喚醒沉睡數(shù)據(jù) 打造石化“智能+”

4月2~3日，第二屆中國煉油石化科技智能化大會在寧波召開。來自石油石化、設(shè)備制造、信息技術(shù)等行業(yè)的院士、*、企業(yè)代表濟(jì)濟(jì)一堂，探討如何借助大數(shù)據(jù)、云計算等信息技術(shù)，推動石化行業(yè)“智能+”發(fā)展。
　　“智能生產(chǎn)，就是面向工業(yè)生產(chǎn)過程和系統(tǒng)，基于智能感知、人機(jī)交互，構(gòu)建智能化和綠色化的柔性制造模式，重塑產(chǎn)業(yè)鏈和價值鏈，實現(xiàn)工藝優(yōu)化和生產(chǎn)全流程整體優(yōu)化。”中國工程院院士、過程控制和過程系統(tǒng)工程*錢鋒表示。

　　石化企業(yè)生產(chǎn)過程中產(chǎn)生的海量數(shù)據(jù)，借助信息技術(shù)可以強(qiáng)化生產(chǎn)監(jiān)控、優(yōu)化生產(chǎn)計劃，為企業(yè)管理者提供輔助。

　　開采數(shù)據(jù)“礦山”

　　石化反應(yīng)機(jī)理復(fù)雜，影響過程的因素多，難以用常規(guī)方式分析。通過大數(shù)據(jù)分析，可以從中發(fā)現(xiàn)某些異常，或事故模式，對安全生產(chǎn)具有重大意義

　　“智能工廠的數(shù)據(jù)來源包括企業(yè)信息化數(shù)據(jù)、工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)，以及外部跨界數(shù)據(jù)三大類，數(shù)據(jù)量大、種類多、來源廣，統(tǒng)計和使用難度大。”中國石化信息化管理部副主任李劍峰表示。

　　據(jù)《自動化博覽》雜志刊載文章，乙烯生產(chǎn)裝置需要監(jiān)控的參數(shù)5000余點，一個中等規(guī)模的石化企業(yè)需要監(jiān)控的生產(chǎn)參數(shù)約10萬點。DCS或SCADA系統(tǒng)的采樣周期為秒級，實時數(shù)據(jù)庫保存數(shù)據(jù)的周期通常為1分鐘。按照這樣計算，一個星期內(nèi)，中型石化企業(yè)實時數(shù)據(jù)庫累積的生產(chǎn)參數(shù)可達(dá)10億條。

　　大數(shù)據(jù)分析可以用于優(yōu)化生產(chǎn)，以及企業(yè)管理的各個領(lǐng)域。與傳統(tǒng)數(shù)據(jù)分析相比，大數(shù)據(jù)技術(shù)注重關(guān)聯(lián)性分析。大數(shù)據(jù)重在眾多的因素中研究事物之間的關(guān)聯(lián)性，試圖發(fā)現(xiàn)一些有價值的新現(xiàn)象和新規(guī)律，而傳統(tǒng)數(shù)據(jù)分析方法限于某個局部，造成了數(shù)據(jù)之間的斷裂，數(shù)據(jù)中的規(guī)律無法充分挖掘。

　　石化行業(yè)大數(shù)據(jù)分析應(yīng)用多分布于供應(yīng)鏈優(yōu)化、庫存管理、資金統(tǒng)一管理和生產(chǎn)監(jiān)管優(yōu)化四個模塊。石化企業(yè)的生產(chǎn)過程是復(fù)雜的物理化學(xué)變化過程，影響過程的因素多，機(jī)理*復(fù)雜，難以用線性手段描述和*方程表達(dá)。通過大數(shù)據(jù)分析，可以從中發(fā)現(xiàn)某些異常，或事故模式，對安全生產(chǎn)具有重大意義。

　　推動大數(shù)據(jù)工業(yè)應(yīng)用

　　借助大數(shù)據(jù)建模，不僅可以強(qiáng)化企業(yè)生產(chǎn)監(jiān)控，而且可以優(yōu)化，甚至預(yù)測運行狀況

　　未經(jīng)過梳理的數(shù)據(jù)*雜亂，經(jīng)過梳理、統(tǒng)計后，得到初步的信息；將信息的規(guī)律分析、總結(jié)出來，即獲得知識；將知識進(jìn)一步應(yīng)用，利用數(shù)據(jù)做出決策，這一階段為“智慧”。因此，數(shù)據(jù)的應(yīng)用分4個階段：搜集數(shù)據(jù)、提取信息、獲得知識、進(jìn)階智慧。

　　借助大數(shù)據(jù)建模，不僅可以強(qiáng)化企業(yè)生產(chǎn)監(jiān)控，而且可以優(yōu)化，甚至預(yù)測運行狀況。中國石化在智能工廠建設(shè)中，與國內(nèi)重點高校、研究機(jī)構(gòu)合作開展了工業(yè)大數(shù)據(jù)應(yīng)用的研究和實踐?！澳壳埃覀冊谏a(chǎn)分析、生產(chǎn)操作、設(shè)備運行大數(shù)據(jù)應(yīng)用方面取得了階段性進(jìn)展，為裝置安全平穩(wěn)運行、精細(xì)化生產(chǎn)提供了科學(xué)指導(dǎo)?！崩顒Ψ褰榻B。

　　在煉化企業(yè)，因動設(shè)備故障引起的非計劃停工占到裝置非計劃停工的70%以上。對于動設(shè)備中的關(guān)鍵機(jī)組，如何定義設(shè)備的“不安全狀態(tài)”，確定設(shè)備的風(fēng)險狀態(tài)，是否能夠有量化的評估指標(biāo)，一直是煉化企業(yè)設(shè)備及生產(chǎn)運行人員探索的問題。

　　在茂名石化，中國石化利用大數(shù)據(jù)對機(jī)組運行“健康度”建模，針對每個維度的數(shù)據(jù)實時分析，采用梯度加速回歸算法對關(guān)鍵設(shè)備的運行風(fēng)險、異常進(jìn)行分析。他們成功提前9個小時對渣油加氫裝置新氫壓縮機(jī)的異常狀況預(yù)警，及時維修，避免了事故。

　　應(yīng)用數(shù)據(jù)分析方法，對煉化企業(yè)設(shè)備腐蝕風(fēng)險進(jìn)行在線實時分析，也能為企業(yè)防范腐蝕風(fēng)險提供及時、量化的決策信息。

　　應(yīng)用大數(shù)據(jù)仍存挑戰(zhàn)

　　石化企業(yè)數(shù)據(jù)量大且來源復(fù)雜，當(dāng)前算法、算力等方面仍不足

　　“石化工業(yè)大數(shù)據(jù)在數(shù)據(jù)治理、應(yīng)用方面，仍面臨著來自數(shù)據(jù)、算力和算法，以及工業(yè)應(yīng)用等方面的挑戰(zhàn)?！崩顒Ψ灞硎尽?

　　石化企業(yè)數(shù)據(jù)量大且來源復(fù)雜。中國石化煉化生產(chǎn)數(shù)據(jù)超過960PB（拍字節(jié)），來源包括ERP、MES等各類信息系統(tǒng)及現(xiàn)場傳感器。數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)包括結(jié)構(gòu)化、半結(jié)構(gòu)化、非結(jié)構(gòu)化等多種類型，歷史數(shù)據(jù)量大，處理難度大。

　　相對于國外大型石化企業(yè)來說，目前國內(nèi)石化企業(yè)的高性能數(shù)據(jù)處理中心還在起步階段，存儲資源尚未有效整合。同時，當(dāng)前學(xué)術(shù)界、科研單位形成的算法偏重于理論，與工業(yè)結(jié)合的深度不足。部分算法實現(xiàn)了工業(yè)嘗試，但尚未形成規(guī)?；瘧?yīng)用。

　　工業(yè)大數(shù)據(jù)建模、分析和應(yīng)用，需要員工具備較強(qiáng)的數(shù)學(xué)知識，能夠?qū)I(yè)務(wù)問題模型化，給企業(yè)老員工帶來挑戰(zhàn)。大數(shù)據(jù)分析算法、機(jī)理模型和*經(jīng)驗融合應(yīng)用的工業(yè)軟件偏少，主流工業(yè)軟件往往知識側(cè)重于單一應(yīng)用，這也為融合應(yīng)用帶來了機(jī)遇。