石油企業(yè)數字化轉型與智能自動化技術協同研究

王 婷 青 霞

重慶市渝川燃氣有限責任公司 重慶 401120

2020 年10 月，工業(yè)和信息化部副部長王志軍在“十三五”工業(yè)通信業(yè)發(fā)展成就新聞發(fā)布會上介紹，“2019 年，我國制造業(yè)增加值達26.9 萬億元，占全球比重28.1%，連續(xù)十年保持世界第一制造大國地位。”但我國制造業(yè)還存在結構性矛盾突出的問題，自主創(chuàng)新、自主研發(fā)，以及制造業(yè)與數字化有效結合方面仍有欠缺，甚至還存在嚴重的產能過剩等現象[1]。黨的十九大報告提出：供給側結構性改革深入推進，經濟結構不斷優(yōu)化，數字經濟等新興產業(yè)蓬勃發(fā)展，需加快建設創(chuàng)新型國家，為數字中國提供有力支撐。為此，石油石化企業(yè)需朝數字化方向進行轉型和升級，通過企業(yè)數字化轉型發(fā)展，促進經濟結構內生轉化，從本質和內核上推進石油石化企業(yè)的深度發(fā)展。

1 石油企業(yè)數字化轉型變革

2021 年，在全球油氣行業(yè)景氣復蘇預期下，世界各國石油石化企業(yè)紛紛加快布局數字化的步伐，多家國際能源公司已達成共識，運用大數據和人工智能對經濟復蘇進行二次賦能。沙特阿美公司總裁兼首席執(zhí)行官Amin Nasser 表示，疫情加快了沙特阿美公司運營數字化，以及部署和利用物聯網、大數據的計劃；雪佛龍CEO 邁克爾·沃斯表示，疫情促進了遠程工作、數字鉆探、無人機等先進數字工具的應用；殼牌通過數字孿生建立虛擬工廠，提高煉油生產率、可靠性和安全性[2]。上述諸多公司的發(fā)展進程都是數字化技術應用于油氣領域的體現。通過企業(yè)數字化轉型升級，更加智能和高效地利用資產和配置資源，提升AI 融合技術與智能化能力。

我國的石油生產技術經過數十年發(fā)展，已得到大幅提升，整體實力增速較快，在國際的影響力逐漸提高。智能制造已經在逐步推動與先進制造技術的變通和深層次融合，現階段的信息化建設和數字化建設逐漸貫穿于制造活動的每一個環(huán)節(jié)。企業(yè)的數字化轉型將增進市場活力，在區(qū)塊鏈、物聯網、新興技術和云計算等領域拓展新的戰(zhàn)略重點、新的專業(yè)技能和新的工作方式，從敏捷運營、生態(tài)系統統籌、市場洞察活力和嶄新業(yè)務方式等視角開展新型認知與分析[3]。我國的石油企業(yè)經過多年的信息化和數字化建設，已建成涵蓋生產管理、經營管理、綜合管理、基礎設施和網絡安全等80 個集中統一的信息系統，在數字化進程中已完成從分散向集中、從集中向集成的兩次深度改革[4]。

2 石油企業(yè)數字化轉型目標與特征分析

目前我國石油企業(yè)在數字化轉型過程中面臨的主要挑戰(zhàn)是能耗比或單位能耗程度仍舊偏高，能源消費結構不盡合理，原料進口依賴性較高，供給矛盾還比較突出等。受全球能源格局瞬息變化、油價持續(xù)低迷、運營成本高昂，以及低碳環(huán)保要求提高等諸多影響，石油企業(yè)從自身效益出發(fā)降本提效，由內自外地開展數字化轉型，是實現技術顛覆性創(chuàng)新和重塑行業(yè)格局的必由之路。現有的數字化轉型主要有四類策略及其應用，分別為企業(yè)全力壓注數字化技術、職能單元牽頭、業(yè)務單元牽頭和關鍵業(yè)務問題導向。其中企業(yè)全力壓注數字化技術的方式總體回報率偏低，但未來效果可期。四類數字化轉型策略及其應用都是石油企業(yè)依據自身技術實力、業(yè)務目標和轉型基礎構建的戰(zhàn)略與合作生態(tài)、數據價值的轉型升級[5]。

石油企業(yè)數字化轉型的方向大多圍繞勘探開采業(yè)務，現階段多以智能化技術的多元應用和多維應用為發(fā)展重點和突破口。比如，殼牌將數字化轉型的重點聚焦于提高效率和降低排放的智能技術；埃克森美孚將重點放在可平衡其資產組合的突破性智能技術；BP 聚焦于傳統領先技術領域的智能化發(fā)展。因此，智能自動化技術的發(fā)展在一定程度上推進了數字化轉型的具體性實施，數字化轉型過程也反向推進智能自動化技術的軟硬件升級，互促互進的轉型升級使石油企業(yè)能通過改變內在本核適應更加多變的外部市場。

為此，石油企業(yè)數字化轉型的在工程設計領域需確定虛擬化、數字化目標，通過建構貫穿全生產鏈的數字化目標，促進設計、工程建設和生產運營的全生命周期管理。可結合所使用的工藝過程和機理，進行全流程的優(yōu)化，為實現虛擬制造打下流程基礎[6]。其中工程設計包括數字化工程交付、網絡化協同設計和全流程建模等內容，智能自動化技術的推動和發(fā)展也可促進石化企業(yè)數字化雙生工廠的建立。在供應鏈領域需明晰數字化轉型的最終目的，在全產業(yè)供應鏈的視角下，有效發(fā)揮橫向和縱向協同集成效益，跨平臺、跨企業(yè)甚至跨產業(yè)協同運營等追溯到源頭，開展基于物聯網實現的智能化技術應用。通過智能化技術的全面應用，提高物流服務效率，促進石油企業(yè)降本增效，完善產供協同，實現供應鏈環(huán)節(jié)的綠色化和協同化。圍繞全生命周期進行資產管理，實現量化生產的集成管控，促進量化生產一體化的優(yōu)化，推進數字化轉型朝環(huán)境友好型轉變，滿足石油企業(yè)轉型發(fā)展的安全、穩(wěn)定和長久的基礎要素，提高資產利用率和能源的可持續(xù)性利用[7]。在經營決策領域，確定網絡化、智能化和敏捷化目的，通過建設知識庫，聘請專家和人才展開新一代的決策處理，有效解決未來經營管理中數字化轉型遇到的各種復雜問題，推進人機智能的協同發(fā)展，在企業(yè)經營分析能力、企業(yè)生產全過程和市場響應過程產生促進效益。在產業(yè)鏈領域，構建數字化服務生態(tài)，實現產業(yè)鏈大型化、規(guī)模化、高效化，使資源更加多元，促進石油企業(yè)在管道輸送、物流配送、營銷與服務等方面形成新的智能服務體系[8]。

由石油企業(yè)數字化轉型的目標，可映射出石油企業(yè)數字化轉型的特征，分別為自動化、數字化、可視化、模型化和集成化。數字化轉型的自動化是由手動操作轉變?yōu)樽詣涌刂疲@是煉廠生產的基礎手段；數字化是現場生產的網絡感知，實現信息空間和物理空間的有效銜接，為精細化管理提供數據上的基礎；可視化是將生產的狀態(tài)和工業(yè)上的各種視頻等信息集中起來，為經營和決策提供真實可再現的演示環(huán)境，使決策過程更接近于真實；模型化是在生產過程中，將運行的數據和專家的知識轉化為生產工藝或業(yè)務模型提供支撐，根據生產的實際需求進行調用；集成化是與現有工藝或管理業(yè)務流程的集成來實現每一個環(huán)節(jié)的有效銜接，達到全局效能最優(yōu)。

3 石油企業(yè)數字化轉型與智能自動化技術協同途徑

3.1 智能孿生工程數字化交付

數字孿生工廠可促進智能工程數字化的交付，通過構建數字化集成平臺，有效集工藝設計、工程設計、原材料采購、工程施工和項目管理等多功能于一體。可根據石油企業(yè)的結構進行劃分，通過明確企業(yè)設計基礎規(guī)則，確保每一個專業(yè)都能夠基于統一設計基礎規(guī)則，展開二維和三維協同設計，統籌實現數據共享和校驗，保障數據有效性[9]。數字化集成平臺的文檔資料工作流程，甚至設計質量都可實現統一管理，確保整個過程向著集成化的方向發(fā)展。構建智能孿生工程數字化交付，其平臺的采購、施工和工程設計都是數字孿生工廠數字化的基礎，需要根據主數據和種子文件建立統一標準，以數字化的方式將平臺提交給業(yè)主，可有效促進石油企業(yè)智能化建設，實現生產運維過程數字化[10]。

3.2 生產經營全過程智能自動化

石油企業(yè)在生產過程中需要各種類型數量繁多的實施信息，但受現階段檢測技術和外部監(jiān)控環(huán)境等因素的限制，導致關鍵性運行信息和重要性過程參數無法精確感知，生產過程性信息的不完備，很可能導致檢測機理的失效。因此，可采用數據驅動建模的方式，汲取建模機理，實現信息智能感知的高精度、高實時性和可靠性。與此同時，還可通過數據模型信息和機理模型有效融合，促進生產經營全過程智能自動化，實現信息智能感知和智能集成，在經營決策環(huán)節(jié)通過數據融合分析，實現人機智能融合。利用多元進行數據融合與異構，數據分析與處理平臺的預篩選和預處理，實現數據驅動智能化和決策管理過程智能化，由此完成效益指標的自動化分析和評判。根據工藝設備或敏感性安全態(tài)勢進行預測，增進石油企業(yè)生產經營全過程智能自動化。

3.3 優(yōu)化全流程協同控制與操作

石油企業(yè)生產過程中包含的工具數量比較多，每個工序又關聯多個關系較為復雜的工藝裝置。為進一步完成生產全流程數字化轉化和控制，提高產品質量，增大產品產量，減少產品消耗，降低產品成本，確保各生產指標優(yōu)化，唯有協調好每個生產工序和生產工藝，才能從工藝和流程視角完成石油企業(yè)的全流程協同數字化轉型。全流程的協同控制和操作優(yōu)化可在控制系統的建立上進行統籌設計優(yōu)化，由此確保企業(yè)生產過程不會因人為干預而導致無法自主運行。全流程的協同與控制需人工智能技術參與，其知識挖掘和識別工業(yè)的過程，能夠有效融合生產過程機理，將生產過程中的數據和信息進行合理應用，采用智能模型的方式從多角度、多維度和多目標進行整個流程的協同優(yōu)化和控制。

3.4 過程風險智能化把控與管理

石油企業(yè)生產規(guī)模較大，部分地區(qū)生產和加工的條件極其苛刻，如果在生產過程中直接或間接使用易燃、易爆、有毒危險化學品，會產生突發(fā)性或潛伏性安全事故，給企業(yè)帶來不必要的經濟損失。因此，石油企業(yè)在生產過程中須全程貫徹安全和環(huán)保理念，增進自主感知，整合多源頭數據采集結果，完成數據預處理和二次篩選，深入挖掘新一代人工智能技術對石油企業(yè)發(fā)展的影響，促進安全管控平臺的智慧化把控和過程性管理，在系統融通和整合過程中實現風險智能化的管理[11]。針對生產或管理過程中的異常報警數據，要及時發(fā)送警示信息，利用新型智能自動化技術對生產過程中的數據進行全天候監(jiān)控，對生產運輸過程和現場作業(yè)等復雜環(huán)境下的多源頭數據進行并行采集，建立符合企業(yè)自身條件的知識庫模型，通過融合多個專業(yè)來提高信息的集成度。對于出現的異常信息等，會同專家診斷結果，形成智能預警預判模型。除此之外，石油企業(yè)數字化轉型過程中智能自動化技術還廣泛應用于大數據、云計算、數據仿真等領域。大數據云計算的應用便于追溯生產過程中安全異常信息到本源，通過建立事故后果仿真數據庫，有效預防安全事故的發(fā)生。過程風險的智能化還體現在基于事故發(fā)生后的應急響應措施領域。事故發(fā)生后，可通過檢測現場信息，建立事故后果仿真數據庫，完善和預測事故后的發(fā)展趨勢，采用多模型的計算方法模擬求得最優(yōu)救援方法或救援路徑。

3.5 計劃調度與經營決策智能化

時至今日，石油企業(yè)生產過程中依然缺乏前瞻性智能化的方法和體系，無法將企業(yè)的頂層需求快速轉化為實際生產計劃。為了能讓企業(yè)生產的各項指標符合市場規(guī)律，石油企業(yè)需轉變經營觀念，以數字化運營和轉型為核心理念，并將該理念有效轉化為應用層級，完善計劃調度和經營管理決策，以數字化為驅動，建立智能自動化技術推動的智能管理與輔助性決策系統。以企業(yè)信息流為主導線，貫穿和影響企業(yè)的生產目標，使生產供給與資源配置二者形成智能化適應和匹配，最優(yōu)化配置和利用資源，最大化發(fā)揮數字化應用的功效。為此，石油企業(yè)需在調度和經營決策過程引入新型數字化的成果，內在通過自主學習，外在通過應用層級升級互通，從模型化和智能化多領域整合轉型，完成計劃調度與經營管理決策的數字化轉型。

4 結語

在傳統增速下降、產能過剩矛盾突出、要素推動日益減弱、資源環(huán)境約束進一步強化的新形勢下，石油行業(yè)生產裝置呈現的規(guī)模大型化、高度自動化、決策智能化和數據信息化，原有依靠資源要素頻繁投入、一味追求規(guī)模性擴張的不可持續(xù)性發(fā)展模式已難以為繼，以智能自動化技術推動石油企業(yè)數字化轉型成為石油行業(yè)發(fā)展的新路徑。

智能自動化技術能提升傳統企業(yè)效率、安全環(huán)保和節(jié)能管理水平，智能自動化技術和數字化轉型的深度融合成為石油企業(yè)的下一個風口。石油企業(yè)的數字化轉型不是一次性交易，而是不斷修改、不斷發(fā)展和不斷發(fā)現的過程，需打通內部各環(huán)節(jié)，在人員、流程、資產、設備和動力等方面通過數字方式進行融通，利用智能自動化技術實現優(yōu)質、高效、低耗、清潔、敏捷和柔性生產，以彌合差距、打破孤島，實現各環(huán)節(jié)的計劃、監(jiān)控、管理和協同，最終實現石油企業(yè)的一體化、集成化、柔性化、自動化、數字化和全球化。