我國工業(yè)互聯網與實體經濟的融合持續(xù)深化，正由理念倡導走向垂直深耕階段。近期，我們對石化行業(yè)進行調研，調研發(fā)現石化行業(yè)存在設備管理不透明、工藝知識傳承難、產業(yè)鏈上下游協(xié)同水平不高、安全生產壓力大等痛點，亟需加快基于工業(yè)互聯網平臺的數字化轉型步伐。

我們建議石化企業(yè)以設備智能管控、生產協(xié)同優(yōu)化為切入點，提升設備管理、生產管理、供應鏈管理、安全管理、節(jié)能降耗等環(huán)節(jié)的數字化水平，加速推動石化行業(yè)向全流程智能化方向加速轉型。具體建議包括：

一是加強底層數據分析，促進邊云協(xié)同。在邊緣數據采集方面，安裝傳感器、無人機、攝像頭、三維掃描儀等數據采集工具，利用泛在感知技術，采集油田地質勘探、鉆井、開采、運輸、煉化、銷售領域的多源設備、異構系統(tǒng)、運營環(huán)境、人員等數據，實現對油田、運輸管道、煉化工廠運行狀態(tài)的全面感知。在邊緣數據分析方面，在原油開采裝置、煉化重點裝置、運輸管道關鍵節(jié)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(yōu)化，在模型、數據、服務三方面實現邊云協(xié)同。

二是梳理煉化工藝知識，研發(fā)工業(yè)模型。圍繞設備管理，重點研發(fā)煉化重點裝置的運行狀態(tài)監(jiān)測模型、遠程故障診斷模型和預測性維護模型。圍繞煉化生產，重點研發(fā)煉化工藝流程模擬優(yōu)化模型、聚合物反應模型、換熱網絡優(yōu)化模型、公用工程系統(tǒng)優(yōu)化模型以及能量系統(tǒng)優(yōu)化模型、生產質量管控模型。圍繞供應鏈管理，重點研發(fā)原油進口供應鏈擾動緩解模型、供應鏈柔性作業(yè)模型、供應鏈均衡協(xié)調模型、成本和風險平衡模型、計劃和調度模型等。圍繞安全管理，研發(fā)基于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(jiān)測和故障預警模型、危險源監(jiān)測和預警模型、應急資源管理模型、安全應急調度模型。

三是研發(fā)行業(yè)解決方案，推廣典型應用。在設備管理方面，重點研發(fā)和推廣煉化重點裝置的狀態(tài)監(jiān)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。在煉化生產方面，重點研發(fā)煉化生產裝置流程模擬、智能化驗室、運營管理優(yōu)化、生產質量管控等解決方案，實現煉化生產優(yōu)化。在供應鏈協(xié)同方面，重點研發(fā)石化企業(yè)內部的供應鏈協(xié)同解決方案和企業(yè)間的供應鏈協(xié)同解決方案，實現石化供應鏈全流程的優(yōu)化、資源合理利用以及價值的優(yōu)化。在安全管理方面，重點研發(fā)煉化生產安全監(jiān)管解決方案、管線漏失動態(tài)監(jiān)測、鉆孔破壞點精確定位、應急指揮解決方案，實現對煉化生產風險提前報警，對油氣長輸管道泄漏的實時檢測和準確定位。
責任編輯：tzh