石化行業是資產密集型行業，具有設備價值高、工藝複雜、產業鏈長、危險性高、環保壓力大的行業特徵，面臨設備管理不透明、工藝知識傳承難、產業鏈上下游協同水平不高、安全生產壓力大等行業痛點，急需加快基於工業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、節能降耗等環節的數字化水平。恆逸石化、恆力石化、石化盈科、中油瑞飛等企業以設備智能管控、生產協同優化為切入點，加速推動石化行業向全流程智能化方向加速轉型。基於此，我們對石化行業基於工業互聯網平臺進行數字化轉型解決方案進行了專題研究，深入剖析了石化行業數字化轉型趨勢、平臺應用場景以及業務落地解決方案，同時，該報告對其他化工行業數字化轉型路徑的探討同樣具有借鑑意義。
一、石化行業數字化轉型趨勢分析
(一)設備管理：從黑箱管理向健康管理轉變
石化行業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、設備腐蝕洩漏的情況，會引發火災或者爆炸事故，造成人員傷亡。過去，企業很難及時瞭解企業設備的情況，只能定期派人對設備檢查和維護，浪費了大量的人力物力。在工業互聯網平臺應用的大背景下，基於傳感器、自適應感知、精確控制與執行等數據採集技術，實現設備全生命週期的實時態勢感知、遠程故障診斷和預測性維護。
(二)知識管理：從紙質封存向模型封存轉變
我國石化行業經過幾十年的發展，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。在工業互聯網平臺應用的大背景下，聚焦煉化生產的工藝優化、質量管控、節能降耗場景，推動石化工藝知識以機理模型、業務模型、算法模型的形式共享、複用、傳播，大幅降低石化知識創新的門檻。
(三)供應鏈管理：從企業內向企業間協同轉變
我國石化行業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發酵的大背景下，我國石化行業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，統籌安排開採、外購、運輸、生產和銷售。因而，以工業互聯網平臺為連接樞紐，實現上游原油供應企業、中游煉化生產企業、下游產品分銷企業之間的供應鏈協同成為大勢所趨。
(四)安全管理：從人工巡檢向智能巡檢轉變
中國油氣運輸管線約7萬公里，跨度大、範圍廣，部分管線處於地形地貌複雜、自然環境惡劣、環境敏感區域，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，規模龐大，微小的事故就會造成災難性危害。常規人工巡檢速度慢、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。
二、典型應用場景及實踐
(一)設備管理
一是設備狀態檢測。通過對物理設備的幾何形狀、功能、歷史運行數據、實時監測數據進行數字孿生建模，實時監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餘座場站的採油設備的運行數據自動採集，遠程實時監測設備運行狀態，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，實時採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，創造直接經濟效益近5000萬元。
(二)煉化生產
一是工藝優化。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，優化原料配比參數和裝置優化路徑，得出最優的煉化生產方案。中石油雲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。實時採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，對各項質量指標進行實時監測和動態分析，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。
三是節能降耗。通過對關鍵耗能設備和高耗能加工流程的數據採集，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。恆逸工業大腦通過對歷年鍋爐燃燒數據的深度學習，推算出最優的鍋爐燃燒參數，燃煤發電效率提升2.6%，在節煤方面增加了數千萬元收入。
(三)供應鏈協同
一是企業內供應鏈協同。實時採集和分析供應鏈運行情況，識別資源配置低效的環節，提出改進方案，提高企業內部資源配置效率。中石化鎮海煉化將原油採購、資源配置、裝置運行、產品結構、銷售物流等進行全流程建模，系統分析供應鏈協同的重點難點和優化潛力點，測算了各類優化方案637個，累計創效3.9億元。
二是企業間的供應鏈協同。以工業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、下游產品銷售各環節，優化全產業鏈資源配置。當前，我國石化產業鏈的供應鏈協同正處於探索應用階段，新冠肺炎疫情期間，基於石化盈科ProMACE工業互聯網平臺，鎮海煉化、恆力石化進行生產動態優化調整，提高防疫所需原材料的供給能力，同時與口罩、防護服生產企業實時對接、協同排產，實現了上下游醫衛用品資源配置的動態優化，提升產業鏈協同效率。
(四)安全巡檢
一是生產安全監控。實時採集的煉化生產過程中的各類安全數據，結合安全生產監控模型，對生產異常狀態和安全風險實時報警。中石化茂名石化基於工業互聯網平臺匯聚廠區內外的安全信息，結合安全風險診斷模型，實現了異常狀態和安全風險的實時報警，發現並消除了1800多項生產異常問題避免了多起突發事件。
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、無人機等數據採集工具，以及連接地理、氣象等環境數據，實現管道內外運行狀態的全面感知和實時監測，對管道異常狀況(如洩漏)快速定位。基於ProMACE工業互聯網平臺，石化盈科在中石化西北油田開展了原油管線洩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。
三、推進應用場景落地的著力點
(一)加強底層數據分析，促進邊雲協同
一是邊緣數據採集方面，安裝傳感器、無人機、攝像頭、三維掃描儀等數據採集工具，利用泛在感知技術，採集油田地質勘探、鑽井、開採、運輸、煉化、銷售領域的多源設備、異構系統、運營環境、人員等數據，實現對油田、運輸管道、煉化工廠運行狀態的全面感知。
二是邊緣數據分析方面，在原油開採裝置、煉化重點裝置、運輸管道關鍵節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化。在設備管理、質量管控、智能巡檢場景下，可以考慮將雲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、服務三方面實現邊雲協同。(二)梳理煉化工藝知識，研發工業模型
一是面向設備管理，重點研發煉化重點裝置的運行狀態監測模型、遠程故障診斷模型和預測性維護模型。二是面向煉化生產，重點研發煉化工藝流程模擬優化模型、聚合物反應模型、換熱網絡優化模型、公用工程系統優化模型以及能量系統優化模型、生產質量管控模型。三是面向供應鏈管理，重點研發原油進口供應鏈擾動緩解模型、供應鏈柔性作業模型、供應鏈均衡協調模型、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，研發基於多源安全數據融合的火災爆炸事故風險預警模型、高危設備監測和故障預警模型、危險源監測和預警模型、應急資源管理模型、安全應急調度模型。
(三)研發行業解決方案，推廣典型應用
一是打造設備管理解決方案。重點研發和推廣煉化重點裝置的狀態監測、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。重點研發煉化生產裝置流程模擬、智能化驗室、運營管理優化、生產質量管控等解決方案，實現煉化生產優化。三是打造供應鏈協同類解決方案。重點研發石化企業內部的供應鏈協同解決方案和企業間的供應鏈協同解決方案，實現石化供應鏈全流程的優化、資源合理利用以及價值的優化。四是打造安全管理類解決方案。重點研發煉化生產安全監管解決方案、管線漏失動態監測、鑽孔破壞點精確定位、應急指揮解決方案，實現對煉化生產風險提前報警，對油氣長輸管道洩漏的實時檢測和準確定位。
作者徐靖供職於賽迪智庫信息化和軟件產業研究所工業互聯網研究室
中國信息化週報（信息化時代）
官網：www.cio360.net
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