2024过程工程大数据与智能化前沿论坛

过程工程是研究物质的化学、物理和生物转化过程中物质的运动、传递和反应及其相互关系的一门工程科学，服务于为社会发展提供物质基础的能源、资源、环境、材料、制药、石油、化工、冶金等支柱产业的过程工业。近年来，随着信息技术的迅猛发展和产业数字化的加速推进，过程工程领域正迎来前所未有的变革与机遇。大数据和以人工智能、数字孪生、虚拟现实为代表的智能化技术正深刻影响着过程工程和过程工业，为其向高端化、绿色化、智能化转型注入了新的活力和动力。在此背景下，中国科学院过程工程研究所介科学与工程全国重点实验室和中国科学院大连化学物理研究所低碳催化技术国家工程研究中心共同发起本次会议，将邀请和组织学术界及工业界相关专家代表，分享、研讨过程工程领域在大数据与智能化方面的挑战、最新进展和前沿技术，助力过程工程和过程工业的新质发展。

学术顾问（按姓氏拼音排列，持续更新中）

陈建峰 中国工程院院士，北京化工大学

何国威 中国科学院院士，中国科学院力学研究所

李静海中国科学院院士，中国科学院过程工程研究所

刘中民 中国工程院院士，中国科学院大连化学物理研究所

马光辉 中国科学院院士，中国科学院过程工程研究所

彭孝军中国科学院院士，大连理工大学

钱 锋 中国工程院院士，华东理工大学

徐春明 中国科学院院士，中国石油大学（北京）

徐南平 中国工程院院士，苏州实验室/南京工业大学

于海斌 中国工程院院士，中国科学院沈阳自动化研究所

张东晓 美国国家工程院院士，宁波东方理工大学

张锁江中国科学院院士，中国科学院过程工程研究所/河南大学

张 涛中国科学院院士，中国科学院大连化学物理研究所

会议组织委员会（按姓氏拼音排列，持续更新中)

曹宏斌 研究员，中国科学院过程工程研究所

陈 忻 研究员，苏州实验室

程道建 教 授，北京化工大学

褚良银 教 授，四川大学

都 健 教 授，大连理工大学

杜文莉 教 授，华东理工大学

范晓鹏 教 授，哈尔滨工业大学

高金森 教 授，中国石油大学（北京）

葛 蔚 研究员，中国科学院过程工程研究所

巩金龙 教 授，天津大学

何玉荣 教 授，哈尔滨工业大学

纪红兵 教 授，浙江工业大学

江 俊 教 授，中国科学技术大学

江莉龙 教 授，福州大学

李晋平 教 授，太原理工大学

李文英 教 授，太原理工大学

李先锋 研究员，中国科学院大连化学物理研究所

刘洪来 教 授，华东理工大学

刘作华 教 授，重庆大学

卢红梅 教 授，中南大学

陆小华 教 授，南京工业大学

罗正鸿 教 授，上海交通大学/宁夏大学

马 丁 教 授，北京大学

山世光 研究员，中国科学院计算技术研究所

申威峰 教 授，重庆大学

王 峰 董事长，雪浪云

王 华 教 授，昆明理工大学

王建国 教 授，浙江工业大学

王体壮 秘书长，中国颗粒学会

王笑楠副教授，清华大学

王小艳 产品解决方案总监，阿里云

王 卓 研究员，中国科学院沈阳自动化研究所

王紫东 首席科学家，华为技术有限公司

温晓东 研究员，中国科学院山西煤炭化学研究所

肖 睿 教 授，东南大学

邢华斌 教 授，浙江大学

杨 超 研究员，中国科学院过程工程研究所

杨贵东 教 授，西安交通大学

杨 宁 研究员，中国科学院过程工程研究所

叶可江 研究员，中国科学院深圳先进技术研究院

叶 茂 研究员，中国科学院大连化学物理研究所

张林峰 首席科学家，深势科技/北京科学智能研究院

张智雄 研究员，中国科学院文献情报中心

朱庆山 研究员，中国科学院过程工程研究所

会议组委会主席

叶 茂研究员，中国科学院大连化学物理研究所

杨 宁研究员，中国科学院过程工程研究所

以下内容为GPT视角对过程工程大数据与智能化前沿论坛相关领域的研究解读，仅供参考：

过程工程大数据与智能化研究现状

一、过程工程大数据

数据采集与整合：随着传感器技术、物联网技术和云计算技术的发展，数据采集和整合变得更加高效和便捷。这使得过程工程领域能够积累大量的实时数据，为大数据分析提供了基础。

数据分析与挖掘：利用大数据分析技术，如机器学习、深度学习、数据挖掘等，对过程工程数据进行分析和挖掘，以发现数据中的有价值信息和潜在规律。这些分析结果可以为过程优化、故障诊断和预测维护提供有力支持。

数据可视化：将大数据分析结果以直观的方式呈现，有助于工程师更好地理解和掌握过程工程的运行状况。数据可视化技术在过程工程中的应用包括流程图、趋势图、散点图等。

二、过程工程智能化

智能控制：通过引入人工智能技术，实现过程工程的智能控制。智能控制系统可以根据实时数据和预测模型自动调整操作参数，以提高过程工程的运行效率和稳定性。

优化算法：利用优化算法，如遗传算法、粒子群算法、模拟退火算法等，对过程工程进行优化设计。这些优化算法可以在满足约束条件的前提下，寻求最优解，提高过程工程的整体性能。

人工智能与机器学习：人工智能和机器学习技术在过程工程中的应用包括故障诊断、预测维护、过程优化等。通过对大量历史数据的分析和学习，机器学习算法可以建立预测模型，为过程工程的智能化提供有力支持。

三、挑战与展望

尽管过程工程大数据与智能化研究取得了一定的进展，但仍面临以下挑战：

数据质量：确保数据的真实性和准确性是大数据分析的基础。在过程工程中，需要采取有效的数据清洗和数据融合技术，以提高数据质量。

计算能力：大数据分析和智能计算通常需要大量的计算资源。如何提高计算效率，降低计算成本，是过程工程大数据与智能化研究的重要课题。

安全与隐私：在过程工程大数据与智能化研究中，数据安全和隐私保护至关重要。需要采取有效的加密技术和访问控制策略，以确保数据的安全性和隐私性。

过程工程大数据与智能化研究可以应用在哪些行业或领域

石油化工：通过对生产过程中的大量数据进行分析和挖掘，可以实现生产过程的优化、节能降耗、减少排放等目标。同时，利用智能控制技术可以提高石油化工装置的运行稳定性和安全性。

钢铁冶金：在钢铁冶金行业，大数据与智能化技术可以应用于生产计划优化、能源管理、质量控制等方面。通过对生产数据的实时监控和分析，可以提高生产效率、降低能耗和减少生产成本。

电力能源：在电力能源行业，大数据与智能化技术可以应用于电网调度、负荷预测、设备状态监测等方面。通过对大量数据的分析和挖掘，可以提高电力系统的运行效率、安全性和可靠性。

制药行业：在制药行业，大数据与智能化技术可以应用于药物研发、生产过程优化、质量控制等方面。通过对生产数据的实时监控和分析，可以提高药品的生产效率和质量。

食品加工：在食品加工行业，大数据与智能化技术可以应用于生产过程优化、质量控制、食品安全追溯等方面。通过对生产数据的实时监控和分析，可以提高食品的质量和安全水平。

水处理与环保：在水资源处理和环保领域，大数据与智能化技术可以应用于污水处理、废气治理、固体废物处理等方面。通过对大量数据的分析和挖掘，可以提高环境治理效果和资源利用率。

农业与生物技术：在农业与生物技术领域，大数据与智能化技术可以应用于作物种植、畜牧养殖、农产品加工等方面。通过对大量数据的分析和挖掘，可以提高农业生产效率和产品品质。

过程工程大数据与智能化研究领域有哪些知名机构或企业

成都智审数据有限公司：该公司成立于2018年，是成都市市属国资企业，隶属成都市产业投资集团。该公司通过与电子科技大学建立战略合作关系，形成了“产、学、研”一体化大数据产品开发生态。作为专业的大数据软件提供商与服务商，它可为地方政府机关提供稳定的、完整的、经过实际业务检验过的大数据采集工具及大数据分析系统。

阿里巴巴：阿里巴巴在大数据和人工智能领域有着深厚的积累，其旗下的阿里云大数据平台提供了全面的大数据解决方案，包括数据采集、存储、处理、分析和可视化等。同时，阿里巴巴还积极推动人工智能在智能制造、智慧城市等领域的应用。

华为：华为在大数据和人工智能领域也取得了显著成果。其大数据解决方案涵盖了从数据采集、存储、处理到分析的全流程，并提供了丰富的应用场景和解决方案。此外，华为还积极推动人工智能技术在智能制造、智慧金融等领域的应用。

腾讯：腾讯在大数据和人工智能领域也有深厚的积累。其大数据平台提供了全面的数据分析和挖掘能力，可以帮助企业实现精准营销、风险控制等目标。同时，腾讯还积极推动人工智能在智慧医疗、智慧教育等领域的应用。