学习笔记:LLMs for Chemical Engineering

Schweidtmann 教授（代尔夫特理工大学，TU Delft）在讲座中介绍了大型语言模型（LLM）在化学工程领域的潜力，讨论了将这些模型整合到工程领域所面临的挑战，以及对更易获取、更可用的工业数据的需求。他还介绍了一种名为数字化伴侣（Digitization Companion，DigiCo）的工具，用于处理工业数据，并讨论了基于规则的系统这一概念及其在安全关键领域中的应用。对话最后探讨了人工智能在化学工程行业中的未来、不同模型相结合的潜力，以及为化学工程领域构建基础模型的重要性。

可供其他流程工业领域参考。

🚀 1、从代码到化工：AI 的“副驾驶”进化论

在进入硬核的化工世界之前，先看看 AI 在其他领域已经做到了什么。

• 💻 程序员的福音：GitHub Copilot如果你是一个程序员，你可能已经离不开它了。只需写下一句注释：“我要写一个求 1 到 10 之和的函数”，AI 就能自动补全剩下的代码。它不仅降低了开发成本，更改变了软件开发的方式。

• 🌍 语言的桥梁：DeepL 与 Google Translate把一本中文书翻译成日文？过去可能需要专业翻译耗时数月，现在 AI 几分钟就能搞定，而且准确度惊人。

• ✍️ 写作的导师：Grammarly它不仅是拼写检查，更是你的私人编辑，帮你润色文章，减少错误。

总结一个规律：

只要任务可以被看成“对符号/序列的预测与生成”（代码、句子、翻译），LLM 就有巨大潜力。

那么问题来了： 如果程序员有 Copilot，作家有 Grammarly，化学工程师的“Copilot/Grammarly ”在哪里？ 🤔

🧪 2、化学工程不只是“文本”：模态差异带来的鸿沟

在软件、语言、写作领域，我们面对的是文本 / 代码；

而在化学工程中，我们日常处理的是：

• PFD（Process Flow Diagram，工艺流程图）

• P&ID（Piping and Instrumentation Diagram，管道与仪表流程图）

• 工程图纸、拓扑结构图

• 操作数据、时间序列

• 分子结构、材料结构

这些内容本质上是图结构、表格、数值、多模态信息，而不是自然语言句子。这就带来了两个关键差异：

1. 模态不同：

• 通用 LLM 擅长英文、代码、自然语言

• 化工领域的主流信息载体却是图纸、流程拓扑、属性表格

2. 知识形式不同：

• 通用 LLM 基于“统计共现”：下一个词概率最大

• 工程设计依赖“机理知识”：物理、化学、热力学、安全规范……

因此，把 LLM直接拿来让它“画工艺流程图”，结果往往是——

图是画出来了，但对化工工程完全没用。

🧩 3、面向化工的 GenAI：四大核心应用愿景

即便如此，LLM / GenAI 在化工过程工程中仍有巨大想象空间。Schweidtmann 教授提出了四个非常具体、且工程师一听就能共鸣的方向：

1️⃣ 自动补全工艺流程（PFD/P&ID 自动完成）✨

类比 GitHub Copilot 自动补全代码：

• 输入：已有的部分流程图 / 单元操作

• 输出：建议：

• 下一个可能的单元操作

• 可能需要的换热、分离、缓冲设备

• 典型的控制回路、仪表布置

• 典型的操作条件/设计参数范围

适用场景：

• 概念设计 / 初步工艺方案脑暴

• 给新人设计思路参考

• 对“少见工艺”提供类似案例启发

2️⃣ 工艺“翻译”：从早期设计到详细设计🔄

延伸机器翻译的思路：

• PFD → P&ID（增加管道、阀门、仪表、控制回路）

• 概念流程图 → 可实施的详细流程方案

• 文本描述 → 初步流程结构草图

注意这不是严格意义上的“翻译”，而更像：

LLM学习工程师从粗略设计逐步细化到详细设计的习惯和模式。

3️⃣ 自动发现图纸错误（P&ID/PFD 自动校错）🛡️

就像 Grammarly 查语法错一样：

• 在 PFD / P&ID 中自动识别：

• 典型安全缺陷（无安全泄放、无隔离阀等）

• 管道错误连接

• 逻辑不一致的仪表回路

• 标注缺失、设备编号不一致

这可以用在：

• 设计阶段的自动检查

• 老装置图纸数字化后做安全审查

• 作为 HAZOP 会议准备的先验筛查工具

案例： 假如你设计了一个设计压力大于 3 PSI 的储罐，但忘记加装压力释放阀。LLM会立刻标记出来：“根据规则，这里需要一个安全阀，要我帮你加上吗？”

4️⃣ 半自动 HAZOP 报告生成📑

基于 P&ID + 设计参数 + 操作条件，LLM自动预生成：

• 各节点/单元的潜在偏差（高压、低温、流量丢失等）

• 可能原因（阀门失效、换热异常、控制回路失灵……）

• 潜在后果（泄漏、设备损坏、火灾爆炸…）

• 现有保护层

• 建议改进措施草案

再由安全工程师 & 生产工程师进行审核、修改和确认。

目标不是“替代 HAZOP 团队”，而是“让 HAZOP 团队从更高的信息起点出发”。

🧱4、最大的绊脚石：数据不是“大”，而是“乱”

❌ 4.1、为什么总说化工“不是大数据领域”？

在互联网/图像/NLP 领域，训练数据可以从：

• 开源代码库

• 维基百科、网页文本

• 开放图片网站

• 多语种平行语料

轻松获得数十亿规模样本。

而化学工程：

• 数据大量存在于：

• 企业内部仿真文件（Aspen、DW-Sim、CFD 等）

• 设计图纸（PFD、P&ID）

• 实验记录本、实验报告

• 邮件、Word 报告、PDF 规范

• 这些数据：

• 格式高度异构（PDF、图片、专用软件文件、扫描件…）

• 机器不可读 / 不可检索

• 大部分是保密数据，不会开放

所以，问题不是“没有数据”，而是：

“数据对人类很多，对LLM几乎为零。”

🔐4.2、行业数据的保密 & 不可公开困境

• 真正反映工业复杂度的 P&ID/PFD，基本都在公司内部

• 专利上的流程图往往：

• 被严重简化

• 只给出局部

• 甚至为了保密故意模糊

这意味着：

• 学术界很难获得真实大规模工业 P&ID 数据集

• 当前研究多基于：

• 教科书、论文中简化过的流程图

• 手工构造的合成数据

📄 5、关键一步：让LLM消化P&ID进而变聪明——智能数字化

Schweidtmann教授团队过去几年重点做的一件事情：

把 PFD / P&ID 从“给人看的 PDF”变成“给机器用的结构化数据”。

🔍 5.1、P&ID 数字化：从像素到“智能 P&ID”

他们开发了一套“数字化伴侣（Digital Companion）”：

针对 P&ID PDF / 图片，利用多种模型：

• 对象检测：识别设备、阀门、仪表等符号

• 连通性检测：识别管线、连接关系

• 文本检测：读取标签、参数、编号

• 表格抽取：提取表格中的参数

输出的是：

• 每个设备是什么类型

• 与哪些设备相连

• 对应的标签、设计参数等

这一步的目标，是让 P&ID 不再只是图片，而是“带语义的图结构”。

🕸️ 5.2、用“图”来表达流程：从图纸到知识图谱

把工艺流程表示为图（Graph）：

• 节点（Node）：

• 设备（反应器、换热器、塔、泵…）

• 仪表（温度、压力、流量等）

• 阀门、管线节点等

• 边（Edge）：

• 物流连接（物料、能量、信息流）

• 控制信号连接

在此基础上可叠加：

• 设计压力、温度

• 管径、材质

• 换热面积、传热系数

• 设备位号、回路号

这就形成了知识图谱（Knowledge Graph），可存储在例如 Neo4j 这类图数据库中。

🧠 5.3、LLM + 图数据库：不用重新训练，也能“聊图纸”

有了结构化图数据后，可以直接把 LLM 接入：

• LLM 不需要重训，只需要：

• 接受用户自然语言问题

• 翻译成对图数据库的访问（查询）

• 再把结果以人类可读方式表达出来

示例交互：

• “请从原料入口开始，用自然语言描述整个流程的工艺走向。”

• “列出所有阀门及其设计压力。”

• “这个容器有哪些安全保护措施？”

LLM 会：

• 在图数据库中定位节点

• 聚合相关属性信息

• 再以文字形式解释给工程师

这已经是一个“基于 P&ID 的智能问答系统雏形”。

🧬6、模型选择：文本？还是图？还是混合？

如果你的数据是：

• 文本、字符串、线性序列→ 优先使用：Transformer / LLM

如果你的数据是：

• 图结构（流程图、P&ID、分子图）→ 优先使用：图神经网络（GNN）

当然，还可以组合：

• 图编码器 + Transformer 解码器

• GAN、VAE、扩散模型生成结构化流程

• 在工程数据基础上做专用 LLM 微调

核心不是“一定要用 LLM”，而是“用适合数据结构的模型架构”。

✅ 7、案例研究：PFD 自动纠错，从规则到 Transformer

🧩 7.1、基于规则的自动校正：工程版“语法检查”

先看一个最接近“生产可用”的方案——基于规则的图模式匹配。

规则本质上是：

一种典型错误模式 + 对应的修复模式。

例如安全规则：

“所有设计压力 > 3 barg 的储罐必须安装安全泄放阀（PSV）。”

在图里表现为：

• Node：储罐（Design Pressure > 3 barg）

• Pattern：该节点上没有任何连接到放空/火炬系统的安全阀

规则引擎可以：