中国石化智能工厂试点建设项目初步设计
化工智能工厂建设方案
化工智能工厂建设方案1. 引言化工行业一直以来都是世界经济的重要组成部分，然而，传统的化工生产模式面临着效率低下、能源浪费、环境污染等问题。
为了应对这些挑战，化工行业逐渐开始关注并应用人工智能技术，以提高生产效率、降低能源消耗，并实现可持续发展。
本文将介绍一个化工智能工厂的建设方案，旨在推动化工行业向智能化和可持续化转型。
2. 工艺优化和智能监控在化工生产中，工艺优化和智能监控是提高效率和降低能耗的关键步骤。
通过与传感器、设备和生产系统的连接，可以实时监测生产过程中的关键指标，如温度、压力、流量等。
借助人工智能技术，可以对大量数据进行分析和处理，从而帮助优化工艺参数，提高生产效率。
同时，通过建立智能监控系统，及时发现和处理潜在的异常情况，从而减少生产事故的发生。
3. 供应链优化和智能调度化工生产中的供应链管理是一个复杂而关键的环节。
传统的供应链管理往往依赖于经验和手工操作，容易出现延误和错误。
而采用人工智能技术可以帮助实现智能化的供应链优化和调度。
通过对供应链数据的实时收集和分析，可以提前预测到可能出现的异常情况，从而做好备货和调度安排。
此外，人工智能技术还可以基于历史数据和市场需求预测，优化供应链的布局和运作方式，从而降低物流成本和减少资源浪费。
4. 能源管理和智能控制能源消耗是化工行业的一个重要问题。
为了实现可持续发展，化工工厂需要采取措施降低能源消耗。
人工智能技术可以在能源管理和智能控制方面发挥重要作用。
通过对能源消耗数据进行分析和建模，可以找出优化的潜力和节能措施。
此外，利用智能控制技术，可以根据实时需求调整设备和生产过程的运行状态，以达到最佳的能源利用效率。
5. 安全监测和智能预警化工生产中的安全问题一直备受关注。
传统的安全监测往往依赖于人工巡检和手动报警，存在漏检和误警的风险。
而通过应用人工智能技术，可以建立智能化的安全监测和预警系统，更加准确地发现潜在的安全隐患。
例如，可以利用视频监控和图像识别技术实时监测设备和工作环境的状态，并通过智能算法进行分析判断，以提前预警并采取相应的措施。
工业互联网智能工厂总体建设方案-石化类
工业互联网智能工厂总体建设方案-石化类一、引言随着科技的发展和互联网的普及，工业互联网智能工厂作为一种新兴的生产模式，逐渐受到了石化行业的关注和应用。
本篇文章将重点探讨石化行业中工业互联网智能工厂的总体建设方案，旨在提高生产效率、保障安全生产以及实现可持续发展。
二、石化行业现状分析石化行业作为国民经济的重要支柱产业，一直面临着生产效率低、能源消耗高、安全事故频发等问题。
在这样的背景下，引入工业互联网智能工厂成为石化企业提升自身竞争力的有效手段。
三、工业互联网智能工厂总体建设原则1. 技术可靠性原则：选择成熟的工业互联网技术和设备，确保系统的稳定性和可靠性。
2. 安全生产原则：建立完善的安全管理机制，确保工业互联网系统的安全运行，并有效防范各类安全威胁。
3. 数据价值挖掘原则：通过数据收集、分析和挖掘，优化生产流程和管理决策，提升工业互联网智能工厂的价值。
四、工业互联网智能工厂总体建设步骤1. 全面调研和规划：对石化企业现有的生产设备、信息系统和流程进行全面调研，制定工业互联网智能工厂的总体规划，并确定关键环节和重点改造方向。
2. 建设基础设施：根据规划需求，建设完善的网络、硬件设备和软件平台，为工业互联网智能工厂的运行提供坚实的基础。
3. 实施系统集成：整合现有的生产设备和信息系统，通过物联网技术实现设备之间的互联互通，形成全面的工业互联网系统。
4. 数据管理与分析：建立数据采集、传输和存储机制，对采集到的数据进行分析和挖掘，提供实时的监控和预测能力，为生产决策提供支持。
5. 安全保障与优化：建立完善的安全管理体系，确保工业互联网系统的运行安全，持续进行系统优化和改进，提升生产效率和质量。
五、工业互联网智能工厂运行效果评估1. 生产效率提升：通过工业互联网智能工厂的建设，实现自动化生产和智能化管理，提高生产效率和产能利用率。
2. 资源优化利用：通过对数据的分析和挖掘，优化生产流程和资源配置，提升能源利用效率和物料利用率。
未来石化智能工厂顶层设计：现状、对比及展望
化工进展Chemical Industry and Engineering Progress2022年第41卷第7期未来石化智能工厂顶层设计：现状、对比及展望王子宗1，高立兵2，索寒生2（1中国石油化工集团有限公司，北京100728；2石化盈科信息技术有限责任公司，北京100020）摘要：国内石化智能工厂建设已有十年发展历史，目前正在进行智能工厂3.0的规划设计。
石化智能工厂存在哪些挑战？石化智能制造有什么发展趋势？如何设计未来石化智能工厂？针对这三个问题，本文首先总结了石化智能工厂面临的挑战以及业务和技术能力需求。
从工业软件、开放流程自动化、工程建设模式等三个视角分析了石化智能制造发展趋势，研究了国际灯塔工厂案例及启示。
文章还阐述了石化智能制造的基本特征、内涵及演进路线，提出了未来石化智能工厂需要提升的5项关键能力和“六化”特征，提出了重点建设内容及智能场景规划思路，最后对未来发展进行了展望。
关键词：智能制造；智能工厂；设计；数字孪生；信息物理系统；建模中图分类号：TE6文献标志码：A文章编号：1000-6613（2022）07-3387-15Designing petrochemical smart plant of the future:state of the art,comparison and prospectsWANG Zizong 1，GAO Libing 2，SUO Hansheng 2(1China Petrochemical Corporation,Beijing 100728,China;2Petro-Cyber Works Information Technology Co.,Ltd.,Beijing 100020,China)Abstract:It has been a 10-year development history of smart plant undertaken by China Petrochemical Corporation since 2012.The planning and design smart plant 3.0is currently underway.What problems exist in the current petrochemical smart plant?What are the development trends of intelligent process manufacturing?How to carry out top-level design of future smart plant?In response to these three questions,this paper summarizes the existing problems,business need and technical capability requirements of petrochemical plant.The technology development trend of intelligent process manufacturing is analyzed from three perspectives,including industrial software,open process automation (OPA)and EPC implementation.The cases and enlightenment of Global Lighthouse Network (GLN)are studied.The basic characteristics,connotation and evolution route of intelligent process manufacturing are expounded.The six characteristics and five key capabilities that petrochemical smart plant should have in the future are put forward.Scope of construction content,implementation consideration and key elements of use cases were discussed,and finally the future development is prospected.Keywords:intelligent manufacturing;smart plant;design;digital twin;CPS;modeling 经过数十年的发展，我国石化产业的规模、产量和技术能力都有了大幅度提升，产业规模已跻身特约评述DOI ：10.16085/j.issn.1000-6613.2022-0306收稿日期：2022-03-01；修改稿日期：2022-03-22。
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。
化工行业新一代智能工厂解决方案相关两份资料
人员安全重视程度不 断提高需要满足绿色低碳的 要求
传统设备管理模式效率低下设备管理成本居高不下
智能制造是指将物联网、 大数据、 云计算等新一代信息技术与设计、 生产、 管理、 服务等制造活动的各个环节融合，具有信息深度自感知、 智慧优化自决策、 精准控制自执行等功能的先进制造过程、 系统与模式的总称， 具 备以智能工厂为载体， 以关键制造环节智能化为核心， 以端到端数据流为 基础、 以网络互连为支撑的四大特征， 可有效缩短产品研制周期、提高生 产效率、提升产品质量、降低资源能源消耗，对推动制造业转型升级具有重 要意义。——《国家智能制造标准体系建设指南(2018年版)》
智能化结算
电子招标与采购，降低运输成本
实时监测设备能耗与高能耗设备
能源使用过程各环节平衡分析
动态的反应企业用能情况
能源供应
能源生产消费
√
能源质量与数量
√
能耗实时监测
√
诊断优化
智能化的能耗分析，性能优化分析。
指导生产人员优化能源使用效率
历史寻优，大数据分析。
能效诊断
能效分析
√
智能化分析
能效对标。
能效统计分析。
发生的时间
能耗优化 工艺优化 设备运行优化 管理改进
原因追溯
优化提升
故障与数据关联 性分析
故障概率分析 结果
设备数据分析
结构化数据运行数据 气象信息 缺陷报告 试验数据 投运信息非结构化数据 图片视频流
基于设备实时，实现设备故障诊断识别
九大核心价值之五
优化能源、节能减排
智能化测量
智能化采样、制样、化验
内外部管理协同
协同办公OA流程管理 知识管理 人力资源 移动办公
石油化工行业智能化生产线规划与改造方案
石油化工行业智能化生产线规划与改造方案第1章项目背景与目标 (4)1.1 行业现状分析 (4)1.2 项目建设目标 (4)1.3 智能化改造的意义 (5)第2章生产线现状分析 (5)2.1 生产流程概述 (5)2.1.1 原油预处理 (5)2.1.2 裂化 (5)2.1.3 催化裂化 (6)2.1.4 加氢处理 (6)2.1.5 炼油产品加工 (6)2.1.6 化工产品生产 (6)2.2 设备现状分析 (6)2.2.1 主要设备类型 (6)2.2.2 设备老化及更新 (6)2.2.3 设备自动化程度 (6)2.3 生产效率分析 (6)2.3.1 生产瓶颈 (6)2.3.2 人员配置 (7)2.3.3 生产调度优化 (7)2.4 安全环保现状 (7)2.4.1 安全管理 (7)2.4.2 环保措施 (7)2.4.3 节能降耗 (7)第3章智能化生产线规划 (7)3.1 总体规划思路 (7)3.1.1 基于石油化工行业现状，结合国内外先进智能化生产技术，以提升生产效率、降低生产成本、提高产品质量为目标，对生产线进行智能化规划与改造。
(7)3.1.2 梳理现有生产流程，分析关键环节，确定智能化生产线建设的重点与优先级，实现生产过程的自动化、信息化和智能化。
(7)3.1.3 坚持以企业需求为导向，充分考虑生产线的可扩展性、可靠性和安全性，保证智能化生产线的长期稳定运行。
(7)3.2 智能化系统架构 (7)3.2.1 顶层设计：以企业发展战略为指导，制定智能化生产线的总体架构，明确各子系统之间的关系和功能划分。
(7)3.2.2 设备层：选用先进的自动化设备，如智能、自动化控制系统等，实现生产过程的自动化。
(8)3.2.3 控制层：采用工业控制系统，对生产过程进行实时监控与调节，提高生产线的稳定性和效率。
(8)3.2.4 信息化层：构建生产数据采集与处理系统，实现生产数据与企业资源计划（ERP）、制造执行系统（MES）等信息化系统的集成。
石化盈科打造智能工厂2.0
石化盈科打造智能工厂2.0华为重塑制造行业价值链中国论文网/3/view-12981697.htm华为向石油化工体系输出的全套智能工厂解决方案，不少是首次在这个行业被采用。
如4G无线网络应用、基于物联网的智能立体仓库、全流程一体化优化平台等当前，面对地球日趋严峻的环境问题，人们越来越多地选择共享单车、电动汽车来支持绿色环保，但在很多时候仍然需要使用石油等不可再生能源。
你是否关注到在地球上还剩多少石油来供人类“挥霍”？保守估计，地球上的石油仅够三四十年，甚至石油危机的到来可能比一般人所预想得还要早。
各国政府和有责任的企业都纷纷开发新能源，并持续改进技术以提高石油等能源的采收率和利用率。
传统的技术手段已经不能满足企业的需求，工业4.0时代到来，智能制造兴起，为地球的“节能减排”带来了希望。
制造属于传统行业，主要包括石油炼化、汽车制造、家电制造、电网、钢厂、化工等。
过去，ICT技术在制造行业里属于业务支撑角色，但现在已远不止如此，ICT正在向业务主角演进。
由智能工厂、智能物流、智能服务所组成的智能制造已经成为制造行业数字化转型的新方向，而这背后离不开云计算、大数据、IoT、人工智能等新ICT技术的支持。
中国石油化工集团公司（中国石化）是中国最大的一体化能源化工企业，在2017年全球财富500强中位列第三。
早在2013年，中国石化就启动了智能工厂的建设工作，并选择了燕山石化、茂名石化、镇海炼化、九江石化作为智能工厂试点企业。
石化盈科作为承建单位，联合华为构筑中石化智能工厂，通过大数据和机器学习算法，采集炼化生产的信息，来保障油品质量、优化炼化生产中化学反应过程，动态调节炼化过程中原油、燃料、催化剂的用量达到产耗最优;通过大数据分析和机器学习算法，建立设备运行运维经验模型，通过实时监控对重资产设备的非正常状态进行预判，实现预测性维护，降低运维成本，避免非计划停机导致的巨额损失。
目前，这四家试点企业智能工厂建设取得明显成效，打造了中国石化智能工厂1.0版。
石油化工智能工厂工程设计阶段工作的探讨
《中国制造2025》指出：推进制造过程智能化，在重点领域试点建设智能工厂、数字化车间，加速智能工厂在工业行业领域的应用推广。
《国家智能制造标准体系建设指南》（2018版）进一步完善了智能制造标准体系，其中涉及石油化工行业的重点是：智能工厂工程设计、智能工厂交付、智能生产和集成优化等标准，主要用于规定石油化工智能工厂工程设计、建造和交付等建设过程。
石油化工智能工厂（下文简称智能工厂）是以现代工业技术为基础，采用成熟的数字化、网络化、智能化技术，围绕生产管理控制、设备运行、质量控制、能源供给、安全应急等五项核心业务，采取关键装置优化控制，计划调度操作一体化管控，能源优化减排，安全风险分级管控、生产绩效动态评估等关键措施，着力提升企业生产管控的感知能力、预测能力、协同能力、分析优化能力，为企业经营管理综合效益和竞争力提升提供了坚实的保障，并能够最终帮助企业实现高效、绿色、安全、良好的管理目标。
智能工厂区别于常规工厂，具有数字化、模型化、自动化、集成化、智能化等特征，现阶段智能工厂的建设绝大部分采用先实施工程建设，投产后再进行智能工厂改造的逆向建模过程，是一个从设计—施工安装—运行的过程，本文根据智能工厂的特征，探讨智能工厂工程设计阶段各要素包含的内容。
智能工厂的主要特征如图1所示。
图1 智能工厂的主要特征示意通过对智能工厂各设计要素的研究，以智能工厂的主要应用为主线，首先将智能工厂各功能模块与各专业设计联系到一起，找出它们之间的关系，让智能工厂继承设计阶段的成果，交付可继承和重复应用的工艺模型和三维模型及数据；根据智能工厂对数据及接口的需要完善设计，避免或减少工厂建成后再进行智能化改造。
其次，从正向建模出发，以智能工厂的特征为目标，在设计阶段设计合理的智能检测仪表，获得足够的工艺运行数据、设备运维数据、安全环保数据。
对于智能工厂，工程公司除按常规进行设计外，在设计阶段还需要探讨各主要专业包含的技术要点[1-3]。
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1.2.3强化能源规范管理与优化，实现节能减排18
1.2.4通过对KPI体系全局监控，提高科学决策能力19
1.2.5建设企业级集成框架，支持卓越运营22
1.3智能工厂建设现状及发展趋势总结23
2.需求分析24
2.1需求分析方法24
2.2战略分析24
2.3模型定义26
4.5.4应用层165
4.6工业分析设计168
4.6.1基于MPP架构的数据仓库平台规划168
4.6.2实时数据分析平台规划170
4.6.3大数据决策分析平台的规划171
4.6.4大数据分析结果的展示171
4.7主数据管理与标准化设计174
4.7.1中国石化信息标准化体系174
4.7.2智能工厂建设的标准化模板181
4.10.4数据安全及系统备份恢复221
5.系统配置方案222
5.1系统配置原则222
5.2配置方案222
5.2.1云计算企业端资源节点222
5.2.2统一身份/单点登录226
5.2.3工控网安全提升226
6.实施方案230
6.1组织机构230
6.2项目管理231
6.3进度计划233
6.4风险评估及规避233
1.1智能工厂研究成果
1.1.1SPM关于智能流程制造的研究成果
2008年在美国国家科学基金会的赞助下，由加利福尼亚大学（UCLA）牵头，成立了包括企业界、学术界和政府相关机构组成的SPM组织，专门对智能流程制造（SMART PROCESS MANUFACTURING）进行研究。其中，参与的炼化企业有埃克森美孚、壳牌、道化学、杜邦等；相关的技术公司有霍尼维尔、IBM、艾斯本、ABB等。到目前为止，主要研究成果包括智能流程制造的定义、特征、模型和路线图。
4.3.8设备健康管理120
4.3.9设备可靠性123
4.3.10辅助决策127
4.4集中集成设计130
4.4.1集中集成架构设计方法130
4.4.2数据集成133
4.4.3应用集成138
4.4.4界面集成159
4.5三维数字化设计162
4.5.1数据源162
4.5.2数据层163
4.5.3平台层163
8.1.1验收标准251
8.1.2验收条件252
8.1.2验收组织及方式252
8.1.3验收交付成果252
8.2效益指标252
9.其它255
9.1缩写词表255
9.2参考文献、资料255
10.附件256
现状及发展趋势
当今正处于信息化技术不断更新、发展的阶段，对流程行业产生深远的影响。对于信息技术的合理应用已经成为企业有效管理生产流程，确保效益最大化，以及安全、环保地进行生产的基础。此外，石油和天然气的价格的不确定性、数据储存量的指数增长、以及全球激烈竞争的巨大压力等这些因素都促企业的智能化应用是非常重要的一个环节。通过实现智能化，企业能够根据市场波动不断对生产计划进行调整，能够准确地掌握生产中各个环节所产生的经济效益，跨领域进行团队的高效协作，有效地控制产品质量，使企业实现可持续、安全、环保以及低碳的发展。
中国石化智能工厂试点建设项目
初步设计报告
编制单位：中国石油化工股份有限公司信息化管理部
中国石油化工股份有限公司炼油事业部
中国石油化工股份有限公司化工事业部
中国石油化工股份有限公司北京燕山分公司
中国石油化工股份有限公司镇海炼化分公司
中国石油化工股份有限公司茂名分公司
中国石油化工股份有限公司九江分公司
石化盈科信息技术有限责任公司
二零一四年十月
1.现状及发展趋势1
1.1智能工厂研究成果1
1.1.1SPM关于智能流程制造的研究成果1
1.1.2ESTEP关于流程工业智能制造的研究成果6
1.1.3IBM关于智能工厂的研究成果8
1.1.4SAP关于典型企业数据部署架构的研究成果13
1.2智能工厂最佳实践13
1.2.1通过供应链集成优化，实现效益最大化14
3.2.2总体建设内容75
3.2.3分企业建设内容和范围77
4.总体设计90
4.1设计原则90
4.2总体架构90
4.3业务域系统设计92
4.3.1计划生产协同优化92
4.3.2调度指挥98
4.3.3生产绩效及运行分析102
4.3.4操作报警105
4.3.5操作管理108
4.3.6HSE管控111
4.3.7能源管理115
4.9.3生产绩效及运行分析211
4.9.4操作报警212
4.9.5操作管理212
4.9.6HSE管控213
4.9.7能源管理213
4.9.8设备健康管理214
4.9.9设备可靠性215
4.9.10辅助决策216
4.10安全设计217
4.10.1网络安全218
4.10.2主机安全219
4.10.3应用安全221
2.3.1中国石化智能工厂模型定义26
2.3.2业务最佳实践27
2.3.3IT支持体系28
2.3.4建设基础条件28
2.4对标分析29
2.4.1试点企业现状29
2.4.2业务需求分析55
2.4.3IT需求分析66
3.总体目标与阶段目标73
3.1总体工作思路73
3.2本期建设目标和内容73
3.2.1本期建设目标73
6.5保证措施235
7.资金预算235
7.1投资估算依据及方法235
7.2投资估算及资金来源236
7.2.1项目总投资估算236
7.2.2按费用类别投资汇总表239
7.2.3按企业投资汇总表239
7.2.4分系统立项投资汇总240
7.2.5各企业立项投资汇总244
8.项目验收指标251
8.1技术指标251
（1）智能流程制造的定义
一种集成的、知识驱动的、多模型的企业，其中所有操作与运营的决策和执行都来自于主动地运用尽可能最好的信息和广泛的评价指标。
（2）智能流程制造的十大特征
1）行动和决策具有适应性、预测性和主动性
决策与活动具有可自适应性、预见性、前瞻性。通过合理计划和持续监控，在知识管理体系的支撑下，准确应对计划内的和意外的情况，实现效率最大化。
4.7.3主数据管理平台182
4.8基础设施设计186
4.8.1 IT基础设施总体框架186
4.8.2 IT基础设施路线图188
4.8.3网络系统方案188
4.8.4云计算资源节点方案190
4.8.5信息安全方案201
4.9技术路线及采用的关键技术210
4.9.1计划生产协同优化210
4.9.2调度指挥211