伴隨我國煉化行業的發展，傳統煉化生產運營模式所暴露的問題逐漸凸顯。一方面，煉化生產過程連續復雜，石化工業原料的多源與成分的多變，給生產過程帶來許多不確定性；另一方面，隨著自動化與信息化技術在煉化行業的廣泛應用，企業在生產管理過程中產生了大量數據，呈現出數據量巨大、數據來源龐雜、數據質量良莠不齊、數據專業門檻高導致的利用不充分等問題。

　　在這樣的背景下，業內人士多關注行業智能化發展的途徑。近日，多位行業專家在第9屆煉油與石化工業技術進展交流會上指出，目前，石化行業要擁抱智能化，重塑石油化工生產運行模式。

需求驅動—智慧決策—智能生產：

重塑石油化工生產運行模式

　　針對目前煉化產業信息化發展滯后于工業化發展水平、兩化融合程度不夠的問題，中國工程院院士錢鋒指出，要通過智能制造重塑石油化工生產運行新模式，實現人工智能與石化生產運行的深度融合。他提出，建設基于大數據、人工智能與需求驅動的敏捷供應鏈和基于資金流、物資流、能量流、信息流四流合一的“工業互聯網+”，由此實現需求驅動的智慧決策與智能生產。他從石油化工發展的現狀、面臨的挑戰與機遇、智能優化制造的需求與愿景、工程科學問題、關鍵技術與預期目標、智能優化制造示例等方面闡述了我國石油石化工業在智能制造領域的現狀與發展趨勢。

　　中國自動化學會過程控制委員會常委、中國化工集團大數據平臺首席科學家馮恩波也認為，在煉化生產過程控制領域，需要實現從“參數運行”到“模式運行”的變革。他還介紹了一種集檢測、控制與運行優化的模式的可視化表達產品。該產品通過模式的可視化運行監控與優化，實現從設備級到裝置級和工廠級的多層次、全過程的生產管理與運營的革新，為國內煉化過程控制與優化領域的探索與實踐提供了一個全新的解決方案。

數字化、智能化、智慧化：

智能煉化建設三步走

　　流程工業智能煉化建設是一條可行的道路。中國海石科技發展部副總經理吳青在其報告《流程工業智能煉化建設塑造煉化產業新未來》中認為，對于智能煉化建設而言，數字煉化是基礎、智能煉化是核心、智慧煉化是目標。據了解，按每家企業18套裝置統計，每套裝置平均1200點計算，每15秒采集一次數據，一個企業一年產生28.3億條數據。面對如此復雜的生產過程和海量數據，如何幫助煉化企業實現數字化、智能化、綠色化的轉型目標，全面提升競爭力應對國際挑戰，成為智能煉化建設的題中之意。吳青表示，這需要先對煉化企業的信息化水平與能力進行評估，再結合企業業務需求，找出信息化需求。為了降低風險，要采用科學的方法論，按照數字化、智能化、智慧化，推進煉化企業的智能煉化建設。他認為，信息化新技術對生產模式、管控模式和營銷模式的變革勢不可當，煉化企業的信息化智能化轉型升級也開展得如火如荼，必然重塑煉化產業的新未來。

物聯網+大數據+機理模型：

三者結合賦能石化行業

　　現有的物聯網和大數據等領域的新技術，已經在輔助石化行業發展方面展現了優勢。聯想流程工業大數據業務拓展事業部副總經理方樂表示，針對煉化行業的數字化需求，聯想大數據以大數據平臺為基礎，構建了“物聯網+大數據+機理模型”三者相結合的數據智能解決方案。

　　據方樂介紹，在與某大型煉化企業的合作中，聯想大數據團隊利用大數據技術，對煉油裝置運行參數進行數據抽取、轉換、分析和模型化處理，從中提取輔助生產決策的關鍵性數據，通過建立專業模型進行迭代計算，滾動計算出增產汽油的操作空間，助推汽油收率提升并收到了預期效果。此外，聯想大數據已在國內外重要學術刊物及學術會議上發表多篇技術論文；申請了生產設備實時數據處理方法、產品收率預測和提升的人工智能算法等多項國家專利。