全球自动化**企业艾默生公司（Emerson）近日宣布，已成功为沙特阿美公司（Aramco）——****的综合能源与化工企业之一——部署了一套由人工智能驱动的优化解决方案。此次合作始于将艾默生的 Aspen Hybrid Models™（混合模型）整合至沙特阿美现有的炼厂规划框架中，最终构建出全球最大的多站点、多周期优化模型之一。
Aspen Hybrid Models™ 融合了第一性原理模型、深厚的行业专业知识以及专为工业场景打造的人工智能技术。这种混合模式能够精准捕捉收率与质量响应中的非线性关系，从而显著提升炼厂规划模型的准确性。目前，该方案已在关键炼化单元实现了高达 98.5% 的收率和质量预测精度。
混合AI模型重塑炼化运营效率
这些混合人工智能模型已率先在连续催化重整（CCR）和平台化装置中落地应用。通过更**的原料调和，该方案有效缩小了计划与执行之间的差距，并提高了沙特阿美全球炼厂网络中利润预测的准确性。当前，工作重点正转向将这种混合建模方法扩展至沙特阿美资产中的加氢裂化装置。这一扩展预计将进一步增强模型精度，并在整个企业范围内展示这一人工智能驱动优化策略的可扩展性和稳健性。
沙特阿美全球优化部门负责人 Ahmad Alkudmani 表示：“此次部署标志着沙特阿美人工智能战略的重要里程碑，也巩固了我们与艾默生长久以来的合作关系。我们致力于利用创新技术实现更智能、更高效的炼厂优化。随着模型准确性的提升，我们不仅改善了规划决策，还减少了工程师所需的手动调整工作，并在全球资产中发掘出新的价值。”
从预测精度到全球可扩展性
沙特阿美旨在通过 Aspen Hybrid Models 实现多项关键收益：首先，高达 98.5% 的收率与质量预测精度，显著增加了不同原料、操作条件和吞吐量下的收率体积并提升了流体质量；其次，通过优化的原料调和实现效率提升，多样化原料选择和调和配方，使运营更具盈利性和可持续性；再次，减少计划与执行之间的差距，最小化计划与实际工厂性能之间的差异，降低手动调整需求。
此外，该方案还增强了关键单元操作（如反应器）中复杂非线性的模型准确性，并通过自动化模型更新减少了手动调优要求。作为一个可扩展的全球解决方案，它保持了模型在全球广泛炼厂运营中的适用性。
沙特阿美使用的是构建并部署在艾默生 AspenTech Performance Engineering 和 Manufacturing and Supply Chain 产品套件中的 Aspen Hybrid Models。凭借这一工具，沙特阿美能够利用数千个基于严格第一性原理模型且经过实际工厂数据校准的收敛模拟案例，构建高度准确的非线性优化方案。这种方法为沙特阿美提供了一个可扩展、稳健的全球炼厂规划工具。
艾默生 Aspen Technology 业务首席技术官 Claudio Fayad 指出：“沙特阿美继续通过数字化创新树立运营卓越的**。此次部署由人工智能驱动的 Aspen Hybrid Models 以优化复杂的多站点、多周期规划工作流程，展示了将深厚领域专业知识与先进人工智能相结合的可衡量价值。我们期待随着沙特阿美推进其数字化转型目标，进一步扩展双方的战略合作关系。”
对于中国炼化企业而言，艾默生与沙特阿美的此次合作提供了一个清晰的行业风向标：单纯依靠经验或单一数据驱动的优化已触及天花板，将机理模型（第一性原理）与人工智能深度融合的“混合智能”模式，正在成为解决复杂非线性工艺控制、提升收率与效益的核心路径。中国企业在推进数字化转型时，应重视底层工艺数据的积累与机理模型的校准，避免陷入纯黑盒AI应用的局限，从而在激烈的全球能源竞争中通过精细化运营挖掘新的利润增长点。