基于大模型的多智能体协同炼化智能工厂架构刍议

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中文摘要：随着人工智能技术的飞速发展,预训练大模型与多智能体系统相结合的新一代数据智能为工业智能化变革带来了新的机遇.本文聚焦炼油化工行业,分析了炼化工厂的业务特点和智能化发展需求,提出了一种基于大模型的多智能体协同架构,旨在构建全流程贯通、高效协同的智能工厂.该架构以预训练大模型为核心,通过"生产管控、设备管理、能源管理、安环管控、供应链管理、辅助决策"六大智能体的协同,覆盖炼化业务的全流程管控.文章探讨了架构的关键技术、实施路径,并分析了应用价值和面临的挑战.研究表明,该架构有望显著提升炼化工厂的智能化水平,实现更安全、高效、绿色、智能的生产运营,对推动工业智能化发展具有重要意义.

作者：

李剑峰

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作者单位：

中国石油化工集团有限公司,北京 100728

关键词：

大模型数据智能智能体多智能体系统数字孪生工业知识图谱

出版年：

2024

DOI：

10.16453/j.2096-5036.202412

人工智能

ISSN：2096-5036

年,卷(期)：2024.(2)

参考文献量5