近年来，机器学习与人工智能在过程系统工程、工业数据科学及整个化工领域的相关论文与落地项目数量激增。华东理工大学宋震团队在ENG. Chem. Eng. 期刊发表观点文章，围绕反应工艺优化、分子材料智能研发、装置安全管控和低碳生产四大应用方向展开评述。文章指出，人工智能正由单点建模工具升级为贯穿化工价值链的智能基础设施：它把工厂传感器与历史数据库、实验与高通量测试、仿真/机理模型以及文献、专利、报告等数据源连接起来，服务于反应与过程优化、数字孪生决策支持、材料/催化剂发现、安全监测与维护、可持续优化以及智能制造。作者强调，人工智能不是替代化工专业判断，而是与机理约束、工程经验和人工监督结合，共同推动化工生产向更高效、更安全、更低碳方向迭代，其落地关键也不只是模型精度，还包括数据质量、可解释性、可靠验证、安全边界、网络安全、合规审计以及人机协同机制；科研与从业者需要规范模型验证、打通数据共享、保留专家决策地位，最终理性引导人工智能化工落地。算法优势结合工程师专业经验，将持续打造智能绿色的现代化工产业。

四大核心观点

数据驱动的反应工程与过程优化机器学习可从实验或工厂数据中学习温度、压力、投料比、催化剂等因素与反应结果之间的关系，用于产率、选择性和最优条件预测。强化学习等方法可在约束条件下进行实时设定值优化；数字孪生则将机理模型、降阶模型与数据驱动代理模型结合，实现软测量、异常诊断、what-if仿真和闭环控制。需要强调的是，反应预测仍应嵌入原子映射、质量/电荷守恒等化学约束，以避免生成化学上无效的方案。

AI重构分子设计、材料与催化剂发现基础模型、图神经网络、Transformer、VAE/GAN/扩散模型和大语言模型等，可用于属性预测、虚拟筛选、逆合成规划和候选分子/材料生成。自驱动实验室通过“模型提出候选—机器人合成/表征—新数据反馈—主动学习更新”的闭环，从而加快催化剂、聚合物、固态材料等研发。NLP/LLM可把文献和专利中的合成步骤、条件和性能指标抽取为结构化数据库或知识图谱，但输出仍需专家校核与约束检查。

工艺安全与绿色运维优化AI监测温度、压力、振动、组分等连续数据，可识别传统阈值报警难以捕捉的异常组合，用于故障预警、预测性维护和安全风险降低。面向绿色生产，AI适合处理收率、能耗、排放、废物流、经济性等多目标权衡，可辅助寻找低能耗、低排放、少废弃的运行区间，并结合在线环境监测及时响应偏离。与此同时，应量化AI计算自身的能耗和碳足迹，验证净环境收益。

AI赋能化工产业的未来图景与落地挑战人工智能和工业互联网是智慧化工厂建设的核心支撑，未来两大前沿方向为量子机器学习助力催化理论计算及AI贯通全链条推动循环经济落地。未来化工装置将依托数字孪生实现全层级智能调度，可根据原料波动和设备故障自主优化方案，全程保留人工监管权限。现阶段落地仍面临数据质量参差不齐、模型可解释性不足、老旧系统兼容难、算力成本、信息安全等现实瓶颈。多模态化工大模型和闭环自主实验室规模化是后续重点研发方向。

亮图解读

图1 贯穿化学工程价值链的人工智能：将代表性数据源（工厂传感器与历史数据库、实验室/高通量实验、模拟/机理模型、文献/专利）与常用人工智能/机器学习方法及主要化学工程应用场景相关联的示意图概览，同时涵盖典型价值衡量指标（TVM），如产率、选择性、能耗、CO?排放量、停机时间、风险以及研发周期。

图2 聚焦数字孪生闭环优化框架。依托实时数据虚实同步，融合机理与数据模型，在安全约束下开展工况仿真与参数优化，辅以人工监督，形成完整闭环智能调控体系。

图3 分子与材料闭环自主研发流程。集性能预测、分子生成筛选、自动化实验验证于一体，以实验数据持续迭代模型，结合文献数据扩充知识库，实现材料研发全流程智能闭环。

图4 智能制造自主化与可信度发展路线。展现化工智能从离线分析、在线决策到闭环约束运行的演进过程，模型同步向可解释、物理约束、合规可信升级，点明了数据、集成、安全、人机协同等核心挑战。

（来源：EngineeringJournals微信公众号）

相关论文信息：https://journal.hep.com.cn/fcse/EN/10.1007/s11705-026-2666-2