2、过程系统工程中的人工智能应用探索

过程系统工程中的人工智能应用探索

1 过程系统工程面临的挑战

过程系统工程在发展过程中面临着诸多挑战，这些挑战影响着系统的控制、优化以及供应链管理等多个方面。

1.1 控制结构耦合问题

在存在多输入多输出的过程系统控制结构中，处理耦合问题是一大挑战。传统上，比例积分微分（PID）控制理论是最经典的方法，广泛应用于大多数嵌入分布式控制系统的化工和石化行业。PID 控制器基于动态变量当前和过去偏差的线性组合来采取行动。然而，随着过程变得更加复杂，呈现出非线性、多变量和强耦合的特点，经典控制理论往往难以保证良好的控制质量。因此，需要先进的控制方法来实现对这类化工过程的有效控制。

1.2 过程优化难题

过程优化不仅要评估不同因素的影响，还要在考虑利益相关者利益的情况下进行最优设计。化工过程中的高度非线性极大地增加了优化求解的难度，因为增加一个变量通常意味着要计算超过 100,000 个代数方程。在过程设计中，必须解决多变量问题与单目标或多目标（如经济、环境和安全指标）优化的结合。尽管数值建模和过程模拟的巨大进步为解决此类问题提供了部分有效方法，但对于处理模型所呈现的非线性、整数离散变量和约束的高效优化算法仍有迫切需求。

1.3 供应链管理挑战

当过程系统工程的研究领域扩展到宏观供应链时，管理者和投资者需要在节省运输成本和获取更多利润的同时，考虑下游物流和产品分销活动。如今电子商务贸易盛行，每一笔在线交易都代表着线下的物流运输和环境影响。因此，有必要引入生命周期概念，在业务层面的研究、开发、控制和运营整合中进行供应链优化和库存控制。将生命周期评估与供应链相结合是过程系统工程领域一个有趣的研究课题。总