概述
中控技术作为我国工业自动化领域的领军企业，近年来在人工智能领域取得了显著的成果。其中，中控AI时序大模型（TPT）的发布，更是引发了行业的广泛关注。本文将深入揭秘中控AI时序大模型的技术革新背后的秘密。
TPT模型概述
TPT（Time-series Pre-trained Transformer）是中控技术自主研发的流程工业首款AI时序大模型。该模型基于生成式AI算法框架，融合了不同行业海量生产运行、工艺、设备及质量数据等，旨在提升建模效率、统一工业应用，具备跨工况、跨装置适配能力，实现高精度、高可靠性的闭环应用。
技术创新点
1. 深度触及工业核心场景
传统AI模型在工业领域难以触及异常预警、操作优化、控制优化和瓶颈分析等核心场景。TPT模型以时序数据为根基，通过海量工业数据进行预训练，能够深入挖掘工业核心场景中的数据关联，实现精准预测和优化。
2. 多能力、跨装置和高可靠
TPT模型具有以下三大典型特征：
- 多能力：将模拟与预测能力融于一体，支撑多种任务，如长短周期预测、动稳态模拟等，统一分析类、优化类、控制类、培训类等工业应用。
- 跨装置：汇集不同装置的海量数据进行联合训练，实现跨工况、跨装置适配，提高模型的通用性和泛化能力。
- 高可靠：通过深度学习技术，实现高精度、高可靠性的闭环应用，为工业生产提供有力保障。
3. 创新数据应用方式
TPT模型革新了数据应用方式，实现了从传统的N个模型对应N个应用到由一个TPT模型为基座打造一个软件支撑多种应用场景的新模式。这大大简化了工业应用的开发和部署，提高了工业智能化水平。
应用场景
TPT模型已在氯碱、热电、石化等装置上取得了突破性应用，具体包括：
- 工艺参数预测：精准预测工艺参数趋势，助力企业实现设备预防性维护与能耗优化。
- 设备异常检测：分析历史异常，秒级报警，提高设备运行安全性。
- PID参数整定：自动优化参数，提高控制回路稳定性。
- 过程数据分析：查找能耗漏洞、生产瓶颈，提升生产效率。
未来展望
中控AI时序大模型TPT的发布，标志着我国工业自动化领域在人工智能技术方面的重大突破。未来，中控技术将继续深化AI技术在工业领域的应用，助力我国工业智能化进程。