石化行业智能工厂解决方案查看源代码讨论查看历史

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石化行业智能工厂解决方案为贯彻国家“两化”深度融合战略，积极推进供给侧结构性改革，实现石化行业转 型升级、提质增效的目标，本方案将工业物联网、大数据、云计算、人工智能等技术应用到石化行业信息化建设中，形成集“全面感知、协同优化、预测预警、科学决策”四项能力于一体的石化行业智能工厂整体解决方案。

—、解决方案简述

1、方案简介与功能目标

项目将打造本质安全的工业互联网环境，为智能工厂提供泛在接入、互联互通、智能操作的跨域融合通信服务；建成石化行 业智能制造云平台，强化平台的服务能力、管理能力及持续交付能力，支撑智能工厂各类应用敏捷构建；形成面向工艺、机理、优化、专家知识的行业模型库及工具集，支撑 石化智能工厂计划生产协同优化、日效益分析优化与能源优化等功能；建立项目设计、开发、实施及运维一体化支撑体系，明确项目管理组织结构、协调机制、实施要求以及运维职责等内容。

石化行业智能工厂解决方案一期己在燕山石化、镇海炼化、茂名石化、九江石化4 家企业进行试点建设，目前已取得初步成效。围绕智能工厂，取得了多项成果，石化盈科承建了国家智能制造试点示范11家石化化工企业中的5家。2016、2017年连续两年 负责编制国家石化/煤化工智能工厂标准。2017年6月，《大型国产化芳炷智能工厂建设 项目》入选工信部智能制造新模式应用项目。2017年7月，《石化行业智能工厂解决方案》入选工信部制造业和互联网融合发展试点示范。2017年11月，石化盈科入选全国 “首批智能制造系统解决方案供应商推荐目录”，同时，石化智能工厂优秀案例入选《信 息物理系统白皮书（2017）》、《工业互联网平台白皮书》、Gartner《2017中国智慧城市 和可持续发展技术成熟度曲线》。

在上述4家试点企业中，以中国石化镇海炼化、茂名石化2家企业为案例，作为智 能工厂解决方案试点示范企业，计划于2018年6月完成试点企业的二期（提升）建设，并将智能工厂建设推广到齐鲁石化、天津石化、上海石化、金陵石化、济南炼化、海南 炼化、青岛炼化、中科炼化8家大型石化企业，并向1.2家中国石化外部企业推广，形成可复制、可推广的石化行业系统解决方案，从而推动石化盈科相关业务销售增长率达 到20%以上。到2025年，将完成中国石化全部大型石化企业的智能工厂建设，并逐步 向流程行业推广，助力石化企业迈入国际石化产业先进水平。

2、技术体系与技术特点

本方案基于工业物联网、人工智能、云计算、工业大数据等新技术，形成具备物联网接入、大数据分析、集中集成等能力的智能制造云平台，支撑企业生产、供应链、设备、能源、安全、环保业务领域的管控业务；通过对数据进行深度学习和推理，沉淀石 化行业模型/知识库，并应用模型/知识库构建面向业务分析的优化工具集，实现技术创 新，可以总结为：

(1) 集中集成技术

建立了以企业运营数据库(ODS)、企业服务总线(ESB)、生产运营主数据标准化为核心，贯穿经营管理层、生产营运层、过程控制层的集中集成平台(智能工厂1.0平 台)。

(2) 工业物联网技术

率先在炼化企业采用国产化技术建成4G无线网络，实现4G无线对讲机与调度电 话、“119”接警系统、行政电话、扩音对讲之间等语音互联互通；基于该“信息高速公 路”，实现人员定位、智能巡检及应急指挥等应用。

(3) 工业大数据技术

利用工业大数据技术，在生产异常分析、生产操作、设备运行方面开展应用。提出了考虑时延的传递炳大数据并行分析算法，实现报警根原因分析；构建了基于动态人工 免疫系统的关键装置智能预警系统，对关键报警实现了提前1・2分钟以上的早期预警。

(4) 全面优化技术

针对石化生产过程存在原料属性、市场环境等各种不确定性因素对生产装置稳定运行造成能流与物流失配的问题，提出了有效结合工艺机理与过程运行信息的能流与物流 多介质耦合建模方法，支撑计划、调度和装置的全流程优化。

(5) 可视化技术

利用三维数字化技术，对工厂实体装置、设备进行三维建模，为生产运行、设备检维修、HSE管理、操作培训提供可视化环境；打造石油石化专业的VR/AR开发环境， 提供多种硬件集成方案，在用火作业、高处作业、受限空间作业、动土作业等4方面开 展仿真模拟培训，增强受训者的感知能力，有效提高培训效果。

(6)机器学习

利用多层神经网络、蒙特卡洛算法，通过机器学习，对装置关键报警点数据进行自动学习，建立装置关键报警预警模型，实现对装置关键工艺点的实时报警预警分析和处置建议推送。

(7)自主知识产权的工业软件

形成了生产运营数据仓库、生产调度指挥、大数据分析、计划生产协同优化等一系列自主知识产权的软件套件，打破了国外垄断，形成了产学研用紧密结合、相互促进的良好局面。

二、应用案例简述

1、 案例名称与实施时间

案例名称：石化行业智能工厂解决方案示范试点项目

起止时间：2013年至2018年

2、 应用创新与技术亮点

智能工厂建设是一项复杂的系统工程，目前，除中国石化以外，世界上尚无完整的流程工业智能工厂案例。试点建设以来，企业生产营运管理的自动化、可视化、数字化水平大幅提升，促进转型升级，提质增效作用显著。

(1) 提升了生产管控一体化水平

建立了一体化的生产调度指挥中心，实现了生产管理扁平化，调度指令一线通达，内操外操协同联动，操作合格率从90.7%提升至100%o试点企业班组数量减少了 13%, 员工总数减少12%o

(2) 提升了供应链协同优化水平

实现了计划、调度、工艺流程模拟的协同优化和炼油化工装置一体化优化，试点企业2016年综合优化增效10亿元；应用能源在线优化技术，对蒸汽动力系统，氢气、瓦斯等介质，蒸汽管网进行优化，企业年节能降耗近千万元。

（3） 实现了设备数字化管理、预知性维修

试点企业建设了设备健康和可靠性管理系统，实现71台大机组、37个泵群的在线 监测，每年节约检修费用500多万元；企业开展了设备故障预测分析，每天对27个关 键机组约300万条数据进行采集监测，减少了非计划停工。

（4） 实现了精细化、协同化的HSE管理

企业实现作业票管理“定时、定位、定票、定人”，提升了现场作业的安全管控水平；企业建立污染排放监测点370余处、职业危害监测点770余处，通过“环保地图” 实现了环境保护可视化和异常报警。

（5） 开展了工业大数据分析应用

通过催化裂化装置报警预警大数据分析，装置报警数量减少40%以上，提升了高附加值产品收率，年增经济效益达770万元；通过重整装置工艺优化大数据分析，实现了多目标参数优化，汽油收率提高0.22%＞辛烷值提高0.9,提高了高价值产品产量，累计增效超过千万元。

3、实施效果与示范意义

石化智能工厂方案的实施，推动了企业生产方式、管控模式变革，提高了安全环保、 降本增效、绿色低碳水平，促进了劳动生产率提升。4家试点企业的先进控制投用率、生产数据自动数采率分别提升了 10%、20%,均达到了 90%以上，外排污染源自动监控率100%,建立了数字化、自动化、智能化的生产运营管理新模式，生产优化能力由局部优化、离线优化提升为一体化优化、在线实时优化，劳动生产率提高10%以上，提质增效作用明显，实现了集约型内涵式发展。

该项目一期的实施，对同行起到了良好的示范效应。一是提出完整、系统的智能工 厂解决方案和具有自主知识产权的成熟软件产品。二是解决智能工厂各子系统之间以及与企业其它相关信息系统之间集成性差的问题，建立统一的工厂数据模型和智能制造平 台，充分发挥智能工厂作为企业制造协同的引擎功能。三是解决现有系统通用性和可配 置性差的问题，探索基于工厂数据模型的数据集成技术，提高系统的可配置性、可重构性、可扩展性。四是解决现有系统实时性不强的问题，建立准确、及时、完整的数据采 集与信息反馈机制，提高对大数据的处理、存储、复杂信息处理及快速决策能力。五是 解决智能工厂相关产品智能化程度不高的问题，建立行业模型和知识库，保证生产过程的高效和优化。

从信息技术公司的角度来说，经过智能工厂建设，石化盈科获得了2亿元的销售收 入，毛利率约为25%,取得了较好的经济收益。以镇海炼化和茂名石化为例。

直接经济效益：根据石化盈科2015年在镇海炼化、茂名石化等企业进行智能工厂建设情况，以及中煤榆林等外部市场目前的建设情况来看，经过智能工厂建设，石化盈 科已经获得了 2亿元的销售收入，毛利率约为25%,带来了较好的经济收益。随着项目时间的进行，将会为企业带来更大的收益。由此测算，“智能工厂解决方案应用推广”项目投入资金7500万元，经过两年的实施石化盈科内部收益率将达到25%,项目可在 3内将投资成本全部收回，能够带来很高的经济效益。