数智化背景下应用化工技术专业现场工程师培养模式研究

［摘           要］  数智化即数字化和智能化相融合，凸显了现代工业发展的核心趋势，要求工业领域融合先进的大数据分析、人工智能及自动化技术。对应用化工技术专业而言，数智化要求其教育体系适应快速变化的技术环境，培养能够应用现代技术的新时代人才。从开展数智化技能培养、设置多学科交叉课程、提供实战导向实训以及开展项目驱动学习等多方面，探讨数智化背景下应用化工技术专业现场工程师培养模式。

［关    键   词］  数智化；应用化工；培养模式

［中图分类号］  G715                    ［文献标志码］  A                  ［文章编号］  2096-0603（2024）22-0145-04

化工行业的持续发展与技术创新，需要现场工程师具备坚实的专业技术基础，掌握先进的数据处理及智能化技术。这种需求推动化工教育向数据驱动、智能化方向转变。现场工程师培养模式面临着从理论向实践、从单一学科向交叉学科综合发展的重要转型期。面对快速变化的工业技术环境，高校应思考将高等教育与工业实践有效结合的方式，培养学生的创新思维、跨学科解决问题的能力。

一、应用化工技术专业现场工程师培养现状

（一）理论与实践脱节

传统教学重视理论知识这一专业学习的根基，却忽视培养学生在工业实践中的操作经验及应急处理能力。在课堂上，学生虽能够系统学习到化学反应的原理及化工设备的操作规程，但真正的工业环境复杂多变，更多的是对突发状况的快速响应处理。实验室的条件化实践与真实工业生产环境之间存在巨大差异，前者往往在相对理想的条件下进行，而后者需要在多变的环境中处理复杂的技术问题。学生在高校学习期间，实际能接触到的工业设备及实际操作机会极为有限，这导致其在毕业进入工业生产线时面临诸多挑战。许多化工行业的关键操作需要在特定的工业环境下才能充分掌握，这些技能难以靠教室内的理论教学完全传授。此外，化工技术领域的快速发展要求课程能够及时更新，以适应新技术和新工艺的需求，教师需要关注课程内容的时效性及前瞻性。

（二）培养方案缺乏行业定制化

多数高校的课程设计倾向于涵盖广泛的基础理论及通用技能，而没有深入探索石油化工、精细化学品制造或药品生产等具体工业领域的专门需求。这种教育模式忽视了行业对专业技能及实际操作能力的具体要求，导致学生的专业培训无法完全对接行业需求。这种非定制化的培养方案使得课程内容往往停留在理论知识的传授上，缺乏对学生特定工业应用所需技能的训练。此外，由于缺乏与具体工业紧密结合的课程设计，学生在实际工作中会遇到手足无措的技术问题。在现实工作中，化工工程师常常需要对工艺流程进行优化、处理突发的生产问题，然而现有的教育模式未能为学生提供足够的实践机会，使其在理论与实际应用之间存在明显的断层。再者，随着化工技术的快速发展，新材料、新工艺的出现对教育内容提出了更高的要求。然而，高校在课程更新上往往存在滞后性，不能及时反映行业的最新技术进展，使学生在毕业后面对新的技术工艺时显得力不从心，不能有效适应行业的发展。最后，由于教育课程的非定制性，学生在毕业后往往需要企业的再培训来弥补学习中的不足，增加了企业的培训成本，也影响了毕业生的就业竞争力。

（三）资源配备不足

在现代高等教育体系中，师资及资源配备的不足制约了学生专业技能的提升。高校中存在的师资队伍结构问题主要表现为教师缺乏与当前化工行业需求相匹配的实战经验。这一状况导致教师在传授应用技能及解决实际工业问题方面的能力不足，难以为学生提供足够的指导。此外，高校中的教师更新换代速度慢，新进教师通常缺乏必要的行业经验，这进一步加剧了理论与实践之间的脱节。资源配备方面，尽管许多高校尝试与企业合作，通过建立实践基地来弥补师资力量的不足，但实验设备普遍面临过时或维护不善的问题。多数实验室设备技术落后，无法支持高水平的科研活动或符合现代化工生产的实际需求，制约了学生在新材料、可持续化工过程及自动化技术等前沿领域的创新能力。此外，资源的不足还表现在实验材料及安全设施的匮乏上，这直接影响了实验教学的质量，使学生难以充分理解化工生产中的关键安全措施，无法进行足够的实验操作练习，从而影响其养成实践操作能力及问题解决能力。另外，高校在更新升级教学资源方面存在明显的资金不足问题，限制了设备的采购与维护，难以引进高水平师资及开展高质量教育活动，使教育内容和工业实践之间的差距不断扩大。

二、数智化背景下应用化工技术专业现场工程师培养目标

（一）强化数据驱动的决策能力

在现代化工产业中，高校利用数智化技术能够培养具备强大数据驱动决策能力的现场工程师。大数据及智能分析技术的应用允许工程师从复杂的生产数据中提取关键信息，实现生产过程的实时监控并精准预测设备的维护需求，进而优化操作参数，从而提升整个生产系统的效率。要达到这一目标，学生必须在掌握传统化工技术知识的同时，精通数据科学与分析技术。教育体系应整合化工与数据科学的课程，培养学生利用统计方法、机器学习算法及其他先进的数据处理工具分析解决化工生产中的实际问题。此外，教师应重视实际操作与理论知识的结合，模拟真实的工业数据分析项目，提供充分的实践机会，帮助学生搭建起将数据分析应用于化工过程优化的桥梁。学生在解决由实际生产数据驱动的问题的过程中，能够深入理解数据分析在预测、优化及决策中的作用，从而更有效地支持工业生产的高效运作。化工行业对高效及安全生产需求的增加，使具备高级数据处理分析能力的工程师的需求持续上升。因此，高校应强化学生的数据驱动决策，使学生能够在毕业后快速适应工业界对技术及安全性日益增长的严格要求，展现出其在现代化工产业中的关键价值。

（二）提升智能化工艺的应用创新能力

在化工行业中，智能化工艺的应用和创新能力的提升为生产流程带来了革命性的变化，这要求现场工程师掌握传统化工技术的同时，熟练应用人工智能和机器学习等先进技术，以此来提升化工产品的生产效率、优化质量控制流程并增强环境监测能力。为了实现这一目标，化工专业的教育体系必须融合传统化工教育与现代信息技术教育，使学生能够在实际工作中融合并应用这些技术解决具体问题。学生进行系统的课程学习并参与实践项目，能掌握利用数据分析、模式识别等方法优化化工过程并提升生产线自动化水平。此外，教师应强调创新思维的培养，鼓励学生探索新技术在化工领域的潜在应用，利用机器学习进行生产过程的动态优化，或者开发新的传感技术以提高环境监测的准确性。传统化工生产方式正逐步向数字化、智能化转变。这一趋势要求工程师必须具备跨学科的知识结构，能够理解和应用电子工程、计算机科学及自动控制原理，并将这些技术应用于化工生产的各个环节。高校应在课程设计中加入编程语言学习、数据处理软件的使用等更多与智能技术相关的内容，将课堂学习与实验室实践相结合，使学生在真实或模拟的工业环境中应用这些技术，从而在学习期间就开始适应未来职业生涯中可能遇到的技术挑战。

（三）培养跨学科的系统整合能力

在数智化环境中，现场工程师的培养应强调跨学科的思维及系统整合能力，使工程师能够融会贯通化工技术、信息技术及系统工程的知识，综合应用这些领域的技术与方法，进行有效的系统设计及优化管理。高校应将化工技术与计算机科学、自动化控制、环境科学等领域的知识结合起来，设计课程与实验项目，使学生能在解决实际工程问题时，展现出能跨界整合多学科知识的能力。为了有效培养这些能力，教育过程应提供充足的团队协作机会，让学生在多学科背景的团队中担任不同角色，增强学生的沟通协调能力，让其在实际操作中体会到不同学科知识融合的重要性，让其能够在未来的职业生涯中更好地适应复杂多变的工作环境，有效推动创新解决方案的开发实施。此外，为进一步强化跨学科的系统整合能力，高校应引导学生学习大数据分析、人工智能等先进技术，并探索这些技术在化工领域的应用，使学生更深入地理解以数据驱动优化化工过程以及用技术创新提高生产效率及环境可持续性的途径。

三、数智化背景下应用化工技术专业现场工程师培养方案

（一）开展数智化技能培养

在数智化的发展背景下，学生需要掌握并应用大数据分析、人工智能、物联网以及自动化技术，以此来提升化工过程的控制精度，提高工作效率及在实际工作环境中的创新能力。高校应开展大数据技术课程，让学生应用Apache Hadoop或Spark等数据处理框架，处理并分析来自生产线的海量数据。例如，学生使用Hadoop进行数据存储处理，而Spark则用于实时数据处理，以此来实时监测化工生产过程中的关键参数，及时调整操作条件，优化生产流程。此外，高校应开展机器学习及深度学习项目，让学生利用TensorFlow和Keras这样的深度学习框架，建立复杂的化学过程模型，预测并优化反应条件。高校还应开展物联网技术的教学，采用OPC UA（开放产品通信统一架构）标准，让学生了解化工设备的信息互通及系统集成。自动化技术也是培养现场工程师的重要内容，教师应开展相关课程，让其使用分布式控制系统（DCS）和可编程逻辑控制器（PLC）等先进的控制系统，了解其能够收集温度、压力和流速等数据，帮助决策。

（二）设置多学科交叉课程

在数智化背景下，化工技术教育的核心之一应是推动交叉学科课程的设置，如结合化学工程与信息技术、机械自动化与化工生产等领域，以培养学生在复杂化工环境中的系统思维和问题解决能力。这种教育方法致力于深化学生将不同学科的技术整合并应用于化工过程的理解，从而提高其专业能力。化学工程与信息技术课程应用数据科学，如使用Python编程语言配合Pandas和NumPy库来处理化工数据分析，能够帮助学生掌握从化工生产数据中提取洞察力的技能，进而优化过程。同时，学生学习使用Tableau或Power BI这类先进的数据可视化工具，能够将复杂数据转化为易于理解的视觉格式，增强决策支持系统的建设应用。在机械自动化与化工生产的课程中，重点可能放在分布式控制系统（DCS）和可编程逻辑控制器（PLC）的应用等高级自动控制系统上，让学生学习配置优化这些系统的方式，从而获得将自动化技术应用于化工过程控制的能力，理解这些系统在维持生产稳定性及提高操作效率中的作用。此外，课程设计应考虑到实际的工业应用，引入工业物联网（IIoT）的应用，探讨其在化工行业中连接传感器、机器和分析工具来优化操作并增强预测性维护的策略。学生学习MQTT或OPC UA等现代传感技术及网络协议，得以掌握在化工厂中实现设备互联的技能，建立高效可持续的生产系统。交叉学科课程的另一个关键组成部分为ISO 50001（能源管理系统标准）和ISA-88等工业自动化标准，帮助学生构建符合国际规范的操作程序，促进其在全球化工行业的竞争力。

（三）提供实战导向实训

在数智化背景下，应用化工技术专业的培养方案应强调实战导向的实习实训环节，与化工企业的紧密合作，建立校外实习基地，让学生直接参与到工业操作、项目管理及问题解决过程中。这种教育模式的核心在于将学生从传统的课堂学习环境转移到实际工作场景中，使其能够应用学到的理论知识，处理实际问题来深化这些知识。在这种实习实训模式中，学生将接触到先进的化工技术和设备。例如，学生会直接操作高效液相色谱仪（HPLC）、气相色谱仪（GC）以及更复杂的质谱仪（MS）等分析仪器，提高对这些技术的熟练度。此外，学生会使用基于ANSI/ISA-88标准的过程控制系统，该标准定义了化工生产中的批处理控制，并提供一套系统的方法来设计并指定批处理控制系统。再次，学生还会学习到利用计算机控制系统和自动化软件的方法，例如使用分布式控制系统（DCS）进行过程自动化控制。这些系统依赖于实时数据反馈，学生必须了解配置及优化这些系统的方法以保证生产过程的稳定。在企业中的实际工作，学生有机会参与到跨学科的项目团队中，实践交流协作及项目管理技能，学习在遵守ISO 9001质量管理体系和ISO 14001环境管理标准的前提下进行工作。