石油炼化过程中的能源利用效率对于提高生产效率和降低成本非常重要。传统的能源利用方法存在一些问题，如能源浪费、效率低下等。为了解决这些问题，可以引入人工智能技术来改进和优化石油炼化过程中的能源利用效率。下面介绍一种基于人工智能的改进与优化方法。

1. 数据采集与处理

首先，需要采集石油炼化过程中的大量数据，包括原料质量、能源消耗、设备运行状态等。可以利用传感器等设备实时采集数据，并进行去噪、清洗等预处理操作，以提高后续人工智能算法的准确性和稳定性。

2. 特征工程与模型训练

基于采集到的数据，可以进行特征工程，提取与能源利用效率相关的特征。可以使用统计学方法、数据挖掘等技术来分析数据，提取有用的特征。然后，可以使用人工智能算法，如机器学习、深度学习等方法，训练能源利用模型。通过对历史数据进行学习，建立一个准确的模型，用于改进和优化能源利用效率。

3. 能源利用效率改进

基于训练好的模型，可以进行能源利用效率的改进。可以根据当前的原料质量、设备运行状态等情况，预测未来的能源消耗，并进行调整和优化。可以使用优化算法，如遗传算法、禁忌搜索等方法，找到最优的能源利用策略，以提高能源利用效率和降低能源消耗。

4. 模型评估与迭代改进

在应用人工智能优化能源利用效率的过程中，需要对模型进行评估和改进。可以使用交叉验证等方法，评估模型的准确性和稳定性。同时，还可以通过与实际能源消耗情况的对比分析，发现模型的不足之处，并进行改进和优化。通过持续地评估和迭代改进，可以不断提高能源利用效率。 通过引入人工智能技术，可以改进和优化石油炼化过程中的能源利用效率，提高生产效率和降低成本。这对于石油炼化行业来说是一种重要的技术创新，也是对可持续发展的一种贡献和探索。