反应釜温度预测AI：多变量时序建模阶段进展

针对精细化工反应釜温度难以实时精准预测的痛点,AI 实验室本次阶段进展聚焦多变量时序建模与软测量方法。

• 进展:基于 6 个月、3 台反应釜的 DCS 历史数据(采样 30 秒/点),对比 LSTM、Informer 与梯度提升三类模型,10 分钟步长 MAE 由基线 4.2℃ 降至 2.1℃,保温段 RMSE 0.9℃;
• 方法:构造滞后窗口与差分特征,引入催化剂流量、夹套温度等 18 维辅助变量;测试显示升温切换段误差仍偏高,是当前泛化短板;
• 下一步:拟嵌入反应动力学方程作为 PINN 正则项,并扩展至多釜协同与异常工况识别,目标将误报率从 8% 压至 5% 以内。