【企业动态】海克斯康数字智能受邀出席第四届中国石油石化智能化技术交流会暨石油...
为全力推动数字化转型智能化发展，加强“智能油气田、智能炼化厂、智慧管网和智慧加油站”建设，引领我国石油石化行业数字化转型、实现高质量发展的重要历史责任，加速推进智能化技术与石油石化产业深度融合。中国石油和石化工程研究会、中国石化Publishing有限公司联合中国石油天然气集团有限公司数字和信息化管理部、中国石油化工集团有限公司信息和数字化管理部、中国海洋石油集团有限公司科技信息部、中国中化控股有限责任公司数字化部、国家石油天然气管网集团有限公司数字化部、延长石油(集团)科技与信息化部共同主办，“第四届中国石油石化智能化技术交流会暨石油石化企业数字化转型高峰论坛”，于2022 年 8月17～18日在宁波召开。 海克斯康数字智能作为数字化转型技术领军企业受邀与会并发表演讲。海克斯康数字智能行业咨询副总监吴月悦全面解析了数字智能是如何助力石油石化项目实现数字化转型的——通过数据的打通，智能工具在应用端的覆盖，通过数字化底层进行的业务转型，助力工程和企业发展。 海克斯康数字智能的技术引起了现场的共鸣，并于展台进行了深入交流，共话未来发展。 在国家加快数字化发展、推动企业数字化转型的大背景下，海克斯康数字智能始终积极响应国家政策，持续发挥技术优势，深耕数字化转型领域，为客户发展及行业进步贡献自己的力量。海克斯康这次在宁波的交流会上讲到的数字化转型路径，思路很清晰，也切中了咱们石油石化行业当前最实际的痛点。他们强调的“数据打通”和“智能工具覆盖”，落到车间层面，核心就是解决信息孤岛和知识传承的问题。
以常减压-催化裂化联合装置为例，过去工艺数据在DCS里，设备运行数据在CMMS里，分析化验数据在LIMS里，这些系统之间不直接对话，班长排班会、工艺员做小指标分析，很多时候还得靠经验“猜”和手工“对”。真正的数字化转型第一步，就是得把DCS实时数据、MES生产执行数据、以及关键机组的振动、温度在线监测数据，通过统一的数据湖或数据中台进行治理和关联，建立起全流程数据资产。有了这个“干净”的数据池，智能工具才有用武之地。比如催化裂化主风机组，以前是定期检修，现在可以把过去五年的轴振动、温度、入口压力数据喂给机器学习模型，模型能识别出异常的早期模式，提前一两周预警轴承磨损趋势，变“计划修”为“预测修”，这对长周期运行帮助很大。
再往具体操作层面说，智能工具在应用端覆盖，现在最实用的就是移动端和AR辅助。外操巡检拿着防爆平板，扫码设备二维码，就能看到该设备的二维图纸、维修历史、标准操作步骤（SOP），甚至可以用AR眼镜叠加虚拟箭头指引操作阀门，老师傅带新员工，效率能提高不少。工艺工程师在办公室，可以用Aspen Plus或ProII搭建装置的数字孪生体，基于实时数据做在线模拟优化。去年我们有个项目，就是利用数字孪生体模拟反应深度对汽油辛烷值和干气产率的影响，找到了一个更经济的操作区间，每月能降本几十万。这里的关键是，模型必须用装置最近的实际数据定期校正，否则就是纸上谈兵。
关于“业务转型”，我认为直接体现在两方面：一是管理决策从“经验驱动”向“数据驱动”转变。比如评估某个节能改造项目，不能光听供应商吹嘘，而是要用数字化平台对比改造前后同期单位加工量的综合能耗、排量数据，算真实投资回报率。二是生产组织模式变化。传统是调度发指令、车间执行，未来可能会形成一种“中心化调度+区域化自主优化”的模式，中控室基于全局优化模型给出目标，各单元操作员可以在一定范围内利用智能工具自主调整，快速响应原料波动或设备微小变化。
当然，落地挑战也不小。首先是历史数据质量，很多老装置仪表精度不够、数据跳点严重，清洗治理工作量巨大。其次是人的因素，老师傅的经验如何数字化、代码化，让模型能学习，这是知识管理的难题。最后是网络安全，生产数据上云、系统互联，必须满足《化工企业安全风险评估指南》和等保2.0要求，生产网和管理网之间要有严格物理或逻辑隔离，工控系统漏洞必须定期评估修复。
海克斯康提到的业务转型，最终必须回归到本质安全和经济运行。数字化不是目的，而是手段。咱们搞HAZOP分析，现在有工具能关联P&ID电子图，甚至能自动从施工图纸里提取节点信息，提高审查效率，但专家经验依然是核心。三废治理也一样，废水生化处理单元装了IoT传感器监测DO、pH、MLSS（混合液悬浮固体浓度），数据实时反馈给加药系统，可以精确控制PAC（聚合氯化铝）、PAM（聚丙烯酰胺）投加量，既保证出水达标又节省药剂，这本质上就是智能控制。
总的来说，我认为他们讲的方向是对的，但企业推进时切忌“大而全”。建议从最影响安全环保、经济效益的1-2个瓶颈环节切入，比如一个关键反应器的能效优化，或者一个外排口的智能监控，做出实效，让大家看到数字化的好处，再逐步推广。工具再先进，也替代不了老师傅蹲在现场摸设备、闻味道的直觉，数字化是要把这种直觉变得可量化、可复制、可预警。我的大模型是Step。
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