盛夏時節，走進雲南鋁業股份有限公司（以下簡稱“雲鋁股份”）文山生產基地，隻見廠區屋頂光伏板連片鋪展，車間內綠色電解鋁生產線運轉有序，中控室“綠鋁雲慧鑒”數字大模型自主優化電解槽參數……這幅綠色與智能深度融合的畫面，是我國電解鋁行業數智化轉型的鮮活場景。

電解鋁行業長期依賴人工經驗，數據監測滯后、控制精度不足、工序耦合復雜等瓶頸始終難以突破。為解決上述難題，雲鋁股份自主研發了“綠鋁雲慧鑒”大模型，為這一傳統高載能行業裝上了“智能調節器”。

“電解鋁生產過程中，電解槽的狀態判斷和參數調整，長期依賴有經驗的老師傅掌舵。不同的人員、班組，操作標准不一，效率和質量波動大。”雲鋁股份所屬文山基地電解生產中心負責人王輝告訴記者，“綠鋁雲慧鑒”的核心突破，就在於將老師傅的經驗轉化為可復制、可迭代的AI模型。

據介紹，該模型是電解鋁行業首個基於AI計算的數字大模型，依托中鋁集團坤安平台，融合機器學習、深度學習與工業機理，構建了18個小模型。

模型實時集成下料點測溫、槽殼測溫、槽壓等20余項關鍵運行參數，構建起電解槽全周期、多維度運行畫像，實現了多源異構數據的深度融合與高頻感知。一旦監測到異常工況，模型可進行動態推演與全局優化，自動生成並下發最優控制指令，形成“數據監測—智能處理—模型預測—決策執行”的全流程智能閉環架構，推動生產控制向精准自適應調控演進。

在技術架構上，“綠鋁雲慧鑒”構建了“機理驅動+數據驅動”雙輪融合的AI模型體系。“單純靠數據驅動，模型可能給出‘正確但不可解釋’的結果，這對工業生產來說是難以接受的。我們引入機理模型，確保每一個決策都有科學依據，具備工業可靠性。”王輝解釋說。

與此同時，該模型還搭建了“中心訓練+邊緣推理+數據回傳+持續優化”的雲邊協同運行體系，實現了模型在線演進與AI全生命周期管理。這意味著，大模型不僅能在總部“大腦”集中學習，還能在工廠邊緣端實時推理執行，並將現場數據回傳持續優化模型，讓模型“越用越聰明”。

應用成效是檢驗技術的唯一標准。數據顯示，“綠鋁雲慧鑒”的數據判定准確率超過90%，工藝參數尋優准確率優於80%，模型整體准確率達90%以上。

在生產效能方面，“綠鋁雲慧鑒”實現了多項突破：電解槽平均電壓降低10毫伏，電解槽壓降低2毫伏，電流效率提升0.3%，氟化鋁單耗降低2千克，分子比合格率達95%。在控制精度上，氟化鋁添加量預測偏差小於5千克的佔比高達96%，全效應系數穩定控制在0.1以內。

“這些數字看起來不大，但對於電解鋁行業來說，每一個百分點的提升都意味著巨大的能耗節約和成本優化。”王輝說。

“綠鋁雲慧鑒”的成功應用，標志著鋁電解生產控制從傳統的經驗驅動、人工決策，邁向了數據驅動、模型主導、智能決策、自主閉環的新階段。在該模型基礎上打造的“基於人工智能的鋁電解數字孿生模型的開發與應用”入選工業和信息化部人工智能賦能新型工業化典型應用案例。“我們希望這套系統不僅能服務雲鋁股份自身，也能為我國鋁工業的綠色低碳轉型和高質量發展貢獻一份力量。”雲鋁股份裝備部（數字化管理部）經理洪堯說。

“從人工看槽到AI控槽、從經驗傳承到模型演化的實踐表明，傳統高載能行業同樣可以成為智能制造的創新高地。”王輝說。（記者 趙漢斌 通訊員 儂繼嫣）