智享领课®AI+（化工篇）：职业教育如何整合AI实现从实训到效益的闭环实践

引言：职业教育如何破解化工实训难题？

在化工职业教育中，精馏作为典型单元操作，长期面临设备成本高、工艺优化难、实训与产业脱节等问题。随着AI技术与数字化资源的深度融合，一套覆盖“部署-训练-优化-测试-效益”全流程的解决方案正在重塑教学模式。以下是基于AI赋能的五步实践路径，以精馏为例，为化工职教提供可复制的智能化升级方案。

 

1. 部署阶段：混合架构设计

硬件层

本地部署：

为简化DeepSeek部署流程，我公司特别推出智享领课^®AI⁺大模型一体机，将整个DeepSeek大模型封装到一台服务器中，实现即插即用，真正做到了高融合，高算力，高效率，根据不同用户的不同需求，机型分为7B、14B、32B、70B等，用户可根据实际情况选择。

云端协同：

主流平台：推荐使用腾讯云（提供免费GPU资源）、AWS、升腾云等，支持一键创建基于Ollama或TensorFlow的协作工作空间（如腾讯Cloud Studio）

 

协作功能：通过云平台的共享链接或权限管理功能（如腾讯云账号共享、OneDrive实时协作），允许多用户同时访问和编辑模型应用代码或数据

 

优势：本地私有云处理敏感数据，生成报告后通过公有云API进行格式优化与跨部门协作；也可以本地部署模型解析会议记录生成任务清单，突发需求时调用云端资源补充算力，总之，在节省成本和充分利用能效方面，本公司更推荐使用混合架构部署方式。

 

云端协同与本地部署的核心区别

教学适配

开发轻量级教学版控制台，支持学生通过Web界面操作虚拟工厂（如Unity3D数字孪生界面）

 

2. 训练阶段：教AI“精馏操作经验“

（重点说明，此处我只举例提供方法，相信各位化工专业老师投喂会更加精准：）

数据投喂：

训练过程：

第1周：让AI学习1000组不同物系（如乙醇-水）的分离数据

第2周：用强化学习模拟“老师傅调参数”，比如逐步优化回流比

第3周：考试测试——给定新物系（如丙酮-氯仿），让AI设计分离方案

 

3. 优化阶段：AI当“精馏节能顾问”

在全球能源转型与“双碳”目标的双重驱动下，精馏过程作为化工行业的高能耗环节，其节能优化需求日益迫切。传统依赖人工经验与静态模型的精馏控制模式，难以应对复杂工况下的动态能效平衡，而人工智能（AI）凭借其强大的数据分析、模式识别与实时优化能力，正逐步成为精馏节能领域的新型“智能顾问”。

优化案例：

问题：某实训用乙醇精馏塔蒸汽耗量偏高

数据源扩展：

 

企业数据：通过API接入公开的工业数据集（如Kaggle化工竞赛数据、中石化历史运行日志）

 

仿真数据：利用Aspen Plus/HYSYS生成虚拟工况数据，弥补实际数据不足

 

AI操作：

分析历史数据发现：当回流比从3:1降到2.5:1，纯度仅下降0.8%

结合天气数据：夏季冷却水温高时自动增加回流比补偿

输出方案：动态调节回流比，年节省蒸汽费用预估1.2万元

 

学生任务：

在3D虚拟仿真系统中尝试不同进料位置（如第15块 vs 第18块塔板）

AI实时反馈理论板数变化，生成学习报告

 

4. 测试阶段：虚实结合的“精馏考场”

在化工分离技术中，精馏作为核心单元操作，其效率与可靠性直接影响生产能耗、产品质量及设备寿命。然而，传统精馏工艺设计依赖经验公式与试错实验，存在优化周期长、成本高、安全隐患难以预测等问题。近年来，随着人工智能与数字孪生技术的深度融合，虚实结合的“精馏考场”应运而生，为工艺开发与设备管理提供了全新范式。

 

虚拟测试：

用Aspen Plus模拟苯-甲苯分离：

AI建议进料预热到95℃（比常规高10℃）

仿真结果显示：再沸器负荷降低12%

 

实物验证：

在实训基地精馏塔实测：

传统方法：得到95%纯度乙醇需3小时

AI方案：2小时15分钟达标，塔釜温度波动减少40%

 

寿命预测：

AI分析再沸器温度记录（举例）：

“过去半年有27次超温报警，建议下月更换加热棒”

实际拆检发现：加热棒绝缘层已碳化，验证预测准确

 

5.效益分析：看得见的“精馏成绩单”

教学效益：

经济效益（以年产5万吨甲醇装置为例）：

■ 蒸汽消耗：从1.8吨/吨 → 1.6吨/吨，年省400万元 

■ 塔板清洗周期：3个月 → 5个月，维护费减少30% 

■ 产品合格率：98.2% → 99.5%，年减少返工损失50万

 

精馏AI系统操作界面示例

[当前状态]

塔顶温度：78.2℃ | 塔釜温度：102.5℃ | 回流比：2.8:1

 

[AI建议]

● 检测到环境湿度上升至75%，建议将回流比提升至3:1

● 进料预热器效率下降12%，需安排下周检修

● 最优操作区间提示（绿色安全区）：

   ┌────────────────────┐

   │ 塔顶温度：76-80℃                                │

   │ 回流比：2.5-3.2:1                                  │

   └────────────────────┘

 

 

通过“AI+虚拟仿真”的深度融合，职业教育正打破传统化工实训的时空与成本壁垒。从精馏塔的能耗优化到受限空间作业的安全预警，AI不仅充当“智能顾问”，更成为连接产业需求与教学实践的桥梁。未来，随着MR交互、多模态大模型等技术的迭代，化工职教将逐步实现“学即所用、训即生产”的终极目标。