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中国工程院院士、中国科学院大连化学物理研究所所长刘中民长期致力于能源化工领域研究，他认为智能化工技术可通过优化生产流程、变革研发范式等方式，助力实现“双碳”目标。具体观点如下：优化生产流程，提升能源效率：我国能源产业存在效率提升空间，借助人工智能技术可大幅优化生产流程。从原料加工到管控全链条通过大数据分析，既能降低成本，又能提升能源利用效率，而能源效率每提升几个百分点，碳排放将显著下降。变革研发范式，缩短研发周期：传统的化工技术研发需要经历实验室小试、中试放大、工业性试验等环节，时间长、风险高，其中中试放大环节更是行业难点。而基于大数据和专业科学原理结合的智能化工大模型，可以助力建立新的“实验室-虚拟工厂-实际工厂”技术开发范式，缩短技术研发周期，提高效率，降低成本，甚至可能催生颠覆性技术。促进多能融合，打造合理能源结构：我国能源工业体系存在各能源种类相互独立等问题，需要以“多能融合”新思维去审视传统流程。低碳化智能化多能融合发展，有望显著缩短化工工艺的研发周期，为实验室成果快速转化为工业生产提供了可能，有助于打造更加合理的能源结构和工业结构，推动新型能源体系和新型工业化的系统性变革。加速成果落地，构建行业智能生态：刘中民所在的大连化学物理研究所已完成两代智能电池管理系统的发布，并部署在多个储能系统云端平台。未来将进一步面向传统能源化工行业的低碳化、智能化转型，推进从工艺开发到工程设计的全过程智能化，加强人工智能与储能等新能源系统的深度融合，加速建立行业智能生态体系。
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