炼化企业智能化建设方向研究

高杨 张成 张敏

[摘 要]本文分析了炼化企业当前在智能化建设方面存在的问题，阐述了炼化企业智能化建设的典型特征及自动化、信息化建设基础，希望可以帮助炼化企业找准智能化的建设方向，更好地助力企业安全可靠高效运行，降低风险，提高生产服务效率。

[关键词]炼化企业;智能工厂;智能化技术

doi：10.3969/j.issn.1673 - 0194.2020.20.029

[中图分类号]F426.7 [文献标识码]A [文章编号]1673-0194（2020）20-00-02

0     引 言

炼油与化工工业作为流程工业中最重要的组成部分，是我国经济社会发展的支柱产业和实体经济的重要基石。我国提出“中国制造2025”规划，以实现由制造业大国向制造业强国的转变。中国共产党第十九次全国代表大会提出了建设网络强国、数字中国、智慧社会等战略目标，强调要加快传统产业数字化、智能化，做大做强数字经济，引导数字经济和实体经济深度融合，推动经济高质量发展。石油化工行业要认真落实党的战略部署，积极推进“两化”深度融合，以智能制造为重要抓手，综合各方面实际情况，立足长远，以效益增长代替规模增长，注重效益优先和绩效管理，以智能制造技术推进管理与效益提升，使企业提质增效、可持续发展等措施落地实施。在企业开展智能工厂建设过程中，如何快速找准智能化转型升级方向，采取科学的实施方法，促进智能炼厂发展，是炼化企业在智能化建设过程中的关键。针对这些问题，本研究在深刻解读炼化企业智能工厂的内涵及目标定位的基础上，提出针对炼化企业智能制造的关键要素及体系架构，帮助企业快速找到智能化建設的实现路径，以提升企业的科学决策能力、安全运行能力、应急响应与风险防范能力，提高全员劳动生产效率、能源利用率，持续改进产品质量，改善运行环境，为炼化企业提质增效转型升级提供参考。

1     炼化企业智能化建设概述

1.1   典型特征

石油炼化流程制造行业在智能化发展趋势下，将面向产品全产业链环节，综合应用现代传感技术、网络技术、自动化技术、智能化技术和管理技术等先进技术，与现有生产过程的工艺和设备运行技术高度集成新型工厂，以实现复杂环境下生产运营的高效、节能和可持续目标。炼化企业智能化建设具有5个典型特征：泛在感知、高度集成、模型驱动、自治能力、人机协同。技术方面普遍采用传感器网络、数据互操作性、大规模动态建模与仿真、智能化自动控制等方面的新技术，同时构建可伸缩、多层次的信息安全体系，嵌入服务信息系统的数字化控制系统，优化生产操作，提高安全性;利用预防性维护、统计评价和度量进行资产管理，提高工厂的可靠性;利用智能传感器检测异常，避免非正常和灾难性事件;智能系统、能耗管理系统、外部智能电网集成，进行实时能源优化。

1.2   智能化建设基础

开展智能化建设的炼化企业，自动化控制水平较高，基本具备良好的智能工厂建设基础要素条件。在过程控制层，以DCS、APC、RTO系统为核心，主体装置大部分实施了APC系统，在部分装置实施RTO系统。在生产执行层面，普遍建设了覆盖生产、能耗、计量、质量、安环、设备等业务领域有效的技术支持平台。经营管理层以ERP为核心，实现成本管控和物资需求的集中管控。

2     炼化企业智能化建设主要方向

炼化企业智能化建设重点聚焦在ISA 95标准体系架构中的L2-L4层，即控制系统层、先进应用层、生产执行层，不断夯实L1层泛在感知，这是智能工厂的基础。重点关注供应链优化、操作优化、设备可靠性管理、安全环保以及决策分析域的业务和能力提升，设计对象也主要落在供应链、生产操作、设备可靠性、安全环保以及决策分析的预测、优化、综合分析与业务协同等智能化能力上。

2.1   供应链优化

供应链业务场景主要聚焦在供应链优化、计划优化、生产调度、操作优化等各个方面，如计划与调度协同，调度与生产联动，生产对计划的反馈，构建闭环优化链，环环相扣，协调一致，促使工厂生产经营更加高效、协同，实现效益最大化。

2.2   生产操作优化

生产操作优化业务场景主要聚焦在生产执行层面的计划管理、调度执行等方面，也包括过程控制层面先进控制、实时优化、能量优化、油品调和优化、罐区自动化、操作管控。在生产运行层面要实现从生产计划管理到运行调度管理、指令管理，生产过程管控涉及的物料管理、能源管理、质量管理、操作管理、异常管理以及决策分析所需的数据结果分析工艺分析、质量分析、生产分析和绩效分析，从而实现一体化管控。在生产操作层面，要实时监控工艺操作状态，实现智能移动巡检，通过操作导航提升关键操作工序的操作效率和可靠性，应用智能报警管理系统，提升事件响应的有效性和响应速度，确保生产安全。

2.3   能源管控

能源管控业务场景主要聚集点是能源的管控和优化，管理和优化蒸汽、电力、循环水、氢气燃料和其他的公用工程，并建立全厂级、装置级、设备级的能源绩效指标，定期衡量评估能量水平，挖掘企业节能潜力，持续降低能耗。能源优化方面，要建立企业级公用系统的蒸汽、燃料气、氢气、化学水等公用工程系统流程模型，以最小化的能源成本为目标，在满足各装置生产需求的前提下优化系统流程，实现节能降耗的目标，同时建立关键设备机理模型，减少能源消耗。从管理、技术两方面入手，采用节能绩效衡量方法，监控能源系统产供耗和高耗能设备运行状态，统计评价关键装置与设备的耗能指标，可以最大限度地降低能耗;优化产能与用能管网流程，通过装置过程优化、主要设备优化、公用工程系统优化，降低成本，减少排放，提高能效。

2.4   设备管控

设备管控业务场景主要聚焦在通过设备可靠性管理、健康管理、维修管理的协同，提高设备可用性，降低运行风险，减少运维成本，对设备管理业务提供全面支持，通过对设备可靠性策略开发、管理、执行、评估提升设备的性能管理水平，实现设备资产日常状态监控、设备运行数据智能管理、故障自动诊断、状态预测、维护执行的智能化闭环管理，提升企业设备资产管理的感知监控能力、数据管理能力、预测分析能力、优化控制能力、执行协同能力。

2.5   安全管理

安全管理业务场景主要聚焦在安全作业管理、排放管理及应急管理上。其通过HSE管控和风险管控，加强关键装置风险控制，监控职业卫生风险、现场施工人员作业过程，建立HSE规范管理体系;通过安全管控保证装置、工艺、操作、现场作业等各个环节安全平稳，排放监测及分析功能从本质上控制“三废”排放，通过安全管控与环保监测实现绿色发展。

2.6   决策支持

决策支持业务场景聚焦在协同工作环境下，集成所有的為实现生产管理与优化操作的必要资源，提供数据分析和决策支持工具，实现各专业的有效合作，提高生产系统管理效率，降低生产管理成本，实现卓越运行。决策支持提供面向不同角色的差异化服务，面向企业主管生产领导，提供生产运营绩效分析、供需平衡分析、突发事件应急指挥服务;面向车间主管领导，提供计划、调度一体化优化、生产过程监控、设备运行监控服务;面向生产调度，提供实时调度、现场人员管理、操作动态监控服务;面向设备维护人员，提供设备报警汇总、设备预测性维护、专家支持及工作协同服务;面向成本分析人员，提供生产成本分析、对标分析以及绩效管理与优化功能。决策支持将实现生产过程的全程可视化，能够支持快速响应的信息通讯、现场监控与应急指挥;提供全面应急预案和故障分析服务，实现生产供应链协同、生产应急指挥中各专业的协同。

要依托移动应用平台、工业大数据平台、三维数字化、云服务平台等新一代信息技术，为炼化企业智能工化建设的各项应用服务提供高性能、高可用性、高扩展性和高安全性的技术支持。要通过建立工业大数据驱动的智能决策基础支撑平台，实现数据获取、存储、处理、分析及智能决策，为企业生产、设备、安全、经营等各应用领域提供智能化的决策支持;各国建立移动应用服务平台，集成推送生产优化、设备管控、安全环保、能源管理等经营数据以及审核审批等业务数据，提供通信服务、信息和内容服务及个性化服务;通过建立全厂三维数字化模型，集成工厂全生命周期动静态数据，形成数字虚拟工厂，实现真实世界与虚拟世界的连接，有效支撑生产运营、设备监控、预测、安全等管理，为智能工厂建设打下数字化基础。

4     结 语

信息化及新技术正快速推进企业生产模式、销售模式和管理模式变革，炼化企业的智能化建设是企业转型升级的必然选择。要通过生产自动化系统与生产管理系统全面集成，及时掌握准确的物流信息以及每套装置和产品的每日生产成本动态信息，实现智能化生产和精细化管理。要有效集成、共享、应用炼化生产过程和经营业务流程的相关信息，统一管理规范和标准，以推动炼化企业实现生产经营管理智能化。

主要参考文献

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[4]吴青.炼化企业智能化发展全局性信息化评估模型的研究与应用[J].炼油技术与工程，2018（10）：53-58.

[收稿日期]2020-09-03