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石化:实现供应链协同大势所趋

(二)梳理炼化工艺知识,研发工业模型。二是打造企业内、企业间供应链协同解决方案,实现石化供应链全流程的优化、资源合理利用以及价值的优化。
发布时间:2020-04-07 13:54        来源:中国电子报        作者:中国电子报

赛迪智库信息化和软件产业研究所工业互联网研究室 徐靖  

石化行业具有设备价值高、工艺复杂、产业链长、危险性高、环保压力大的行业特征,面临设备管理不透明、工艺知识传承难、产业链上下游协同水平不高、安全生产压力大等行业痛点,亟须加快基于工业互联网平台的数字化转型步伐,全面提升设备管理、生产管理、供应链管理、安全管理、节能降耗等环节的数字化水平。

四大趋势引领行业发展

(一)设备管理:从黑箱管理向健康管理转变。石化行业的生产设备具有危险性,一旦出现异常高温、高压、设备腐蚀泄漏的情况,会引发火灾或爆炸事故。过去,企业很难及时了解企业设备内部情况,定期派人对设备检查和维护,浪费了大量的人力物力。基于工业互联网平台,利用传感器、自适应感知、精确控制与执行等数据采集技术,实现设备全生命周期的实时态势感知、远程故障诊断和预测性维护。

(二)知识管理:从纸质封存向模型封存转变。我国石化行业经过几十年的发展,积累了大量的工艺技术、实践经验和专家知识。它们大多在少数专家手中,碎片化现象严重,知识传播渠道以线下的培训为主,受时间和空间的诸多限制。基于工业互联网平台,推动石化工艺知识以机理模型的形式共享、复用、传播,降低石化工艺创新的门槛。

(三)供应链管理:从企业内向企业间协同转变。我国石化行业的原油和天然气进口依存度高。在国际原油价格大幅波动,供应链成本压力持续发酵的大背景下,我国石化行业需要提高供应链整体的敏捷性和灵活性。因而,以工业互联网平台为连接枢纽,实现上游原油供应企业、中游炼化生产企业、下游产品分销企业之间的供应链协同成大势所趋。

(四)安全管理:从人工巡检向智能巡检转变。我国油气运输管线约7万公里,跨度大、范围广,部分管线处于地形地貌复杂、自然环境恶劣、环境敏感区域,输送介质危险性大。人工巡检速度慢、成本高、效率低、受自然和地理条件制约大。基于工业互联网,利用传感器、增强现实眼镜、无人机、智能机器人等工具,大幅提高了巡检的实时性、精准性和可视性,提高巡检效率。

具有四大典型应用场景

(一)设备管理。一是设备状态检测与故障诊断。对设备数字孪生建模,实时采集设备各部件的运行情况,结合机器学习和知识图谱技术,实现设备的故障检测、判断与定位。二是预测性维护。提前预判设备零部件的损坏时间,主动、及时、提前安排维护服务。燕山石化通过对炼化装置流量控制阀实时监测,结合调节阀故障模型,实现了对控制阀的预测性维护,降低无效维修50%以上。

(二)炼化生产。一是工艺优化。在实际炼化生产前,对原油原料、工艺流程、炼化设备进行数字孪生建模,对工艺配方、工艺流程等全方位模拟仿真,优化原料配比参数和装置优化路径,得出最优的炼化生产方案。二是质量管控。实时采集油品炼化全流程的质量数据,对各项质量指标进行在线动态分析和预测预警,实现炼化全流程质量跟踪及自动控制。三是节能降耗。通过对关键耗能设备和高耗能流程的数据采集,分析耗能的关键因素,找出能耗最低的工艺参数来指导实际生产。中石油云南石化对开工原油的炼化工艺流程进行模拟分析,明确各项操作参数,从而指导生产操作,实现了常减压装置1次开车成功,制氢联合装置核心设备投产1次成功。

(三)供应链协同。一是企业内供应链协同。实时采集企业内供应链运行数据,识别资源配置低效环节,提高企业内部资源配置效率。二是企业间供应链协同。以工业互联网平台为连接枢纽,打通石化上游原油供应、中游炼化生产、下游产品销售各环节,优化全产业链资源配置。疫情期间,镇海炼化、恒力石化基于ProMACE平台,与口罩、防护服生产企业实时对接、协同排产,实现了上下游医卫用品资源配置的动态优化。

(四)安全巡检。一是生产安全监控。实时采集的炼化生产涉及的各类安全数据,结合安全生产监控模型,对生产异常状态和安全风险实时报警。二是管道智能巡检。在油气管道内外增设智能传感器,并接入外部环境数据,实现管道内外运行状态的全面感知和实时监测,对管道异常状况问题快速定位。基于ProMACE平台,中石化西北油田开展了原油管线泄漏视频智能识别应用,通过训练卷积神经网络,实现视频数据实时分析处理,巡检视频识别效率提高70%以上。

推进应用场景落地着力点

(一)加强底层数据分析,促进边云协同。一是边缘数据采集方面,利用智能传感器,结合泛在感知技术,实现油田、管道、炼化工厂的运行状态的全面感知。二是边缘数据分析方面,在重点装置部署机器学习和深度学习算法,在边缘控制器上集成分析引擎,在模型、数据、服务三方面实现边云协同。

(二)梳理炼化工艺知识,研发工业模型。一是研发设备诊断、炼化工艺流程模拟、聚合物反应、换热网络优化、生产质量管控等模型。二是面向供应链协同,研发原油进口供应链扰动缓解、计划与调度、成本和风险平衡等模型。三是面向安全管理,研发基于多源安全数据融合的火灾爆炸事故预警、危险源监测和预警、安全应急调度等模型。

(三)研发行业解决方案,推广典型应用。一是打造设备故障诊断、预测性维护解决方案,打造流程模拟、智能化验室、运营管理、质量管控等解决方案。二是打造企业内、企业间供应链协同解决方案,实现石化供应链全流程的优化、资源合理利用以及价值的优化。三是打造炼化生产安全监控、管线漏失动态监测、钻孔破坏点精确定位等解决方案。

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