1-推进智能石化建设助力产业转型升级
2024年中石油工作总结范文(2篇)
2024年中石油工作总结范文一、工作概述2024年，作为中石油公司的一名员工，我在公司的相关部门负责油气勘探开发工作。
在过去的一年里，我以认真负责的态度，积极投入工作，在团队的支持下，取得了一定的成绩。
下面将对我在2024年的工作进行总结和反思。
二、工作内容1. 油气勘探：我参与了多个油气勘探项目的筹备和实施工作，包括勘探计划的制定、资源评估和现场调研等。
通过对勘探区域的仔细分析和研究，我们成功发现了几个潜在的油气资源区块，并提出了相应的开发建议。
2. 油气开发：基于勘探的结果，我参与了一些油气资源的开发工作，包括项目的规划、工程设计和设备采购等。
在开发过程中，我与团队成员密切合作，高效地完成了各项任务，确保了开发工作的顺利进行。
3. 生产管理：作为油气开发的一部分，我还负责了生产管理工作。
我协助制定了生产计划，并监督生产过程中的各项工作，确保生产任务的完成。
在此过程中，我积极与各个部门进行沟通和合作，解决了一系列问题，保证了生产的正常运行。
4. 安全环保：在工作中，我始终把安全环保放在首位，严格执行公司的各项规章制度，确保员工的人身安全和设备的正常运行。
我也积极参与环保监测和排放治理工作，在确保生产的同时，尽可能减少对环境的影响。
三、取得的成绩1. 勘探方面：通过我对勘探区域的认真分析和研究，我们成功发现了数个潜在的油气资源区块，为公司的进一步发展提供了有力的支持。
2. 开发方面：我与团队成员密切合作，高效地完成了项目的规划、工程设计和设备采购等工作。
这些努力为后续的油气生产奠定了良好的基础。
3. 生产管理方面：我协助制定了生产计划，并通过与各个部门的沟通和协作，使生产顺利进行。
生产任务完成情况良好，为公司的经济效益作出了贡献。
4. 安全环保方面：我严格执行公司的安全环保规章制度，确保员工和设备的安全。
在我的努力下，公司的环保指标得到了良好的控制，对环境的影响得到了有效的减少。
四、存在的问题和不足1. 技术水平：作为一名油气勘探开发人员，我深感自己的技术水平还有待提高。
如何推动石化产业转型升级发展提出相关的建议措施-概述说明以及解释
如何推动石化产业转型升级发展提出相关的建议措施-概述说明以及解释1.引言1.1 概述石化产业作为我国经济的重要支柱产业，一直在起着至关重要的作用。
然而，随着社会经济的不断发展和环境保护意识的增强，传统的石化产业面临着诸多挑战。
因此，推动石化产业转型升级已成为当前亟需解决的问题之一。
本文旨在分析石化产业现状，探讨转型升级的必要性，并提出相关的建议措施，以期为推动石化产业健康发展提供参考和借鉴。
1.2文章结构文章结构部分将主要包括以下几个部分：首先，对石化产业的现状进行综合分析，包括行业发展状况、存在的问题和挑战；其次，探讨转型升级的必要性，分析产业发展趋势和国内外的竞争情况；最后，提出推动石化产业转型升级的建议措施，包括政策支持、技术创新、市场开拓等方面的具体建议。
通过这些内容的展开，将全面深入地分析石化产业的转型升级问题，并提出可行的解决方案，为石化产业的可持续发展提供借鉴和指导。
1.3 目的本文旨在提出相关的建议措施，以推动石化产业的转型升级发展。
石化产业作为国民经济的重要支柱之一，其发展水平直接影响着国家经济的发展水平和竞争力。
然而，随着全球经济形势的变化和环境保护压力的增大，传统的石化产业面临着诸多挑战和困境，需要加速转型升级，实现可持续发展。
因此，本文旨在探讨如何推动石化产业的转型升级，提出相应的建议措施，为石化产业的可持续发展提供参考和指导。
2.正文2.1 石化产业现状分析石化产业是我国的重要支柱产业之一，具有独特的地位和作用。
目前，我国石化产业发展取得了长足的进步，已经形成了较为完备的产业体系。
石化产品广泛应用于石油化工、医药、农业、建筑、交通等领域，对国民经济和社会发展起着重要的支撑作用。
然而，我国石化产业也存在一些问题和挑战。
首先，传统的石化产业低效率、高污染、高能耗的问题依然突出，与国际先进水平相比差距明显。
其次，石化产品结构偏重低附加值产品，创新能力和核心竞争力不足。
再次，石油资源日趋枯竭，我国的石化产业发展面临着资源压力和环境挑战。
化工行业深度报告：AI赋能，助力化工行业转型升级——AI赋能化工之二
证券研究报告基础化工2023年04月19日化工行业深度报告：AI赋能，助力化工行业转型升级——AI赋能化工之二评级：推荐(维持)李永磊(证券分析师)董伯骏(证券分析师)贾冰(联系人)S0350521080004S0350521080009S0350122030030***************.cn***************.cn*************.cn重点关注公司及盈利预测核心提要人工智能未来有望赋能化工“研发-设计-建造-运营”全生命周期。
◆AI提升研发效率在研发环节，AI可提高研发效率，对实验数据建模，并使用该模型对反应条件进行优化和筛选催化剂等，加速研发进程；还可用于分子设计，并在分子性能预测的基础上，提前筛选出合适的化学物质。
尤其是在合成生物学领域，AI已在元件工程、基因线路、代谢工程、基因组工程中广泛应用，大幅提升合成生物学的各环节效率。
基于AI的研发平台，可预测蛋白质结构，进而构造具有目标功能的物质。
另一方面，AI也促进了实验室自动化，对传统劳动密集型实验室进行技术革命。
其中微流控技术，具有高灵敏度、高集成、高通量、高效率等多种优势，对合成生物学的研发和应用起到了巨大作用，加速合成生物学行业发展。
◆AI优化化工设计和建设AI使工业领域落地周期逐步缩短。
管道设计软件及流体力学仿真软件是设计研究和生产部门强有力的辅助工具，有效提高设计生产效率；一体化工程设计软件推动卓越运营和智能制造，助力化工企业实现数字化转型，数字化孪生工厂的产生为企业后续运营储备了丰富的数据资产。
众多的工程企业尤其是设计院，正在谋求以数字化工厂与数字化交付为突破，从而实现企业的数字化转型。
◆AI赋能化工生产和运营AI技术助力化工生产实现底层数据采集、中层数据管理和上层工厂运营以及顶层企业管理全方面多维度的智能化、数字化，具有提高生产效率、减少用人数量、提升安全性、降低能耗等多维度优势。
◆AI在工业中具有巨大潜力AI与工业数据的结合有助于有效获得不同变量之间的关系，并预测及优化特定参数。
中国石化的发展目标
中国石化的发展目标
中国石化的发展目标集中在实现“世界领先洁净能源化工公司”的愿景。
这一目标通过“十四五”规划期间实施的发展战略来推进。
该战略包括以下几个关键方面：
1.能源发展转型：中国石化将推进能源的洁净多元化和安全供给，
构建清洁低碳、安全高效的现代能源体系和产供储销体系。
2.产业转型升级：公司致力于从化工原料向高端材料的延伸，加快
技术先导型公司的建设，以及提升公司治理效能。
3.科技创新：中国石化强调科技创新的重要性，旨在跳出传统要素
驱动发展模式，练就科技成果快速转化、快速迭代的能力。
4.绿色发展：公司注重绿色发展，推进化石能源洁净化、洁净能源
规模化、生产过程低碳化，以及能源产品绿色化。
5.智能管理变革：中国石化将加快智能管理模式变革，推动管理体
系更好地满足发展需求，提升全要素价值创造能力。
这些目标旨在支持国家能源安全，推动高质量发展，以及为建设社会主义现代化强国做出贡献。
2024年中国石化科技工作要点
2024年中国石化科技工作要点
2024年中国石化科技工作要点主要包括以下几个方面：
1. 创新科技研发：加强石化行业关键技术研发，提升自主创新能力。
重点加强新型能源技术、化工工艺及装备技术、高性能材料等领域的研究和开发，推动石化科技创新不断取得突破。
2. 提升企业技术水平：加大对企业技术升级的支持力度，促进石化企业技术水平整体提高。
鼓励企业建立研发中心和联合实验室，开展技术创新合作，提升企业产品质量和竞争力。
3. 推进智能制造：推动石化工业向智能制造转型升级。
引导企业加快推进数字化、网络化、智能化改造，加强自动化生产线建设，提高生产效率和质量控制水平。
4. 加强环境保护技术研究：重点发展低碳、清洁生产技术，加强废弃物处理和资源化利用技术研发。
推动石化工业绿色发展，减少对环境的影响，提高资源利用效率。
5. 加强国际合作与交流：积极参与国际科技合作项目，与国际先进科技企业开展技术交流与合作。
借鉴国际先进经验，加快中国石化科技发展步伐，提升国际竞争力。
以上是2024年中国石化科技工作的主要要点，通过加强科技创新、技术升级和环境保护，推动石化行业实现可持续发展。
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石油化工行业智能化生产管控方案
石油化工行业智能化生产管控方案第1章引言 (3)1.1 背景与意义 (3)1.2 国内外研究现状 (3)1.3 研究目标与内容 (3)第2章石油化工行业概述 (4)2.1 行业特点 (4)2.2 生产过程与工艺 (4)2.3 智能化生产的需求与挑战 (4)第3章智能化生产管控体系架构 (5)3.1 系统总体架构 (5)3.2 数据采集与传输 (6)3.3 数据处理与分析 (6)第4章设备智能化改造 (6)4.1 设备选型与优化 (6)4.1.1 设备选型原则 (7)4.1.2 设备优化策略 (7)4.2 智能传感器与执行器 (7)4.2.1 智能传感器 (7)4.2.2 智能执行器 (7)4.3 设备故障预测与健康监测 (8)4.3.1 故障预测方法 (8)4.3.2 健康监测策略 (8)第五章生产过程建模与优化 (8)5.1 过程建模方法 (8)5.1.1 系统辨识方法 (8)5.1.2 机理建模方法 (8)5.1.3 混合建模方法 (8)5.2 过程优化策略 (9)5.2.1 模型预测控制 (9)5.2.2 遗传算法 (9)5.2.3 神经网络优化 (9)5.3 生产计划与调度 (9)5.3.1 生产计划方法 (9)5.3.2 生产调度策略 (9)5.3.3 智能化生产计划与调度系统 (9)第6章数据分析与挖掘 (9)6.1 数据预处理 (9)6.1.1 数据清洗 (10)6.1.2 数据整合 (10)6.1.3 数据规范化 (10)6.2 特征提取与选择 (10)6.2.2 特征选择 (10)6.3 智能算法应用 (10)6.3.1 机器学习算法 (10)6.3.2 深度学习算法 (11)第7章人工智能技术在生产管控中的应用 (11)7.1 机器学习与深度学习 (11)7.1.1 机器学习在生产管控中的作用 (11)7.1.2 深度学习在生产管控中的应用 (11)7.2 人工智能算法优化 (11)7.2.1 算法选择与优化 (11)7.2.2 模型评估与调优 (11)7.3 应用案例分析与验证 (12)7.3.1 设备故障预测 (12)7.3.2 生产过程优化 (12)7.3.3 产品质量控制 (12)7.3.4 安全生产管理 (12)第8章信息安全与网络安全 (12)8.1 信息安全策略 (12)8.1.1 物理安全策略 (12)8.1.2 数据安全策略 (12)8.1.3 应用安全策略 (13)8.2 网络安全防护 (13)8.2.1 网络边界防护 (13)8.2.2 网络内部防护 (13)8.2.3 安全运维管理 (13)8.3 数据隐私与保护 (13)8.3.1 数据分类与标识 (13)8.3.2 数据访问控制 (13)8.3.3 数据脱敏与合规性检查 (14)第9章系统集成与实施 (14)9.1 系统集成策略 (14)9.1.1 整体规划、分步实施 (14)9.1.2 标准化与开放性 (14)9.1.3 数据整合与共享 (14)9.1.4 安全保障 (14)9.2 系统实施与部署 (14)9.2.1 硬件设备部署 (14)9.2.2 软件系统部署 (14)9.2.3 系统调试与优化 (15)9.2.4 用户培训与上线 (15)9.3 项目管理与风险评估 (15)9.3.1 项目管理 (15)9.3.2 风险识别与评估 (15)第10章案例研究与分析 (15)10.1 案例选择与背景 (15)10.2 智能化生产管控方案实施 (15)10.3 效益分析与发展展望 (16)10.3.1 效益分析 (16)10.3.2 发展展望 (16)第1章引言1.1 背景与意义全球经济的快速发展，石油化工行业作为我国国民经济的重要支柱产业，其生产规模不断扩大，对生产效率、安全性及环保要求也日益提高。
覃伟中：积极推进智能制造是传统石化企业提质增效转型升级的有效途径!
覃伟中：积极推进智能制造是传统石化企业提质增效转型升级的有效途径！携手石化缘，共创未来！摘要：推进信息化和工业化深度融合已成为提升传统石化企业竞争力的必然要求。
本文介绍了中国石化股份有限公司九江分公司建设智能工厂的实践，为国内传统石化企业实现提质增效转型升级提供借鉴。
（作者：覃伟中中国石化股份有限公司九江分公司）关键词：石油化工智能制造提质增效转型升级创新驱动一、传统石化行业发展趋势及面临的挑战当前，传统石化行业面临全球地缘政治巨大变动，能源生产、消费格局深刻变化，以及新一轮全球信息化革命带来的全方位挑战。
主要表现：一是受地缘政治和资源等因素影响，国际原油价格剧烈波动；二是受全球气候及环境因素制约，节能减排、绿色低碳成为能源发展主流，2015年巴黎气候大会对温室气体减排提出了明确目标；三是石油替代技术突飞猛进，推动了替代能源产业的快速发展；四是信息技术发展、工业化和信息化深度融合，新的商业业态等，对能源生产方式、供应方式、消费方式产生深刻影响。
面对诸多挑战，国内外传统石化行业总的发展趋势是：原料多元化进程加快，推动能源结构调整；产品需求高端化、差异化发展，推动产业向价值链高端延伸；安全、环保约束日益加信息技术发展趋势二、剧，推动行业向绿色低碳发展。
．伴随着半导体、大规模集成电路、光通讯以至量子通讯等新型技术的突破，信息技术在飞速发展。
近年来，新一代信息技术不仅仅是各分支技术以及平台的纵向升级，而且形成了信息技术向制造、金融等行业渗透融合的趋势。
中国政府审时度势，发布了《中国制造2025》，推进信息化和工业化深度融合，要以“智能制造”与“互联网＋”新一代信息技术的融合发展，带动新一轮制造业发展，实现制造强国的战略目标。
当前，以移动互联网、云计算、大数据等为特征的第三代信息技术快速发展，网络互联趋向移动化和泛在化，信息处理趋向集中化和大数据化，信息服务趋向智能化和个性化。
其中，网络互联的移动化和泛在化主要表现在，移动上网用户超过台式机用户，信息网络从计算机与计算机、人与人、人与计算机的交互向物与物、物与人、物与计算机的交互发展，通过泛在网络形成人、机、物的互联。
着力智能化推进石油石化产业转型升级
界 工 业 的 话 语 权 。 对 石 油 石 化 产 与智 能 制造 要 求 相 比还 存 在较 大 企 业将 面 临 “设 备 易得 、人 才 难
业 来说 ，只 有推 进 智能 制造 ， 才 差距 ．．现 有的 网络 难 以满 足 工业 求 ” 的 尴 尬 局 面 因此 ．鼍 大 力
中国石化 ２０１８ ／０６
纷 在 这 一领 域 加 紧布局 ，如 美 国 取得事半功倍 的效果
加 强 对 技 术 研 发 成 果 的 知 识 产 权
的 先 进 制 造 业 国 家 战 略 、 德 国 的
推 进 智 能 制造 ，智 能化 管控 保 护
工 业 ４．（）战 略 、 英 国 的 制 造 ２（１５（） 与 工 业 互 联 网 是 基 础 。 企 业 生 产
需 求 这 些 问 题 都 限 制 了 我 国 智 能 制 造 的 快 速 发 展 ， 要 尽 快 予 以 解 决 ．．
推 进 智 能 制 造 ， 必 须 着 力 攻 克核 心技 术 目前 影 响我 国智 能 制 造 发 展 的 关 键 是 缺 乏 核 心 技 术 一 方 面 ， 相 当 多的 核 心 关 键 技 术 亟 待 突 破 ， 市 场 需 求 迫 切 的 整 体 解 决 方 案 还 难 以 满 足 产 业 智 能转 型 的要 求 。 在 网络 方 面 ，面 向 各 类 机 器 设 备 和 多 元 化 的 应 用 场 蒂 ， 如何 构 建 一 个 高速 率 、 高 可靠 、 广覆 盖 、低 时延 的 工业 互 联 网还 缺 乏 成 熟 的 技 术 方 案 和 应
环境 的老 办 法 已行 不通 ，推 进 智 关 键 基 础 问 题 ， 而 工 业 互 联 网是 变， 对 员工 专业 水平 的要 求将 越
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对大数据的认识：大数据分析的目的是创造价值
大数据分析将带来制造与产品服务的竞争转型： ——为客户创造价值，为自己创造价值，为社会创造价值。
避免 Avoid
利用新知识做 增值改善
利用智能信息 创造新知识
解决 Solve
持续改进
可见 Visible
创新方法与技术 解决未知问题
不可见 Invisible
第 27 页
中国石化工业大数据应用实践
中国石化在智能工厂试点建设中，与清华大学等高校、研究机构合作开展了工业大数据应用的研究 与实践。目前，在生产分析、生产操作、设备运行等环节的大数据应用取得了阶段性进展，为装置安全 平稳运行、精细化生产提供了科学指导。
通过示范区建设，推动了油田生产管控模式变革，提高了生产效率。
1 变人工录取为实时采集 2 变人工巡检为电子巡检 3 变人工现场操作为远程自动管控
4 变事后处置为超前预警 5 变分散管理为远程集中管控 6 变逐级汇报决策为实时集中决策
油井 启停
人工现场 15分钟
远程自动 2秒
冲次 调节
人工现场 2小时
第3页
目录
一 智能石化试点建设进展 二 石化工业大数据分析应用实践 三 下一步工作展望
第4页
以智能制造为主攻方向，推进智能石化建设
智能油田 全面感知 智能化控制 预测分析
数字化工程服生务命安全监控 远程协同设计 施工可视化 数字化交付
智能工厂 操作自动化 运营灵活敏捷 管理精细高效
智能管线 完整可视 自适应优化 安全节能
第 25 页
对大数据的认识：大数据分析的目的是创造价值
大数据分析将带来制造与产品服务的竞争转型： ——为客户创造价值，为自己创造价值，为社会创造价值。
可见 Visile 解决 Solve 数据 Date 产品 Product
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不可见 Invisile 避免 Avoid
分析 Analytics 价值 Value
推进智能石化建设 助力产业转型升级
中国石化集团公司 李德芳
二〇一五年十一月
第0页
公司概况
企业愿景：
建设成为世界一流能源化工公司
中国石化是一体化能源化工公司，业务包括油气勘探开发、石油炼制和油品销售、化工产品生产和销售、石油和
炼化工程服务、国际贸易以及科技研发、开拓新能源及非油业务等领域。在2015年《财富》世界500强中排名第2位，
第2页
以智能制造为主攻方向， 推进智能石化建设
以客户为中心， 构建石化商业新业态
以ERP大集中为核心， 建立集约化、一体化的
经营管控新方式
以云平台为基础， 打造安全可靠、敏捷高效
的IT服务新能力
两化深度融合取得新成效，得到了国家部委的肯定
与“十一五”相比， “三大平台” 信息系统功能更加完善， 信息化服务能力显著提升，公司信息化水平持续保持在央企 前列
促进转型升级、提质增效作用显著
• 初步形成了中国石化智能工厂的基本框架（1.0）
先进控制投用率提高10%，达到90%以上 生产数据自动采集率提高10%，达到95%以上 操作平稳率提高5.3%，操作合格率从90.7%提升至100% 劳动生产率提高10%以上 生产优化从局部优化、月优化向一体化优化、在线优化转变 能源管理实现能源可视化、在线可优化 重点环境排放点实现100%实时监控与分析预警 九江石化试点被工信部评为“2015年智能制造试点示范项目”
智能化 建模
Model
维护
Maintena nce
材料
Material
6M
测量
Measurem ent
设备
machine
工艺
Method
定制化
Customi zation
社群
Communit y
物联网
Connecti on
6C
信息 内容
Content
云计算
Cloud
虚拟 网络
Cyber
工业 4.0
德国工业4.0战略，打造将资源、信息、物品与人互联的信息物理系统（CPS），实现智能工厂内部的 纵向集成、上下游企业间的横向集成、从供应链到客户的端到端集成，实现“智能工厂” 、“智能生 产” 和“智能服务”。
215万 12.5% 188万
用工总量
中原油田示范区 937人
57%
403人
人工成本
作业维护成本
电费
5198万
20%
4135万
132%
228吨
530吨
133%
100%
233%
用工总量
人工成本
人均油气当量
第7页
劳动生产率
（二）智能化管线管理系统推广建设
• 利用物联网等技术，提升油气管网运行管理数字化、智能化水平。
应急资源联动
异常事件分布、统计展示
第9页
（三）智能工厂试点建设
• 2012年，完成智能工厂（试点）总体规划设计，确定了建设目标、核心内容
一个目标 ：实现工厂卓越运营 两个支撑体系：
技术支持体系、标准化体系 三条主线：
炼油和化工生产管控一体化 石化全产业供应链协同一体化 工厂设备资产全生命周期管理 四项能力： 全面感知、 优化协同、预测预警、科学决策 五化特征： 数字化、集成化、模型化、可视化、自动化
第 24 页
对大数据的认识：新一轮工业革命的关键要素
美国推行先进制造业伙伴计划（AMP），将智能制造关键技术研发与产业化应用作为重要方向， 积极发展工业互联网。
智能机 器
高知劳 动力
工业互 联网
先进分 析方法
GE、AT&T、思科、IBM、英特尔等共同发起成立了工业互联网联盟（IIC），旨在改进物理与数字世界 的融合，更好地接入大数据，实现关键工业领域的更新升级。
3. 相关人员在现场 签发作业票
2. 作业人员定位 监控
人员定位监控
1. 作业人员进入 施工现场
集成系统已有作业票 证移动定位签发
4. 现场管理人员到 现场检查监管
实时地理信息监控展示
5. 作业现场有毒有害 气体实时监测
6. 报警主 动推送
！ 催化装置监护人
员离开作业现场
移动HSE检查
第 17 页
作业环境监测
大数据
移动互联
价格与利润核算 交互式封装 消费者分析
物联网 第5页
云平台
社交媒体市场
电子钱包
RFID
智能销售 多业电子态商生务活驿站
站级一体化 支付多样化
社交媒体
（一）智能油田示范区建设
• 开展智能油田示范区建设，逐步提升生产过程管理可视化、自动化、智能化水平。
在老油气田开展生产现场可视化建设，在新油气田开展生产自动化建设，在高压气田、酸性气田 和海上油气田开展智能化建设。
第 12 页
（三）智能工厂试点建设
• 2015年11月13日，国家工信部召开“石化行业智能制造现场经验交流会”,辛国斌副部长
充分肯定了中国石化智能工厂建设取得的成效。
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智能工厂试点成效
计划生产协同优化：建成了一体化的全流程优化平台，实现了计划、调度、操作的全过程优化， 形成了自上而下、由下到上的协同生产新模式。其中，九江石化班组数量减少13%、外操室数量 削减35%、员工总数减少12%，2014年综合增效2.2亿元。
第 20 页
智能工厂试点成效
建设了运营实时监控及经营综合分析等系统，实现了实时监控、预测、预警、动态分析、移动 访问等功能，为管理者掌握全局、发现问题、分析及决策提供全方位支持。
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智能工厂试点成效
九江石化率先在炼化企业采用国产化技术建成4G无线通信网络，实现4G无线对讲与调度电话、 “119”接警系统、行政电话、扩音对讲之间语音互联互通；实现内外操交接班点对点视频交接， 提高了调度管理效率和信息资源利用率。
远程自动 5秒
巡检 点炉
人工现场 15分钟
远程自动 10秒
第6页
水井 调配
人工现场 2.5小时
远程自动 5秒
（一）智能油田示范区建设
• 49个管理区实现优化用工11-20%，劳动生产率提升12%以上，促进了提质增效、增储上产。
胜利油田示范区 111人
56%
48人
744万
56.7%
322万
180万 23.3% 138万
计划模型 计划管理
调度模型 调度管理
全流程优化模型
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智能工厂试点成效
生产操作：内外操协同联动提高了现场处置效率，操作平稳率提高5.3%，操作合格率从90.7%提 升至100%。燕山石化开创了“黑屏操作”新模式（生产正常状态下操控台黑屏，异常状态下屏 幕高亮显示、系统自动精准警示），降低了劳动生产强度，提高了应急响应效率。
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智能工厂试点成效
能源在线优化： 应用能源管理在线优化技术，对锅炉、蒸汽管网、瓦斯管网等工况进行实时监 测、动态优化，综合平衡全厂与局部的利益，给出切实可行的优化操作方案，促进了节能减排、 降本增效，每年可为企业节约能源成本500万元以上。
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智能工厂试点成效
施工作业过程监控：结合物联网、移动终端和网络信息技术，初步建立了现场作业、人员、环 境三位一体的闭环监控模式，为现场安全和管控提供了支撑和保障。九江石化移动签发作业许 可票证，实现了现场动火作业审批“定时、定点、定人、定票” 。Βιβλιοθήκη 镇海炼化：炼化一体化企业，
拥有炼油能力2300万吨/年、乙烯 生产能力100万吨/年。
化建设。
智能工厂
试点
燕山石化：原油加工能力超过
1000万吨/年、乙烯生产能力超过 80万吨/年。