石油化工企业的智能化建设现状及趋势分析-.docx

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1、石油化工企业的智能化建设现状及趋势分析*王鹏（石化盈科信息技术有限责任公司，北京100020）十九届五中全会对我国“十四五”开启建设社会主义现代化国家新 征程作出了全面部署，强调要加快数字化发展，发展数字经济，推动 数字经济和实体经济深度融合，推动传统产业高端化、智能化、绿色 化，培育新技术、新产品、新业态、新模式，促进平台经济、共享经 济健康发展1。国家发改委、国资委、工信部等各部委在2022年纷 纷发布数字化转型的相关倡议、通知。面向两个大局，中国石化围绕 构建“一基两翼三新”发展格局和“打造世界领先洁净能源化工公 司”的愿景目标，坚持“数据+平台+应用” IT建设模式，发展智能 制造、绿

2、色制造，推动产业提质增效、转型升级，实现高质量可持续 跨越式发展。中国石化是中国实施智能制造的先驱。为了实现智能制造，中国石化 从2022年开始完成了四项示范工程建设：智能工厂试点（分别在九江 石化、镇海炼化、茂名石化和燕山石化）、综合性业务管理平台、信 息技术共享服务中心、移动应用2。通过智能工厂的建设，上述四 家智能工厂在自动化、数字化和可视化方面均发生了巨大改变。先进 控制的投用率达到90%以上，劳动生产率提高10%以上。生产优化也 由线下优化转为线上集成优化。后续又在海南炼化、齐鲁石化、青岛 同时也能进行企业改扩建工程的效益测算。不难看出，这类信息来自 于炼化企业的“围墙”之外，跟国内

3、外市场以及社会经济有了交互影 响。在炼化企业的改扩建工程项目区，或者油气田企业的开采勘探项 目区，人员密集度势必升高，这就对炼化企业所在的园区、社区等带 来了促进经济发展的利好因素，但同时也带来了治安或者其它方面的 隐患矛盾。整体模型的建立，不仅仅需要生产计划优化软件，更需要 借助大数据、模型（如代理人基模型，ABM或者可计算的一般均衡模 型，CGE）等进行模拟仿真运算。通过数据可视化技术挖掘和透视经济 运行内在规律揭示经济发展与社会、环保的关系和影响，为经济统计、 分析、监管部门提供经济大数据相关的一站式数据服务。以石化园区 为“点”，结合金融经济这条“线”，为社会发展的“面”做好支撑, 促

4、进优化，提前制定各种民生保障措施，实现可持续向好发展。4结语以习近平新时代中国特色社会主义思想为指导，全面贯彻党的十九大 和全会精神，坚持发展新理念，坚持以供给侧结构性改革为主线，以 推动能源生产和消费革命为中心，以培育能源新技术、新模式、新业 态为主攻方向，基于5G等技术手段全面实现石油化工行业的智能化 建设迫在眉睫。在炼化行业，以实现视频、仪表数据、高危作业、危 化品运输、中控室、管廊等监控，治污设施检测、异味溯源等环保, 以及消防、应急智慧车、无人机等应急功能为主。在油气行业，以实 现油田各场站、单井、仪表等实时数据的稳定传输，钻井、定向、录 井、压裂实时数据和视频数据的统一管理与及时传

5、输，以及机器人/ 无人机巡检、AR巡检维护及大型机器远程操控功能为主。炼化、济南炼化、上海石化、天津石化、金陵石化等7家企业建设了 智能工厂2.0。并在长岭石化、北海石化、广州石化、扬子石化等4 家企业进行推广实施。同时，通过提升项目不断向智能化靠近。中国 石化为了实现智能工厂3.0 “总体达到国际先进水平、重点场景达到 国际领先水平”的目标，仍需要加强与灯塔工厂、国际先进石油石化 企业的对标。智慧油田的概念最早可追朔到1991年，在Oil & Gas JournaD杂 志上出现了智能油田(Smart Field)词汇和论述3。信息技术对油气 田企业的作用越来越显著，形成信息化氛围和建设智慧油

6、气田是油田 企业技术发展和精细化管理的趋势。中国石化按照“数据+平台+应用” 建设模式建成了中原普光、西北三厂智能油气田示范区，探索了数据 湖技术路线，沉淀了一批标准统一、可复用的业务组件，形成了一群 智能油气田APP应用，总结了一套智能油气田推广模板，为智能油 气田推广建设奠定了基础。大数据、人工智能、5G等数字技术作为新型信息化技术在石油化工 行业的各个业务有着广阔的应用场景，在国家层面、企业层面需要持 续挖掘，从企业外部把握产业链的动态供需关系，与石化企业内部的 数字化转型互为补充，加快数字化和工业化深度融合。石化企业一般 都是区域经济GDP的主要贡献者，自然而然就成了我国发展数字经济

7、的主战场国家发改委(能源局)、工信部等各部委纷纷发布支 持政策和行动计划，帮助石油化工企业进行数字化转型，优选重要场 景实现智能化，逐步实现全覆盖，进而实现智能化。本文主要针对石 油化工企业在智能化建设道路上的探索实践及成效进行介绍，进而对 国内智能化建设趋势进行预测。1国内外发展现状炼化行业我国炼化企业信息化架构基本上采用经典的三层模型结构，即底层的 控制层、中间的生产执行层和上层的经营决策层6。这实际上是美 国 ARM 公司(Advanced Manufacturing Research)于 1992 年最早倡导 的，现在有新增加一层作为信息展示层即企业信息门户(或称之为领 导驾驶舱/电子

8、看板)的7-8。以中国石化镇海炼化为例，镇海炼化运用移动互联网、大数据、云计 算、物联网等新技术，按照“两化”深度融合的理念制定智能工厂建 设方案，实现了生产运行智能化、设备管理智能化、环保管理智能化、 安全管理智能化、经营决策管理智能化和产业链协同优化，建成了中 国石化智能工厂1.0版本。总结镇海炼化的经验可以发现，智能化建 设需要有一定的基础条件，如一定的加工规模、较高的自动化控制水 平以及已有的一些核心软件与硬件。评为工信部2022年智能制造试点示范，并同时被列入国家人工智能 应用试点示范和中国石油集团及陕西省首家双试点的长庆石化智能 工厂项目，体现了长庆石化在智能制造方面的行业领先地位

9、。长庆石 化坚持技术引领、创新驱动、打造智能工厂的理念，不断推进企业生 产管理由数字化向智能化迈进。通过建立统一大数据管理平台、强化 信息系统集成应用，这个公司实现了办公无纸化、业务移动化、数据 可视化、数采自动化和链接安全化，为企业安全环保、生产优化、节 能降耗、有效管理等提供了全方位支撑。经过不断实践与探索，长庆 石化公司数字化、智能化水平大幅提升，在降低运营成本、提高生产 效率、优化产品结构、增强盈利能力等方面取得了显著成效。1.1 油气行业国外能源公司积极寻求智能化发展，目前尚未建设覆盖完整业务链条 的智能化应用，但是在不同环节均实施了相关的重要战略举措，并取 得良好的实施效果。壳牌(

10、Shell)通过智能井建设实现了单井运行监控、数据采集、支 持单井动态分析，提高油田生产分析能力；通过将EDM、SCADA、PI、 SAP、eWIMS、FSR等系统有效集成，实现了生产数据共享、作业流程 化管理；实现了自动检测井下和地面设施情况，异常情况及时报警, 提高油田反应速度。(2)挪威石油公司(Statoil)建立了设备状态监测平台，实现了关键设 备的实时监控与分析，制定了一系列关键监控因子，并定义了设备关 键因子失效规则模型；实现了设备故障监测预警，开发早期设备故障 监测预警方法，并根据预测结果向维修人员进行预警提示，避免因设 备非正常停机造成生产损失；建立了设备状态监测数据库，为不

11、同层 级的管理人员提供信息支持，形成运营和维护的决策中心和专家知识 库9,领先进入“预测性检维修”的时代。雪佛龙(Chevron)建立了油藏和生产应用系统，实现了油田异常部 分及事件检索，能够快速、及时、可视化地找到异常油井和油藏；异 常事件的及时处理及方案执行对实时调整生产计划和保障生产计划 完成都有非常重要的作用10；通过数据标准和共有信息平台，整合 多种数据并进行应用，提高了油气田的感知能力和分析能力，实现油 气藏可视化管理。（4）英国石油公司（BP）实现了跨领域协同工作，通过组建跨领域协同 工作团队，包括油藏地质工程师、钻完井工程师、生产工程师、油田 管理人员等，共同组成一个一体化、多

12、领域的团队；建立了协同研究 环境，利用该环境中的实时与历史数据、可视化软件和优化软件实现 更快、更准确的生产指挥与决策；建立了自动化数字工作流程，将正 确的信息在正确的时间传递给正确的人，实现流程的标准化，促进智 能油气田系统与业务的有效性结合。（5）昆士兰天然气公司（QGC）实施了 一体化生产分析优化系统，实现了 从全局角度优化油气生产系统，集中展示和分析油藏、生产井、处理 设施等各节点的运行状态和潜能，优化调整运行参数；能够辅助管理 层进行分析决策，预测产量、调整生产组织、优化贸易策略，改善上 下游协同等，提高企业整体绩效。马来西亚国家石油公司（Petronas）实施了智能管网管理系统，实

13、 现了油气管网的实时监控和可视化管理，获取水合物、结蜡、积液、 死油等信息，进行综合判断分析；能够对油气管道的腐蚀、冲蚀、堵 塞、泄露、设备故障等情况进行检测、分析、预防，实现超前管理; 实现与实时监测系统（PD的集成联动，一体化模拟管网运行状态，实 现生产优化、化学品注入优化，有效降低运营成本。国内上游业务实现了数字化方面的重大转型升级，预示着石油数字化 产业将在中国迎来规模化扩张时期，有望推动全球油气工业的数字化 发展。中石化和中石油均取得了卓越成效。依托石化智云，中石化围绕油田勘探、开发、生产、运行等重要环节， 建设了油气藏动态管理、单井管理、管网管理、设备管理、QHSE管 理、生产运行

14、优化、协同研究等7大主题域、共28个应用，在西 北三厂和中原普光进行了试点应用。2022年，新疆油田公司正式提出建设数字新疆油田的目标，并从基 础设施、数据建设、应用系统、标准规范、管理体系五个方面，安排 部署了数字新疆油田建设工程的78项建设任务H。自2022年实现 “数据正常化”，到2022年全面建成数字新疆油田，达到油田数据 共享化、科研工作协同化、生产运行监控自动化、生产指挥可视化和 分析决策智能化的目标，大踏步跨进智能化油田的征程。长庆油田明确了 “两高、一低、三优化、两提升”的建设思路，即建 成高水平的生产管理系统，实现生产、管理、安全保障的高效率，坚 持低成本发展思路，优化工艺流

15、程、优化地面设施、优化管理模式, 提升工艺过程的监控水平、提升生产管理过程智能化水平12。2智能化建设趋势分析2. 1炼化企业针对国内外炼化行业业务及信息技术发展趋势总结如下：(1)以智能制造为主攻方向，加快工业互联网创新发展随着我国石油化工行业的迅速发展，面临的挑战和竞争前所未有，同 时暴露的问题愈来愈多，特别是关于安全、健康、环境等方面的问题 和潜在威胁日益突出。各（集团）企业有必要开展梳理生产安全相关的 主题域规划，并同期开展隐患治理和相关智能化应用工作。构建基于 工业互联网的安全感知、监测、预警、处置及评估体系，提升工业企 业安全生产数字化、网络化、智能化水平，培育“工业互联网+安全

16、生产”协同创新模式，扩大工业互联网应用，提升安全生产水平迫在 眉睫13。以业务场景为驱动力，融合新型信息化技术实现智能化面向企业战略要求，以提升核心竞争力为主要目标，以支撑业务提升 为驱动，应用边缘计算、云计算、物联网、大数据、人工智能等新型 信息化技术，集中力量开展流程再造、敏捷制造、安全生产和智能化 应用突破。将人工智能与生产专家经验、机理模型相结合，通过对现 场工艺、质量、设备、物料、工业视频、事故案例等数据的分析应用， 提升对生产异常的预测预警，态势感知、预测预警和科学决策能力。 多方合作，打造新型生产方式利用5G技术的高带宽、低时延、大连接的特性，实现现场海量传感 器、高清工业现场视

17、频和生产实时数据的无线实时传输，为企业搭建 信息高速公路，支撑现场数据传输和向云端汇聚和分析。利用北斗短 报文、定位和授时的三大特性，实现危化品运输和导航、现场作业精 准定位、管线运维监控、重点设施形变监测和应急救援处置等领域应 用，提升人员、设备设施状态的实时监测和异常的超限预警。2.2油气行业智能油田是在智能化时代大环境下的一种新型油气开采运行模式，是 油气行业数字化转型的重要实践。既要紧密结合业务发展战略不断提 升智能油田的核心业务能力，又要努力营建智能油田协同生态圈实现 持续创新发展。针对国内外油气行业业务及信息技术发展趋势总结如 下：(1)借助云平台，支撑应用敏捷构建随着云技术的不断

18、成熟和推广，各行各业为了应对国际经济形势的压 力，都在借助云技术实现行业的转型升级，部分大型石油企业也开展 了统一的云平台建设，并利用自身在勘探开发领域应用的优势，顺应 平台+应用的建设理念，将油气勘探开发特色的应用和服务迁移到技 术平台上，支撑上层勘探开发研究及生产应用的灵活敏捷构建，支撑 业务应用能力的共享与沉淀。聚焦核心业务，注重效益主导以油气田业务领域的重要生产经营活动为引领，使信息化为油气生产 经营核心业务服务，通过新技术推广与应用，提高上游核心资产，如 油气藏、单井、管网、设备等的可控性，降低意外故障带来的停产损 失，提高油气田生产效率，降低生产运营成本，优化生产现场人员结 构，进

19、而推动油气田生产模式、组织结构与运营方式的优化与升级。 (3)依靠数据驱动，引领业务发展在新的信息技术支撑下，将数据作为油气田企业核心资产，基于数字 化基础，建立油气田综合研究、生产分析决策模型，形成基于数据的 预警预测能力，为油气田管理和决策提供依据，指明方向，推动勘探 开发业务发展，进而实现“数据业务化”“分级推送”的服务性功能。 (4)建立组织协同，立足全局优化借助数据集成共享，对上游全业务链进行整合，建立良好的协同工作 机制，搭建油气田一体化的工作平台，对组织机构进行必要的调整变 革，针对油气田全业务链进行整体分析优化。3石化大脑新概念诺贝尔经济学奖获得者，著名经济学家罗伯特卢卡斯曾经

20、指出，宏 观经济理论对大规模的经济体进行了简化，忽略了宏观经济的微观基 础，因此政策对经济的调节效果不尽如人意。大数据时代下，涌现出 一系列的新技术，如人工智能、区块链、物联网、量子计算等等，深 刻地改变了现代人的生活方式，以及经济社会运行的微观基础。石油 化工行业是我国国民经济和社会发展的战略性支柱产业，获取投入产 出数据的基础条件较好，依托石化行业模拟微观与宏观经济主体的经 济社会行为，进而预测微观与宏观经济主体未来决策体系相对更加容 易、更加准确。这可称之为“石化大脑”，即广义的石油化工企业的 智能化发展趋势，具体是指基于5G/6G真正意义上的大数据，自下而 上地刻画我国经济，深刻地揭示经济系统、金融系统的运行规律，服 务于智慧政府，为海量数据资源赋能。生产一体化优化，作为炼化企业智能工厂的建设主线之一，实现了炼 化企业内部炼油和化工装置的一体化优化，包括原料选购、装置负荷、 产品结构等与生产经营相关的一切活动。同时，为了实现企业效益最 大化，这些优化运算的输入参数，包括市场信息及其价格滚动估算，