deep ceek是否可以用于辅助化工工艺设计？

deep ceek是否可以用于，辅助化工工艺设计？，欢迎大家讨论！

是的，deep ceek可以用于辅助化工工艺设计。它能通过模拟和优化流程帮助提高设计效率和准确性。
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要看你提供的数据是否清楚，仅仅凭借网络提取的信息，估计仅仅作为参考可以。

可以用于概念设计、方案起草等内容，等到能用于工艺设计时，估计还是要依托化工模拟公司

我感觉应该可以吧，至少给你思路

方案可以，画图可能暂时不行吧

前期觉得还行，后期还是需要化工模拟软件吧

那叫seek

拟流程，定方向，查资料，可以参考。
暂时不敢辅助设计，锅飞了咋怎？

它不是叫seek吗？

除数9 发表于 2025-2-11 01:52
方案可以，画图可能暂时不行吧

没学，学的话就很快

快点训练，大家没有事情就让它学习

sfy111 发表于 2025-2-11 08:32
前期觉得还行，后期还是需要化工模拟软件吧

您指的前期是什么呀  

deep seek在相比豆包什么的提升了很大，数据的抓取能力更强大。但他专业领域的还需要深度的训练和完善。

deepseek 用第三方觉得保密性差,自已架设,作到和官方差不多的水平,硬件要求也不低.  AI未来在化工设计领域一定会得到大量的应用.

只是个高级检索工具而已，数据库有的就可以，没有的就很难，说白了就是让人检索已有知识的时候更加精准便捷了，这个主要是解决铺天盖地的广告的问题带来的知识信息混乱问题，设计需要实际生产经验，需要安全生产管理经验，需要方方面面的经验，光靠检索出旧知识知道，完全不够用，像设计这样的创造性的工作，短时间内任何人工智能暂时不能替代。

碎冰 发表于 2025-2-11 14:31
它不是叫seek吗？

不好意思，是的！

这个是问deepseek的消息：
你是一名化工工艺设计师，请根据PID（Process and Instrumentation Diagram）工艺管道及仪表流程图，建立大模型（如数字孪生、流程模拟模型或系统级工艺模型）；并结合工程知识、数据分析，作出详细的步骤和方法！
步骤和方法如下：

1. 理解PID的核心信息
PID是工艺设计的核心图纸，包含以下关键信息：
设备：反应器、泵、换热器、储罐等。
管道：物料流向、管径、阀门、连接方式。
仪表与控制：传感器（温度、压力、流量）、执行器（调节阀）、控制回路（PID控制器）。
工艺参数：操作压力、温度、流量、物料特性。
安全系统：泄压阀、联锁逻辑、紧急切断装置。
目标：将PID中的静态信息转化为动态、可计算的模型。
2. 建立大模型的步骤
(1) 数据提取与结构化
提取PID元素：使用CAD工具（如AutoCAD、SmartPlant）或AI辅助工具解析PID图纸，提取设备、管道、仪表等数据。
构建数据库：将提取的数据结构化（如SQL数据库或Excel表格），包括：
设备参数（容积、材质、设计压力/温度）。
管道属性（管径、流量、介质）。
仪表信息（测量范围、控制逻辑）。
(2) 工艺建模工具选择
流程模拟软件：Aspen Plus、HYSYS、CHEMCAD（用于稳态/动态流程模拟）。
系统建模工具：MATLAB/Simulink、gPROMS（动态控制模型）。
数字孪生平台：AVEVA Process Simulation、ANSYS Twin Builder（集成物理和数据模型）。
编程语言：Python（Pyomo、DWSIM库）或Julia（用于自定义模型）。
(3) 建立静态模型（稳态模型）
物料与能量平衡：基于PID中的流程拓扑，构建质量守恒、能量守恒方程。

设备模型：为每个单元操作（如反应器、蒸馏塔）选择数学模型（如CSTR、PFR模型）。
物性数据集成：通过数据库（如Aspen Properties）关联物性参数（密度、粘度、相平衡）。
(4) 动态模型与控制集成
动态方程：在稳态模型基础上加入时间维度，例如：

温度控制回路：PID算法调节加热功率。
控制逻辑实现：将PID图中的联锁、控制策略（如串级控制）编码到模型中。
(5) 验证与优化
参数校准：利用实际工厂数据（历史操作数据）校准模型。
敏感性分析：测试模型对关键参数（如进料流量、温度）的响应。
故障模拟：验证安全逻辑（如泄压阀启动条件）。
(6) 大模型应用场景
流程优化：通过模型预测最佳操作条件（如能耗最小化）。
安全分析：HAZOP（危险与可操作性分析）辅助。
培训模拟器：构建虚拟工厂供操作员培训。
预测性维护：结合AI预测设备故障（如泵的磨损趋势）。
3. 关键技术挑战与解决方案
数据标准化：不同PID图纸的符号、标注需统一（参考ISA 5.1标准）。
模型复杂度：采用模块化建模，分解为子系统（如反应工段、分离工段）。
实时性要求：对计算密集型模型使用降阶模型（ROM）或机器学习代理模型。
多学科协同：工艺工程师、控制工程师、数据科学家协作开发。
4. 案例参考
炼油厂数字孪生：基于PID建立全厂模型，实时优化原油分馏塔操作。
化工厂安全分析：通过动态模型模拟泄漏事故的扩散路径。
制药连续生产：集成PID与PAT（过程分析技术）实现实时质量控制。
5. 工具链示例
数据提取：CADWorx + Python脚本解析PID。
流程建模：Aspen HYSYS + DWSIM（开源替代）。
控制仿真：Simulink + OPC-UA接口。
可视化：Unity/Unreal Engine 3D展示。
总结
通过PID构建大模型的核心是将图纸中的静态信息转化为可计算的动态系统，需结合工艺知识、数学建模和数字化工具。未来趋势是融合AI（如强化学习优化控制）和物联网（实时数据驱动模型更新），实现更智能的工艺设计与管理。

xinht1 发表于 2025-2-14 14:38
只是个高级检索工具而已，数据库有的就可以，没有的就很难，说白了就是让人检索已有知识的时候更加精准便捷 ...

“编软件的是天才，用软件的是傻瓜”，还是做个合格的傻瓜吧......

DeepSeek的使用感受很独特，在有些问题表述不是很清楚的时候，它会去猜你想表达的内容。再给出思路和建议。按这发展速度，实现深度的创造、设计，可能在十年内就能实现。
试着用DS、KIMI做了两个工作中遇到自己不擅长问题的解决方案，看着很靠谱，在犹豫是否上报、实施。有些困惑.....（一个是需要把报废的埋地柴油罐内的余油抽出来，再吊走；一个是硫酸亚铁库地坪防腐的方案，要求既能防腐防渗又能经得住装载机碾压）

海川里见到一些自己擅长的问题贴，用AI查了一下，回答还是很靠谱的。
文稿方面的应用，风险就很低了。把需要表达的内容，一股脑导进去，让他写一篇公众号推文稿，对理科生真是太友好了。（要求每个月必须交稿件，否则考核）
这几天在琢磨利用Ai的编程功能，看能否把报表改进一下，提升效率。（过程比较痛苦，掌握的知识太陈旧了，有些东西得补课）

pzhmotor 发表于 2025-2-21 09:59
“编软件的是天才，用软件的是傻瓜”，还是做个合格的傻瓜吧......

DeepSeek的使用感受很独特，在有些问 ...

这些都在网上有现成的模板，建议重新提一个问题，

假如有一条工作压力0.225MPa的氧气管道，DN150，试问最大输送流量为多少，假如输送流量为2500Nm3/h，问生产应注意哪些事项？

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