1引言
近年来，随着“中国制造2025”和“工业互联网+”的战略目标落地，以智能制造为核心的发展成为一种趋势，化工行业作为典型的流程制造行业，是智能化改造的重点领域之一。物联网技术与化工领域的深度融合，物联网、人工智能、大数据、新材料、5G等科技创新的突破，正在引领智慧化工产业变革[1]。化工行业因作业流程长、设计复杂、自动化要求高、高危、高污染且是国家经济命脉的特点，其数字化和智能化改造进程相对较慢。国内外对智能化工的模式探讨主要以“安全可监管，生产可优化，废物可治理”为出发点，以“物联网+大数据+人工智能”为技术基础，逐步实现化工企业的数字化到智能化到“智慧化”。
物联网的应用改变了传统化工行业的信息收集方式，物联网多维度跨地域全面感知分析供应链、生产过程、生产设备、排放监测及能源管理、安全运输、危险品存储等信息，实现了人机物交互式无缝衔接，大幅提升化工企业产品质量、降低产品成本、节能减排，信息化和智能化水平到达新阶段。
2 物联网技术
物联网(The Internet of Things)是本质上是利用感知、定位和扫描等设备[6]，按一定协议完成物品与互联网的联调和信息互通[7]，实现物品的智能化识别、定位、跟踪、监控和管理的一种网络[8]。物联网的的三大特征：一是全面随时随地感知信息；二是实时可靠的信息传递；三是海量数据的智能处理分析[9]。物联网的典型架构如下图所示。
图 1 典型物联网架构
3.物联网技术在化工领域应用情况
3.1.智能化工发展面临的挑战
化工行业具有多系统、多层次、面广、线长等特点，众多复杂因素交融在各自问题中，使得化工行业的智能化难点痛点多，智能化改造面临诸多挑战。
在生产运营方面，传统化工行业需要管理者根据经验知识等对生产过程、原料、反应过程、工厂、化工园区及产业链等进行协同，以期实现物质、能量、信息、资金等跨领域的科学配比，在企业制度方面管理人员需要设定一套复杂的巡检机制和进出厂检查制度使之保证是正常安全生产运营。因此，化工企业的管理者期望通过信息化和智能化实现高效、安全、绿色的“数字化工”和“智能化工”。
在化工安全方面，化工行业属于高危行业，安全风险因子多，安全管理不当引发的安全事故的数量和影响力有近年都有上升趋势[10]，安全形势依旧严峻。国家和地方针对化工企业危化品生产、存储和运输等提出了相应的安全标准，也要求企业构建集可对危化品监管、安全风险评估、事故预测模拟的信息化、智能化系统。因此，化工安全是当下化工智能化改造中亟需解决的热点需求之一。
在化工环保方面，随着我国环境治理观念的加深、“碳达峰、碳中和”等目标的明确，国家及地方出台了一系列环保治理政策，对传统高污染高能耗的化工行业提出了更高的环保要求，“智能”、“绿色”、“低碳”、“循环”发展成为必然趋势。在“十二五”与“十三五”期间，化工环保一度成为高频关键词，可见化工环保在新时代中国发展的重要性。因此，当前化工环保面临的挑战是既要综合新技术提高排放物的监管效率，又要保证高产低耗低排放，从而降低环保成本，提升企业的收益[11]。
综上所述，目前各国智能化工改造的迫切需求为防止或降低危化品引起的安化工安全事故、提高化工原料到产品的转化率和降低化工废弃物对环境的污染程度等，同时期望通过化工行业信息化建设产生的海量数据提高化工企业的运营效率和利润。
3.2物联网技术在化工智能化改造中的典型应用
在化工行业智能化改造进程中，引入大数据、人工智能、物联网等先进智能技术已成为主流发展趋势。下面通过生产、安全、环保三个方面阐述已有的具体应用。
3.2.1化工运营方面
应用物联网技术，建设化学品运输管控系统[13]，在各运输车上安装GPS和贴RFID标签，把所有必要信息存储在RFID标签中进行数据采集、传输和智能处理。可实现车辆及运输品实时跟踪、信息动态送达和进出库快速盘点。
应用物联网技术，建设能源管控系统[12]，在各生产节点安装智能水、电及燃气表，进行能源数据实时采集、传输和智能化处理。实现能源信息的“信息化”和“可视化”，可实时监测各生产节点的能源（水、电及燃气）用量数据、及时发送超阈值能耗报警信息，分析能耗数量、态势、重点耗能设备、能耗结构等，过优化分析到的问题实现节能增效、高效生产。
应用物联网技术，建设安全用电管理系统[13]，在用电节点安装剩余电流火灾探测器、互感器、温度传感器等进行电气实时数据采集、传输和智能处理，可实现电气实时监测，动态实时报警电气异常信息，动态显示分析报警和故障情况。
应用物联网技术，建设阀门远程控制系统[13]，在各节点安装的电动阀门、电磁流量计及压力送变器等设备，可接收和响应阀门开关指令，采集阀门状态数据，并进行传输和处理。可实现阀门远程开关，阀门实时状态监测、操作记录查询等。
3.2.2化工安全方面
应用物联网技术，建设储罐无线监测系统[13]。在储罐内安装无线采集的温度、气体及测控等设备，对罐内实时数据进行采集、传输和智能处理。可实现储罐罐内液位、压力、温度数据实时监测和定位，进行实时异常报警、动态显示和分析指定时间段内储罐监测数据变化情况，进行安全监控。
应用物联网技术，建设危险化工产品仓储库房及车载智能安防系统[19]，对环境和存储物资的全体讯息和因素做实时数据采集、传输和处理，可实现危险化工产品状态的实时监测和快速定位，实现专业救援打下基础。
应用物联网技术，建设应急指挥系统[14]，融合视频、地图、广播、大数据、大屏展示等信息，实现多级调度预警、应急处理、事故预测、智能化决策等功能。从源头提高事故预判处理效率，提升化工园区资源资产管控率，进行资源统筹，同时利用有效算法进数据挖掘，提升管理决策能力。
3.2.3化工环保方面
应用物联网技术，融合云计算、深度学习等技术可建立相关预测模型，或者利用深度学习、视频技术等可构建化工厂污染物排放监测系统，对有毒有害气体预警监测、化工废水监测、环境监测，可实现数据实时监测、异常预警、报警联动、监测点实时定位、指定时间段内数据变化曲线分析等。
应用物联网技术，完成环保环保数据的采集、管理与共享[11]，实现数据的分析利用，绘制电子信息图表并共享到相关管理机构和化工企业，实现环保数据的有效分析，有效推进环保工作计划及开展。
应用物联网技术，打开宣传与举报新局面[11]，利用物联网技术开展多渠道的化工环保工作进展与化工危害的宣传。全民全网普及环保，从化工污染治理和道德理念两方面进行宣传教育，提高全社会各界的环保支持度，一定程度较少污染。同时，优化物联网举报机制，多途径接收举报，全民监督，共同推进污染治理工作开展。
3.3 国内外智能化工物联网应用动态与发展态势
目前业界、学术界在解决安全生产问题上主要采用基于物联网技术的“大数据+算法模型”实现安全事故预防和后果估计；在化工生产过程中，对于稳定性要求高的场景仍沿用传统方式，部分过程控制、反应过程建模场景开始使用“AI”算法进行优化；在化工生产引起的环境问题中，倾向于优化废弃物处理工艺优化、污染物监测和预测。
在化工行业发展的初期通常是以人工单机生产为主，随着互联网的发展，人们提出了基于互联网的联机生产模式，而随着国家在物联网上的布局及企业对物联网价值的挖掘，当前化工企业正朝着信息化、智能化方向发展。在化工行业智能化改造中，何德颂等给出3个层级的智能化工架构构建方案，如图3所示：
图 2化工行业智能化应用架构示意
从方案中可见，在化工生产运营中，语音和数字图像处理及识别技术可有效提升监控工厂的能力、园区企业智慧安全应急、智慧绿色环保、智慧管理服务与智慧责任关怀，持续构建基于大数据和人工智能技术的数据增值服务，可进一步优化智能运营决策系统[20]。随着各业界、高校智能化工研究的开展，基于共享机制的跨界多域互联智能物联网应用于化工生产、化工安全、化工环保已经成为智能化发展的趋势[24]，数字化、可视化、智能化、自动化等已经成为智能化工发展的核心。
3.4 支撑领域应用的核心技术最新进展
大数据、云计算、人工智能、智能物联网、5G等基础前沿技术，对各行业的发展都起着极大的促进作用。基于大数据的智能物联网技术目前正在朝基于共享计算平台和应用开发环境的一横一纵的系统架构的趋势发展，这一发展可有效解决物联网信息交换和应用规模增长的难题,突破跨域跨平台信息传递的障碍，有效降低成本[22]。
近几年快速崛起的人工智能技术已可以实现、延伸和扩展人的智能，基于神经网络预测模型的目标检测算法的行为识别，可预处理进行数据增强，或其它模型的迁移学习，可实时检测摄像头区域内人员的异常行为，给监管提供了便利的同时，降低了人力成本。在化工生产领域的智能控制系统中，强化智能学习，利用误差反馈馈持续优化，可实现化工生产的智能化和自主适应的稳步提升。
3.5物联网应用技术相关知识产权跟踪分析
专利申请量及趋势一定程度可以反应该技术应用领域的发展水平和阶段[24]，利用SooPAT专利数据库检索中国地区专利数据[21]，1985-2023年化工行业共查询到468500条专利，因专利的2年滞后期，此处只分析除近两年的数据。结果表明近10年中国化工行业专利申请数量呈现逐年持续增长的趋势，且数量较多,近10年化工行业属于快速发展阶段。
图 3近十年化工行业专利数量统计图
图 4近十年智能化工行业专利数量统计图
图 5智能化工专利与化工专利占比饼图
据此，分析近10年智能化工相关专利情况，如图5所示由图可知，智能化工专利申请数量呈现逐年持续增长趋势，且已占据化工专利的13.59%。这表示基于物联网的智能化工是未来化工行业的发展新趋势。
4 后续技术论证方向和申报建议
调研结果表明，数字化、信息化和智能化依旧是未来智能化工发展的主要趋势，基于物联网的智能化改造在化工安全方面可在跨平台跨域数据采集及人工智能精准识别和强化学习方向进行开展，可以进行安全事故、危化品运输、仓储等的仿真和效能评估相关的课题研究。在化工生产方面，可利用机器学习在复杂化工工艺过程建模及故障自动诊断恢复模型和置信度上开展论证工作。在化工环保方面，基于智能识别的预测、逆向追溯和废物工艺优化、污染物扩散轨迹预测和浓度分布预测等都是可行研究方向。
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