石化行業(yè)是資產密集型行業(yè)，具有設備價值高、工藝復雜、產業(yè)鏈長、危險性高、環(huán)保壓力大的行業(yè)特征，面臨設備管理不透明、工藝知識傳承難、產業(yè)鏈上下游協(xié)同水平不高、安全生產壓力大等行業(yè)痛點，亟需加快基于工業(yè)互聯網平臺的數字化轉型步伐，全面提升設備管理、生產管理、供應鏈管理、安全管理、節(jié)能降耗等環(huán)節(jié)的數字化水平。恒逸石化、恒力石化、石化盈科、中油瑞飛等企業(yè)以設備智能管控、生產協(xié)同優(yōu)化為切入點，加速推動石化行業(yè)向全流程智能化方向加速轉型。

　　石化行業(yè)數字化轉型趨勢分析

　　設備管理院從黑箱管理向健康管理轉變遙石化行業(yè)的生產設備具有危險性，一旦設備在運行的過程中出現異常高溫、高壓、設備腐蝕泄漏的情況，會引發(fā)火災或者爆炸事故，造成人員傷亡。過去，企業(yè)很難及時了解企業(yè)設備的情況，只能定期派人對設備檢查和維護，浪費了大量的人力物力。在工業(yè)互聯網平臺應用的大背景下，基于傳感器、自適應感知、精確控制與執(zhí)行等數據采集技術，實現設備全生命周期的實時態(tài)勢感知、遠程故障診斷和預測性維護。

　　知識管理院從紙質封存向模型封存轉變遙我國石化行業(yè)經過幾十年的發(fā)展，積累了大量的工藝技術、實踐經驗和專家知識。它們大多在少數專家手中，碎片化現象嚴重，知識傳播渠道以線下的培訓為主，受時間和空間的諸多限制。在工業(yè)互聯網平臺應用的大背景下，聚焦煉化生產的工藝優(yōu)化、質量管控、節(jié)能降耗場景，推動石化工藝知識以機理模型、業(yè)務模型、算法模型的形式共享、復用、傳播，大幅降低石化知識創(chuàng)新的門檻。

　　供應鏈管理院從企業(yè)內向企業(yè)間協(xié)同轉變遙我國石化行業(yè)的原油和天然氣進口依存度高。在國際原油價格大幅波動，供應鏈成本壓力持續(xù)發(fā)酵的大背景下，我國石化行業(yè)需要提高供應鏈整體的敏捷性和靈活性，對市場變化快速做出反應，及時調整，統(tǒng)籌安排開采、外購、運輸、生產和銷售。因而，以工業(yè)互聯網平臺為連接樞紐，實現上游原油供應企業(yè)、中游煉化生產企業(yè)、下游產品分銷企業(yè)之間的供應鏈協(xié)同成為大勢所趨。

　　安全管理院從人工巡檢向智能巡檢轉變遙中國油氣運輸管線約7 萬公里，跨度大、范圍廣，部分管線處于地形地貌復雜、自然環(huán)境惡劣、環(huán)境敏感區(qū)域，輸送介質危險性大。石油煉化生產的原料和產品大多是高溫高壓、易燃易爆有毒的危險品，規(guī)模龐大，微小的事故就會造成災難性危害。常規(guī)人工巡檢速度慢、成本高、效率低、受自然和地理條件制約大。在工業(yè)互聯網的大背景下，利用傳感器、增強現實眼鏡、無人機、智能機器人等工具，大幅提高了巡檢的實時性、精準性和可視性，提高巡檢效率。

　　典型應用場景及實踐

　　設備管理遙一是設備狀態(tài)檢測。通過對物理設備的幾何形狀、功能、歷史運行數據、實時監(jiān)測數據進行數字孿生建模，實時監(jiān)測設備的各部件的運行情況。中石油青海油田對10 萬臺口油氣水井和3000 余座場站的采油設備的運行數據自動采集，遠程實時監(jiān)測設備運行狀態(tài)，實現了邊遠油田派遣人數和人工成本大幅下降。二是遠程故障診斷。將設備的歷史故障與維修數據、實時工況數據，與故障診斷知識庫相連，利用機器學習和知識圖譜技術，實現設備的故障檢測、判斷與定位。中油瑞飛工業(yè)互聯網平臺對中石油海外油田設備提供了跨國油田遠程技術支持服務，結合專家遠程診斷和工人維修指導，實現了50%以上的問題無需設備服務商到場解決非現場解決。三是預測性維護。構建設備數字孿生體，實時采集各項內在性能參數，提前預判設備零部件的損壞時間，主動、及時和提前進行維護服務。燕山石化建立了調節(jié)閥故障模型，通過對煉化裝置流量控制閥進行數據分析和診斷，實現了對控制閥的預測性維護，降低無效維修 50%以上，創(chuàng)造直接經濟效益近 5000 萬元。

　　煉化生產遙一是工藝優(yōu)化。在實際煉化生產前，對原油原料、工藝流程、煉化設備進行數字孿生建模，對工藝配方、工藝流程等全方位模擬仿真，優(yōu)化原料配比參數和裝置優(yōu)化路徑，得出最優(yōu)的煉化生產方案。中石油云南石化對開工原油的煉化工藝流程進行模擬分析，明確各項操作參數，從而指導生產操作，實現了常減壓裝置1 次開車成功，制氫聯合裝置核心設備投產 1 次成功。二是質量管控。實時采集和分析油品煉化全流程的質量數據，對各項質量指標進行在線動態(tài)分析和預測預警，實現煉化全流程質量跟蹤及自動控制。中石化九江石化在煉化生產過程中，對各項量指標進行實時監(jiān)測和動態(tài)分析，實現了油品煉化質量的大幅提升，噸原油除成品油率提高到82%，產出率提升7 個百分點。三是節(jié)能降耗。通過對關鍵耗能設備和高耗能加工流程的數據采集，結合大數據、人工智能算法和專家知識庫，分析耗能的關鍵因素，找出能耗最低的工藝參數來指導實際生產，提高關鍵耗能設備的維護精度。恒逸工業(yè)大腦通過對歷年鍋爐燃燒數據的深度學習，推算出最優(yōu)的鍋爐燃燒參數，燃煤發(fā)電效率提升2.6%，同時節(jié)約了成本。

　　供應鏈協(xié)同遙一是企業(yè)內供應鏈協(xié)同。實時采集和分析供應鏈運行情況，識別資源配置低效的環(huán)節(jié)，提出改進方案，提高企業(yè)內部資源配置效率。中石化鎮(zhèn)海煉化將原油采購、資源配置、裝置運行、產品結構、銷售物流等進行全流程建模，系統(tǒng)分析供應鏈協(xié)同的重點難點和優(yōu)化潛力點，測算了各類優(yōu)化方案637 個，累計創(chuàng)效3. 9 億元。二是企業(yè)間的供應鏈協(xié)同。以工業(yè)互聯網平臺為連接樞紐，打通石化上游原油供應、中游煉化生產、下游產品銷售各環(huán)節(jié)，優(yōu)化全產業(yè)鏈資源配置。當前，我國石化產業(yè)鏈的供應鏈協(xié)同正處于探索應用階段，新冠肺炎疫情期間，基于石化盈科ProMACE 工業(yè)互聯網平臺，鎮(zhèn)海煉化、恒力石化進行生產動態(tài)優(yōu)化調整，提高防疫所需原材料的供給能力，同時與口罩、防護服生產企業(yè)實時對接、協(xié)同排產，實現了上下游醫(yī)衛(wèi)用品資源配置的動態(tài)優(yōu)化，提升產業(yè)鏈協(xié)同效率。

　　安全巡檢遙一是生產安全監(jiān)控。實時采集的煉化生產過程中的各類安全數據，結合安全生產監(jiān)控模型，對生產異常狀態(tài)和安全風險實時報警。中石化茂名石化基于工業(yè)互聯網平臺匯聚廠區(qū)內外的安全信息，結合安全風險診斷模型，實現了異常狀態(tài)和安全風險的實時報警，發(fā)現并消除了1800 多項生產異常問題減少了安全隱患。二是管道智能巡檢。在油氣管道內外利用傳感器、智能陰保樁、管道巡檢機器人、無人機等數據采集工具，以及連接地理、氣象等環(huán)境數據，實現管道內外運行狀態(tài)的全面感知和實時監(jiān)測，對管道異常狀況（如泄漏）快速定位?；赑roMACE 工業(yè)互聯網平臺，石化盈科在中石化西北油田開展了原油管線泄漏視頻智能識別應用，通過訓練卷積神經網絡，實現視頻數據實時分析處理，巡檢視頻識別效率提高70%以上。

　　推進應用場景落地的著力點

　　加強底層數據分析袁促進邊云協(xié)同遙一是邊緣數據采集方面，安裝傳感器、無人機、攝像頭、三維掃描儀等數據采集工具，利用泛在感知技術，采集油田地質勘探、鉆井、開采、運輸、煉化、銷售領域的多源設備、異構系統(tǒng)、運營環(huán)境、人員等數據，實現對油田、運輸管道、煉化工廠運行狀態(tài)的全面感知。二是邊緣數據分析方面，在原油開采裝置、煉化重點裝置、運輸管道關鍵節(jié)點部署機器學習和深度學習算法，在邊緣控制器上集成分析引擎，實現對裝置的自動調整和優(yōu)化。在設備管理、質量管控、智能巡檢場景下，可以考慮將云端的機器學習模型和深度學習模型，部署在邊緣設備端，在模型、數據、服務三方面實現邊云協(xié)同。

　　梳理煉化工藝知識袁研發(fā)工業(yè)模型遙一是面向設備管理，重點研發(fā)煉化重點裝置的運行狀態(tài)監(jiān)測模型、遠程故障診斷模型和預測性維護模型。二是面向煉化生產，重點研發(fā)煉化工藝流程模擬優(yōu)化模型、聚合物反應模型、換熱網絡優(yōu)化模型、公用工程系統(tǒng)優(yōu)化模型以及能量系統(tǒng)優(yōu)化模型、生產質量管控模型。三是面向供應鏈管理，重點研發(fā)原油進口供應鏈擾動緩解模型、供應鏈柔性作業(yè)模型、供應鏈均衡協(xié)調模型、成本和風險平衡模型、計劃和調度模型等。四是面向安全管理，研發(fā)基于多源安全數據融合的火災爆炸事故風險預警模型、高危設備監(jiān)測和故障預警模型、危險源監(jiān)測和預警模型、應急資源管理模型、安全應急調度模型。

　　研發(fā)行業(yè)解決方案袁推廣典型應用遙一是打造設備管理解決方案。重點研發(fā)和推廣煉化重點裝置的狀態(tài)監(jiān)測、遠程故障診斷、預測性維護解決方案，提升煉化裝置管理水平。二是打造煉化生產解決方案。重點研發(fā)煉化生產裝置流程模擬、智能化驗室、運營管理優(yōu)化、生產質量管控等解決方案，實現煉化生產優(yōu)化。三是打造供應鏈協(xié)同類解決方案。重點研發(fā)石化企業(yè)內部的供應鏈協(xié)同解決方案和企業(yè)間的供應鏈協(xié)同解決方案，實現石化供應鏈全流程的優(yōu)化、資源合理利用以及價值的優(yōu)化。四是打造安全管理類解決方案。重點研發(fā)煉化生產安全監(jiān)管解決方案、管線漏失動態(tài)監(jiān)測、鉆孔破壞點精確定位、應急指揮解決方案，實現對煉化生產風險提前報警，對油氣長輸管道泄漏的實時檢測和準確定位。

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