机理与数据融合驱动
工业人工智能中试及验证基地
针对石油石化行业国产化替代困境，打造集“标准案例库、工业数据集、置信度标准”于一体的综合解决方案，推动AI4E（AI for Engineering）范式变革。
工业软件发展趋势与挑战
传统工业软件面临“卡脖子”困境，而人工智能正在重塑工程领域（AI4E）。我们正处于从“经验+机理”向“数据+机理”双驱动模式转型的关键窗口期。
🏭 传统困境：国产化替代难
传统大型工业软件（CAD/CAE/EDA）需几十年机理模型积累。直接追赶西方成熟软件壁垒极高，代码量大，耦合度高，验证周期长。
🚀 新机遇：AI for Engineering
利用代理模型 (Surrogate Models) 和 物理信息神经网络 (PINNs)，AI可以加速求解过程100-1000倍，并在缺乏精确机理的场景下通过数据补全认知，实现弯道超车。
求解效率对比：传统方法 vs AI代理模型
AI模型在复杂非线性流体计算中展现出显著的时间优势
中试基地核心架构
借鉴天津方案，构建以“验证”为核心的工业软件中试平台。通过三大核心要素的闭环流转，解决工业软件“不敢用、不好用”的难题。
1. 标准案例库
Standard Case Library
汇集石油石化勘探、开发、炼化、储运全链条的典型工程场景与失效案例，为软件提供真实的“考题”。
2. 工业数据集
Industrial Datasets
基于案例清洗脱敏的标准化数据。包含时序数据、影像数据、DCS日志及机理模型生成的仿真数据。
3. 置信度标准
Confidence Standards
建立工业软件的评价体系。从准确性、鲁棒性、实时性、可解释性维度，权威发布软件“合格证”。
点击上方卡片查看核心要素详情
深入了解中试基地的三大支柱如何协同工作
工业数据集构成
中试基地不仅仅存储数据，更强调数据的多模态融合与机理关联。高价值数据是训练工业AI大模型的燃料。
软件置信度评估模型
权威发布机制：任何进入中试基地的工业软件/模型，必须通过多维度的置信度测试，方可进入现场应用。
鲁棒性 (Robustness): 面对噪声数据的抗干扰能力。
可解释性 (Interpretability): 除了给出结果，是否能通过物理机理解释原因？(石油行业关键安全要求)
边界适应性 (Boundary): 在极端温度/压力下的表现。
未来愿景：工业智能算网
从单点软件中试向“机理与数据融合驱动的工业智能体”演进。构建覆盖全行业的工业AI算力与模型网络。
机理模型库
沉淀几十年的石油化工理化方程、反应动力学模型。提供AI不可逾越的物理约束。
工业智能体 (Agent)
融合核心
数据驱动感知 + 机理驱动决策。
具备自适应、自学习能力的自主运行单元。
全域算力网
边缘计算(Edge)实时推理 + 云端(Cloud)大模型训练。形成即插即用的工业AI基础设施。
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