系统辨识，才是工业智能的灵魂---朱豫才

上一篇说过，实时优化（RTO）解决的是运行优化中的寻优优化，一般要解决一个非线性规划问题，即调节决策变量（优化变量）使得非线性目标函数达到（局部）最大或最小。（另一种运行优化是卡边优化，很简单，直接用MPC控制器就可以实现。）

从1980年代起，在欧美大学的化工系形成了一个叫做过程系统工程 （Process System Engineering, PSE）的研究领域，主要方向之一就是实时优化（RTO）。主宰实时优化（RTO）研究的是机理模型派，其技术路线是使用基于三传一反的化工机理模型进行寻优计算。大家知道，化工机理模型一般由非线性偏微分方程加代数方程给出。应用到炼油厂或化工厂，就要对偏微分方程进行时间和空间的离散化，导致一个大规模的数值优化问题，变量数可能超百万。这是一个重大现实问题，很多RTO的文章是研究大规模优化的。另外，非线性规化一般是非凸优化问题，找全局收敛算法是一个世界难题。

实时优化在流程工业有很强的应用前景，又很难，唤起了很多人的研究热情，40年来是化工专业的热门方向，至少有三代传承了吧。我在工业界和学术界道听途说，知道的有两个学校比较强，一个是英国的帝国理工，一个是美国的卡内基梅隆。不少学生毕业后进入了石化和化工行业搞应用。对实时优化感兴趣的同学可以读一下这两篇文章：

[1] L. T. Biegler, I. E. Grossmann (2004). Retrospective on optimization. Computers & Chemical Engineering, 28, 1169–1192.

[2] I. E. Grossmann, L. T. Biegler, (2004). Future perspective on optimization. Computers & Chemical Engineering, 28, 1193–1218.

为什么实时优化（RTO）领域是清一色的机理模型派？我自问自答说两点。（问这个问题需要点勇气。如果我在实时优化专家面前问这问题，会被鄙视的。）

第一，设计化工产品和建化工厂是按机理模型的方法做出来的。先在实验室搞出原理和样品，然后中式，最后建装置建厂。这里没有比机理模型更好的技术路线。所以机理模型是化工人的法宝，搞实时优化走机理模型的技术路线实在是自然不过了。

第二，是头羊效应。一个领域的开拓者提出了技术路线，后来者不抬头看路，只是跟着前辈往前走。机理模型路线是化工界的传统，又有解决不完的有趣难题，大家闷头干就是了。

石化和化工行业的实时优化应用，也是走机理模型的技术路线。应用效果如何呢？以后再讲。