工业AI赋能238亿超级工程：中控技术中标中煤榆林煤炭深加工基地项目并举行开工会

　　China Coal Shaanxi has successfully won the bidding of China Coal Yulin Coal Deep Processing Base Project and become the main digital vendor (MDV) of the project, with an order of close to 100 million RMB. This super project, with an investment of 23.8 billion RMB, is a key initiative for China Coal to promote the upgrading of the coal chemical industry chain and also marks a new stage in the large-scale application of industrial AI in the field of coal deep processing.

　　近日，中控技术成功中标中煤陕西能源化工集团有限公司（以下简称"中煤陕西公司"）中煤榆林煤炭深加工基地项目，成为该项目的主数字化供应商 (MDV)，并承接近亿元订单。这一投资高达238亿元的超级工程，是中国中煤推进煤化工产业链升级的关键举措，同时也标志着工业AI在煤炭深加工领域的规模化应用迈向新阶段。

　　作为该项目的核心数字化合作伙伴，中控技术将依托工业AI驱动的企业智能运行新架构，助力客户实现生产全链路的"动态调优"，充分释放工业AI在复杂工业环境中的商业价值。近日，该项目开工会在中控科技园隆重举行，中煤陕西公司党委副书记、董事、总经理、煤化工二期指挥部总指挥周永涛，中煤陕西公司煤化工二期指挥部副总指挥杜鹏翔一行莅临现场，中控技术公司高级副总裁兼首席运营官俞海斌携中控技术团队接待交流。

　　238亿投资+工业AI，重塑煤化工智能化新标杆

　　中煤榆林煤炭深加工基地项目主要负责建设220万吨/年的甲醇、90万吨/年的聚烯烃以及相关的配套设施，同时建设25万吨/年的 LDPE/EVA （线性低密度聚乙烯和乙烯—醋酸乙烯共聚物）延链增链配套工程项目。同时，项目还将推进中央控制室 (Central Control Room，CCR) 设计改造及一期全厂6万余点控制系统的升级替换"交钥匙"工程，实现一、二期装置的无缝衔接与高效协同，助力中煤陕西公司构建现代化管理体系，打造引领行业的现代煤化工精品示范工程。

　　在开工会上，周永涛指出，该项目不仅是中煤陕西公司数字化转型发展的重要引擎，更承载着中煤集团在化工领域的战略升级目标。中控技术凭借深厚的行业经验、卓越的产品性能与质量、高标准的服务体系以及专业的项目管理能力，成功赢得此次合作，充分彰显了其在工业智能化领域的核心竞争力。他强调，该项目不仅要实现经济效益，更要成为具有引领意义的行业标杆，确保"先进、智能、好用"的目标落地，为煤化工行业的数智化升级提供示范作用。

　　俞海斌对周永涛一行的到来表示热烈的欢迎，并向中煤陕西公司对中控技术实力和过往业绩的认可表示感谢。他表示，本项目承载着双方在煤炭深加工领域智能化升级的共同愿景。当前，中控技术以工业AI为新的战略定位，加速推动公司转型，促进AI产品及技术在流程行业的落地应用，并将以此项目为契机，整合最优资源，创新生产模式，助力中煤陕西公司打造高效、绿色、安全的智能化工厂。

　　工业AI如何啃下煤化工"硬骨头"？

　　煤化工行业正面临核心设备故障预警滞后、工艺控制复杂度高、能源利用效率低等诸多挑战。例如，压缩机和反应器等关键设备的传统监测手段难以精准预测故障，导致单次非计划停机损失可能高达数百万元。此外，工艺参数受多变量耦合影响，人工调节难以保持稳定，影响产品收率与品质，而高耗能模式进一步挤压企业利润空间。

　　面对煤化工行业设备健康管理、工艺优化与能效提升的复合型挑战，中控技术以"1+2+N"工业AI驱动的企业智能运行新架构为支撑，构建数据-知识-决策的全链路智能闭环系统。通过深度整合多模态工业大数据与领域机理知识，打造具备自感知、自诊断、自决策能力的智能工厂，为行业痛点提供突破性解决方案。

　　中煤榆林煤炭深加工基地项目依托中控技术打造的设备数据基座 (PRIDE) 和运行数据基座 (DCS)，建立设备专业数据湖，打通不同类型数据间的"信息孤岛"；同时，将应用中控技术时间序列大模型TPT (Time-series Pre-trained Transformer)，融合设备、质量、运行等多类型数据训练，打造AI软件平台，重构智能应用层APP/Agent，借助混合专家模型 (MoE) 实现智能设备管理 (IDM)、智能报警管理 (AAS)、智能仿真 (OTS)、先进智能控制 (AIPC) 等功能效果跃升。通过打造Industrial Net数据基座，向AI for Control、AI for Redesign蜕变。该项目预期将实现设备管理从被动响应转向预测干预、工艺控制从经验驱动转向模型寻优、能源管理从单点优化转向系统平衡，成为中控技术通过构建"识别-评估-决策-执行"的工业智能模式，打造知识机理与数据双轮驱动的煤化工行业AI范式。

　　未来，双方将持续深化合作，以高标准、高质量推进项目建设，共同引领煤化工行业向更高水平、更高质量的发展迈进。在传统工业的厚重躯壳中，一场由数据和know-how驱动的效率革命正在发生。这不仅是技术的胜利，更是中国工业智能化转型的价值范式重构。

　　(Edited by Ye Shiyu)