石化智能工厂研究与构建

贾梦达，李剑峰，宫向阳

（1. 石化盈科信息技术有限责任公司，北京 100020；2. 中国石油化工集团有限公司信息和数字化管理部，北京 100728）

智能制造在全球范围内快速发展，正在引发产业深度调整，在发展理念、制造模式等方面产生巨大变革[1]。世界主要发达国家纷纷实施“再工业化”战略，将智能制造作为谋求竞争新优势的战略方向，不断推出发展智能制造的新举措，积极培育制造业未来竞争优势。美国提出了《先进制造业国家战略》，明确了在先进制造业领域继续保持领先地位的目标；德国发布了“工业4.0计划”[2-3]，英国提出了“英国工业2025 战略”[4]，日本提出了“新机器人战略”[5]；中国则制定了《中国制造2025》[6-7]，提出了发展智能制造的“三步走”战略。

我国石化行业的信息化建设始于20世纪90年代，经历了“起步和技术引进”“分散建设”“统一规划、统一建设”“深化应用，集中集成”和“集成共享，协同创新”5 个阶段的发展[8-9]，产量和能力有了大幅提升，产业规模已跻身世界石化大国前列[10]。但是与高质量发展相比，仍然面临着资源与能源利用率偏低、高端制造水平不高、信息化建设起步较晚等问题[11-12]。在日益增长的资源、环保、竞争等挑战下，开展石化工业智能制造的建设、搭建石化行业智能工厂、构建具有行业特色的智能场景，成为提升我国石化行业的智能制造水平的重要途径。

我国高度重视智能工厂的发展，连续多年开展智能制造试点示范、新模式应用等专项行动，推动智能工厂的建设[13]。结合技术创新和融合应用发展趋势，国家工业和信息化部凝练总结了15个环节、52个智能制造典型场景，作为智能制造示范工厂建设的参考。为了顺应国家发展智能制造、建设智能工厂的趋势，石化行业亟需结合新一代信息技术，参考国家智能制造场景建设指南，构建覆盖石化工业全生命周期的典型智能场景，提高石化企业整体数字化水平。

1 国内外石化智能工厂建设概况

1.1 国际石化智能工厂发展情况

智能工厂是智能制造系统的主体，是实现智能制造的最终载体。2018年起，世界经济论坛与麦肯锡咨询公司联合在世界范围内遴选灯塔工厂，评选出具有榜样意义的“数字化制造”和“全球化4.0”示范者，以代表全球制造业领域智能制造和数字化最高水平。截至2023 年2 月，全球灯塔工厂中石油石化类企业共3 家。其中，沙特阿美是首个入选灯塔工厂的石化企业（2019 年），推动了智能工厂的普及，特别是在库拉伊斯鲁德王子石油开发公司工厂中，使用先进的过程控制来提高效率，并自动优化井驱动泵的功耗。沙特阿美部署了无人驾驶飞行器，以对石油钻井平台和其他设施进行更安全、更具成本效益的监测。通过推广智能工厂，沙特阿美的设备效率和生产率提高了30%。

2021 年土耳其STAR 炼油厂入选灯塔工厂。该炼油厂的规划定位是成为“世界上技术最先进的炼油厂”，投入资金7 000多万美元，利用资产数字化绩效管理、数字孪生、机器学习等先进技术，在产品复杂性翻倍、电力和资源消耗不变的情况下，将工厂产量提高了40%，柴油和航空燃油产量提高10%，同时降低维护成本20%。

巴斯夫持续推动智能工厂的发展，通过数字化、自动化和智能化技术的广泛应用，提高生产效率和产品质量，降低成本，实现了企业市场竞争力的增强。巴斯夫在“2025 数字化远景规划”中指出，未来工厂的发展方向是虚实结合的数字孪生工厂，并提出了五大类举措和18个具体用例。

1.2 我国石化智能工厂建设历程

石化智能工厂概念最早由中国石化于2012年提出[14-15]。以中国石化为代表，我国石化智能工厂先后经历了规划设计、试点建设、提升建设、推广建设阶段近10年的发展历程（见图1），形成了石化行业智能工厂框架体系，实现了面向生产、设备、能源、安全等专业领域的多个智能工厂解决方案。

图1 中国石化智能工厂建设历程

2 我国石化智能工厂建设评估

2.1 石化智能工厂成熟度评估依据

标准化是实现智能制造的重要技术基础，中国电子技术标准化研究院联合有关单位共同研制并发布了《智能制造能力成熟度模型》[16]和《智能制造能力成熟度评估方法》[17]国家标准，一方面用于开展智能制造能力的差距识别、方案规划和改进提升；另一方面用于企业各项指标成熟度等级的划定。2项标准为企业识别智能制造现状、规划智能制造框架与提升智能制造能力水平提供了重要的方法支撑。

国家将智能制造分成了不同能力要素、能力域及子域，其中石化工厂涉及到的内容主要集中在生产环节。当前，石化行业存在智能工厂建设认识不统一、核心要素和特征不明确、智能工厂建设水平评估方面没有统一衡量标准以及难以对石化行业智能工厂的能力成熟度进行科学评估等问题[18-19]。本文参考上述2 项国家标准，结合石化行业业务特点，对石化工厂计划与调度、操作、工艺、质量、控制与优化、设备、安全、环保、仓储、能源等十大业务环节能力进行评估，分析研究石化工厂智能制造能力成熟度。

2.2 以中国石化为例的石化智能工厂成熟度研究

对于国家智能制造能力成熟度评估的应用，以中国石化某企业为例，该企业建立了进出场全流程闭环无人化管理系统、无人立体仓库及无人叉车等智能场景，基本实现了仓储配送环节的无人化，成功减人60%，对照《智能制造能力成熟度模型》[18]中的仓储配送能力成熟度要求，满足3级水平，具备了4级的部分能力，综合认为，该企业仓储配送业务环节达到了国家智能制造能力成熟度模型的3.5级水平。

对中国石化的综合评估结果显示，中国石化智能工厂1.0阶段整体达到了成熟度2级水平，智能工厂2.0阶段整体达到了成熟度3级水平，在工艺、安全、环保及仓储配送环节领域相对较强，达到3.5级水平，在能源管理环节相对较弱，还处于2.5级。

以中国石化智能工厂1.0 和2.0 阶段的发展现状为代表，对10个业务环节的智能制造能力进行总结概况，体现其主要特征，并依据国家智能制造能力成熟度模型，对智能工厂3.0的业务特征进行预测性分析（见图2），以指导其建设。

图2 中国石化智能工厂业务能力特征

3 智能工厂3.0 建设内容

3.1 智能工厂3.0 建设蓝图

石化智能工厂3.0建设蓝图[22]按照“数据＋平台＋应用”信息化建设新模式，聚焦研发设计、工程建设、生产运营、经营管理、边缘云平台、智能装备与技术6个方面、14个重点任务，推进新一代信息技术与石化先进成套技术深度融合（见图3）。

3.2 石化智能工厂3.0 建设内容

1）实现生产计划调度协同优化

生产计划方面，智能工厂3.0阶段要以经济效益最大化为目标，基于以实时数据为驱动的智能运营优化模式，通过区域协同、计划优化、调度优化，打通市场需求预测、计划调度和库存管理等环节，实现生产计划调度的集成优化，动态响应市场变化，测算生产效益，实现业财融合。

2）实现装置智能协调控制

装置控制方面，针对炼油化工过程控制，基于机理模型、大数据模型和混合模型，采用常规控制、先进控制（APC）、实时优化（RTO）、智能控制等技术，提升炼油化工、精细化工装置的生产运行管控水平，满足企业安全生产、平稳操作、优化创效的生产需求，实现炼化企业生产过程的全流程智能协调控制。

3）实现生产执行的智能化、无人化

装置操作方面，要利用机器人、机器视觉、物联网、AR/VR等技术，从操作管理、调度管理、实验室管理、操作培训等方面，全面提升生产管控环节的无人化、智能化水平，满足企业安全生产、稳定操作、高效控制的要求，延长企业检修周期、提升产品品质、提高企业经济效益，实现企业生产操控业务的整体智能化管控。

4）实现设备故障预测性维护

设备管理方面，要建设贯穿设备资产运行、检维修、改造、报废的生命周期管理体系，实现设备状态监测、健康评估、故障诊断、预测性维护，实现设备运行的“安稳长满优”。

5）实现能源介质的持续可靠及节能优化

能源管理与公用工程方面，要开展能源的供应、生产、输送、转换、消耗全流程精细化管理和在线优化，综合统筹水、电、汽、风等能源介质使用，监控和优化各类节能设施的运行状态，实现多介质能源优化与能源梯级利用，做到“能效最大化，能流可视化，在线可优化”。

6）实现风险源头管控

生产安全管理方面，要结合HSE 管理体系，运用工业互联网、大数据、5G、人工智能等新一代信息技术，在危险源辨识、危险预测、危险应急处置等方面，通过信息化、智能化手段增强石化工业安全生产的感知、监测、预警、处置和评估能力，实现应急的事前提前预防与事后快速处置。

7）实现环保—生产协同优化

环保管理方面，要建立环境排放智能监测与管控体系，实现对装置及储运系统的废水、废气、固废的从源头、过程到末端的全过程管理、可视化监控及智能分析和溯源，建立大数据分析模型，预测生产排放，自动提供生产优化方案并执行。

8）实现物流环节无人化、智能化

仓储物流方面，要建立基于客户需求驱动的敏捷供应链，增强供应链物流环节的安全、稳定、顺畅，实现厂内运输、仓储、搬运等关键物流环节的智能化水平提升，实现物流的价值增值，促进降本增效、供需顺畅和产业升级。

9）实现产业链上下游协同制造

产业链方面，要围绕产业链现代化，推动上下游企业联动协调，支撑园区型、基地型石化企业的资源优化调配。推动上下游企业联动协调，实现上下游企业大宗原料和产品信息的线上发布、自动匹配和线下对接。

10）实现基于人工智能的智慧决策

经营管理方面，要基于神经语言规划、语音识别、数据智能等先进人工智能技术，结合大监督、风险管控、招投标、客户服务等领域积累的大量文本、语音等非结构化数据，开展数据挖掘和智能分析语音，实现价值引领、科学决策、风险管控、高效协同，驱动业务创新发展，提高企业治理水平和风险防范能力；提升用户满意度，降低人工成本，提升市场竞争力，助力平台经济发展。

11）实现自主石化成套技术软件化

研发设计方面，要以石化成套技术为基础，构建核心数据库和关键技术模型，并对其进行适配平台应用的软件化封装，形成资源高效利用、生产操控优化、设备可靠运行和安全环保低碳等4 类工业应用，赋能工厂的智能化运营中，确保工业技术的高效使用及信息安全。

12）建立数字化交付新模式

工程建设方面，建立以工厂对象为核心的涵盖工程设计、采购施工、试车开车等工程阶段的信息组织模式，实现无缝、快捷、低成本的数字化交付，为业主智能化工厂建设奠定基础。从一次性结果交付向渐进式交付模式转变、以工程公司主导向智能工厂需求转变、固定资产交付向“固定资产＋无形资产”交付拓展，建立交付数字化新模式，打造智能工厂的数据孪生底座。

13）构建云边端协同的边缘云平台

平台支撑方面，要构建基于边缘云平台，利用其低时延、自组织、可定义等特性，提升企业物联感知、数据资源管控、工业应用能力，并与总部中心云在应用、服务和资源方面相互协同，实现生产运营数字化，资源管理智能化。

14）提升基础设施智能化水平

基础设施方面，要进行智能仪表、特种作业设备、网络通信的升级改造，打造数字化生产环境，实现数据快速采集、传输与设备远程控制。

4 结语

发展智能制造、建设智能工厂、构建智能场景是石化工业转型升级的主要路径，下一步将以下一代石化智能工厂的建设为依托，参考国家《智能制造典型场景参考指南》，结合5G、工业互联网、人工智能等新技术的发展和实际业务需求，聚焦石化行业智能场景的构建，进一步丰富智能场景的种类及数量，加快智能场景在石化企业的推广与复制，有效促进石化企业的数字化转型与智能化升级，助力石化产业的高质量发展。