的预测能力。

*云计算：通过利用云计算平台来扩展计算能力。

*模型集成：将过程模型与其他技术，如优化和控制系统，集成起来。第二部分动力学模型与热力学模型关键词关键要点主题名称：动力学模型

1.动力学模型的本质：描述化学反应和物理过程随时间变化的模型，反映物质的浓度、温度、压力等随时间变动的规律。

2.动力学模型的特点：基于质量守恒和能量守恒定律，结合反应动力学和传热传质原理建立，可预测过程的时间特性和稳定性。

3.动力学模型的应用：用于设计、优化和控制石化工艺，如反应器设计、分离过程控制、能耗预测等。

主题名称：热力学模型

动力学模型

动力学模型描述过程的动态行为，重点关注反应速率和物种浓度的变化。它们用于预测过程操作的变化、控制策略和优化。

*优点：

*准确预测过程动态行为

*可用于优化过程控制和设计

*缺点：

*计算量大

*需要详细的动力学参数

热力学模型

热力学模型描述过程的平衡状态，重点关注能量守恒和吉布斯自由能最小化。它们用于预测相平衡、热力学性质和最佳操作条件。

*类型：

*闪蒸模型：预测流体混合物中的相平衡

*反应平衡模型：预测反应中反应物的平衡浓度

*吸附模型：预测吸附剂和吸附物之间的平衡

*优点：

*计算量小

*提供过程平衡状态的见解

*缺点：

*不预测动态行为

*可能需要经验相关性

动力学模型与热力学模型之间的关系

动力学模型和热力学模型是互补的工具，可用于全面了解过程行为。

*平衡假设：动力学模型通常假设达到平衡状态，而热力学模型本身就是平衡状态的描述。

*热力学约束：热力学模型可以提供动力学模型的约束条件，例如通过吉布斯自由能最小化确定反应方向。

*非平衡过程：对于非平衡过程，动力学模型是必须的，而热力学模型可能不足以预测过程行为。

应用示例

*反应器设计：动力学模型用于确定反应器尺寸和操作条件，以最大化转化率和选择性。

*分离过程优化：热力学模型用于确定最佳温度和压力条件以分离混合物中的组分。

*工艺控制：动力学模型用于开发控制策略，以保持过程变量在最佳范围内。

结论

动力学模型和热力学模型对于理解和优化石化工艺过程至关重要。它们提供互补的见解，可以用于精确预测过程行为、优化操作条件和设计高效的系统。第三部分稳态模拟与动态模拟关键词关键要点稳态模拟

1.系统状态的表征：稳态模拟假设工艺过程处于恒定状态，流率、温度和压力等变量不会随时间变化。

2.平衡方程的求解：基于质量守恒、能量守恒和动量平衡等基础原理，建立和求解代数方程组，描述工艺过程中的物质流、能量流和压力分布。

3.性能评估：通过稳态模拟，可以评估工艺过程的性能指标，如产率、转化率和能耗，并优化工艺参数以提高效率。

动态模拟

稳态模拟

稳态模拟是一种简化工艺过程的方法，假设过程中的变量保持恒定或缓慢变化。它用于以下目的：

*设计和优化工艺流程：确定设备尺寸、管道规格和操作参数，以实现所需的产量和质量。

*制定操作策略：优化生产计划、维护计划和原料进料策略，以最大化利润或最小化运营成本。

*故障排除：识别和解决工艺问题，例如瓶颈、泄漏和设备故障。

*培训操作人员：提供一个安全、真实的工艺环境，让操作人员了解工艺操作和故障排除。

稳态模拟器使用质量平衡、能量平衡和经验方程组来预测工艺变量，例如流量、压力、温度和组成。它们通常使用以下方法：

*顺序模块法：将工艺分解为更简单的单元，并使用方程组顺序求解每个单元。

*方程组求解法：同时求解整个工艺方程组，这对于复杂工艺更有效。

动态模拟

动态模拟是工艺过程的更复杂的表示，它考虑了变量随时间变化。它用于以下目的：

*设计和优化控制系统：确定控制回路、仪表和控制策略，以确保工艺稳定性和安全性。

*预测瞬态行为：模拟工艺启动、关停和故障情况，以评估其对生产率、产品质量和安全性的影响。

*故障分析：识别工艺中的潜在不稳定性和故障点，并制定缓解措施。

*工程研究：探索新的工艺概念、测试新的控制算法并研究复杂工艺行为。

动态模拟器使用方程组来描述工艺单元的动态行为，包括：

*质量平衡：描述物质流入和流出的动态变化。

*能量平衡：描述能量流入和流出的动态变化。

*流动方程：描述流体流动的动力学，包括压降和流速。

*传热方程：描述热量的传递，包括传导、对流和辐射。

*化学反应方程：描述化学反应的速率和产物分布。

动态模拟器使用数值积分方法来求解方程组，并提供时间序列数据，显示工艺变量的动态变化。

稳态模拟与动态模拟的比较

|特征|稳态模拟|动态模拟|

||||

|变量变化|恒定或缓慢变化|随时间变化|

|目的|设计、优化、故障排除、培训|控制系统设计、预测瞬态行为、故障分析、工程研究|

|方法|顺序模块法、方程组求解法|方程组求解法、数值积分|

|输出|稳态变量|时间序列数据|

|复杂性|相对简单|复杂|

|计算成本|相对低|相对高|

|应用|大多数工艺操作|复杂工艺或控制系统设计|

总体而言，稳态模拟更适合于设计、优化和故障排除，而动态模拟更适合于控制系统设计、预测瞬态行为和工程研究。第四部分建模软件的选择与应用建模软件的选择与应用

#1.建模软件的种类

石化工艺过程建模软件主要分为两大类：

-通用过程模拟软件：广泛适用于各种化学和石化过程，具有较强的通用性，如AspenPlus、HYSYS。

-专有过程模拟软件：针对特定类型或特点的石化工艺过程而开发，具有较高的专业性，如SimSciProcess、PSEgPROMS。

#2.建模软件的选择

选择合适的建模软件需要考虑以下因素：

-工艺过程的复杂性：复杂工艺需要功能更齐全的软件，如AspenPlus、HYSYS。

-特定工艺特性：针对特殊工艺特点的专有软件，如SimSciProcess（用于石油精炼）、PSEgPROMS（用于聚合物工艺）。

-建模目的：不同建模目的需要不同的软件功能，如AspenPlus（综合化工工艺设计）、HYSYS（气体处理工艺设计）。

-软件的可用性和兼容性：考虑软件的易用性、与现有系统兼容性、技术支持等。

#3.建模软件的应用

建模软件在石化工艺过程建模中的应用主要包括：

-工艺设计和优化：模拟和优化工艺过程，确定最佳工艺参数、设计方案。

-技术经济评价：评估工艺过程的经济可行性，预测生产成本和收益。

-操作和控制：预测工艺过程的动态行为，优化操作参数，完善控制策略。

-故障诊断和应急预案：分析工艺过程的异常情况，识别故障点，制定应急预案。

-教育和培训：作为工艺工程师和操作人员的培训工具，加深对工艺过程的理解。

#4.建模软件的代表产品

4.1AspenPlus

AspenPlus是一款由AspenTech公司开发的通用过程模拟软件，具有以下特点：

-涵盖范围广，包括热力学、传质、反应工程、物性计算等。

-数据库丰富，提供了大量物性数据、反应机理、工艺模型。

-提供多种建模工具，支持流分、物料平衡、反应器设计等。

-集成优化器，可优化工艺参数，降低生产成本。

4.2HYSYS

HYSYS是一款由Honeywell公司开发的通用过程模拟软件，具有以下特点：

-适用于气体处理、石油精炼、天然气加工等领域。

-提供全面的热力学模型和单元操作模型。

-具有强大的动态仿真功能，可模拟工艺过程的瞬态行为。

-可与其他工程软件集成，如CAD、DCS系统。

4.3SimSciProcess

SimSciProcess是一款由西门子公司开发的专有过程模拟软件，专用于石油精炼过程，具有以下特点：

-针对石油精炼工艺进行了优化，包含丰富的工艺模型和数据库。

-具有精确的热力学计算能力，能准确预测物性。

-提供全套优化工具，可优化工艺方案，提高生产率。

-集成了先进的炼厂规划和调度模块。

4.4PSEgPROMS

PSEgPROMS是一款由ProcessSystemsEnterprise公司开发的专有过程模拟软件，用于聚合物工艺建模，具有以下特点：

-基于方程组的建模方法，可灵活构建复杂工艺模型。

-提供先进的反应器建模工具，支持各种聚合反应机理。

-具有动态仿真和优化功能，可优化聚合物生产过程。

-集成了物性计算和数据库，提供了聚合物物性数据和工艺经验。

#5.建模软件的发展趋势

石化工艺过程建模软件的发展趋势主要体现在以下方面：

-智能化和自动化：应用人工智能、机器学习等技术，实现建模过程的自动化和智能化。

-云计算和分布式建模：利用云计算平台，实现大规模建模和协同建模。

-模型集成和数据共享：促进不同建模软件的集成，实现模型和数据的共享。

-实时建模和预测：将建模软件与传感器和控制系统集成，实现实时工艺过程监控和预测。第五部分模型参数的估算与校正关键词关键要点【参数估算方法】

1.求解物理方程组：通过数值求解传递方程、能量方程和其他相关的物理方程，直接获得参数值。

2.基于实验数据的反演：利用实验数据反求模型参数，常用的方法包括最小二乘法、贝叶斯反演和神经网络反演。

3.专家知识经验：利用专家对工艺过程的深入理解和经验，对参数进行估计。

【参数校正方法】

模型参数的估算与校正

模型参数的估算与校正对于准确预测和优化石化工艺过程至关重要。参数估算旨在确定模型中未知的参数值，而参数校正则是在已有的参数估算基础上，通过实验数据或其他信息对参数进行调整和优化。

参数估算方法

*理论方法：基于理论方程或经验相关式，利用工艺条件、物理性质等已知信息进行参数计算。

*回归方法：利用实验数据或历史数据，通过最小二乘法、最大似然法等回归算法，拟合模型方程并求解参数。

*辨识方法：将工艺过程视为一个系统，通过测量输入和输出信号，然后利用系统辨识算法，求解模型参数。

参数校正方法

*手动校正：根据实验数据或工艺经验，对参数进行手动调整，直到模型输出与实际数据吻合。

*自动校正：利用优化算法，通过最小化目标函数（如残差平方和），自动调整参数，实现模型和实际数据的匹配。

*在线校正：在工艺过程运行中，持续监测实际数据，并通过在线优化算法，动态调整参数，以维持模型的准确性。

具体应用实例

*反应动力学参数估算：利用实验数据，通过回归方法或非稳态法，估算反应速率常数等动力学参数。

*传质参数估算：通过实验或理论计算，确定传质系数、传质面积等传质参数。

*热力学参数校正：利用相平衡数据或热容数据，校正模型中热力学参数，如焓变、熵变等。

影响因素

*数据质量：用于参数估算和校正的数据必须准确且有代表性。

*模型结构：模型结构的选择和复杂程度会影响参数估算的难度和准确性。

*算法选择：不同的参数估算和校正算法具有不同的优势和局限性，选择合适的算法至关重要。

*计算资源：模型复杂度和算法选择会影响计算资源的消耗。

结论

模型参数的估算与校正是石化工艺过程建模中不可或缺的步骤，对于确保模型准确性和预测可靠性至关重要。通过合理选择参数估算和校正方法，充分利用可用数据和计算资源，可以得到可靠的模型参数，为工艺优化、故障诊断和控制策略设计提供有力支持。第六部分模型验证与仿真分析关键词关键要点【模型验证与匹配】：

1.模型验证是通过实验或工业数据对模型进行评估和修正，以确保其准确性和可预测性。

2.匹配是通过调整模型参数或结构，使其预测结果与实际数据高度一致的过程。

3.模型验证和匹配的目的是提高模型的精度和可信度，使其能够用于预测和优化实际工艺过程。

【仿真分析】：

模型不确定性分析

1.模型不确定性是指模型参数或结构存在的不确定性，可能导致模型预测结果与实际情况存在差异。

2.不确定性分析可以量化模型不确定性的范围，并评估其对模型预测结果的影响。

3.不确定性分析有助于识别模型的局限性，并为模型预测结果提供可靠性评估。

灵敏度分析

1.灵敏度分析是研究模型输出对输入参数变动的敏感性程度。

2.灵敏度分析可以识别对模型预测结果影响最大的参数，并指导模型的简化和优化。

3.灵敏度分析有助于深入理解工艺过程的行为，并为工艺参数的优化提供指导。

模型归约

1.模型归约是简化复杂模型而不损失其预测精度。

2.模型归约可以提高模型的计算效率，并使其更易于使用和分析。

3.模型归约技术包括线性化、奇异值分解和主成分分析。

模型预测控制

1.模型预测控制（MPC）是一种基于模型的控制策略，利用实时测量和模型预测来优化控制操作。

2.MPC可以实现更好的控制性能，减少偏差，并提高工艺过程的效率和稳定性。

3.MPC的应用领域包括化工、石油、制药、食品等工业。模型验证与仿真分析

模型验证

模型验证是评估模型准确性和可靠性的过程。验证的目的是确保模型在实际应用中能够准确预测工艺过程的行为。验证方法包括：

*历史数据验证：将模型预测与历史工艺数据进行比较，评估模型对实际工艺的拟合程度。

*敏感性分析：研究模型输出对输入参数和模型结构变化的敏感性，以识别关键输入和模型假设。

*参数估计：根据实验数据或历史操作数据估计模型参数，提高模型预测的精度。

仿真分析

仿真分析是通过在模型中模拟工艺过程来研究其行为和性能。仿真可以用于：

*确定最佳操作条件：仿真不同操作条件，确定工艺在不同条件下的最佳性能。

*预测操作扰动影响：模拟各种操作扰动（如原料变化、设备故障），预测其对工艺的影响。

*评估工艺改进方案：通过仿真新工艺配置或操作策略，评估其可行性和收益。

仿真技术

常用的仿真技术包括：

*稳态仿真：模拟工艺在稳定操作条件下的行为，用于确定最佳操作点和工艺平衡。

*动态仿真：模拟工艺在动态操作条件下的行为，用于研究工艺响应操作扰动和控制策略。

*多尺度仿真：结合不同尺度模型（如分子尺度、反应器尺度、工艺厂尺度），实现更全面的工艺行为描述。

仿真建模步骤

仿真建模通常涉及以下步骤：

1.模型开发：创建模型，包括工艺过程描述、方程和参数。

2.模型验证：使用历史数据或敏感性分析验证模型的准确性。

3.仿真模型开发：将模型集成到仿真平台中，设置仿真条件和输入参数。

4.仿真执行：运行仿真并收集结果。

5.结果分析：分析仿真结果，确定工艺行为和性能。

6.模型改进：根据仿真结果，改进模型以提高其准确性和预测能力。

案例研究

案例1：炼油厂操作优化

一家炼油厂使用仿真模型确定催化裂解装置的最佳操作条件。仿真分析优化了原料混合、反应器温度和压力，提高了汽油产量和质量。

案例2：化工厂反应器设计

一家化工厂使用仿真模型设计新反应器，以生产特定化学品。仿真分析确定了反应条件、催化剂类型和反应器尺寸的最佳组合，以最大化产量和选择性。

结论

模型验证与仿真分析是石化工艺过程建模的关键步骤。通过验证模型的准确性和使用仿真分析工艺行为，工程师能够优化工艺操作、预测扰动影响和评估工艺改进方案。这些技术对于确保石化厂安全、高效和可持续运营至关重要。第七部分模型在工艺优化中的应用关键词关键要点【过程优化中的模型应用】：

1.模型用于确定最佳工艺参数，例如温度、压力和流量率，以最大化产能和产品质量。

2.模型可以识别工艺限制因素并确定可以通过调整工艺参数来消除或缓解的瓶颈。

3.模型可以用于评估不同的工艺配置和设计选择的影响，从而使工程师能够做出明智的决策。

【工艺脱困】：

模型在工艺优化中的应用

工艺模型在工艺优化中发挥着至关重要的作用，可通过以下几种方式实现：

#1.源头分析

工艺模型可以帮助工程师深入了解工艺过程的底层机制，识别影响工艺效率的因素。通过模拟不同操作场景，可以识别关键变量并量化其对工艺性能的影响。源头分析可引导工程师制定有针对性的优化策略，最大限度地提高工艺效率。

#2.预测优化

工艺模型可用于预测不同操作参数下的工艺性能。通过建立优化目标函数并利用模型进行求解，可以确定最优操作条件，从而优化工艺效率、产量和产品质量。预测优化方法基于数学模型，可快速高效地探索设计空间，显著缩短优化周期。

#3.稳态优化

稳态优化旨在将工艺维持在稳定的最优操作点，实现持续的高效运行。工艺模型可用于实时监测和控制工艺变量，并自动调整操作参数以维持工艺的稳定性和效率。稳态优化系统可以显著提高工艺的可重现性和产品质量。

#4.动态优化

动态优化考虑了工艺过程中的动态特性，以优化瞬态操作策略。工艺模型可用于模拟工艺启动、关机和故障场景，并确定最佳操作策略以最小化过渡时间、减少产品损失和确保工艺安全。动态优化对于高度动态和复杂的工艺过程至关重要。

#5.多目标优化

工艺优化通常涉及多个相互竞争的目标，例如产量、能耗、产品质量和环境影响。工艺模型可用于建立多目标优化模型，同时考虑所有相关目标，并找到在目标之间取得最佳平衡点的解决方案。多目标优化方法有助于实现工艺系统的全面优化。

#具体应用案例

以下是一些工艺优化中模型应用的具体案例：

*精炼厂：工艺模型用于优化原油蒸馏和催化裂化过程，提高产量、减少公用设施消耗和改善产品质量。

*化工厂：工艺模型用于优化乙烯生产过程，最大化转化率、选择性和能效，并减少温室气体排放。

*制药厂：工艺模型用于优化药物生产过程，提高良品率、减少工艺变异和确保产品质量。

*电厂：工艺模型用于优化锅炉和涡轮机运行，提高发电效率、减少燃料消耗和降低氮氧化物排放。

*纸浆和造纸厂：工艺模型用于优化纸浆和造纸过程，提高纸张质量、减少化学品消耗和降低用水量。

#结论

工艺模型在工艺优化中发挥着至关重要的作用，可通过源头分析、预测优化、稳态优化、动态优化和多目标优化等方式提高工艺效率、产量、产品质量和环境可持续性。工艺模型的应用已成为现代工艺优化不可或缺的一部分，为工程师提供了科学、快速和全面的决策支持工具。第八部分石化工艺过程建模的展望关键词关键要点增强模型精度

1.采用高保真模型，结合物理原理和先进的数值方法，提高模型的预测准确性。

2.利用实验数据和仿真结果进行模型校准和验证，缩小模型与实际过程之间的差异。

3.开发不确定性量化方法，评估模型预测的可靠性，并为决策提供依据。

提高模型效率

1.采用先进的数值求解算法和并行计算技术，提高模型计算效率。

2.优化模型的结构和参数，降低计算复杂度，同时保持模型精度。

3.开发在线建模和优化技术，实现模型的实时更新和调整，满足动态过程控制的需求。

拓展模型应用范围

1.将石化工艺过程建模技术拓展到其他工业领域，如化工、炼油、材料科学等。

2.开发面向特定应用场景的模型，满足行业和企业的个性化建模需求。

3.探索模型与人工智能、机器学习等领域的交叉融合，增强模型的智能化和适应性。

实现模型标准化

1.建立石化工艺过程建模的统一标准和规范，促进模型的可移植性与可复用性。

2.开发开源建模平台和模型库，方便研究人员和工程师共享和使用模型。

3.推动模型验证和认证体系的建立，确保模型的质量和可靠性。

探索前沿技术

1.应用云计算、大数据和人工智能技术，实现模型的分布式建模、大规模仿真和智能分析。

2.开发多尺度建模方法，从分子水平到工艺系统水平对石化过程进行全方位建模。

3.探索量子计算技术在石化工艺过程建模中的应用，解决传统计算方法难以处理的复杂问题。

推动产学研合作

1.加强高校、科研机构与企业的合作，共同推进石化工艺过程建模技术的研发和应用。

2.建立产学研联合培养机制，培养高层次的建模人才，满足行业对建模专业人才的需求。

3.设立产学研合作平台，促进技术成果的转化和产业化，加快建模技术在工业领域的应用推广。石化工艺过程建模的展望

引言

石化工艺过程建模已成为化学工艺品设计、操作和控制中不可或缺的工具。随着计算能力和建模技术的不断发展，石化工艺过程建模正朝着更精细化、一体化和预测性的方向发展。

精细化建模

精细化建模涉及开发能够准确模拟石化工艺过程各个方面的模型。这包括反应动力学、传质、传热和流体力学现象。精细化模型可用于优化工艺设计，提高产率和选择性，并减少能耗。

一体化建模

一体化建模将不同规模和复杂程度的模型集成到一个统一框架中。这使得工程师能够同时考虑石化工艺过程的不同方面，例如反应器设计、分离操作和公用设施集成。一体化模型可用于综合优化整个过程，最大限度地提高整体性能。

预测性建模

预测性建模旨在开发能够预测石化工艺过程未来行为的模型。这些模型利用机器学习和数据分析技术，可以识别模式和趋势，并对未来的工艺性能进行预测。预测性模型可用于实施预测性维护、实时优化和故障检测。

新兴技术

人工智能（AI）：AI技术，如机器学习和深度学习，正在被用于开发更准确和复杂的石化工艺过程模型。AI模型可以处理大量数据，识别复杂模式，并进行预测。

云计算：云计算平台提供按需计算资源，使工程师能够运行大型和复杂的石化工艺过程模型。云计算还促进了模型的协作和共享。

数字孪生：数字孪生是石化工艺过程的虚拟表示，与物理工艺并行运行。数字孪生可用于实时监控、优化和故障排除。

应用领域

催化剂设计：石化