نظام مهندسی

هوش مصنوعی تحلیل‌گر پتروشیمی یک سیستم پیشرفته برای تحلیل داده‌ها، پیش‌بینی قیمت‌ها و ارائه بینش‌های استراتژیک در بازار پتروشیمی است.

قابلیت‌های اصلی

تحلیل قیمت‌گذاری

سیستم قادر به تحلیل دقیق قیمت‌های محصولات پتروشیمی در بازارهای مختلف است:

محصول پتروشیمی	محدوده قیمت‌گذاری	فاکتورهای مؤثر
پلی‌اتیلن	$800-1200/تن	قیمت نفت، تقاضا، ظرفیت تولید
پلی‌پروپیلن	$900-1400/تن	بازار خودرو، بسته‌بندی
اتیلن	$600-900/تن	خوراک اتان، ظرفیت پالایشگاهی
پروپیلن	$700-1100/تن	تولید PVC، بازار ساختمان

پیش‌بینی بازار

پیش‌بینی قیمت

import numpy as np
from sklearn.ensemble import RandomForestRegressor

class PetrochemicalPricePredictor:
    def __init__(self):
        self.model = RandomForestRegressor(n_estimators=100)
        
    def predict_prices(self, market_data):
        """
        پیش‌بینی قیمت‌های آینده بر اساس داده‌های بازار
        """
        features = self.extract_features(market_data)
        prediction = self.model.predict(features)
        return prediction

داده‌های تحلیلی

شاخص‌های کلیدی عملکرد (KPI)

حاشیه سود تولید
- حاشیه پلی‌اتیلن: 15-25%
- حاشیه پلی‌پروپیلن: 18-30%
- حاشیه اتیلن: 10-20%
ظرفیت تولید جهانی
- کل ظرفیت: 200 میلیون تن/سال
- نرخ استفاده از ظرفیت: 85-92%
- رشد سالانه: 3-5%

تحلیل بازارهای منطقه‌ای

- بزرگترین صادرکننده اتیلن جهانی
- مزیت: خوراک ارزان گاز طبیعی
- چالش: محدودیت‌های لجستیکی

الگوریتم‌های تحلیلی

مدل پیش‌بینی قیمت

تحلیل سری زمانی

# نصب کتابخانه‌های مورد نیاز
pip install tensorflow pandas numpy scikit-learn

یادگیری ماشین
- شبکه‌های عصبی LSTM برای پیش‌بینی بلندمدت
- Random Forest برای تحلیل عوامل مؤثر
- ARIMA برای روند‌های فصلی

تحلیل ریسک

سیستم هوش مصنوعی قادر به شناسایی ریسک‌های بازار مانند نوسانات قیمت نفت، تحریم‌ها، و تغییرات تقاضا است.

گزارش‌دهی و داشبورد

داشبورد تحلیلی

نمودارهای قیمت‌گذاری زنده
نقشه حرارتی بازارهای منطقه‌ای
شاخص‌های عملکرد کلیدی
هشدارهای ریسک و فرصت‌ها

گزارش‌های خودکار

گزارش روزانه: تحلیل قیمت‌ها و نوسانات بازار
گزارش هفتگی: روندهای کلی و پیش‌بینی‌های کوتاه‌مدت
گزارش ماهانه: تحلیل عمیق و استراتژی‌های بلندمدت

پیکربندی سیستم

تنظیمات اولیه

config.yaml

petrochemical_analyzer:
  data_sources:
    - price_feeds_api
    - market_databases
    - news_sentiment_analysis
  
  analysis_frequency: "hourly"
  prediction_horizon: 90  # days
  
  alert_thresholds:
    price_volatility: 15%
    supply_disruption: 10%
    demand_surge: 20%

اتصال به منابع داده

اتصال API

interface PetrochemicalData {
  product: string;
  price: number;
  currency: string;
  region: string;
  timestamp: Date;
}

class DataConnector {
  async fetchMarketData(): Promise<PetrochemicalData[]> {
    const response = await fetch('/api/petrochemical/prices');
    return response.json();
  }
}