一种基于工业本体的湿法冶金生产AI仿真优化管理方法及系统与流程

本发明涉及制造企业生产调度管理，具体为一种基于工业本体的湿法冶金生产ai仿真优化管理方法及系统。

背景技术：

1、湿法冶金是有色金属资源提取的核心生产方式，生产流程包含浸出、净化、萃取、电积等多道强耦合工序，生产过程呈现多相、非线性特征，生产调度决策需要同时兼顾金属回收率、产品纯度、物料利用率、生产能耗等多项生产经营管理指标，调度方案的合理性直接决定企业生产效益。

2、当前湿法冶金智能化领域已经出现数字孪生仿真结合强化学习的优化技术方案，该类方案构建耦合各工序机理-数据混合子模型，通过接口互联形成多工序协同数字孪生体，引入强化学习框架在虚拟模型内部开展训练，实现全流程生产指标优化，支持湿法冶金生产实时工况监控、前瞻推演与人机协同决策，能够为湿法冶金生产提供决策参考，但现有该类技术方案仍然存在明显不足：

3、第一，仿真优化模型缺少面向湿法冶金业务的标准化工业知识底座，工艺机理、工序耦合约束、设备业务管理阈值均零散内嵌于仿真模型内部，没有构建可推理、可复用、可约束的结构化工业本体知识体系；工艺约束规则深度耦合在仿真模型逻辑内部，知识修改更新难度大，工艺知识难以沉淀、复用与逻辑推理。

4、第二，仿真模型未设置独立的工业本体先验基准作为刚性约束，机理知识与数字孪生仿真模型深度绑定；当现场生产工况发生波动时，仅依靠实时生产数据对模型做偏差修正，缺少来自工艺知识层面的边界约束，容易出现仿真推演结果违背湿法冶金客观物化反应机理的情况，造成输出的生产调度方案可行性下降。

5、第三，强化学习优化训练缺少独立的工艺知识边界限定，虚拟环境寻优过程仅依靠算法指标导向，易生成违背实际工艺约束的调度方案；同时优化训练与知识更新相互割裂，强化学习仅完成模型参数迭代优化，无法同步反哺更新底层工艺知识规则。

6、第四，实体生产线业务运行产生的工况数据、指标偏差数据以及异常工况处置数据不能同步回流，实现本体知识规则、仿真机理参数、ai模型权重三者协同更新；无法形成知识更新-仿真评估-调度方案优化-现场业务反馈三位一体完整闭环，生产调度决策能力难以持续自主迭代升级。

技术实现思路

1、本发明的目的在于提供一种基于工业本体的湿法冶金生产ai仿真优化管理方法及系统，以解决上述背景技术中提出的问题。

2、为实现上述目的，本发明提供如下技术方案：一种基于工业本体的湿法冶金生产ai仿真优化管理方法，包括以下步骤：

3、s1、构建湿法冶金专属层级化工业本体知识库，对湿法冶金生产全流程物化反应机理、工序耦合约束条件及设备工况业务管理阈值进行结构化建模，形成具备可推理、可约束特性的标准化生产工艺业务管理先验知识体系；

4、s2、以所述工业本体知识库的工艺管理机理与管控约束规则为固定先验基准，融合实体生产线实时工况业务管理数据，构建机理与数据双驱动的湿法冶金生产全流程高保真工况仿真评估模型，对虚实生产工况执行动态校准，并基于校准后的模型开展生产调度方案前置推演；

5、s3、以所述工况仿真评估模型为封闭虚拟管理试错载体，依托工业本体知识库预设的生产工艺管理边界限定优化区间，以冶金生产金属回收率、产品纯度、生产能耗、物料利用率等生产经营管理指标为多维固定优化目标，通过深度强化学习算法在无实体生产线干预的虚拟管理环境内迭代收敛，获取多工序协同最优生产调度管理方案组合；

6、s4、将仿真校验合格的生产调度管理方案应用于实体生产线业务管理环节，采集实体生产线工况管理数据，双向同步迭代更新工业本体生产工艺约束规则、生产工况仿真机理参数及生产优化模型训练权重，循环执行知识更新、工况仿真评估、调度方案优化、业务迭代流程，完成湿法冶金生产工艺管理、工况仿真评估精度、生产调度决策管控能力的持续性自主迭代升级。

7、作为本发明的一种优选技术方案，所述s1中湿法冶金专属层级化工业本体知识库的结构化建模，针对湿法冶金多相非线性生产反应特性执行差异化生产知识构建，包括：界定原料、设备、工艺工序、化学反应、生产指标五类核心生产管理本体实体；配置各本体实体对应的湿法冶金专属生产经营属性参数；建立本体实体间的工序级联生产耦合约束关系与物化反应管理关联逻辑，形成具备工艺推理与生产管理约束能力的湿法冶金专属生产工艺先验知识体系。

8、作为本发明的一种优选技术方案，所述s2中机理与数据双驱动的全流程高保真工况仿真评估模型，以工业本体工艺先验管理机理为刚性约束基准，结合实体生产线实时工况管理数据完成模型动态偏差校准，形成先验管理机理主导、实时生产数据动态修正的虚实工况同步业务评估处理机制。

9、作为本发明的一种优选技术方案，所述s3中虚拟环境生产方案优化过程，完全依托封闭虚拟生产仿真场景完成多工况生产调度试错、调度方案量化评分与模型收敛，在工业本体生产工艺管理边界的固定约束范围内，完成湿法冶金全流程全局协同生产调度方案优化作业。

10、作为本发明的一种优选技术方案，所述s4中生产调度管理方案的落地执行流程为：对迭代收敛得到的生产调度管理方案执行多批次连续虚拟仿真校验，核验工序生产工况稳定性、工艺管理合规性及生产经营指标达标性，仅将校验合格的生产调度管理方案下发至实体生产线业务管理端执行。

11、作为本发明的一种优选技术方案，所述s4中双向同步迭代进化处理，基于实体生产线工况管理数据、指标偏差数据及异常工况处置数据，同步完成工业本体生产工艺约束规则修正、生产工况仿真机理参数更新、生产优化模型训练权重迭代，完成生产工艺知识体系、工况仿真评估精度、生产调度决策能力的同步自主升级。

12、一种基于工业本体的湿法冶金生产ai仿真优化管理系统，用于执行本发明所述的方法，包括：

13、生产知识结构化建模模块，用于构建湿法冶金专属层级化工业本体知识库，固化生产工艺先验机理与工序管控耦合约束，形成可推理、可约束的标准化生产经营知识底座；

14、生产工况仿真评估模块，与所述生产知识结构化建模模块耦合驱动连接，接收工业本体知识库的生产工艺机理约束参数，构建机理与数据双驱动高保真生产工况仿真评估模型，构建虚实生产工况动态校准机制，输出前置生产调度方案推演结果；

15、生产智能调度优化模块，与所述生产工况仿真评估模块数据对接，依托封闭虚拟生产试错环境与本体生产工艺管理边界约束，基于湿法冶金多维生产经营管理指标完成深度强化学习全域迭代优化，输出全工序协同最优生产调度管理方案；

16、生产闭环迭代管理模块，分别与所述生产知识结构化建模模块、生产工况仿真评估模块、生产智能调度优化模块双向数据互通，基于实体生产线生产管理数据同步更新知识规则、仿真参数、模型权重，构建生产调度方案仿真校验落地、多维度生产管理数据双向同步迭代的三位一体自主进化生产经营管理体系。

17、作为本发明的一种优选技术方案，所述生产知识结构化建模模块包括本体实体界定单元、冶金专属属性配置单元、工序耦合管理建模单元、生产知识动态迭代单元；所述本体实体界定单元用于划分湿法冶金五类核心生产管理本体实体；所述冶金专属属性配置单元用于配置适配湿法冶金非线性生产反应的专属经营管理参数；所述工序耦合管理建模单元用于固化多工序级联生产关联规则；所述生产知识动态迭代单元用于接收实体生产线生产管理数据，完成生产工艺知识规则迭代更新。

18、作为本发明的一种优选技术方案，所述生产工况仿真评估模块包括机理先验仿真分析单元、虚实工况动态校准单元、多工况前置调度推演单元、生产工艺风险预判单元；所述机理先验仿真分析单元依托本体生产工艺机理复刻物化生产反应过程；所述虚实工况动态校准单元用于消除虚实生产工况偏差；所述多工况前置调度推演单元用于开展无实体生产线干预的虚拟生产试错仿真作业；所述生产工艺风险预判单元用于识别仿真工况内的生产工艺违规与生产异常。

19、作为本发明的一种优选技术方案，所述生产智能调度优化模块包括生产工艺边界约束单元、封闭虚拟迭代训练单元、多维生产经营指标量化评分单元、全局协同生产调度输出单元；所述生产工艺边界约束单元调取本体知识库锁定生产优化合法区间；所述封闭虚拟迭代训练单元完成无实体生产线干预的自主生产试错收敛；所述多维生产经营指标量化评分单元基于湿法冶金核心生产经营管理指标完成调度方案量化评估；所述全局协同生产调度输出单元输出全工序协同最优生产调度管理方案。

20、与现有技术相比，本发明的有益效果是：

21、1、本发明构建湿法冶金专属层级化工业本体知识库，对生产全流程物化反应机理、工序耦合约束条件以及设备工况业务管理阈值进行结构化建模，界定原料、设备、工艺工序、化学反应、生产指标五类本体实体并配置专属属性，建立工序级联耦合与物化反应关联逻辑，形成具备可推理、可约束特性的标准化生产工艺业务管理先验知识体系，实现湿法冶金工艺知识的显性化沉淀、语义化管理，工艺约束不再零散固化于仿真模型内部，便于知识维护、复用与工艺逻辑推理，为生产调度方案生成提供统一的知识底座，解决传统方案工艺知识内嵌模型、难以维护更新的问题。

22、2、本发明以工业本体知识库的工艺机理与约束规则作为固定先验基准，融合实体生产线实时业务管理数据构建机理-数据双驱动高保真工况仿真评估模型，完成虚实工况动态校准与生产调度方案前置推演，以工业本体提供的工艺机理作为刚性约束，实时生产数据做动态偏差修正，构建虚实工况同步业务评估处理机制；在开展生产调度方案推演时，仿真过程始终受本体工艺规则约束，有效规避仿真推演结果违背冶金工艺客观规律的现象，提升虚拟仿真评估结果的真实性与可靠性，为生产调度方案的预评估、前置推演提供高保真虚拟载体。

23、3、本发明以仿真评估模型作为封闭虚拟试错载体，依托工业本体知识库限定生产工艺优化区间，以金属回收率、产品纯度、生产能耗、物料利用率等多维生产经营管理指标为优化目标，在不干预实体生产线的虚拟环境中通过深度强化学习迭代收敛，得到多工序协同最优生产调度管理方案组合，全部调度试错、方案量化评分均在虚拟仿真环境完成，无需占用实体生产线开展试验，规避现场试错带来的物料损耗、工况波动风险；区别于现有技术仅依靠算法指标寻优，本发明依托本体知识库划定工艺合法边界，保证输出的生产调度管理方案均满足湿法冶金工艺合规要求，实现湿法冶金全流程全局协同调度方案的智能生成。

24、4、本发明将仿真校验合格的生产调度管理方案下发实体生产线业务管理端执行，采集现场业务数据，双向同步迭代更新工业本体工艺约束规则、仿真机理参数、深度强化学习模型权重，循环开展知识更新、工况仿真评估、调度方案优化、业务迭代流程，构建知识体系、仿真评估精度、调度决策能力三位一体同步自主进化闭环；实体产线的工况、偏差、异常处置数据可以同时回流更新知识层、仿真层、ai优化层，随着生产运行持续迭代提升本体知识完备度、仿真评估准确度以及生产调度方案的优化效果，持续提升湿法冶金企业生产调度管理智能化水平。

25、5、本发明输出为面向产线业务管理端的生产调度管理方案，属于生产经营决策建议，不直接生成硬件控制指令，归属于制造生产调度管理范畴；整套方法与系统完整落地工业本体、机理-数据双驱动仿真、虚拟强化学习寻优、三重对象闭环迭代，兼顾湿法冶金多相非线性复杂生产特征，适配湿法冶金多工序耦合的生产业务场景，能够同时兼顾多项生产经营管理指标，具备良好的工程落地实用性。