OperAItor：用于化工过程容错运行的智能体框架

OperAItor 是一个开源框架，用于开发和评估面向化工过程监督式故障管理的大语言模型智能体。该框架在一个代表异丙醇脱氢过程的动态反应器-精馏过程上进行了演示，采用基于物理的热力学模型和经过修改的反应动力学，以实现液相操作。该过程由一个包含113个变量的微分-代数模型表示，在100kmol/h的标称进料速率下运行，产生约4t/h的丙酮。仿真工厂包括8个PI控制回路、22个过程报警、5组主用-备用泵列以及11个相互独立的安全仪表功能。智能体架构集成了多变量统计过程监控、故障诊断、知识图谱检索、行动规划和监督式行动生成。研究考察了5种行动验证配置，包括无验证运行、基于LLM的判别器、数字孪生仿真，以及采用和不采用后果预测的确定性可接受性检查。研究使用4种LLM，在涉及单一故障和多个同时发生故障的20种场景下对该框架进行了评估。在没有智能体干预的情况下，18种场景会导致工厂停机；按照所假定的基准经济条件，相较于无故障运行，这对应着399,000美元的经济损失。对于GPT-5 nano、Qwen3 8B和Mistral 7B，经过验证的智能体配置将停机次数减少至5-8次，并挽回265,000美元的损失。本研究为比较化工过程监督式故障管理中的智能体架构、语言模型和行动验证方法提供了可复现的基准。