智能石油化工信息化解决方案 9.5
大数据在石油化工领域的应用智能生产与优化
大数据在石油化工领域的应用智能生产与优化石油化工行业是国民经济的重要支柱产业之一，其生产与运营涉及复杂的工艺过程和大规模的数据管理。
近年来，随着大数据技术的飞速发展，石油化工企业开始将其应用于生产管理和决策优化中，以提高生产效率、降低成本，推动产业智能化的发展。
一、大数据在石油化工生产中的应用1. 数据采集与监测：石油化工生产过程中产生的数据庞大而复杂，包括温度、压力、流量等各种监测指标。
利用传感器和物联网技术，大数据平台可以实时采集和监测这些数据，并对其进行分析和处理，实现对生产过程的全面控制和监控。
2. 数据分析与预测：通过对历史数据的挖掘和分析，大数据平台可以发现生产过程中的规律和趋势，提供准确的数据支持和决策参考。
同时，结合机器学习和人工智能技术，可以进行对生产过程的预测和优化，减少生产中的风险和损失。
3. 资源调度与优化：借助大数据平台的强大处理能力，石油化工企业可以对生产资源进行合理调度和优化，实现生产过程的高效运行和资源的最优利用。
通过分析生产数据和市场需求，企业可以合理安排生产计划，减少资源浪费，提高生产效率。
二、大数据在石油化工企业生产优化中的应用1. 能耗管理与节能减排：石油化工生产过程中能耗较高，对环境有一定的影响。
借助大数据技术，可以对能耗进行精细管理和控制。
通过实时监测和分析能耗数据，可以发现和解决能耗异常问题，为企业节约能源、减少排放提供依据和支持。
2. 质量控制与缺陷监测：在石油化工生产过程中，质量控制至关重要。
大数据平台可以监测和分析生产过程中的各项指标，帮助企业发现产品质量异常和生产缺陷，并及时采取相应的措施进行调整和改进，提高产品质量和企业竞争力。
3. 故障诊断与维护管理：石油化工设备庞大复杂，运行过程中难免会发生故障和损坏。
利用大数据平台对设备数据进行实时监测和分析，可以及时发现和诊断设备故障，并提供维修建议和保养方案，减少设备故障带来的损失和停工时间。
三、大数据的发展趋势和挑战随着石油化工行业的发展，大数据在其应用中也面临着一些挑战。
石油行业的人工智能应用案例改进生产和
石油行业的人工智能应用案例改进生产和石油行业的人工智能应用案例改进生产和效率人工智能（Artificial Intelligence，AI）的广泛应用在各个行业中都显示出了其巨大潜力。
在石油行业中，人工智能技术的应用正在改变传统生产方式，提高生产效率，降低成本，并带来了许多创新的解决方案。
本文将介绍一些石油行业中的人工智能应用案例，展示其在改进生产和提高效率方面的巨大潜力。
一、人工智能在勘探与开发中的应用在石油勘探与开发阶段，人工智能技术的应用可以大幅提高勘探效率、降低开发风险。
通过对庞大的地质数据进行深度学习分析，人工智能系统能够准确预测地下石油资源的储量和分布，并辅助工程师做出全面而准确的决策。
例如，油井钻探中的疲劳损伤可通过AI来监测和分析，从而预测井身的剩余寿命。
利用深度学习算法，系统可以根据历史数据和实时监测数据，在不同工况下进行寿命预测和健康状态评估，从而合理规划维护和修复工作，降低钻井事故的风险。
二、人工智能在生产过程中的应用在石油生产的各个环节中，人工智能技术也发挥着重要作用。
通过实时监测和分析数据，AI系统可以提供准确的预测和优化建议，改进生产过程，提高资源利用效率。
举例来说，人工智能在油田生产中的应用可以自动化监测设备运行状态和生产数据，并根据数据分析结果提供运营决策支持。
通过准确的预测模型和实时数据分析，AI系统可以提前发现设备故障和隐患，避免生产事故的发生，并提供优化建议以提升生产效率和降低能耗。
三、人工智能在维护与检修中的应用在石油设备的维护和检修过程中，人工智能技术可以提供全面而准确的支持，帮助工程师进行设备故障的诊断和修复。
通过对海量的维护数据进行深度学习和模式识别，AI系统能够准确预测设备的故障类型和发生概率，并提供优化的维护方案。
例如，在油井采油过程中，AI系统可以通过信号处理和故障检测算法监测泵机组的运行状态，及时识别异常或故障，并进行智能化的维护决策。
通过及时检修和维护，可以降低生产的中断率，延长设备的使用寿命，提高生产效率。
石油行业智能化石油勘探与开发方案
石油行业智能化石油勘探与开发方案第一章概述 (3)1.1 石油行业智能化背景 (3)1.2 智能化石油勘探与开发的意义 (4)1.3 本书结构及内容安排 (4)第二章石油勘探智能化技术 (4)2.1 地震数据处理与分析 (4)2.1.1 数据采集与传输 (5)2.1.2 数据处理 (5)2.1.3 数据分析 (5)2.2 储层预测与评价 (5)2.2.1 储层参数预测 (5)2.2.2 储层评价 (5)2.3 钻井液设计与管理 (5)2.3.1 钻井液配方设计 (5)2.3.2 钻井液功能监测与优化 (5)2.4 钻井参数优化 (6)2.4.1 钻井参数预测 (6)2.4.2 钻井参数调整 (6)2.4.3 钻井参数优化策略 (6)第三章石油开发智能化技术 (6)3.1 油藏建模与模拟 (6)3.1.1 油藏建模 (6)3.1.2 油藏模拟 (6)3.2 油藏开发方案优化 (7)3.2.1 开发方案设计 (7)3.2.2 开发方案调整 (7)3.3 生产过程监控与优化 (7)3.3.1 生产数据采集与处理 (7)3.3.2 生产过程优化 (7)3.4 非常规油气资源开发 (7)3.4.1 资源评价与预测 (7)3.4.2 开发技术研究 (8)3.4.3 开发方案优化 (8)第四章数据采集与处理 (8)4.1 数据采集技术 (8)4.2 数据预处理 (8)4.3 数据挖掘与分析 (8)4.4 数据可视化 (9)第五章人工智能在石油勘探与开发中的应用 (9)5.1 机器学习在石油勘探中的应用 (9)5.1.1 背景及意义 (9)5.2 深度学习在石油开发中的应用 (9)5.2.1 背景及意义 (10)5.2.2 应用案例分析 (10)5.3 计算机视觉在石油行业中的应用 (10)5.3.1 背景及意义 (10)5.3.2 应用案例分析 (10)5.4 自然语言处理在石油行业中的应用 (10)5.4.1 背景及意义 (10)5.4.2 应用案例分析 (10)第六章智能化石油勘探与开发平台 (11)6.1 平台架构设计 (11)6.1.1 设计原则 (11)6.1.2 架构设计 (11)6.2 关键技术模块 (11)6.2.1 地质数据解析模块 (11)6.2.2 物探数据解析模块 (11)6.2.3 钻井数据解析模块 (11)6.2.4 模型训练与评估模块 (12)6.2.5 决策支持模块 (12)6.3 平台实施与部署 (12)6.3.1 系统集成 (12)6.3.2 网络部署 (12)6.3.3 硬件资源配置 (12)6.3.4 软件开发与部署 (12)6.4 平台运行维护 (12)6.4.1 系统监控 (12)6.4.2 数据更新与备份 (12)6.4.3 模型优化与更新 (12)6.4.4 用户培训与支持 (12)第七章智能化石油勘探与开发项目管理 (13)7.1 项目管理流程 (13)7.1.1 项目启动 (13)7.1.2 项目规划 (13)7.1.3 项目执行 (13)7.1.4 项目监控 (13)7.1.5 项目收尾 (13)7.2 项目风险分析与管理 (13)7.2.1 技术风险 (13)7.2.2 资源风险 (13)7.2.3 管理风险 (14)7.2.4 市场风险 (14)7.3 项目进度监控与调整 (14)7.3.1 制定进度计划 (14)7.3.3 进度调整 (14)7.4 项目评估与优化 (14)7.4.1 项目成果评估 (14)7.4.2 项目过程评估 (14)7.4.3 项目优化 (14)第八章智能化石油勘探与开发人才培养 (15)8.1 人才培养模式 (15)8.2 课程设置与教学方法 (15)8.3 实践教学与产学研结合 (15)8.4 人才培养评估与改进 (16)第九章智能化石油勘探与开发的安全与环保 (16)9.1 安全生产管理 (16)9.1.1 安全风险识别与评估 (16)9.1.2 安全防范措施 (16)9.1.3 安全生产监管 (17)9.2 环保措施与技术 (17)9.2.1 污染防治技术 (17)9.2.2 清洁生产技术 (17)9.2.3 环境监测技术 (17)9.3 安全与环保监管 (17)9.3.1 政策法规制定 (17)9.3.2 监管体系建立 (18)9.3.3 监管执法力度 (18)9.4 安全与环保教育与培训 (18)9.4.1 安全教育与培训 (18)9.4.2 环保教育与培训 (18)9.4.3 安全与环保宣传教育 (18)第十章智能化石油勘探与开发的发展趋势 (18)10.1 技术发展趋势 (18)10.2 行业发展趋势 (18)10.3 国际合作与竞争 (19)10.4 政策与法规影响 (19)第一章概述1.1 石油行业智能化背景全球能源需求的不断增长，石油行业作为我国国民经济的重要支柱产业，面临着日益严峻的资源约束和环境保护压力。
智慧油田油气生产物联网解决方案
技术难题
油气生产过程中涉及到大量的数
据采集、传输和处理，对数据处
03
理能力要求高。
解决方案
04 采用高性能的数据处理服务器，
优化数据处理算法，提高数据处
理效率。
安全管理问题与对策
安全管理问题
油气生产过程中涉及到易燃易爆等危险品，安全风险大。
对策
建立健全的安全管理制度，加强员工安全培训，提高员工的安全意识。同时， 采用物联网技术对生产过程进行实时监控，及时发现和处理安全隐患。
实现资源共享
通过物联网技术实现资源 共享和协同工作，提高资 源利用效率。
促进产业升级
推动油气产业的数字化转 型和升级，优化产业结构 ，提高产业竞争力。
04
智慧油田油气生产物联网解决方案的实施 与案例
实施方案与步骤
技术选型
根据需求选择合适的技术和设 备，包括传感器、通信模块、 数据平台等。
实施部署
及时发现并解决生产过程中的故障和问题 ，降低停机时间，提高生产连续性。
降低运营成本
节能降耗
通过智能控制和优化生产 过程，降低能源消耗和浪
费，节约运营成本。
提高资源利用率
合理配置和优化油气资源 利用，提高资源利用率，
降低运营成本。
减少人工成本
提高生产自动化水平，减 少人工干预和人力投入，
降低人工成本。
感知层
负责采集各种传感器数据，如压力、温度 、流量等。
ห้องสมุดไป่ตู้网络层
负责将采集的数据传输至应用层，采用无 线或有线通信技术。
应用层
负责对接收到的数据进行处理、分析和应 用，提供各种智能服务。
油气生产物联网的关键技术
传感器技术
石化行业智能化生产流程方案
石化行业智能化生产流程方案随着科技的进步和人工智能的快速发展，石化行业也面临着转型升级的需求。
为了提高生产效率、降低成本、提升安全性等方面的要求，石化行业智能化生产流程方案应运而生。
本文将从智能化生产流程方案的需求、实施步骤及效果等方面展开论述。
一、智能化生产流程方案的需求石化行业作为重要的化工基础产业，其生产流程繁琐而复杂，需要大量的人力资源进行操作和监控。
然而，传统生产模式存在诸多问题：一是人为因素容易导致生产事故和质量问题；二是生产过程中耗费大量人力和时间，效率低下；三是生产成本较高，难以与国际市场竞争。
因此，智能化生产流程方案应运而生，以解决上述问题。
二、智能化生产流程方案的实施步骤1. 数据采集与监控系统的建立智能化生产流程方案的第一步是建立数据采集与监控系统。
通过安装传感器和仪表设备，收集生产过程中的各项数据，并通过网络传输至中央控制台。
中央控制台能够实时监测数据，并与生产设备进行联动控制，确保生产过程的准确性和稳定性。
2. 数据分析与优化在数据采集与监控系统的基础上，可以利用人工智能技术对采集到的数据进行分析与优化。
通过建立模型和算法，对生产流程进行预测和改进。
例如，可以根据历史数据和实时数据，预测生产设备的运行状态，提前进行维修和保养，避免意外停机和损失。
3. 自动化生产与智能化控制智能化生产流程方案的核心是自动化生产和智能化控制。
通过引入机器人和自动化设备，可以实现石化行业生产过程的自动化和智能化。
例如，可以利用机器人完成生产线上的操作和搬运工作，提高生产效率和安全性。
同时，通过智能化控制系统，可以实现对生产设备和工艺参数的精确控制，提高产品质量和降低生产成本。
三、智能化生产流程方案的效果1. 提高生产效率智能化生产流程方案的实施可以大幅提高生产效率。
自动化设备和机器人的引入可以消除人为操作的不稳定性和误差，提高生产线的运转速度和效率。
同时，通过数据分析和优化，可以及时发现并解决生产中的问题，避免生产事故和停机时间的损失。
石油行业的数字化转型与智能化应用
石油行业的数字化转型与智能化应用随着科技的飞速发展，数字化转型和智能化应用已经成为各个行业不可忽视的趋势。
石油行业作为全球经济的重要支柱之一，也不例外。
本文将探讨石油行业在数字化转型和智能化应用方面的现状和趋势。
一、数字化转型的必要性与挑战数字化转型对于石油行业来说是迫在眉睫的任务。
石油行业的生产流程庞杂复杂，涵盖勘探、开采、储运等多个环节，涉及大量数据的收集、处理和分析。
传统的手工操作已经无法满足行业的发展需求，数字化转型势在必行。
然而，数字化转型也面临着一些挑战。
首先，石油行业涉及到大量的工艺设备和传感器，如何实现设备间的互联互通是一个亟待解决的问题。
其次，石油行业的数据量巨大，如何高效地存储和管理这些数据同样是一个挑战。
此外，数字化转型还需要大量的技术和人才支撑，企业需要进行重要的资源投入。
二、数字化转型的应用领域数字化转型在石油行业的应用领域非常广泛。
首先是勘探的数字化转型。
通过引入先进的地震勘探技术和数据分析算法，可以提高勘探效率，准确评估油田潜力，降低开发风险。
其次是生产的数字化转型。
通过引入自动化设备、数据采集、传感器等技术，实现对生产过程的实时监控和数据分析，提高生产效率和质量，同时减少人为操作的风险。
此外，数字化转型还可以延伸到石油储运环节。
利用物联网和传感器技术，实现对油田、储罐等的远程监控，提高储运的安全性和效率。
三、智能化应用的前景与挑战数字化转型的基础上，智能化应用是石油行业发展的未来趋势。
智能化应用包括人工智能、大数据分析、机器学习等技术的应用，可以帮助企业更好地进行决策和管理。
人工智能在石油行业的应用非常广泛，例如通过机器学习算法对勘探数据进行分析，可以更准确地识别潜在的石油资源；通过智能化的生产管理系统，可以实现对生产过程的自动化监控和调控。
然而，智能化应用也存在一些挑战。
首先是数据的准确性和隐私保护的问题。
石油行业的数据涉及商业机密和安全风险，如何保护好数据的安全和隐私是一个亟待解决的问题。
人工智能在炼油行业中的应用案例分析与智能化改进策略
人工智能在炼油行业中的应用案例分析与智能化改进策略人工智能（Artificial Intelligence，AI）是当今科技领域最具前景的技术之一。
它的智能化能力已经用于多个行业，其中包括炼油行业。
本文将分析几个人工智能在炼油行业中的应用案例，并提出智能化改进策略。
一、智能化监控与管理系统传统的炼油过程中，需要大量的人力和物力进行监控和管理。
而借助人工智能技术，可以实现智能化的监控与管理系统，大大提高生产效率和降低人力成本。
以炼油装置为例，通过人工智能算法，可以实现对重要设备的实时监测和故障预警。
监测系统可以通过传感器和监控算法，对设备的温度、压力、流量等参数进行实时监测，并通过预设的规则判断设备是否正常运行。
一旦发现异常情况，系统将自动发送警报，并建议采取相应的措施，以避免设备损坏和生产中断。
此外，智能化监控与管理系统还可以通过数据分析和模型优化，提供更精确的生产参数，以实现最佳生产调度。
通过对大量历史数据的学习和分析，人工智能算法可以预测炼油装置的运行状态，并提出相应的优化建议，以提高生产效率和产品质量。
二、智能化供应链管理系统炼油行业的供应链管理是一个复杂的系统工程，包括原油采购、炼油过程、产品销售等多个环节。
借助人工智能技术，可以实现供应链的智能化管理，提高运作效率和降低成本。
人工智能技术可以通过大数据分析和机器学习算法，优化供应链的调度和运作。
通过对市场需求、原油价格、产品库存等多个变量的分析，系统可以预测未来的市场变化，并根据预测结果进行供应链调整，以实现最佳的采购和销售策略。
此外，人工智能还可以实现供应链的自动化和智能化。
例如，在原油采购环节，系统可以自动分析不同产地原油的品质、价格和运输成本等信息，然后根据目标成本和质量要求，自动选择合适的供应商和采购方案。
在产品销售环节，系统可以分析不同市场的需求变化和竞争态势，然后自动调整产品定价和销售策略，以实现最大利润。
三、智能化能效优化系统炼油行业是一个能源密集型行业，能效优化对于提高炼油企业的竞争力至关重要。
智慧工地石油石化系统建设方案
数据备份：定期对 数据进行备份，防 止数据丢失。
数据审计：对数据 的访问和使用进行 审计，确保数据的 安全性。
数据隔离：对不同 等级的数据进行隔 离，防止数据泄露 。
实时监控：对施工现场进行实时监控，及时发现安全隐患。 智能预警：利用大数据和AI技术，对施工现场的安全状况进行智能预警。 应急响应：建立完善的应急响应机制，确保在发生安全事故时能够迅速响应。 人员培训：定期对施工人员进行安全培训，提高安全意识。
提高信息化水平： 通过数字化和智能 化技术，提高企业 信息化水平，提升 管理效率。
智能物流管理系统：实现物 料高效配送，降低运营成本
自动化监控系统：实时监测 石油石化生产过程，提高生 产效率
数据分析与决策支持系统： 基于大数据分析，优化生产
决策
应急救援指挥系统：提高应 对突发事件的能力，保障生
产安全
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数据采集与处理：收集生产数据并 进行处理，为决策提供支持
安全保障：保障生产安全，防止事 故发生
提高生产效率：通 过智能化管理，优 化生产流程，提高 生产效率。
保障安全：通过实 时监控和预警系统， 有效预防和应对安 全事故。
降低能耗：通过智 能能源管理，降低 能耗，实现绿色可 持续发展。
施工现场监控：实时监测施工现场的安全、质量、进度等状况，提高管理效率。 人员定位管理：对施工现场人员进行实时定位管理，提高安全管理水平。 物资管理：对施工现场物资进行数字化管理，提高物资调配效率。 智能化决策：通过大数据分析和人工智能技术，为项目决策提供科学依据。
提高生产效率：通过智能化管理，优化资源配置，减少浪费，提高生产效 率。
定期进行安全培训和演练， 提高员工安全意识和应急处 理能力
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太极智能石化
解决方案 Taiji Intelligent
Petrochemical solution
设计参数 入口压力：xxx 出口压力：xxx ......
PDI11105 入口压力
进料
流量 FIC11101
UV00201 FI11201 流量
PIS11205C 压力 燃料气(油)
加热炉重要行参数监测
冷却水塔节能节水系统
冷却水塔节能节水系统能够帮助工艺人员根据生产 任务要求，调整实际需要使用的风机台数，节约电能。同 时，风机台数的减少可以明显降低飘水损失，降低冷却水 塔的水损失量。
装置平稳率监测与考核系统
装置平稳率是装置平稳运行考核的一项重要指标，它反映了操作人员的操作水平。装置的平稳运行是生产高质量产品 的重要保障。
装置平稳率统计图
装置平稳率统计报表
与SAP高端应用整合
生产运行管理系统与SAP等其 他应用系统进行整合。将SAP中的 生产计划、订单、价格等信息下传 给生产运行管理系统，将产量、能 耗、物耗、库存、质量、设备运行 等数据上传给SAP，实现与SAP系 统的无缝集成，有助于企业消除信息 孤岛，打造业务一体化管理平台。
温
度
焓推动力
F D
△H 空气工作曲线 L/G
空
空入
气
气塔
出
出水
塔
塔温
湿
温
球
度
tw2
T1
t2
A逼近
R冷幅
tw1 T2 t1
温度℃
温焓图
冷却水塔监控图
出塔水温实时值
实时计算
冷却所需空气流量
操作建议
目前水温 33.5℃ 偏低
建议
减开 风机一台
减开
可升温 2.0℃
风机一台
冷却水塔风机调控流程图
风机的数量
太极智能石化
解决方案 Tai ji Intelligent
Petrochemical solution
太极计算机股份有限公司依据多年石化行业的信息化应用经验，结合石化企业自身业务特点，推出了一套智能石化解 决方案，为企业精细化生产管理提供服务。
智能石化解决方案专注于生产过程管理、生产流程优化及节能降耗等，及时了解和掌握装置运行、能耗物耗、产品质 量等；提高生产指挥的决策能力，实现企业生产全过程的监督，保证装置“安稳长满优”地运行。提高产品质量和产品收 率，降低生产成本，减少能耗、物耗和加工损失，最大限度地提高企业的经济效益。
物耗能耗月统计 生产调度日报
报警信息图
库存月统计
生产报表包含生产日报、月报、物料平衡报表、能耗 报表和成本核算报表等。
KPI统计分析系统
KPI统计分析系统是以关键的指标来反映企业的生产运行情况，帮助决策层及时掌握产量、能耗、物耗、库存等生产 状况。
KPI分三个层级： 集团、企业、装置三级 KPI范围包括： 技经指标、产品入库及出厂、装置加工量、公用工程消 耗、原料库存、成品库存、原料进厂、其它等
全厂自控率实时统计分析
批次应用系统
对批次生产过程进行建模，查找黄金批次作为重复生产的卡边操作依据，进而改善过程质量、提升生产效率和保持产 品生产一致性。
移动应用
批次追溯
通过智能手机、iPad 等移动终端随时浏览生产 流程画面、重要运行参数 趋势图、生产报表、KPI统 计数据等，在厂区或出差 在外都可实时了解企业的 生产运行情况。
腾涌区
固定 床
Ums
喷动区
不稳定 喷动
0.8
0.9
1.0
1.1
1.2
1.3
表观气速（m/s）
床层分布曲线
1.0
烧 焦 效 率 ε 0.5
ε-Us 关系曲线
气相喷动速度Us
烧焦效率发展趋势图
加热炉性能评估与优化系统
通过对加热炉关键参数的监测和计算（如加热炉热效 率、腐蚀、结焦数据等），了解加热炉当前的运行状况并 及时调整操作，从而延长设备的使用寿命。通过对比分析 找出加热炉的最优工况和操作参数的最佳范围，以达到节 能降耗的目的。
批次应用系统 移动应用
装置平稳率监测与考核系统
换热器换热效率优化系统
FCC再生器烧焦效率优化 系统
加热炉性能评估与优化 系统
冷却水塔节能节水系统
智能石化解决方案 智能石化解决方案功能架构
生产运行管理系统
生产运行管理系统是建立在实时数据库和关系数据库平台之上的一套基础应用系统。
全厂生产流程总貌图 减压炉细貌图
典型用户
iPad展示流程画面
批次生产流程 智能手机展示流程画面
中国化工集团公司
China National Chemical Corporation
南通醋酸纤维有限公司
NANTONG CELLULOSE FIBERS CO., LTD.
唐山三友化工股份有限公司
Tangshan sanyou Chemical Industries Co., LTD
用户
企业门户系统
决策支持系统
协同办公系统
生产应用系统
政 策 法 规 标 准 规 范 支 撑 体 系
KPI统计分析系统
加热炉性能评估与 优化系统
控制回路自控率 监控系统
AF设备资产监控 系统
装置平稳率监测与 考核系统
批次应用系统
换热器换热效率 优化系统
冷却水塔节能节水 系统
移动应用
FCC再生器烧焦效 率优化系统
热效率 88% 炉膛最高温度：386℃ 炉膛最高温位号：TI1188
TI11211 排烟温度
卡边依据
入口温度 TI11203B
H101 PI11207 负压
TI11204A AIC11201
TI11204B
氧含量
TI11204C
TI11204D
PI11201 出口压力
炉膛温度
TIC11201 出口温度
KPI统计分析图
KPI横向对比图
换热器换热效率优化系统
对换热器的重要运行参数进行实时监测，并通过数学模型对换热器换热效率进行实时计算，了解换热器当前的运行状 态，分析换热器换热效率的影响因素，并为全厂能量普查提供数据。用户可以根据换热器换热效率的变化趋势，选择适合 的检修方式并拟定合理的设备检修计划。
与SAP高端应 用整合
生产运行管理系统
数
据
集
石
成
化
总
行
线
业
（
规
接
范
口
体
服
系
务
）
实时 生产 数据 数据
能耗 数据
数据中心
设备运 行数据
关系 物化检 数据 数据
库存 数据
业务 数据
基础设施 基础硬件平台（网络、主机、存储）
总体架构
生产运行管理系统
KPI统计分析系统 AF设备资产监控系统 与SAP高端应用整合 控制回路自控率监控系统
换热器换热效率排名图
换热器换热效率趋势图
AF设备资产监控
按类别、按部门构建企业设备资产模型，实现资产框 架可视化。通过对设备的数学模型分析与运行时间统计， 实现设备运行过程中症状识别、运行状态评估以及基于状 态的维修策略等，从而将大大降低企业的维修成本。
企业设备框架模型图
AF设备资产监控对关键设备进行实时监测和效率计算（对设备的运行效率、综合效率、出力率、故障率等分别进行计 算），使设备维护人员及时了解设备运行状况。结合设备设计参数，将实时计算出的运行效率与设计效率进行对比分析， 便于查找设备故障原因。
SAP
销售SD 质量QM
生产计划PP 维修PM
生产计划、订单、 价格等信息
生产运行管理系统
SAP应用整合示意图
财务FI
产能、能耗、物耗、库存 质量、设备运行等数据
控制回路自控率监控系统
控制回路自控率的统计分析，方便用户实时了解装置控制回路投用状态，提升企业装置的自控水平，保障装置平稳运行。
装置自控率实时统计分析
设备运行效率监视图
静态数据 实时数据 实时效率趋势
设备运行损失分析图
FCC再生器烧焦效率优化系统
利用数学模型，实时计算出最优的喷动速度及烧焦效率，将计算结果换算成主风机合理的出口流量，为工艺人员优化 操作提供参考依据。
cm
100
90
80 床 层 高 70 度 （
60 ）
50
40
30 0.7
鼓泡区 Hm
太极智能石化
解决方案 Tai ji Intelligent
Petrochemical solution
排烟温度与露点温度趋势分析 全厂加热炉一览表
h' 空气在入塔水温下的饱和焓
A
空 气 焓 值 KCAL/Kg
h 空气出塔时的焓
h1' 空气于出塔水温下的饱和焓 B
h1 空气入塔的焓
E空
出C
气
塔
入
水
塔
温