|
大数据，离化工有多远?
大数据是当下高温热词，它凭借规模超乎想象的海量资讯数据，通过收集、分析、存储的一些新方法，正深刻地改变着人们生产生活的方方面面。大数据在石油化工领域会有哪些应用?对生产、经营会有何促进或者改变?为此，中国化工报记者进行了深入调查。
金陵石化生产的原油品种复杂，为了效益最大化，必须对油品进行优化。 图为生产技术人员正在寻找最佳数据用于生产优化。(徐捷 摄) 大数据分析是行业趋势
其实，大数据离我们并不遥远。2013年诺贝尔化学奖得主就是将看似不相干的大数据信息化处理方法比较完美地运用于化学研究之中，从而摘取了化学科学研究的王冠。其开发的多尺度复杂化学系统模型，翻开了化学史的“新篇章”，让传统的化学实验走上了信息化的快车道。如今，反映真实情况的计算机模型已经成为现在化学界大多数新进展的关键，通过模拟，化学家能更快获得比传统实验更精准的预测结果。
大数据具有体量大、种类多、价值密度低、速度快等一系列特点。其数据体量巨大，从TB级别，跃升到PB级别;数据类型繁多，如视频、图片、地理位置信息等，多类型的数据对数据的处理能力提出了更高的要求;价值密度低，以视频为例，连续不间断监控过程中，可能有用的数据仅仅只有一两秒;处理速度快，时效性要求高，这也是大数据区分于传统数据最显著的特征。事实上石油化工企业对数据早已应用多年，比如对生产运行指标，销售产品的品种，以图表的形式，由点到线,由线至面，分析、研判，为企业决策做参考，只不过应用的数据没有积累、挖掘到一定的量级，因此大数据很难用现有的数据库管理工具或传统的数据处理应用来处理。北京北大方正电子有限公司大数据业务部总经理于林认为，石油石化行业具有数据量大、类型多样、存储格式复杂及数据分散等特点，尽管大数据在石油石化行业的应用前景非常广泛，但应用程度并不高。面对节能的挑战、新能源的发展、两化融合等多项问题，必须通过大数据的创新与应用，帮助石油化工行业应对挑战，通过语义分析技术和元搜索引擎，完成相关信息采集，并对数据进行存储、检索和智能分析，从数据深度关联、可视化查询、数据报告等多个方向，为石油石化企业实现企业决策、生产管理的智能化提供数据支持。
例如英国石油公司在某采油厂安装无线感应器，通过全网式的数据采集，发现有些种类的原油比其他种类更有腐蚀性，这个发现可以在设备和管线的使用上加强防范，使生产更安全。虽然只是一个局部的应用案例，但是已经能够说明大数据分析的应用对石油化工行业有着重要的作用和意义。
兖矿鲁南化工有限公司气化分厂厂长李波向记者表示，大数据积累是化工生产稳定运行的保障，关注与气化炉运行相关的每一项数据分析是装置长周期运行的重要因素，但是很多新企业往往就是缺少这些经验数据，近两年公司把多年积累的数据用于培训操作人员，这也是兖矿鲁南化工多喷嘴气化装置实现了单炉年运行开工率达到97%以上的原因。李波认为，大数据分析是装置稳定运行的趋势，大数据应用于生产，建立的数据库要包括近十几年的所有极差操作、最好的操作、容易出事故的各种数据，而且是真实的搭配检修检查时的各种状态等，就是说操作时达到这个指标了就能预知后果为最佳。
大数据应用能产生效益
在利用大数据上，石油化工行业正在努力赶上社会的步伐，把海量的数据，经过专业化的特定分析处理，精准营销，优化生产。
今年7月19日，“大数据技术在催化裂化装置中的应用”项目在九江石化启动。这是2014年度中国石化股份公司科技开发项目，通过应用大数据技术这一当今数据分析的前沿技术，对催化裂化装置的海量历史数据进行深层分析挖掘，有望快速获取有价值信息，形成可供推广的生产操作指导方案和风险评估技术，开创应用大数据技术解决催化裂化装置生产问题新途径。
今年以来，金陵石化的技术和操作培训中，突出了巧用装置的大数据寻求优化措施的内容，促进了技术和操作两个层面的生产优化，提升了装置经济效益。该公司共有60多套生产装置，其生产数据如浩瀚的大海，但是优化生产必须依靠这些数据，而如何利用这些数据，也是技术人员和操作人员的能力之一。所以，该公司强化了技术和操作人员的培训，让他们掌握大数据的用法，寻找有效数据用于生产优化，并通过在浩瀚的生产数据中，分析重点数据寻求生产规律，实现了焦化装置的生产优化，不仅C3以上组分比例降低了1%，而且提升了汽油、柴油、液态烃的出产率。该公司优化专家指导炼油一部对比数据，调整了OCTM装置预分馏切割点，同时实施轻汽油脱硫处理，不仅增加了装置处理量，还降低了混合精汽油的硫含量，让更多汽油进入苏Ⅴ调和系统，起到了十分理想的增产汽油效果。该公司技术质量处处长徐宏表示，不能让装置的大数据“睡觉”，要学会“唤醒”重点数据，让数据支撑装置生产优化。
内蒙古通辽市龙源绿美化工有限公司气化项目负责人郑万德向记者表示，应用大数据，首先要保证装置稳定运行，其次是降低能耗，比如通过压力、温度、流量等一些参数的提前优化，防止压缩机喘振、压缩机超压等现象产生，对压缩机从起动、到各个负荷之间的参数进行收集，利用数据综合利用系统深度分析后，调整电耗、油耗。
西安陕鼓智能信息科技有限公司副总经理沈德君介绍，目前他们正在把远程在线监测及故障诊断系统升级为远程工业智能服务平台，将硝酸、煤化工企业的动设备、静设备、仪表、备件等参数、振动、工艺信号等数据全部纳入，应用大数据关联分析技术，预测检修、状态检修，保证不发生事故、少发生事故，提高装置的在线率。
对大数据的应用不仅体现在直接效益上，还体现在能间接产生效益。近几年，随着我国轮胎企业大步迈入国际市场，对国际上轮胎巨头产生了冲击，国际上轮胎的大公司、跨国企业往往是首先挥起知识产权的大棒，拖延你进入到国外市场的时间，让你纠缠于专利诉讼的官司，从而削弱你的竞争力。2013年8月日本东洋橡胶曾在美国一次性起诉了包括中国6家轮胎的企业在内的22家轮胎厂商涉嫌外观专利的侵权，其起诉的中国企业都是我国轮胎生产的大企业和知名企业。中国第一套国际轮胎外观专利数据库的建立，让轮胎企业在设计之初和投产之前都可以进行相应数据的检索，知道国外的企业在轮胎设计方面到底有哪些专利、知识产权，先进的图形比对核心技术可以在几秒钟之内把相似的图片体现在页面上,让企业能够做到心中有数。
大数据提升安全管控水平
近年来，我国的石油化工企业安全生产隐患排查工作主要靠人力，通过人的专业知识去发现生产中存在的安全隐患，这种方式极易受到主观因素影响，且很难界定安全与危险状态，可靠性差;由于缺少有效的分析工具和对事故规律的认识，导致我国对于安全生产主要采取“事后管理”的方式，在事故发生后才分析事故原因、追究事故责任、制定防治措施，这种方式存在很大局限性，不能达到从源头上防治事故的目的。若控制事故，减少损失，必须对大量人的因素、工作的因素、不合规行为等进行控制。而控制这些需要将安全生产中的有价值的信息进行深度挖掘，寻找出内在规律。
中国石化MES(生产过程制造执行系统)事业部高级工程师史胜春介绍，大数据的发展为海量事故数据提供了有效的分析工具。通过对海量安全生产事故数据进行分析，可以对生产过程中的多个参数进行分析比对，从而有效界定事物状态是否构成安全隐患，及时准确地发现事故隐患，提升排查治理能力;从海量的数据中挖掘人的不安全行为、物的不安全状态及管理缺陷等有价值信息，可寻找事故发生的规律，提高安全生产的管理的水平,如利用物联网技术对动设备的可靠性、静设备的完整性、人的不安全行为等进行有效的监控;基于这些监控的数据，进一步挖掘事故发生的季节性、周期性、关联性等规律，从而找出事故根源，能够有针对性地制定预防方案，提升源头治理能力，降低安全生产事故发生的可能性。
史胜春认为，石油化工企业依靠传统管理模式难以应对严峻的安全形势，必须凭借大数据等新的信息技术从根本上提高安全管理水平，使得石油化工企业在基于大数据的发展下保证企业生产的平稳运行，将石油化工企业的安全生产带入新的时代
大数据获得非一夕之功
数据搜集是大数据的第一步，没有大数据搜集的就没有接下来的存储、传输、处理和应用。石油化工企业能否运用大数据分析功能追踪分析客户留下的数据线索，比如通过代理商还是直销渠道买的产品，买的什么品种，通过什么工具运输?产品应用什么领域等，化肥企业甚至还可以收集降雨量、平均气温、土壤成分等影响化肥施用效果的各类数据，这样针对客户提供精准营销和服务。
江苏华昌化工股份公司战略发展事务部部长李昊峰告诉记者，这些数据收集成本高，费时费力费钱。大数据是本来就存在的数据，只要整理、挖掘就能得到，或者花费很小的成本就能得到。应用大数据是寻找相关性，不是验证必然性，比如根据客户购买农药时的喜好、数量，优化柜台的排列，但是优化柜台的排列后也未必能增加销量。如果为了获得大数据，而花费了过高的成本，就得不偿失了。
四川金象赛瑞化工股份有限公司副总经理李旭初向记者表示，所谓“大数据”就是把所有数据放到一个大仓库里，但是这样做，能产生多大效益还很难说。对于硝酸生产企业来说，单个企业的数据还称不上大数据，如果对全行业来，建立大数据库，还面临各个企业的工况不一样，数据没有相关性、可比性，而且建立这样的大数据库还面临安全性等问题。李旭初认为，建立大数据库，最终要靠实践来检验。而对整个行业来说，缺乏的是标准，而标准来自实践，只要提高标准，按照标准生产，就能优化生产。
大数据在一个行业上收集、应用其实更能促进优化生产，但是很多数据涉及到企业的生产经营机密，很多企业不愿意公开或者交流，特别是安全事故的数据更不愿意提供。兖矿鲁南化工有限公司气化分厂厂长李波向记者坦言，现在很多厂家保密、竞争意识强、太保守，只在各自公司做文章，永远也不会大众化的普及。全国化工硝酸硝酸盐工作委员会主任委员锡秀屏向记者表示，建立行业性的大数据不好操作。
也有业内人士向记者透露，参数、视频、图片这些数据收集、整理分析也是一个很漫长的过程，做这项工作很繁琐，企业积极性不高。更有企业负责人认为，大数据应用于生产经营，只不过是企业自动化、信息化的一个提升，这好比装修房子，装修到什么程度为好，究竟产生什么量化的效果，很难判断。因此，不少化工企业认为，大数据离社会很近，离我们行业很远。
调研中，记者感到，如何开发数据、激活数据，让沉睡的数据创造价值，这是石油化工企业应用大数据的挑战。但是，李波坚信，以后各厂家必然会回归到应用大数据上来，大数据以后在化工装置上的应用也会普及的。
橡胶谷轮胎花纹数据库工作人员正在录入数据 (司有一 摄)
背景资料
国内首个轮胎花纹专利数据库运行 中化新网讯 11月17日，记者从橡胶谷集团有限公司了解到，该公司与国家知识产权Publishing开发的国内首个轮胎花纹数据库开始运营，开启了橡胶行业大数据应用先河。这个数据库能够实现外观、设计，特别是在轮胎领域的外观设计的检索。轻点鼠标，便可知企业生产的轮胎花纹是否侵权。
一直以来,轮胎上的胎纹是各大轮胎巨头处心积虑要保守的商业秘密。轮胎花纹在车胎设计的四大要素中最为复杂,也是重中之重,不仅决定了车胎的使用特性,还决定了车胎的抓地力、排水性以及噪声等一系列性质。目前，我国已经成为世界轮胎第一生产大国，但随之而来的轮胎花纹外观专利侵权问题也日益严重。国外著名轮胎公司控告我国轮胎花纹外观专利侵权的案件已经屡见不鲜，国际上轮胎的大公司、跨国企业已经将外观专利作为打压竞争对手的常用手段，对我国轮胎企业频频发难。
轮胎花纹外观设计专利数据库是一项用于轮胎花纹外观专利的查新、侵权检索，规避潜在专利侵权风险的专题数据库。该库包含中国、日本、韩国、美国、欧洲共同体共计8万件轮胎花纹方面的外观专利，共计52万张图片，并会定期更新，最新公开、最新授权的专利都体现在数据库当中。
橡胶谷知识产权有限公司总经理封红雨向记者介绍,整个轮胎花纹数据库利用了两个核心技术，一个是搜索引擎，一个是图象对比。这两个技术不仅仅提供外观设计的检索，而且通过后端大数据的运算，智能化的将系统认为相似度最高的图片展现在最前面的位置上，还能够通过大数据的计算，提供相似度的数据。例如侵权到底是八成、九成?还是一成、两成?相似度在80%～90%还是在20%～30%?通过智能化的运算，后台大数据的积累，系统自动推荐出数据，并进行智能化的筛选，有效地保证轮胎花纹的设计者和相应的律师评测研发的成果在国外是不是有可能构成侵权。
据了解，数据库收录了国际上主要国家的轮胎的数据，并实时更新，企业可以通过数据库了解业态的发展状况，通过数据库的检索，了解最新的专利公开公告的情况，特别是在轮胎的花纹领域，有哪些新的专利被公开了，被授权了。既可以避免侵权，也可以了解轮胎领域最新的新技术的进展，企业还可以以这个数据库确定自己的研发方向。比如，通过轮胎数据库的检索，发现国外某些公司轮胎的花纹或者是其他的材质，已经申请专利了，那么在进行研发的时候就可以避免;而对于国外那些不曾涉及的领域，或者没有进行过创新的这些轮胎的设计，可以投入资源，加快研发。
作者：张兴刚 来源：中国化工报 | 
IP卡
狗仔卡
成长值: 9935
发表于 1970-1-1 08:00:00
提升卡
置顶卡
喧嚣卡
变色卡
千斤顶
显身卡
发表于 1970-1-1 08:00:00