石化行業智能工廠解決方案

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石化行業智能工廠解決方案為貫徹國家「兩化」深度融合戰略，積極推進供給側結構性改革，實現石化行業轉 型升級、提質增效的目標，本方案將工業物聯網、大數據、雲計算、人工智能等技術應用到石化行業信息化建設中，形成集「全面感知、協同優化、預測預警、科學決策」四項能力於一體的石化行業智能工廠整體解決方案。

目錄

—、解決方案簡述

1、方案簡介與功能目標

項目將打造本質安全的工業互聯網環境，為智能工廠提供泛在接入、互聯互通、智能操作的跨域融合通信服務；建成石化行 業智能製造雲平台，強化平台的服務能力、管理能力及持續交付能力，支撐智能工廠各類應用敏捷構建；形成面向工藝、機理、優化、專家知識的行業模型庫及工具集，支撐 石化智能工廠計劃生產協同優化、日效益分析優化與能源優化等功能；建立項目設計、開發、實施及運維一體化支撐體系，明確項目管理組織結構、協調機制、實施要求以及運維職責等內容。

石化行業智能工廠解決方案一期己在燕山石化、鎮海煉化、茂名石化、九江石化4 家企業進行試點建設，目前已取得初步成效。圍繞智能工廠，取得了多項成果，石化盈科承建了國家智能製造試點示範11家石化化工企業中的5家。2016、2017年連續兩年 負責編制國家石化/煤化工智能工廠標準。2017年6月，《大型國產化芳炷智能工廠建設 項目》入選工信部智能製造新模式應用項目。2017年7月，《石化行業智能工廠解決方案》入選工信部製造業和互聯網融合發展試點示範。2017年11月，石化盈科入選全國 「首批智能製造系統解決方案供應商推薦目錄」，同時，石化智能工廠優秀案例入選《信 息物理系統白皮書（2017）》、《工業互聯網平台白皮書》、Gartner《2017中國智慧城市 和可持續發展技術成熟度曲線》。

在上述4家試點企業中，以中國石化鎮海煉化、茂名石化2家企業為案例，作為智 能工廠解決方案試點示範企業，計劃於2018年6月完成試點企業的二期（提升）建設，並將智能工廠建設推廣到齊魯石化、天津石化、上海石化、金陵石化、濟南煉化、海南 煉化、青島煉化、中科煉化8家大型石化企業，並向1.2家中國石化外部企業推廣，形成可複製、可推廣的石化行業系統解決方案，從而推動石化盈科相關業務銷售增長率達 到20%以上。到2025年，將完成中國石化全部大型石化企業的智能工廠建設，並逐步 向流程行業推廣，助力石化企業邁入國際石化產業先進水平。

2、技術體系與技術特點

本方案基於工業物聯網、人工智能、雲計算、工業大數據等新技術，形成具備物聯網接入、大數據分析、集中集成等能力的智能製造雲平台，支撐企業生產、供應鏈、設備、能源、安全、環保業務領域的管控業務；通過對數據進行深度學習和推理，沉澱石 化行業模型/知識庫，並應用模型/知識庫構建面向業務分析的優化工具集，實現技術創 新，可以總結為：

(1) 集中集成技術

建立了以企業運營數據庫(ODS)、企業服務總線(ESB)、生產運營主數據標準化為核心，貫穿經營管理層、生產營運層、過程控制層的集中集成平台(智能工廠1.0平 台)。

(2) 工業物聯網技術

率先在煉化企業採用國產化技術建成4G無線網絡，實現4G無線對講機與調度電 話、「119」接警系統、行政電話、擴音對講之間等語音互聯互通；基於該「信息高速公 路」，實現人員定位、智能巡檢及應急指揮等應用。

(3) 工業大數據技術

利用工業大數據技術，在生產異常分析、生產操作、設備運行方面開展應用。提出了考慮時延的傳遞炳大數據並行分析算法，實現報警根原因分析；構建了基於動態人工 免疫系統的關鍵裝置智能預警系統，對關鍵報警實現了提前1・2分鐘以上的早期預警。

(4) 全面優化技術

針對石化生產過程存在原料屬性、市場環境等各種不確定性因素對生產裝置穩定運行造成能流與物流失配的問題，提出了有效結合工藝機理與過程運行信息的能流與物流 多介質耦合建模方法，支撐計劃、調度和裝置的全流程優化。

(5) 可視化技術

利用三維數字化技術，對工廠實體裝置、設備進行三維建模，為生產運行、設備檢維修、HSE管理、操作培訓提供可視化環境；打造石油石化專業的VR/AR開發環境， 提供多種硬件集成方案，在用火作業、高處作業、受限空間作業、動土作業等4方面開 展仿真模擬培訓，增強受訓者的感知能力，有效提高培訓效果。

(6)機器學習

利用多層神經網絡、蒙特卡洛算法，通過機器學習，對裝置關鍵報警點數據進行自動學習，建立裝置關鍵報警預警模型，實現對裝置關鍵工藝點的實時報警預警分析和處置建議推送。

(7)自主知識產權的工業軟件

形成了生產運營數據倉庫、生產調度指揮、大數據分析、計劃生產協同優化等一系列自主知識產權的軟件套件，打破了國外壟斷，形成了產學研用緊密結合、相互促進的良好局面。

二、應用案例簡述

1、 案例名稱與實施時間

案例名稱：石化行業智能工廠解決方案示範試點項目

起止時間：2013年至2018年

2、 應用創新與技術亮點

智能工廠建設是一項複雜的系統工程，目前，除中國石化以外，世界上尚無完整的流程工業智能工廠案例。試點建設以來，企業生產營運管理的自動化、可視化、數字化水平大幅提升，促進轉型升級，提質增效作用顯著。

(1) 提升了生產管控一體化水平

建立了一體化的生產調度指揮中心，實現了生產管理扁平化，調度指令一線通達，內操外操協同聯動，操作合格率從90.7%提升至100%o試點企業班組數量減少了 13%, 員工總數減少12%o

(2) 提升了供應鏈協同優化水平

實現了計劃、調度、工藝流程模擬的協同優化和煉油化工裝置一體化優化，試點企業2016年綜合優化增效10億元；應用能源在線優化技術，對蒸汽動力系統，氫氣、瓦斯等介質，蒸汽管網進行優化，企業年節能降耗近千萬元。

（3） 實現了設備數字化管理、預知性維修

試點企業建設了設備健康和可靠性管理系統，實現71台大機組、37個泵群的在線 監測，每年節約檢修費用500多萬元；企業開展了設備故障預測分析，每天對27個關 鍵機組約300萬條數據進行採集監測，減少了非計劃停工。

（4） 實現了精細化、協同化的HSE管理

企業實現作業票管理「定時、定位、定票、定人」，提升了現場作業的安全管控水平；企業建立污染排放監測點370餘處、職業危害監測點770餘處，通過「環保地圖」 實現了環境保護可視化和異常報警。

（5） 開展了工業大數據分析應用

通過催化裂化裝置報警預警大數據分析，裝置報警數量減少40%以上，提升了高附加值產品收率，年增經濟效益達770萬元；通過重整裝置工藝優化大數據分析，實現了多目標參數優化，汽油收率提高0.22%＞辛烷值提高0.9,提高了高價值產品產量，累計增效超過千萬元。

3、實施效果與示範意義

石化智能工廠方案的實施，推動了企業生產方式、管控模式變革，提高了安全環保、 降本增效、綠色低碳水平，促進了勞動生產率提升。4家試點企業的先進控制投用率、生產數據自動數采率分別提升了 10%、20%,均達到了 90%以上，外排污染源自動監控率100%,建立了數字化、自動化、智能化的生產運營管理新模式，生產優化能力由局部優化、離線優化提升為一體化優化、在線實時優化，勞動生產率提高10%以上，提質增效作用明顯，實現了集約型內涵式發展。

該項目一期的實施，對同行起到了良好的示範效應。一是提出完整、系統的智能工 廠解決方案和具有自主知識產權的成熟軟件產品。二是解決智能工廠各子系統之間以及與企業其它相關信息系統之間集成性差的問題，建立統一的工廠數據模型和智能製造平 台，充分發揮智能工廠作為企業製造協同的引擎功能。三是解決現有系統通用性和可配 置性差的問題，探索基於工廠數據模型的數據集成技術，提高系統的可配置性、可重構性、可擴展性。四是解決現有系統實時性不強的問題，建立準確、及時、完整的數據采 集與信息反饋機制，提高對大數據的處理、存儲、複雜信息處理及快速決策能力。五是 解決智能工廠相關產品智能化程度不高的問題，建立行業模型和知識庫，保證生產過程的高效和優化。

從信息技術公司的角度來說，經過智能工廠建設，石化盈科獲得了2億元的銷售收 入，毛利率約為25%,取得了較好的經濟收益。以鎮海煉化和茂名石化為例。

直接經濟效益：根據石化盈科2015年在鎮海煉化、茂名石化等企業進行智能工廠建設情況，以及中煤榆林等外部市場目前的建設情況來看，經過智能工廠建設，石化盈 科已經獲得了 2億元的銷售收入，毛利率約為25%,帶來了較好的經濟收益。隨着項目時間的進行，將會為企業帶來更大的收益。由此測算，「智能工廠解決方案應用推廣」項目投入資金7500萬元，經過兩年的實施石化盈科內部收益率將達到25%,項目可在 3內將投資成本全部收回，能夠帶來很高的經濟效益。