流程工业是以原材料为输入，通过一系列连续或间歇式的物理或化学变化过程，得到产品或中间品为输出，并同时产生废弃物或副产品为输出的生产活动。流程工业包括石油、化工、钢铁、有色金属、建材、食品饮料等行业，是国民经济的重要基础和支柱产业。

流程工业智能制造是指利用现代信息技术，以企业生产全局及营销全过程的高效化、绿色化和智能化为目标，从工艺流程优化及生产、管理和营销全过程优化出发，推进智能优化制造、绿色制造和高端制造。流程工业智能制造是实现流程行业转型升级、提高国际竞争力和应对资源环境挑战的重要途径。

流程工业智能制造涉及多个层面，其中最关键也最复杂的是流程工业核心工艺。流程工业核心工艺是指流程工业生产过程中涉及主要化学反应或物理变化，并决定产品质量和效率的关键环节。例如，在石油裂化过程中，原油经过加热裂解反应得到汽油等轻质油品；在水泥熟料生产过程中，原料经过高温煅烧反应得到水泥熟料等。

对于流程工业核心工艺进行完全的智能升级改造，意味着要实现对流程工业核心工艺各种参数进行实时测量、分析和控制，并根据市场需求和环境变化进行动态调整和优化。这样可以提高产品质量和一致性，降低资源消耗和环境污染，增强生产安全性和灵活性。

然而，对于流程工业核心工艺进行完全的智能升级改造并不容易。首先，由于流程工业核心工艺往往涉及多个相互耦合关联的过程，其整体运行的全局最优是一个混合、多目标、多尺度的动态冲突优化问题，难以用精确的数学模型描述。因此，需要发展基于数据驱动和知识驱动相结合的智能优化算法，能够有效处理流程工业核心工艺优化问题中的不确定性、非线性和复杂性。例如，可以利用机器学习、深度学习、强化学习等技术，根据历史数据和实时数据，建立流程工业核心工艺的数据驱动模型，并结合先验知识和专家经验，进行智能优化控制。

由于流程工业核心工艺受到原料属性成分、环境因素、设备状态等多种不确定性因素的影响，导致生产过程具有高度非线性和复杂性。因此，需要发展基于物联网、云计算和大数据等技术的智能感知与集成技术，能够实现流程工业核心工艺中各种参数的快速获取、准确测量和高效传输。例如，可以利用智能传感器、软测量技术、边缘计算等技术，实现对流程工业核心工艺中的物理量和化学量的实时监测和分析，并通过云平台进行数据存储和共享。

另外，由于核心工艺需要实现信息物理融合系统 (cyber-physical systems) ，即计算、网络和物理环境的多维复杂系统，通过3C (computer、Communication 、Control)技术的有机融合与深度协作，实现大型工程系统的实时感知、动态控制和信息服务等功能。因此，需要发展基于人机物自然交互的智能控制与协同技术，能够实现流程工业核心工艺中各个过程之间的无缝集成和协调控制。例如，可以利用人工智能、虚拟现实、增强现实等技术，实现对流程工业核心工艺的可视化呈现和智能辅助，并通过人机对话、语音识别、手势识别等方式进行人机交互。

由于核心工艺需要实现生产过程和设备状态的全面模拟和动态评估。因此，需要发展基于数字孪生 (digital twin) 和虚拟制造 等技术的智能仿真与评估技术，能够实现流程工业核心工艺中生产过程和设备状态的全面模拟和动态评估。例如，可以利用数字孪生技术，建立流程工业核心工艺的虚拟模型，并通过数据同步和反馈机制，实现虚拟模型与真实系统之间的一致性和互动性，并通过虚拟制造技术，在虚拟环境中进行生产方案设计、验证和优化。

对于流程工业的核心工艺进行完全的智能升级改造，是一个涉及多个层面、多个领域、多个技术的综合性问题。它需要科学技术在智能优化算法、智能感知与集成技术、智能控制与协同技术、智能仿真与评估技术等方面有突破性的进展，并需要流程行业与信息行业之间有紧密的合作与交流。只有这样，才能实现流程工业核心工艺的高效化、绿色化和智能化制造。