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喚醒沉睡數(shù)據(jù) 打造石化“智能+”

作者: 2019年04月16日 來源:全球化工設備網(wǎng) 瀏覽量:
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4月2~3日,第二屆中國煉油石化科技智能化大會在寧波召開。來自石油石化、設備制造、信息技術等行業(yè)的院士、*、企業(yè)代表濟濟一堂,探討如何借助大數(shù)據(jù)、云計算等信息技術,推動石化行業(yè)“智能+”發(fā)展?!  爸悄苌a(chǎn)
4月2~3日,第二屆中國煉油石化科技智能化大會在寧波召開。來自石油石化、設備制造、信息技術等行業(yè)的院士、*、企業(yè)代表濟濟一堂,探討如何借助大數(shù)據(jù)、云計算等信息技術,推動石化行業(yè)“智能+”發(fā)展。
  “智能生產(chǎn),就是面向工業(yè)生產(chǎn)過程和系統(tǒng),基于智能感知、人機交互,構建智能化和綠色化的柔性制造模式,重塑產(chǎn)業(yè)鏈和價值鏈,實現(xiàn)工藝優(yōu)化和生產(chǎn)全流程整體優(yōu)化。”中國工程院院士、過程控制和過程系統(tǒng)工程*錢鋒表示。

  石化企業(yè)生產(chǎn)過程中產(chǎn)生的海量數(shù)據(jù),借助信息技術可以強化生產(chǎn)監(jiān)控、優(yōu)化生產(chǎn)計劃,為企業(yè)管理者提供輔助。

  開采數(shù)據(jù)“礦山”

  石化反應機理復雜,影響過程的因素多,難以用常規(guī)方式分析。通過大數(shù)據(jù)分析,可以從中發(fā)現(xiàn)某些異常,或事故模式,對安全生產(chǎn)具有重大意義

  “智能工廠的數(shù)據(jù)來源包括企業(yè)信息化數(shù)據(jù)、工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù),以及外部跨界數(shù)據(jù)三大類,數(shù)據(jù)量大、種類多、來源廣,統(tǒng)計和使用難度大?!敝袊畔⒒芾聿扛敝魅卫顒Ψ灞硎?。

  據(jù)《自動化博覽》雜志刊載文章,乙烯生產(chǎn)裝置需要監(jiān)控的參數(shù)5000余點,一個中等規(guī)模的石化企業(yè)需要監(jiān)控的生產(chǎn)參數(shù)約10萬點。DCS或SCADA系統(tǒng)的采樣周期為秒級,實時數(shù)據(jù)庫保存數(shù)據(jù)的周期通常為1分鐘。按照這樣計算,一個星期內,中型石化企業(yè)實時數(shù)據(jù)庫累積的生產(chǎn)參數(shù)可達10億條。

  大數(shù)據(jù)分析可以用于優(yōu)化生產(chǎn),以及企業(yè)管理的各個領域。與傳統(tǒng)數(shù)據(jù)分析相比,大數(shù)據(jù)技術注重關聯(lián)性分析。大數(shù)據(jù)重在眾多的因素中研究事物之間的關聯(lián)性,試圖發(fā)現(xiàn)一些有價值的新現(xiàn)象和新規(guī)律,而傳統(tǒng)數(shù)據(jù)分析方法限于某個局部,造成了數(shù)據(jù)之間的斷裂,數(shù)據(jù)中的規(guī)律無法充分挖掘。

  石化行業(yè)大數(shù)據(jù)分析應用多分布于供應鏈優(yōu)化、庫存管理、資金統(tǒng)一管理和生產(chǎn)監(jiān)管優(yōu)化四個模塊。石化企業(yè)的生產(chǎn)過程是復雜的物理化學變化過程,影響過程的因素多,機理*復雜,難以用線性手段描述和*方程表達。通過大數(shù)據(jù)分析,可以從中發(fā)現(xiàn)某些異常,或事故模式,對安全生產(chǎn)具有重大意義。

  推動大數(shù)據(jù)工業(yè)應用

  借助大數(shù)據(jù)建模,不僅可以強化企業(yè)生產(chǎn)監(jiān)控,而且可以優(yōu)化,甚至預測運行狀況

  未經(jīng)過梳理的數(shù)據(jù)*雜亂,經(jīng)過梳理、統(tǒng)計后,得到初步的信息;將信息的規(guī)律分析、總結出來,即獲得知識;將知識進一步應用,利用數(shù)據(jù)做出決策,這一階段為“智慧”。因此,數(shù)據(jù)的應用分4個階段:搜集數(shù)據(jù)、提取信息、獲得知識、進階智慧。

  借助大數(shù)據(jù)建模,不僅可以強化企業(yè)生產(chǎn)監(jiān)控,而且可以優(yōu)化,甚至預測運行狀況。中國石化在智能工廠建設中,與國內重點高校、研究機構合作開展了工業(yè)大數(shù)據(jù)應用的研究和實踐?!澳壳?,我們在生產(chǎn)分析、生產(chǎn)操作、設備運行大數(shù)據(jù)應用方面取得了階段性進展,為裝置安全平穩(wěn)運行、精細化生產(chǎn)提供了科學指導?!崩顒Ψ褰榻B。

  在煉化企業(yè),因動設備故障引起的非計劃停工占到裝置非計劃停工的70%以上。對于動設備中的關鍵機組,如何定義設備的“不安全狀態(tài)”,確定設備的風險狀態(tài),是否能夠有量化的評估指標,一直是煉化企業(yè)設備及生產(chǎn)運行人員探索的問題。

  在茂名石化,中國石化利用大數(shù)據(jù)對機組運行“健康度”建模,針對每個維度的數(shù)據(jù)實時分析,采用梯度加速回歸算法對關鍵設備的運行風險、異常進行分析。他們成功提前9個小時對渣油加氫裝置新氫壓縮機的異常狀況預警,及時維修,避免了事故。

  應用數(shù)據(jù)分析方法,對煉化企業(yè)設備腐蝕風險進行在線實時分析,也能為企業(yè)防范腐蝕風險提供及時、量化的決策信息。

  應用大數(shù)據(jù)仍存挑戰(zhàn)

  石化企業(yè)數(shù)據(jù)量大且來源復雜,當前算法、算力等方面仍不足

  “石化工業(yè)大數(shù)據(jù)在數(shù)據(jù)治理、應用方面,仍面臨著來自數(shù)據(jù)、算力和算法,以及工業(yè)應用等方面的挑戰(zhàn)?!崩顒Ψ灞硎?。

  石化企業(yè)數(shù)據(jù)量大且來源復雜。中國石化煉化生產(chǎn)數(shù)據(jù)超過960PB(拍字節(jié)),來源包括ERP、MES等各類信息系統(tǒng)及現(xiàn)場傳感器。數(shù)據(jù)結構包括結構化、半結構化、非結構化等多種類型,歷史數(shù)據(jù)量大,處理難度大。

  相對于國外大型石化企業(yè)來說,目前國內石化企業(yè)的高性能數(shù)據(jù)處理中心還在起步階段,存儲資源尚未有效整合。同時,當前學術界、科研單位形成的算法偏重于理論,與工業(yè)結合的深度不足。部分算法實現(xiàn)了工業(yè)嘗試,但尚未形成規(guī)?;瘧谩?

  工業(yè)大數(shù)據(jù)建模、分析和應用,需要員工具備較強的數(shù)學知識,能夠對業(yè)務問題模型化,給企業(yè)老員工帶來挑戰(zhàn)。大數(shù)據(jù)分析算法、機理模型和*經(jīng)驗融合應用的工業(yè)軟件偏少,主流工業(yè)軟件往往知識側重于單一應用,這也為融合應用帶來了機遇。

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