Трансформация систем усовершенствованного управления (APC) и оптимизации (RTO) с использованием LLM и GenAI
1. Стратегический контекст: Кризис традиционных моделей управления в условиях "двухскоростного" рынка
1.1. Макроэкономические драйверы технологического сдвига
Глобальная нефтеперерабатывающая и нефтехимическая индустрия в период 2024–2026 годов переживает фундаментальную структурную трансформацию, характеризующуюся феноменом "двухскоростного" рынка. В то время как восточные регионы (Китай, Индия, Ближний Восток) активно вводят в эксплуатацию интегрированные мега-комплексы, западные рынки (Европа, Северная Америка) сталкиваются с необходимостью рационализации мощностей и закрытия устаревших активов.1 Прогнозы указывают на то, что глобальный спрос на продукты нефтепереработки достигнет плато к 2030 году, что неизбежно приведет к ужесточению конкуренции и беспрецедентному давлению на операционную маржинальность.2
В этом контексте операционная эффективность перестает быть просто конкурентным преимуществом и становится условием выживания. Традиционные методы повышения эффективности, опирающиеся на человеческую экспертизу и классические системы автоматизации, достигают асимптотического предела. Системы усовершенствованного управления технологическим процессом (APC), построенные на базе линейных моделей прогнозирующего управления (MPC), эксплуатируются на большинстве НПЗ уже десятилетиями. Однако они демонстрируют существенные ограничения в условиях высокой волатильности сырьевой корзины ("crude slate"), когда переработчики вынуждены часто переключаться между легкими сланцевыми нефтями и тяжелыми битуминозными сортами.1 Жесткость традиционных моделей требует длительного периода переобучения и калибровки, в то время как рынок требует мгновенной реакции.
1.2. Ограничения детерминированных систем APC/RTO
Классическая пирамида автоматизации (ISA-95), где уровни управления жестко сегрегированы, испытывает эрозию. Традиционные системы оптимизации в реальном времени (RTO), работающие на основе строгих термодинамических моделей, часто отключаются операторами. Причина кроется в их "черном ящике" — математическая модель выдает уставку, но не объясняет логику решения. В условиях дефицита квалифицированных кадров, вызванного выходом на пенсию опытных инженеров ("Silver Tsunami"), операторы предпочитают работать в консервативных, безопасных режимах, жертвуя маржинальностью ради стабильности. Потери от так называемого "give-away" (перерасхода качества) могут достигать миллионов долларов в год на одну установку.3
Именно здесь технологии Больших Языковых Моделей (LLM) и Генеративного ИИ (GenAI) находят свое применение. В отличие от предыдущих волн цифровизации, GenAI предлагает не просто новый алгоритм оптимизации, а новый интерфейс взаимодействия между сложной математикой процесса и человеком. LLM способны обрабатывать неструктурированные данные — журналы смен, отчеты об инцидентах, регламенты и рыночные сводки — и интегрировать этот контекст в контур принятия решений, что ранее было невозможно для детерминированных систем.
2. Теоретические основы и Архитектура решений: Интеграция LLM в контур управления
2.1. От MPC к Нейро-символическим системам (Neuro-symbolic AI)
Внедрение LLM в управление технологическими процессами не означает замену проверенных ПИД-регуляторов или MPC-контроллеров на чат-ботов. Речь идет о создании гибридных, нейро-символических архитектур, которые объединяют вычислительную мощь нейронных сетей с логической строгостью символьных вычислений и физических законов.5
Архитектура разделения временных доменов
Современные исследования (2025 г.) предлагают архитектуру, основанную на строгом разделении временных доменов и ответственности агентов 7:
В этой схеме LLM выступает в роли Когнитивного Супервизора. Она анализирует данные, которые недоступны математическому ядру MPC: текстовые описания проблем от предыдущей смены, новости о качестве пара или водорода с соседней установки, экономические приоритеты на текущие сутки. На основе этого анализа LLM генерирует рекомендации (например, "Снизить нагрузку на печь П-1 из-за риска закоксовывания, подтвержденного вибрацией насоса Н-2"), которые затем верифицируются детерминированным слоем перед применением.7
2.2. Physics-Informed LLM (PI-LLM): Преодоление галлюцинаций
Одной из главных проблем стандартных LLM является их склонность к "галлюцинациям" — генерации правдоподобных, но ложных утверждений. В химии и термодинамике это недопустимо. Для решения этой проблемы разрабатываются Physics-Informed LLMs (PI-LLM).8
Эти модели обучаются не только на корпусах текстов, но и на структурированных данных физических симуляций (Aspen Plus, HYSYS, COMSOL). В процесс обучения (loss function) внедряются штрафы за нарушение физических законов (например, если сумма массовых долей компонентов не равна единице или если энергия не сохраняется).
Техническая реализация PI-LLM включает:
1. Tokenization of Physics: Представление уравнений и химических формул в виде токенов, понятных модели.
2. Constraint-Aware Fine-Tuning: Дообучение модели на парах "начальные условия -> результат симуляции", где результаты верифицированы строгим решателем.
3. RAG с физическим движком: Модель не пытается "вспомнить" плотность нефти при 300°C, а генерирует запрос к базе данных свойств веществ (например, через Python-библиотеку Thermo), получает точное значение и использует его в ответе.9
2.3. Генерация моделей из текста (Text-to-Model)
Революционным направлением является использование LLM для автоматизации создания самих моделей управления. Инжиниринг APC-систем традиционно занимает месяцы: необходимо провести ступенчатые тесты (step-tests), идентифицировать передаточные функции и настроить матрицу контроллера.
Новейшие разработки (например, прототипы от AspenTech и научные работы 2025 года) показывают возможность использования LLM для генерации кода симуляционных моделей (например, на языке Modelica или Python/CasADi) непосредственно из описания технологической схемы (P&ID) и текстового регламента.9 Инженер описывает задачу: "Создать модель ректификационной колонны для разделения пропан-бутановой фракции с 40 тарелками и подачей на 15-ю тарелку", а модель генерирует предварительный код, который затем дорабатывается специалистом. Это сокращает рутинную часть работы на 40-60%.
3. Анализ передовых индустриальных кейсов и решений (2024–2026)
3.1. Honeywell: Smart APC Supervisor и Production Intelligence
Компания Honeywell одной из первых интегрировала GenAI в свои флагманские продукты управления.
Технология: Решение Forge Smart APC Supervisor представляет собой надстройку над существующими APC-контроллерами (причем вендор-агностик, поддерживаются системы не только Honeywell, но и конкурентов).
● Механизм: Использует машинное обучение для мониторинга KPI контроллера. Если модель обнаруживает, что качество регулирования падает (например, из-за загрязнения датчика или изменения характеристик клапана), она не просто сигнализирует об ошибке, но и предлагает новые настроечные параметры.12
● GenAI Интеграция: В 2025 году был представлен GenAI Assistant в рамках пакета Production Intelligence. Он позволяет проводить анализ первопричин (Root Cause Analysis) в диалоговом режиме. Оператор может спросить: "Почему упала температура верха колонны К-2 в 14:00?" Ассистент анализирует корреляции тысяч тегов, сопоставляет их с журналом событий и выдает гипотезу: "Вероятно, это связано с резким падением давления топливного газа на печах, которое произошло за 2 минуты до этого".13
Эффект: По данным внедрений, система позволяет увеличить пропускную способность на 2% и извлечение целевых продуктов на 1% за счет удержания процесса ближе к ограничениям, даже в нестационарных режимах.12
3.2. Yokogawa и Saudi Aramco: Автономное управление на базе ИИ
Проект на газоперерабатывающем заводе Fadhili (Саудовская Аравия) стал знаковым событием, продемонстрировавшим возможности автономного ИИ в критических процессах.14
Технология: Использование алгоритма FKDPP (Factorial Kernel Dynamic Policy Programming) — метода обучения с подкреплением (Reinforcement Learning). Хотя это не чистая LLM, проект показал вектор развития: переход от автоматизации к автономии.
● Реализация: Система управляет установкой очистки газа (Acid Gas Removal), балансируя между качеством очистки и минимизацией расхода пара и аминов.
● Роль LLM: В таких системах LLM начинают играть роль интерфейса "Explainable AI" (XAI). Одной из проблем "черных ящиков" RL является непрозрачность решений. Интеграция LLM позволяет генерировать текстовые объяснения действий контроллера для операторов, повышая доверие к системе.15
3.3. ExxonMobil и Imubit: Замкнутый контур нейроуправления и "SafetyPal"
ExxonMobil применяет двухуровневый подход к использованию ИИ.
Уровень управления (Closed-Loop): Партнерство с Imubit позволило внедрить нейросетевые контроллеры, которые обучаются на исторических данных завода и управляют установками в замкнутом контуре, оптимизируя экономическую маржу в реальном времени. В отличие от линейных MPC, эти модели улавливают сложные нелинейные зависимости.16
Уровень поддержки (Knowledge Management): Проект "SafetyPal" — это масштабное внедрение RAG (Retrieval-Augmented Generation) на базе LLM.
● Проблема: Огромный массив документации по безопасности, в котором трудно ориентироваться в полевых условиях.
● Решение: LLM-агент, доступный 3000 пользователям, который мгновенно находит ответы на вопросы по процедурам безопасности, спецификациям оборудования и регламентам.
● Результат: Это не только повышает безопасность, но и косвенно влияет на APC, так как операторы и инженеры быстрее получают доступ к информации, необходимой для принятия решений по ведению режима.16
3.4. Cognite: Индустриальные Агенты (Atlas AI)
Норвежская компания Cognite предложила концепцию Industrial Knowledge Graph как фундамента для ИИ.
Технология: Платформа Atlas AI позволяет создавать специализированных агентов.
● Отличие от чат-ботов: Агенты работают не с "сырым" текстом, а с семантическим графом, который связывает физические активы (насос, труба), данные реального времени (температура, давление), визуальные данные (3D-модели) и документы (P&ID, мануалы).
● Сценарий: Агент может самостоятельно выполнить сложный воркфлоу: "Найти все теплообменники с падающим коэффициентом теплопередачи, проверить наличие запчастей на складе и создать черновик заявки на обслуживание в SAP".17
4. Эффекты, Проблемы и Риски внедрения
4.1. Анализ эффектов
Внедрение LLM и GenAI в контуры управления приносит измеримые эффекты, выходящие за рамки простой автоматизации:
1. Снижение "Quality Giveaway": LLM-супервизоры, обладая контекстным пониманием ситуации, позволяют вести процесс ближе к жестким ограничениям спецификаций. Например, если модель "знает" из лабораторных данных, что следующая партия сырья будет легче, она может заранее (feed-forward) скорректировать режим колонны, не дожидаясь отклонения качества продукта.
2. Сохранение "Племенных Знаний" (Tribal Knowledge): Одной из критических проблем отрасли является потеря неявных знаний при смене поколений операторов. LLM, обученные на неструктурированных логах за 10-20 лет, способны "оцифровать" интуицию опытных сотрудников (например, "Если гудит подшипник на 4-й скорости, нужно приоткрыть байпас").
3. Ускорение инжиниринга: Сокращение времени на разработку и настройку моделей управления на 30–50% за счет генерации кода и автокалибровки параметров.20
4.2. Критические риски и проблемы
Галлюцинации и Детерминированность
Главный риск — недетерминированное поведение LLM. В системах безопасности (SIS) недопустима вероятность ошибки даже в 0.01%. LLM может сгенерировать синтаксически корректную, но физически катастрофическую команду (например, закрыть выходной клапан работающего насоса).
● Метод защиты: Использование Neuro-symbolic verification (Нейро-символической верификации). Это слой логики, использующий абдуктивное рассуждение для проверки гипотез LLM на соответствие жестким правилам безопасности и физическим законам перед их исполнением.5
Кибербезопасность в OT (Operational Technology)
Подключение LLM к промышленным сетям создает новые векторы атак 21:
● Prompt Injection: Вставка скрытых инструкций в данные (например, в комментарий к лабораторному анализу), которые заставляют LLM выдать вредоносную рекомендацию.
● Adversarial Attacks: Атаки на входные данные сенсоров, чтобы обмануть модель.
● Spoofing: Генерация фейковых данных сенсоров с помощью ИИ, чтобы скрыть реальное состояние процесса от систем мониторинга.
● Решение: Строгая изоляция (Air Gap или однонаправленные шлюзы), использование локальных моделей (On-Premise) вместо публичных API, внедрение стандартов типа OWASP Top 10 for LLM Applications.
Качество и Контекстуализация Данных
Промышленные данные часто "грязные". Датчики дрейфуют, метки времени рассинхронизируются, теги в Historian названы непонятно (например, TI_1234 вместо Column_Top_Temp). LLM не может работать с такими данными без семантического слоя. Около 70% времени проектов уходит на очистку и контекстуализацию данных.23
5. Требования к реализации сервисов на предприятиях
Для успешного внедрения LLM-сервисов в контуры APC/RTO предприятия должны выполнить ряд жестких требований к инфраструктуре и процессам.
5.1. Требования к Инфраструктуре Данных (Data Foundation)
Согласно лучшим практикам (например, методология Imubit и Cognite), необходимы следующие шаги 23:
5.2. Вычислительная архитектура
● Edge AI: Модели, участвующие в контуре управления (Inference), должны исполняться на граничных устройствах (Edge Servers) внутри защищенного периметра завода для минимизации задержек (Latency) и обеспечения автономности при потере связи с облаком.
● Private Cloud: Обучение (Training) и дообучение (Fine-tuning) тяжелых моделей целесообразно проводить в частном облаке или изолированном сегменте дата-центра, где есть доступ к GPU-кластерам.
5.3. Человеческий фактор и процессы (Human-in-the-Loop)
● Валидация по ISO 12100: Внедрение протоколов "Человек в контуре". Оператор должен иметь возможность ветировать любое решение ИИ. Интерфейс должен быть прозрачным, объясняющим "почему" ИИ предложил именно это действие.24
● Обучение: Персонал должен быть обучен не только технологиям процесса, но и основам взаимодействия с ИИ (Prompt Engineering для инженеров), чтобы уметь корректно формулировать запросы и интерпретировать вероятностные ответы.
6. Перспективы и Дорожная карта (2026–2030)
6.1. Эволюция к Агентному ИИ (Agentic AI)
Индустрия движется от использования LLM как "умных справочников" к Агентному ИИ.25 К 2026–2027 годам ожидается появление мульти-агентных систем, где специализированные агенты (Агент-Технолог, Агент-Энергетик, Агент-Планировщик) будут взаимодействовать друг с другом для достижения глобального оптимума предприятия.
1. Агент-Планировщик видит в ERP заказ на дополнительную партию авиакеросина.
2. Он запрашивает у Агента-Технолога возможность изменения режима колонны.
3. Агент-Технолог запускает PI-LLM симуляцию, проверяет ограничения безопасности и подтверждает возможность, но предупреждает о росте потребления топлива.
4. Агент-Энергетик рассчитывает затраты и дает добро, так как маржа покрывает расходы.
5. Система генерирует план действий и представляет его главному технологу на утверждение.
6.2. Автономный завод (Self-Optimizing Plant)
К 2030 году концепция Industrial Autonomy (Level 4/5) станет реальностью для передовых предприятий. Заводы смогут работать в режиме "Lights-out" (без постоянного присутствия людей в операторной) на стабильных режимах, при этом ИИ будет самостоятельно компенсировать возмущения и дрейфы, привлекая человека только для решения нестандартных ситуаций и стратегического планирования.26
6.3. Нейро-символический стандарт
Вероятно появление новых отраслевых стандартов (наподобие ISA-95 или IEC 61511), регламентирующих применение вероятностных моделей в управлении. Нейро-символический подход станет обязательным требованием для сертификации систем управления на базе ИИ.
7. Заключение
Интеграция LLM в процессы APC и RTO на нефтехимических предприятиях представляет собой смену парадигмы, сравнимую с появлением цифровых систем управления (DCS) в 1970-х годах. Технология переросла стадию "хайпа" и демонстрирует реальную ценность в кейсах Honeywell, Yokogawa, ExxonMobil и других лидеров.
Однако успешная реализация требует отказа от поиска "волшебной таблетки" в виде одной мощной модели. Успех лежит в плоскости системной инженерии: создании надежного фундамента данных (Industrial DataOps), внедрении гибридных архитектур безопасности (Neuro-symbolic verification) и глубокой трансформации культуры производства. Предприятия, которые смогут объединить физику процесса, данные и когнитивные способности LLM в единый контур, получат решающее конкурентное преимущество в условиях сжимающихся рынков и растущей сложности.
Источники
1. The 2026 Global Oil Refining Outlook: A Shift in Power and the Rise of Petrochemical Integration, дата последнего обращения: февраля 7, 2026, https://investor.wedbush.com/wedbush/article/marketminute-2026-1-30-the-2026-global-oil-refining-outlook-a-shift-in-power-and-the-rise-of-petrochemical-integration
2. Chapter 5 - Refining outlook - OPEC Digital Publications - World Oil Outlook, дата последнего обращения: февраля 7, 2026, https://publications.opec.org/woo/chapter/142/2642
3. Costs and Margins Dictate the Future for Refiners - Boston Consulting Group, дата последнего обращения: февраля 7, 2026, https://www.bcg.com/publications/2025/future-of-refiners-dictated-by-costs-and-margins
4. Integrating AI into Advanced Process Control, дата последнего обращения: февраля 7, 2026, https://tridiagonal.ai/blogs/integrating-ai-into-advanced-process-control
5. Neuro-Symbolic Verification for Preventing LLM Hallucinations in ..., дата последнего обращения: февраля 7, 2026, https://www.mdpi.com/2227-9717/14/2/322
6. A review of Neuro-Symbolic AI integrating reasoning and learning for advanced cognitive systems | Request PDF - ResearchGate, дата последнего обращения: февраля 7, 2026, https://www.researchgate.net/publication/392044200_A_review_of_Neuro-Symbolic_AI_integrating_reasoning_and_learning_for_advanced_cognitive_systems
7. Hybrid AI and LLM-Enabled Agent-Based Real-Time Decision ..., дата последнего обращения: февраля 7, 2026, https://www.mdpi.com/2673-2688/7/2/51
8. 1 Introduction - arXiv, дата последнего обращения: февраля 7, 2026, https://arxiv.org/html/2508.07880v1
9. A Comparative Review of Large Language Models in Engineering ..., дата последнего обращения: февраля 7, 2026, https://www.mdpi.com/2227-9717/13/9/2680
10. Automating modeling in mechanics: LLMs as designers of physics-constrained neural networks for constitutive modeling of materials - arXiv, дата последнего обращения: февраля 7, 2026, https://arxiv.org/html/2512.01735v1
11. Industrial AI: Smart, Intelligent Automation for Operational Excellence & Process Optimization | AspenTech, дата последнего обращения: февраля 7, 2026, https://www.aspentech.com/en/cp/industrial-ai
12. SMART APC SUPERVISOR - Honeywell Process Solutions, дата последнего обращения: февраля 7, 2026, https://process.honeywell.com/content/dam/forge/en/documents/datasheets/Honeywell%20Smart%20APC%20Supervisor%20-%20Datasheet.pdf
13. Honeywell Unveils Innovative AI Assistant, дата последнего обращения: февраля 7, 2026, https://www.honeywell.com/us/en/press/2025/02/honeywell-unveils-innovative-ai-assistant
14. Aramco and Yokogawa Achieve a Major Milestone with ..., дата последнего обращения: февраля 7, 2026, https://www.yokogawa.com/us/news/press-releases/2025/2025-10-29/
15. Enabling Autonomous Operations | Yokogawa America, дата последнего обращения: февраля 7, 2026, https://www.yokogawa.com/us/solutions/featured-topics/ia2ia/enabling-autonomous-operations/
16. Digitalization & AI in Mining North America 2025—Five Strategic ..., дата последнего обращения: февраля 7, 2026, https://imubit.com/blog/digitalization-ai-in-mining-north-america-2025-five-strategic-takeaways/
17. Unlocking Operational Intelligence: From Contextualization to Industrial AI at Scale - Cognite, дата последнего обращения: февраля 7, 2026, https://www.cognite.com/en/resources/blog/unlocking-operational-intelligence-from-contextualization-to-industrial-ai-at-scale
18. Cognite December Product Release: Advancing AI Agent trust and enterprise scalability, дата последнего обращения: февраля 7, 2026, https://www.cognite.com/en/resources/blog/cognite-december-product-release-advancing-ai-agent-trust-and-enterprise-scalability
19. An Incredible Break-Through for Building and Deploying AI Agents - Cognite, дата последнего обращения: февраля 7, 2026, https://www.cognite.com/en/resources/blog/an-incredible-break-through-for-building-and-deploying-ai-agents
20. 11 Generative AI Use Cases in the Oil and Gas Industry (Upstream, Midstream, Downstream) | Crunch, дата последнего обращения: февраля 7, 2026, https://crunch-is.com/blog/11-generative-ai-use-cases-in-the-oil-and-gas-industry-upstream-midstream-downstream/
21. Top 5 OT Cybersecurity Predictions for 2025 | Rockwell Automation ..., дата последнего обращения: февраля 7, 2026, https://www.rockwellautomation.com/en-us/company/news/the-journal/top-5-ot-cybersecurity-predictions-for-2025.html
22. The 2025 OWASP Top 10 Risks for AI Applications - Intertek, дата последнего обращения: февраля 7, 2026, https://www.intertek.com/blog/2025/02-20-owasp-top-10-risks-for-ai-applications/
23. Process Data Historian Best Practices for AI Implementation - Imubit, дата последнего обращения: февраля 7, 2026, https://imubit.com/article/process-data-historian-best-practices/
24. Clever Hans in the Loop? A Critical Examination of ChatGPT in a ..., дата последнего обращения: февраля 7, 2026, https://www.mdpi.com/2673-4117/6/2/31
25. Agentic AI Roadmap 2026: A Complete Guide to Building Autonomous AI Agents, дата последнего обращения: февраля 7, 2026, https://ai.plainenglish.io/agentic-ai-roadmap-2026-a-complete-guide-to-building-autonomous-ai-agents-c8affd9ddfdb
26. Agentic AI's strategic ascent: Shifting operations from incremental ..., дата последнего обращения: февраля 7, 2026, https://www.ibm.com/thought-leadership/institute-business-value/en-us/report/agentic-ai-operating-model
Autonomous Operations: The Evolution of Automation | Yokogawa Austria, дата последнего обращения: февраля 7, 2026, https://www.yokogawa.com/at/solutions/featured-topics/digital-infrastructure-wiki/general/autonomous-operations/