石化行业积极拥抱人工智能——第二届中国炼油石化科技智能化大会纪略

□ 本刊记者 符 慧

对于现有的炼厂项目，在自动化向数字化、智能化升级的过程中，要尽可能地考虑成本节约与效益提升这两大要素。

第二届中国炼油石化科技智能化大会现场。张见明 摄

当实体工厂在运行时，同时“运行”的还有一个虚拟工厂。虚拟工厂实时反映生产工况，监控安全、环保数据，甚至可以提前预警泄露等风险点，对生产经营提出优化建议。这是在4月2日召开的第二届中国炼油石化科技智能化大会上，专家对未来石化智能工厂的畅想。

“石化工业是流程工业，由人工智能驱动的信息系统包括大数据的实时分析、自主决策、精准执行，以及归纳、推理、学习、提升等。”中国工程院院士钱锋表示。自我监控、搜集数据，自我学习、优化——作为一项战略性技术，人工智能可以赋能其他专业领域，促进这些领域的改造升级。

“人工智能+制造业”大有可为

人工智能是新一轮科技革命和产业变革的主要驱动力量，加快发展新一代人工智能是事关我国能否抓住新一轮科技革命和产业变革机遇的战略问题。

在今年两会上，政府工作报告正式提出了“智能+”的重要战略。报告要求，打造工业互联网平台，拓展“智能+”，为制造业转型升级赋能；深化大数据、人工智能等研发应用，培育新一代信息技术、高端装备、生物医药、新能源汽车、新材料等新兴产业集群，壮大数字经济。

2018年我国GDP为13.6万亿元，占全球比重为16%左右，是世界第二大经济体。早在2010年，我国就已经成为世界第一的制造大国。2017年，我国流程工业总产值占全国规模以上企业总产值的48.55%。

如此庞大的经济体量，在钱锋看来，“人工智能+制造业”大有可为。目前我国流程制造业还存在着生产效率低、能耗物耗高、安全环保问题突出、系统运营水平参差不齐等主要问题。基于多源异构信息融合与推理的知识图谱构建、人机共融的智能溯源分析、风险实时评估和应急辅助决策这些机器智能手段，能够很好地解决这些问题。“人工智能是推动我国制造业高质量发展的新动力。”他表示。

目前，围绕制造强国的重大需求，我国正推进智能制造关键技术装备、核心支撑软件、工业互联网等系统的集成应用，研发智能产品及智能互联产品、智能制造云服务平台，推广流程智能制造、离散智能制造、网络化协同制造、远程诊断与运维服务等新型制造模式，建立智能制造标准体系，推进制造业全生命周期活动智能化。与优化运行；三是构建安全环境监控预警与风险溯源系统，支持流程制造企业提升安全、环保水平。

“最后要实现的目标是资金流、物质流、能量流和信息流的四流合一。”钱锋说。

站上“人工智能+制造业”的风口

石化行业是流程制造业，转型升级是高质量发展的必由之路。2018年，我国规模以上石化企业总资产已经达到12.8万亿元，如何让如此规模的资产提高效率、发挥好作用，带领中国经济在全球竞争中弯道超车，是业内外关注的重点。

“随着物联网、大数据、云计算、移动互联网等新一代信息技术的发展，我国石化行业正加速与信息技术的深度融合，石化企业也在加速推进智能化工厂建设，以实现跨企业系统集成，促进数据集成共享、先进控制等系统推广应用。”中国工程院院士、中国石化集团公司原总工程师袁晴棠在会上表示。

石化行业面临着产品结构性过剩、资源能源利用率不高、生产安全与环保存在不足等多个挑战，急需建立由客户需求驱动的敏捷供应链，研究制造全过程的运行优化机制，建立对风险点的监控和溯源体系。

钱锋认为，人工智能和流程制造业的融合点主要有3点。一是构建知识驱动制造过程决策自动化系统，支持企业资源和能源高效配置和利用；二是构建基于模式认知的智能自主调控系统，支持全流程生产过程的控制

数字化工厂是石化行业拥抱人工智能的基础

在“人工智能+制造业”上，炼化工程集团宁波工程公司走出了重要的一步。近日，他们实现了镇海炼化POX装置的数字化工厂交付。数字化工厂以产品全生命周期的相关数据为基础，在计算机虚拟环境中，对整个生产过程进行仿真、评估和优化，并进一步扩展到整个产品生命周期的新型生产组织方式。

“基于我们的数字模型，业主能够施展的空间很大。我们还可以在工程移交后，进一步提供设备的技术和运行服务。”该公司相关负责人表示。

数字化工厂是石化行业拥抱人工智能的重要基础。以往，依靠人力来决策，决策者需要接收来自原料供应、产品价格、政策法规等市场信息，还要结合生产过程的工艺特性、设备性能、能耗指标、安环约束等做出决策。“这样的决策过程低效，反应迟缓，而且往往对信息和知识不能充分应用，决策失败经常发生。”钱锋表示，“决策者的经验也难以复制传承，对企业来说，存在人才流失带来的损失。”

随着人工智能技术的发展，借助企业运行的大数据，石化企业可以形成决策知识库，由知识驱动决策算法，形成知识自动化决策系统，指导排产计划、物流供应等。

“智能化工厂的建设是一个系统工程，智能化的前提是数字化，数字化的前提是自动化。对于现有的炼厂项目，在自动化向数字化、智能化升级的过程中，要尽可能地考虑成本节约与效益提升这两大要素。”中国石油和石化工程研究会副理事长兼秘书长徐正宁指出。

“流程工业智能系统最终会实现8个特征——基于数字化工厂等的数字化、基于机器学习等的智能化、基于物联网等的网络化、体现出自动感知等的自动化、资源配置的敏捷化、协同优化调控的高效化、环境足迹监控等的绿色化，以及安全化。”钱锋说。