我国炼油石化行业如何拥抱智能制造化工机械

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　　11月8~9日，在海口召开的第九届(2018)炼油与石化工业技术进展交流会上，多位与会*指出，炼化产业信息化发展滞后于工业化发展水平，两化融合程度不够，行业要拥抱智能制造，重塑炼化生产模式。

　　数字化、智能化、智慧化，智能炼化建设三步走

　　业内人士认为，伴随我国炼化行业的发展，传统炼化生产运营模式所暴露出来的问题逐渐凸显。一方面，炼化生产过程连续复杂，石化工业原料的多源与成分的多变，给生产过程带来许多不确定性;另一方面，随着自动化与信息化技术在炼化行业的广泛应用，企业在生产管理过程中产生了大量数据，呈现出数据量巨大、数据来源庞杂、数据质量良莠不齐、数据专业门槛高导致的利用不充分等问题。如何实施流程工业的智能炼化建设呢?

　　中国海洋石油集团有限公司科技发展部副总经理吴青在其报告《流程工业智能炼化建设塑造炼化产业新未来》中认为，数字炼化是基础、智能炼化是核心和智慧炼化是目标。据了解，按每家企业18套装置统计，每套装置平均1200点计算，每15秒采集一次数据，一个企业一年产生28 824万条记录，即28. 亿条数据。面对如此复杂的生产过程和海量数据，如何帮助炼化企业实现数字化、智能化、绿色化的转型目标，全面提升竞争力应对国际挑战，成为智能炼化建设的题中之义。吴青表示，首先需要对炼化企业的信息化水平与能力进行评估，然后结合企业业务需求，找出信息化需求。为了减少风险，要采用科学的实施方法论，按照“数字化、智能化、智慧化”的三步曲，推进炼化企业的智能炼化建设。他认为，信息化新技术对生产模式、管控模式和营销模式的变革势不可挡，炼化企业的信息化智能化转型升级也开展得如火如荼，必然重塑炼化产业的新未来。

　　物联+大数据+机理模型，“三剑客”赋能石化行业

　　联想流程工业大数据业务拓展事业部副总经理方乐表示，针对炼化行业的数字化需求，联想大数据以大数据平台为基础，构建了“物联+大数据+机理模型”三者相结合的数据智能解决方案。

　　据方乐介绍，在与某大型炼化企业的合作中，联想大数据团队利用大数据技术，对炼油装置运行参数进行数据抽取、转换、分析和模型化处理，从中提取辅助生产决策的关键性数据，通过建立专业模型进行迭代计算，滚动计算出增产汽油的操作空间，助推汽油收率提升并取得了预期效果。此外，联想大数据已在国内外重要学术刊物及学术会议上发表多篇技术论文;申请了生产设备实时数据处理方法、产品收率预测和提升的人工智能算法等多项国家专利。

　　需求驱动—智慧决策—智能生产，重塑石化运行新模式

　　中国工程院院士钱锋指出，要通过智能制造重塑石油化工生产运行新模式，实现人工智能与石化生产运行深度融合。他提出，建设基于大数据、人工智能与需求驱动的敏捷供应链和基于资金流、物质流、能量流、信息流四流合一的“工业互联+”，由此实现需求驱动的智慧决策与智能生产。他从石油化工发展的现状、面临的挑战与机遇、智能优化制造的需求与愿景、工程科学问题、关键技术与预期目标、智能优化制造示例等五大方面阐述了我国石油石化工业在智能制造领域现状与发展趋势。

　　中国自动化学会过程控制委员会常委、中国化工集团大数据平台首席科学家冯恩波也认为，在炼化生产过程控制领域，需要实现从“参数运行”到“模式运行”的变革。他还介绍了一款独具特色的，集检测、控制与运行优化的模式的可视化表达重磅产品——“蚯蚓盒子”。通过“模式”可视化运行监控与优化，“蚯蚓盒子”实现了从设备级到装置级和工厂级的多层次、全过程的生产管理与运营的革新，为国内炼化过程控制与优化领域的探索与实践提供了一个全新的解决方案。