亚硫酸钠消耗直降23%，中控技术时间序列大模型TPT在镇洋发展成功投运

近日，中控技术时间序列大模型TPT（Time-series Pre-trained Transformer）在浙江镇洋发展股份有限公司（以下简称“镇洋发展”）烧碱生产装置正式上线投运。TPT首次应用于镇洋发展，这也是该企业应用的首套工业大模型，深度融合工艺、设备、质量全链路数据，构建起集异常预测预警、动态操作优化、智能实时控制、自主分析决策于一体的智能生产能力，突破传统氯碱生产的效率瓶颈，减少亚硫酸钠消耗23%，大幅降低客户生产成本，解决了企业长期面临的工序物料消耗管控问题。

依赖人工调参

脱氯工序降本陷入固化瓶颈

作为国内氯碱行业的标杆生产企业，镇洋发展核心烧碱装置长期保持高负荷稳定运行。步入精细化生产阶段后，传统生产模式的底层局限逐步凸现：氯碱工艺变量耦合性强、工况波动频繁，生产调节高度依赖资深工艺人员的经验判断，操作精度与响应速度受限于人力边界；多参数间的隐性关联难以通过传统机理模型完整量化，部分工序物料消耗长期处于高位，人工调参存在天然的滞后性与保守性。

以烧碱装置脱氯塔工序为例，脱氯作业中亚硫酸钠投放量需匹配酸碱度、氧化还原电位、盐水流量、温度、装置负荷等数十个动态变量。传统操作模式下，为确保脱氯效果达标，操作人员普遍采用保守投加策略，直接造成亚硫酸钠物料消耗居高不下，成为装置成本管控中难以通过人工优化突破的固化瓶颈。

TPT大模型在两大核心场景

完成闭环优化与验证

针对脱氯塔工序的核心痛点，镇洋发展携手中控技术，依托时间序列大模型TPT，通过工业级闭环自适应优化框架，深度挖掘装置长期运行积累的历史时序数据，并与企业一线工艺专家经验深度融合，完成了烧碱装置脱氯塔酸碱度精准控制、氧化还原电位闭环优化两大核心场景的模型训练与现场验证。

酸碱度自适应控制：从经验定值到动态寻优脱氯反应效率与盐水酸碱度直接相关，工况波动下pH最优区间始终处于动态变化。传统操作依赖工艺经验设定固定参数，无法适配实时负荷、温度、盐水成分的变化，为保障反应效果，往往产生大量无效药剂消耗。

TPT大模型突破了机理模型与人工经验的双重局限，凭借多变量注意力机制，精准捕捉酸碱度与盐水流量、温度、装置负荷等数十个变量的耦合关联，动态测算实时工况下的最优pH控制区间，使亚硫酸钠始终处于最高效的反应环境中，从根源上压降药剂无效消耗。

氧化还原电位预测调节：从滞后调节到预判管控氧化还原电位（ORP）是衡量脱氯效果的核心量化指标，也是亚硫酸钠投加量的核心判定依据。传统人工调节依赖ORP读数反馈，存在天然的操作滞后性，极易陷入“余氯超标腐蚀设备”与“药剂过量推高成本”的两难困境。

TPT将ORP纳入核心控制目标，通过时序预测提前预判ORP变化趋势，并结合控制器自适应策略，联动酸碱度、盐水流量、塔前塔后pH等关键变量动态调整亚硫酸钠投加量，实现从“滞后人工修正”向“提前预判、闭环自控”的转变。在保障ORP稳定达标、杜绝余氯腐蚀风险的同时，彻底消除人工保守投加带来的冗余损耗。经现场投运对比验证，TPT稳定运行后，波动性降低60%左右，脱氯塔亚硫酸钠每小时消耗量较传统模式下降约23%，每年可大幅降低生产成本。

本次成功投运，为镇洋发展打通了工业大模型从技术落地到经营价值兑现的完整链路，为其后续全装置智能化升级提供了可直接复用的实践样本。未来双方将持续深化合作，逐步把TPT大模型的智能优化能力拓展至更多核心生产工序。

同时，中控技术将继续加强TPT大模型在实际生产运行中的闭环验证与效果固化，让更多企业能以可测算的投入获得可量化的产出，实现生产效率、经营效益与核心竞争力的全方位价值跃迁。