煉化企業5G+工業互聯網新模式發展探索

曹旭

摘要：在工業經濟發展“新常態”背景下，當前石化產業發展面臨嚴峻挑戰，需研究多種應對方式推動石化產業高質量可持續發展。建設智能工廠是實現企業降低成本、提升效益、減少環境污染、有效利用資源的重要途徑。將5G、物聯網、人工智能等信息技術與煉化企業生產經營管理相結合，已經被業內廣泛重視，特別是以工業互聯網建設為基礎的智能化煉廠已成為煉化行業數字化轉型發展的必然趨勢。

關鍵詞：煉化企業;工業互聯網;新模式

中圖分類號：TP311? ? ? ? 文獻標識碼：A

文章編號：1009-3044（2021）25-0172-02

目前煉化企業發展面臨著產能過剩、能耗高、安全環保壓力大以及成本上升等嚴峻挑戰。在石化行業生產制造領域探索5G+工業互聯網新模式，僅僅從產品生產的技術角度來講，這種新型的生產經營模式，要提高煉油化工產品的技術含量，能夠面對價格的競爭和成本的壓力，改造石化行業傳統生產工藝，提高資源利用率，實現安全、清潔生產。建設智能工廠是實現企業降低成本、提升效益、減少環境污染、資源有效利用和決策快速響應的重要途徑。

1工業互聯網建設

1.1 工業互聯網平臺建設

工業互聯網平臺作為煉化企業數字化轉型、智能化發展的重要IT基礎平臺。移動應用技術的成熟，未來一切應用均可移動化，為業務提供更快捷、更便利的工具。增強算力、通信等基礎設施平臺建設，為數字化轉型、智能化發展提供基本保障條件。工業互聯網平臺采用云計算、大數據、物聯網、人工智能等技術，提供集中集成、實時計算、智能分析、物聯網（IoT）接入、可視化等核心能力，聚焦石化化工行業，提供面向全流程一體化優化、全過程生產集成管控和全生命周期資產管理的行業應用。

面向流程行業的工業互聯網平臺以工廠為中心，打造信息物理融合、集成共享、實時智能的開放生態系統。作為一個開放、完整、安全的流程工業云平臺，重點內容包括：

以工廠為中心：對流程工業物理工廠設備、生產過程、工藝流程、業務流程進行數字化和模型化，建立全方位的工廠模型、全視角的業務模型和全流程的機理模型，支撐“物理工廠”與“數字工廠”的“數字孿生”實現。

信息物理融合能力：通過工業物聯網感知技術，將物理世界狀態信息以事件方式實時感知到虛擬世界，并基于機理模型、專家規則與知識以及大數據分析模型，進行實時計算與實時分析，在虛擬世界發現工廠運行存在問題并生成解決方案，自動反饋到物理世界進行智能控制。

實時智能能力：在平臺中沉淀模型、規則、知識與方法，形成平臺中的智腦，對源自生產現場的事件信息進行實時計算與智能分析，自動甄別已經發生、正在發生或即將發生的生產異常，及時推送預測預警信息及智能處置建議（方案）。

集成共享能力：面向全局，以工廠為中心建立統一的工廠模型、業務模型和數據模型，建立事件驅動的數據體系，實現數據全局共享。

1.2 承載工業運行的云設施——數據中心建設

工業互聯網平臺采用成熟的云計算技術，構建工業級云設施，致力于為流程行業智能化應用和服務的運行、開發與維護提供有效支撐。重點建設煉化企業私有云的數據中心，持續完善云平臺功能，服務標準化，擴展IAAS資源池，提高運維效率，提升機房效能，增強算力，滿足數字化轉型智能化發展的需求。同時，擴展網絡邊界，優化網絡架構，逐步實現網絡自動化。

1.3 基于工業互聯網應用建設石化行業應用

為了加快石化企業核心煉化業務與先進信息化技術的融合，我們確定從三條主線為發展方向加快數字化轉型、智能化發展建設方面：一是加快經營管理、科技研發、生產制造、倉儲銷售、物流運輸等全流程的智能化集成，實現整個業務線的協同;二是推進主要業務線的智能化建設，實現自動化、智能化應用，提高業務平穩運行水平、控制生產波動;三是密切建立與互聯網的融合關系，在供、研、產、售及市場之間形成更加聯動響應機制，促進生產型制造向服務型制造轉變。

2典型應用場景

2.1 煉化企業行業應用建設內容

（1）智能化運營平臺

智能化運營平臺主要包括三個方面：一是建立大數據分析平臺。注重工作流與流程，通過工作流實現企業生產、財務、人員與分銷管理等集成，能夠針對業務變革做出快速調整。生產、供給、銷售大數據平臺實現各類信息的采集與處理，并基于市場發展動態，建立起基于產品、供給、銷售、庫存一體化大數據分析模型，為實現運營關鍵環節優化提供支撐。二是消除數據斷點，打通物資采購、存儲流程。根據物資管理要求和業務現狀，結合ERP和應用集成統建信息系統的深化應用要求，對ERP系統物資管理功能進行升級，增強物資需求與采購環節的關聯關系，建立物資需求計劃與庫存緊密關聯的采購系統。三是積極探索立體倉儲體系建設。智能化立體庫房由高層貨架、運輸系統、計算機系統和通信系統組成，它具有節省用地、減少員工勞動成本、提高工作效率、提高倉儲智能化水平及經營管理水平等諸多優點。立體倉庫提高了出入庫效率，降低倉儲運行成本。

（2）智能生產管控

智能生產管控主要包括綜合性生產調度指揮、全方位的智能工藝技術管理、智能精準計量、裝置運行優化四個方面的內容。

（3）智能能源管控

能源管理系統的優化目標：實現能源計劃、運行、統計分析、評價、能源持續優化的全流程管理;全面實現煉化企業的各種用能設備與公用工程（蒸汽、燃料和動力系統）系統的實時數據的采集與監測，并進行能量利用效率、使用成本、動態能量平衡的分析;通過能量產耗預測、管網模擬、多周期動態優化調度等核心技術，建立能源生產消耗預測數字模型、能源管網模擬模型和能源系統優化調度模型，各種能源介質的優化調度和方案由系統自動生成和計算，從而實現能耗系統（燃料氣、氫氣、電力、蒸汽、水系統等）的優化運行和調度，實現能源全過程的管理與優化。