王喆 王如强 王新平
中国石油规划总院
数字化转型是全球产业的发展大势，是新一代能源革命和产业革命的重要组成部分。近些年，国内石化产业的数字化转型突出表现为炼化智能工厂建设，一批数字化基础良好、信息化工作扎实的炼化企业在数字化技术的应用方面脱颖而出，在两化深度融合方面作出表率，高效支撑了主营业务运行，形成一些应用示范，达到了国际先进水平，初步具备了智能工厂的特征。
01、智能模型重在落地执行
什么是智能？有专家提出，智能工厂要做到“最优生产、无人干预、动态平衡、效益最佳”。智能的基本目标是机器代替人实现自动的操作执行，推进智能工厂建设要走向无人或少人干预下的最优生产。
炼油化工工艺流程复杂，炼化加工过程任何智慧特征的分析或判定，都要首先保证在执行环节万无一失。从这个意义上讲，从炼油化工行业的特点考虑，智能比智慧更具价值、更重要、更难实现。推进炼化智能工厂的建设，不但要追求想到、算到，更要追求做到，做到才有收益。
“十三五”和“十四五”期间，在推进炼化智能工厂技术开发和应用实践的过程中，一些企业建设了大量机理和数理模型，力求通过模型对炼化过程开展全面分析。
然而，大量模型应用于实际生产，存在无法发挥真正作用的风险，主要在于绝大部分模型计算分析的结果，都做不到自动付诸执行，都是参考性的、建议性的，需要很多人力（非强制性的）来审视、监督和执行；在配合模型一段时间后，人力投入会越来越少，大部分模型会因为缺少应用反馈、维护和更新而适用性变差，从而应用越来越少，直至无法应用而废弃。
因此，在炼化智能工厂的建设伊始，就要从避免或减少人的制约，以促进落地执行的角度考虑模型的建设和应用，不要大面积建设很多参考性、时效性不强、结果不容易被采纳的模型。
为促进模型的结果落地执行，建议采取两类举措：一是类似闭环实时优化，模型部署在工控网，模型的计算结果通过自控系统直接执行；二是把模型计算分析与业务流程绑定，或者把模型计算结果和实际执行的差异与绩效考核绑定，间接地约束业务人员执行模型的计算结果。第一类措施的有效性更好，第二类措施能催生更多应用场景，应用空间更广阔。
02、准确认识大数据等技术的现实价值
数据技术和数据驱动是数字化转型的重要手段和理念。在商业领域，大数据、人工智能等技术发展和应用如火如荼，但在工业领域，特别是炼油化工，应用场景还比较模糊，作用和实效还未充分显现。
一是100多年的炼化加工过程规律的持续研究，已经积累丰富的知识，大部分是机理性的，这些机理性认识目前是炼油化工的要义，尚未被大数据等数理性认识和方法所超越；二是炼化加工过程高温高压易燃易爆，特别关注生产安全，对认识和方法的可靠性要求高，尤其信任传统的因果性的机理性认识，大数据等新兴数据技术主要考究相关性，在商业领域能带来机会，在工业领域则意味着风险，所以在炼油化工领域的数据技术探索相对缓慢；三是缺乏精通炼油化工技术和数据技术的复合型人才。
从长远看，对过程的充分认识是智能工厂实现的关键，由于炼油化工相对其他行业更复杂，充分认识过程更难，所以实现智能工厂更难。实现炼化智能工厂的发展，有必要持续深化对炼化加工过程的认识。
目前，对炼化加工过程的认识主要在烃馏分级，以密度、馏程、元素含量等总体物性来表征，在分析技术和数字技术的推动下，不远的将来将深化到烃分子级。在深化认识的过程中，大数据等技术将有广阔的应用前景。
面向当前阶段的炼化智能工厂建设，建议：
一是不要过多强调数据理念和数据技术在炼化加工过程中的应用，以机理性认识为要义的炼化智能工厂目前更值得期待。
二是有必要加快推进流程模拟技术和软件的国产化研发，把智能工厂的要义牢牢掌握在手中。
三是面向炼化加工过程的大数据等数据技术的研究和应用，目前阶段应该积极探索，不要急于求成，还没到开花结果的时候。
03、炼化智能工厂实践的重点方向
一是工业互联网。未来炼化智能工厂的体系架构应该是工业互联网，其核心是工业PaaS（Platform as a Service，平台即服务）。把炼化企业的核心业务和信息系统的核心功能整合在工业PaaS中，全面的炼化智能工厂就有了扎实的基础。工业互联网是未来炼化智能工厂建设的重中之重。
虽然GE的Predix和西门子的MindSphere等产品最早在中国展示了工业互联网，并突出示范了装备远程诊断和数据分析等应用，但工业互联网不等同于工业大数据，甚至工业大数据也不是工业互联网最核心的功能。数据是业务的产品，只有工业PaaS才能筑成炼化智能工厂的技术和业务基础。
二是数字孪生。德国工业4.0认为数字孪生是实现信息物理系统（CPS）的最佳技术。国内一些炼化企业曾尝试基于三维数字化模型构造数字孪生，但到目前为止还都以信息展示功能为主，实现不了数字孪生要求的虚实之间的映射和交互效果。
实现虚拟炼厂与真实炼厂的映射和交互非常难，而且三维数字化模型体现的也不是技术员和内外操看工厂的视角，目前很难和炼化企业日常业务密切结合。数字孪生本身还有一些科学和技术问题待解决，目前不应该作为推进炼化智能工厂建设的重要方向。
三是一体化优化。所有企业都追求本质安全和提质增效。面向提高效益，炼化企业有原油选择、计划优化、原油混合、生产调度、油品调合、流程模拟、先进控制、闭环实时优化等相关业务和技术环节，这些环节历来是借助先进技术提升效益的热点。
中国石油锦州石化公司使用流程模拟软件开展全厂效益提升和能量系统优化研究应用，今年在国内首先实现了基于机理模型的催化裂化装置闭环实时优化，原料增效12元/吨以上；中国石油呼和浩特石化公司建立了炼油全流程在线模拟优化模型，集成生产运行实时数据定时自动开展优化分析，原料增效10元/吨以上。
未来的炼化智能工厂建设，将在以上环节深化模型应用，深入挖掘效益，还将实现这些环节在数据、业务、逻辑和价值上的联动，实现全厂整体的最优生产。最优生产和炼化智能工厂一样，都必须建立在对炼化过程加工规律的充分认识之上，实现整体的最优生产是炼化智能工厂建设的必答题，建议各炼化企业重视。
四是物联网和机器人技术。面向本质安全，炼化企业围绕“人机料法环”部署了一系列管理和技术举措。其中，人是炼化企业安全的最后两道防线（室内人员监控、现场人员巡检），在此基础上，为进一步降低人员安全风险，大的方向是现场无人。
为达此目标，采用低功耗窄带物联网技术，不拉电线和网线，就可以补齐监测的盲点并传送给室内人员，实现监控无死角；运用视频监测和识别技术，协助及时发现火情等现场异常并报警；机器人技术逐步替代炼化企业现场的人员巡检等工作。
五是丰富多样的交互技术。00后正在登上炼化大舞台，90后、00后将是炼化智能工厂的最大受益者，也是引领者。语音识别、图像识别乃至元宇宙等交互技术，为90后、00后率先体验，势必成为炼化智能工厂建设的关键要素。
面向未来智能工厂建设，既要研究和部署用哪些技术让炼化企业和过程本身智能起来，也要研究和部署用哪些技术让炼化企业和过程的参与者、主导者——员工更加热爱和沉浸于自己的企业。