双乐股份基地出事致一工亡，核心子公司年收近十亿
记者 | 蔡鼎 编辑 | 许绍航双乐股份(27.730, 0.20, 0.73%)（SZ301036，现价 27.73 元，总市值 27.73 亿元）于今日（5 月 25 日）收盘后发布通告，宣布其全资子公司双乐颜料泰兴市有限公司（简称“双乐泰兴”）在 5 月 25 日遭遇一起安全意外，致使一名操作工人不幸身故。事发后，双乐泰兴即刻启动应急响应机制展开救援，迅速组建事故调查专班，全力落实伤员救治、事故查因及善后安抚事宜，并严格依照规定流程向当地政府各职能部门进行了汇报。公告指出，事故的具体诱因及造成的确切
人工智能在化工生产中的九大应用
1. 工艺参数智能调控 基于实时收集的温度、压力、流量、液位及反应时间等关键数据，运用AI技术对比标准工艺曲线，自动微调进料速度、加热功率、真空度和搅拌频率等参数，确保生产状态稳定，降低人为操作误差，统一各批次产品质量，显著减少次品率，保障产线持续平稳运行。 2. 安全风险智能监测 通过AI视觉系统全面监控车间环境，自动识别未佩戴防护用品、擅自离岗、进入危险区域、现场吸烟、违规堆放物品等不安全行为并及时发出警报。配合气体检测与温感设备，实时监测有毒气体泄漏、高温超压、粉尘超标等隐患，提前发出风险警告，
AI驱动化工一线升级：生产难题与运维问题的智能蜕变
在化工生产一线，日常操作与设备运维共同构成保障产线稳定运行的关键支撑。中控室里24小时盯紧各项参数，同时现场巡检也要持续奔走；从设备突发故障的紧急处置，到工艺运行中不断的微调优化，任何一步都可能牵动整体生产，形成联动影响。过去很长一段时间里，依赖经验操作、人工调度效率偏低、重复报表填写繁琐、故障出现后才被动抢修、检修过度造成浪费等问题，长期困扰着车间管理者与一线人员。随着AI技术持续深入生产现场，这些“老痛点”迎来了更具针对性的解决方案，使化工生产由经验驱动逐步转向数据驱动，推动安全、效率与成本实现同步跃