盛夏时节，走进云南铝业股份有限公司（以下简称 "云铝股份"）文山生产基地，厂区屋顶光伏板连片铺展，车间内绿色电解铝生产线运转有序，中控室 " 绿铝云慧鉴 " 数字大模型自主优化电解槽参数……这幅绿色与智能深度融合的画面，是我国铝电解行业数智化转型的一个现实场景。

自铝电解工业化生产百年来，行业长期依赖以人工经验为核心的 " 机理生产控制模式 "，数据监测滞后、生产管理依赖经验判断、控制精度不足、工序耦合复杂等瓶颈始终难以突破。云铝股份以 " 打造世界级绿色铝一流企业标杆 " 为战略引领，自主研发了 " 绿铝云慧鉴 " 铝电解 AI 计算数字大模型，为这一传统高载能行业装上了 " 智能阀门 "。

云边协同 " 越用越聪明 "

" 电解铝生产过程中，电解槽的状态判断和参数调整，长期依赖有经验的老师傅掌舵。不同的人员、不同的班组，操作标准不一，效率和质量波动大。" 云铝股份所属文山基地电解生产中心负责人王辉告诉记者，" 绿铝云慧鉴 " 的核心突破，就在于将老师傅的 " 经验 " 转化为可复制、可迭代的 AI 模型。

据介绍，该系统是铝电解行业首个基于 AI 计算的数字大模型，依托中铝集团坤安平台，融合机器学习、深度学习与工业机理，构建了 18 个小模型。

系统实时集成下料点测温、槽壳测温、槽压等 20 余项关键运行参数，构建起电解槽全周期、多维度运行画像，实现了多源异构数据的深度融合与高频感知。一旦监测到异常工况，系统可进行动态推演与全局优化，自动生成并下发最优控制指令，形成 " 数据监测—智能处理—模型预测—决策执行 " 的全流程智能闭环架构，推动生产控制向精准自适应调控演进。

在技术架构上，" 绿铝云慧鉴 " 构建了 " 机理驱动 + 数据驱动 " 双轮融合的 AI 模型体系。" 单纯靠数据驱动，模型可能给出‘正确但不可解释’的结果，这对工业生产来说是难以接受的。我们引入机理模型，确保每一个决策都有科学依据，具备工业可靠性。" 王辉解释说。

与此同时，这个系统还搭建了 " 中心训练 + 边缘推理 + 数据回传 + 持续优化 " 的云边协同运行体系，实现了模型在线演进与 AI 全生命周期管理。这意味着，大模型不仅能在总部 " 大脑 " 集中学习，还能在工厂边缘端实时推理执行，并将现场数据回传持续优化模型，形成 " 越用越聪明 " 的正向循环。

数据驱动实现多项指标突破

应用成效是检验技术的唯一标准。数据显示，" 绿铝云慧鉴 " 的数据判定准确率超过 90%，工艺参数寻优准确率优于 80%，模型整体准确率达 90% 以上。

在生产效能方面，系统实现了多项突破：平均电压降低 10 毫伏，电解槽压降降低 2 毫伏，电流效率提升 0.3%，氟化铝单耗降低 2 千克，铝水平合格率达到 100%，分子比合格率达 95%。在控制精度上，氟化铝添加量预测偏差小于 5 千克的占比高达 96%，全效应系数稳定控制在 0.1 以内。

" 这些数字看起来不大，但对于电解铝行业来说，每一个百分点的提升都意味着巨大的能耗节约和成本优化。" 王辉说。

" 绿铝云慧鉴 " 的成功应用，标志着铝电解生产控制从传统的经验驱动、人工决策，迈向了数据驱动、模型主导、智能决策、自主闭环的新阶段。该系统已入选工业和信息化部人工智能赋能新型工业化典型应用案例，成为铝电解行业唯一上榜企业。

下一步，企业将继续深化 " 绿铝云慧鉴 " 在更多生产场景的应用，并探索向行业其他企业输出这一智能化解决方案。" 我们希望这套系统不仅能服务云铝自身，也能为中国铝工业的绿色低碳转型和高质量发展贡献一份力量。" 云铝股份装备部（数字化管理部）经理洪尧告诉记者。

" 从人工看槽到 AI 控槽、从经验传承到模型演化的实践表明，传统高载能行业，同样可以成为智能制造的创新高地。" 王辉说，给百年电解铝产业装上 " 智能阀门 "，正是企业以 AI 重塑生产流程、以智慧驱动绿色未来的产业变革。

[ 免责声明 ] 本文信息来自科技日报，所载内容、图片来源互联网，微信公众号等公开渠道，我们对文中观点保持中立，仅供参考、交流之目的。转载的稿件版权归原作者和机构所有，如有侵权，请联系我们删除。