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原文出自Technology Review for Carbon Neutrality期刊
Cite this article:Chong X, Li L, Zhang C, et al. AI-enhanced multi-scale smart systems for decarbonization in the chemical industry: a pathway to sustainable and efficient production. Technology Review for Carbon Neutrality, 2025, https://doi.org/10.26599/TRCN.2025.9550005
https://www.sciopen.com/article/10.26599/TRCN.2025.9550005
作者： 钟雪群，李蓝宇，张川，赵英汝, Markus Kraft, 王笑楠
1 导读
近年来，能源密集型化学工业脱碳已成为一项关键挑战。本文强调了绿色和智能化学的迫切需求，并探讨了使用多尺度智能系统工程方法实现化学行业脱碳。通过研究不同尺度的创新——从微观材料发现到中观过程优化，再到宏观化学工业园区设计/重新设计——本综述阐明了智能方法如何替代传统的机械模型，从而彻底改变化学工业的效率、可持续性和碳中和。此外，本综述通过实际应用案例强调了跨尺度建模在解决化学过程中的复杂挑战中的作用。进一步的关键挑战包括数据管理、模型互操作性和工业集成，以及经济、社会和道德考虑。最后，它概述了未来的研究方向，强调跨学科方法推动行业走向更绿色、更高效和碳中和的未来，与全球可持续发展目标保持一致。
2 背景介绍
在有限时间内化工行业脱碳需要考量多尺度耦合，兼顾降低能耗、优化物质利用、减少污染排放和提升经济效益等多重目标。机器学习、优化算法、知识图谱和数字孪生等智能化方法的引入，利用历史数据进行过程预测、运营优化、快速筛选最优操作条件、加速设备设计与实施等复杂体系，能助力化工行业的环境可持续性转型，使行业摆脱传统的试错方法，向更高效且精准转型方向发展。本文从微观材料发现到中观过程优化再到宏观化学工业园区运营规划，探讨智能方法的引入在化工行业各个尺度的发展现状与潜力。同时，综述了智能化技术在跨尺度耦合方面的应用，并通过实际应用案例展示跨尺度建模在解决化学过程中的复杂挑战中的作用。
3 图文介绍
智能化技术的高速发展不断地拓宽其应用领域，图1展示了面向化工行业脱碳的人工智能(AI)驱动多尺度智能系统。在化工交叉领域，智能技术增强了脱碳技术的可扩展性，加速实现技术的系统化与全面部署。通过智能传感器、控制系统和数据分析优化工艺流程的集成，实现精细化的运营部署，最大限度减少资源浪费，降低能源消耗，促进废弃物循环利用。
图 1面向化工行业脱碳的AI驱动多尺度智能系统
在微观层面，在微观层面将智能方法与实验数据和机理相结合，不仅能加速材料研发与发现，还能加深对机理的探究。方法可进一步推广应用于其他领域材料的开发和发现，加速微观层面的材料发现。智能技术主要用于预测材料性能和揭示机理，并通过机器学习模型协助设计具有特定性质的材料和分子。然而，这些应用的有效性在很大程度上依赖于历史实验数据的可靠性和一致性。
介于微观和宏观尺度之间，智能化方法在单元操作、工艺流程和工厂的相关应用关注生模型运行的准确性和稳定性，通过工艺参数的调节实现调控(图2)。利用机器学习和优化算法来提高运营效率，减少排放同时提高能源利用率。数据驱动的模型和代理模型加快了化工过程的设计和运行，允许实时调整和决策，从而实现可持续性且更具成本效益的生产模式，促使化工行业的绿色高效转型。
图 2 智能方法推动了单元操作、工艺和工厂层面的化学工程模拟
在宏观层面，强调化工行业与更广泛的社会和环境因素之间的相互联系。数字孪生技术的引入弥合了虚拟模型和物理操作之间的差距，实现两个领域之间的假设分析、动态交互和实时调整。数字化和智能化方法的应用促进了化工行业跨尺度脱碳技术的整合，为研究从分子到工业规模的相互作用奠定了基础。人工智能驱动的系统解决了从材料发现到工艺优化的问题，加速了行业向低碳实践的转型。数字孪生将虚拟模型与物理工厂集成，实时优化运营并提高工艺效率。
值得注意的是，化工行业各个尺度上的复杂性对从技术普及、经济性和智能技术应用伦理三方面对可持续发展和智能转型提出挑战(图3)：(1)研究数据安全和基础设施兼容性等技术问题；(2)人工智能可解释性和劳动力流失等道德问题；(3)行业转型投资和技术研发投资等经济因素。
对此，从技术层面应推动行业数据管理发展，促进数据共享、碳监测和减排监督，并采用统一的数据处理标准和云计算集成，以确保安全性和隐私性。人工智能和边缘计算等新兴技术可以增强这些平台，确保数据完整性、预测分析和实时处理。针对跨尺度建模与仿真开发数字孪生平台。推动模块化设计和实时数据处理技术，提高预测性维护、流程优化和资源管理效率。通过人机交互技术结合人工智能驱动的控制系统与数字孪生，可以实现对化工过程的精确模拟和优化。此外，跨学科研究是开发可持续工艺的关键，将人工智能和数据科学融入化学研究可以带来材料发现和工艺优化方面的突破，加速新产品的开发并提高制造工艺的效率。进一步融合环境科学和经济学，模拟不同策略下的成本、收益和环境影响，为行业决策者提供参考。
图 3 化工行业智能化转型实现碳中和的挑战与研究方向
4 总结与展望
本文从多尺度智能系统工程角度对化工行业各个尺度的脱碳研究和战略进行综述，讨论化工行业不同尺度下的绿色转型。机器学习、知识图谱和数字孪生技术等智能方法的集成简化了机械模型，提高了领域研究效率同时降低资源消耗。化工行业的转型涉及多维度的决策和多方利益交互。智能化技术的引入为多尺度和跨尺度问题提供解决方案。然而，目前化工行业碳减排和智能技术交叉领域仍处于研究探索阶段，针对多层级联通模型构建还需进一步探索，实现各层级耦合的园区整体降碳目标。
5 通讯作者
王笑楠，清华大学化工系长聘副教授、博导，智能化工研究中心主任，新加坡国立大学荣誉副教授，新一代人工智能国家科技重大专项首席科学家、项目负责人，美国化学工程师学会 (AIChE) 可持续发展领域主席。国家高层次青年人才计划入选者。带领团队从事AI+能源化工材料的研究。在Nat. Mach. Intell.、Nat. Synth.、J. Am. Chem. Soc.、AIChE J等期刊发表学术论文180余篇，包括15篇ESI高被引论文，被引一万余次，H-index 59。担任Applied Energy等十本国际期刊副主编和编委，获美国化学会可持续化学与工程讲席奖、Cell Press中国女科学家奖、青年北京学者、侯德榜化工科学技术奖“青年奖”，福布斯中国科技女性50，新加坡杰出青年首席研究员奖、英国皇家学会国际交流奖等奖项。入选全球学者终身学术影响力榜，2024全球高被引学者，连续四年被Elsevier评为全球前2% 顶尖科学家。
李蓝宇，北京化工大学化学工程学院副教授，博士生导师。曾任清华大学经济与管理学院博士后研究员。研究方向包括化工过程优化、能源系统分析、人工智能在化学与材料工程中的应用。主持或参与国家自然科学基金、国家科技部重点研发计划等多项科研项目，并承担多项企业合作课题，致力于推动数字孪生技术、储能优化、碳中和技术的发展。在 Energy & Fuels, Applied Energy, Environmental Science & Technology, Journal of Cleaner Production 等国际学术期刊发表多篇论文，并获NEXUS论坛最佳论文报告奖、PSE Asia最佳墙报奖等学术荣誉。曾获清华大学水木学者、博士后国际交流计划引进项目资助。多次在国际会议上进行学术交流，研究成果受到学术界广泛关注。
钟雪群，清华大学化学工程系研究生，研究方向为跨尺度化工园区降碳与综合评价框架构建。
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