以下是一些利用机器学习算法优化化工生产工艺参数的具体案例：
基于差分进化算法优化CO₂加氢制烯烃工艺
合肥工业大学的研究人员提出一种基于差分进化算法实现机器学习模型最优超参数自动化配置的混合数据驱动框架（AutoML - DE）。通过该框架优化35种类型的催化剂参数，发现优化后的Cu - Zn - Al/SAPO - 34(TEAOH)HCl催化剂有望在5000的空速下获得30.02%的低碳烯烃产率，为解决CO₂制低碳烯烃技术中质能转化效率和经济效益不佳的问题提供了方案，使CTLO系统可避免的㶲损显著减少32.27%，㶲效率提高8.12%。
基于多任务贝叶斯优化算法优化流动化学反应
2021年，Astex制药公司和剑桥大学合作研究的多任务贝叶斯优化算法（MTBO），被视为“小数据”反应优化的最佳算法模型。欧洲格拉茨大学连续流合成中心和制药研究中心工程股份有限公司的C. Oliver Kappe教授将其用于实验室中的合成化学优化问题，在C - H活化反应等实验中得到验证。MTBO算法利用公开的Suzuki偶合和Buchwald - Hartwig数据集进行计算机模拟演示，发现存在多种不同底物时，在更大的辅助数据集中运行效果更好。实验优化演示中，对于不同反应性底物，随着辅助数据集的增长，优化速率得以提升，能快速得到最佳工艺条件。
基于深度学习优化精馏塔操作
以中控技术为例，利用DeepSeek构建的智能控制系统优化化工生产中的精馏塔操作参数。传统方式下，精馏塔难以根据复杂多变的工况及时调整参数，导致产品纯度波动、能源浪费。而DeepSeek能实时感知工况变化，自动优化精馏塔的操作参数，使产品纯度提升了5%，能源消耗降低了15%。