工業(yè)設備上云是工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺建設和應用的重點、難點，也是切入點，意義十分重大。2018年7月工信部發(fā)布的《工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺建設及推廣指南》，提出要“實施工業(yè)設備上云‘領跑者’計劃”，并明確了四類十大重點工業(yè)設備，即以煉鐵高爐、工業(yè)鍋爐、石化設備為代表的高能耗設備，以柴油發(fā)動機、大中型電機、大型空壓機為代表的高通用設備，以工程機械、數(shù)控機床為代表的高價值設備和以風電、光伏為表的新能源設備。
三年來，工業(yè)設備上云取得了重大進展，全國重點工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺連接的工業(yè)設備數(shù)量超過7300萬臺套，上云深度從狀態(tài)監(jiān)測、故障診斷向預測預警、精準運維演進。為幫助業(yè)界進一步明確不同工業(yè)設備上云面臨的痛點問題、應用場景、實施路徑和推廣前景，賽迪智庫信息化與軟件產業(yè)研究所工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)研究室在調研40余家企業(yè)的基礎上，編制形成了“工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺+工業(yè)設備上云”系列研究報告。
石油化工設備面臨著設備能耗高、安全風險高、停機損失大和運維難度大等痛點問題。以石化盈科、阿里云等為代表的解決方案企業(yè)積極探索基于工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺推動石油化工設備上云，并開展設備節(jié)能降耗、設備安全預警、設備預測維護和設備模擬操作等新型應用服務，有效提升了石油化工設備的能源利用效率和運營維護效率。
痛點問題
01設備能耗高
石油化工是高耗能的產業(yè)，其能耗量在我國行業(yè)耗能中排于第五位，位列金屬冶煉、建材、化工和電力之后。石化企業(yè)中工藝設備是生產加工的主體，因此設備能耗是全廠能耗最重要的組成部分，據(jù)統(tǒng)計，大型煉廠的全廠能耗組成中，85%-90%為設備能耗，因此對主要耗能裝置進行有效的能耗管理是石化企業(yè)節(jié)能減排的重點。在傳統(tǒng)模式下，企業(yè)難以實時采集、監(jiān)測、分析設備能耗情況，不能精準確定重點問題環(huán)節(jié)。
02安全風險高
石化行業(yè)的生產設備具有危險性，一旦設備在運行的過程中出現(xiàn)異常高溫、高壓、設備腐蝕泄漏的情況，會引發(fā)火災或者爆炸事故，造成人員傷亡。傳統(tǒng)的設備管理方式為定期檢查和定期維護，企業(yè)連續(xù)生產期間很難及時了解設備內部情況，并準確識別設備故障，造成安全生產的重大隱患。
03停機損失大
石油化工屬于流程行業(yè)，一旦某一設備發(fā)生設備故障而非計劃臨時停機檢修，將造成整個生產裝置的全面停產(或大幅度減產)，企業(yè)的經濟效益損失十分嚴重。通常，一次較大的設備事故(例如壓縮機組轉子損壞)的直接經濟損失大約為百萬元以上，間接經濟損失(裝置產值損失及開、停車放空損失)大約為數(shù)千萬元。
04運維難度大
石化大機組等動設備價值高，而且零部件多、結構復雜、故障形式多樣，運維難度較大。傳統(tǒng)的以設備或測點為對象的監(jiān)測技術，單一的參數(shù)指標不能全面體現(xiàn)設備故障特征，導致設備出現(xiàn)異常不能快速定位。同時，由于石化設備復雜，對維修人員的技術和經驗要求高，缺乏經驗的維修人員對機組檢修難以一次合格，存在二次檢修現(xiàn)象。
應用場景
01設備節(jié)能降耗
石油化工是高耗能的產業(yè)，對石油化工設備進行有效的能耗管理是石化企業(yè)節(jié)能的重點。一是關鍵耗能設備的數(shù)據(jù)采集。針對加熱爐、壓縮機、泵等關鍵耗能設備，采集排煙溫度、熱負荷、燃料類型、熱效率、燃料流量、折標系數(shù)、空氣過剩系數(shù)、壓縮機的流量、出入口溫度、出入口壓力、軸功率、揚程、輸送液體密度等能耗數(shù)據(jù)。二是節(jié)能降耗的模型構建與耗能分析。利用大數(shù)據(jù)和人工智能技術，結合工業(yè)機理和專家知識，構建石化設備能耗模型，分析耗能的關鍵因素，找出能耗最低的工藝參數(shù)來指導實際設備生產，提高關鍵耗能設備的維護精度。
例如，恒逸石化與阿里云合作推動石化設備上云，通過對恒逸石化歷年鍋爐燃燒數(shù)據(jù)進行深度學習，推算出最優(yōu)的鍋爐燃燒參數(shù)，實現(xiàn)了燃煤發(fā)電效率提升2.6%，在節(jié)煤方面增加了數(shù)千萬元收入。
02設備安全預警
設備隱患與故障輕則影響生產，重則容易引發(fā)安全事故。實現(xiàn)設備故障風險評估，合理安排處置優(yōu)先級和措施至關重要。一是設備關鍵安全參數(shù)的數(shù)據(jù)采集。利用傳感器等智能終端，實時采集石化設備運行過程中的工藝參數(shù)、維修記錄以及振動等數(shù)據(jù)，在云端總結提取設備生產過程中的各種風險因素。二是設備安全預警模型的構建與訓練?；谑O備運行機理、行業(yè)標準、結合設備管理領域的專家知識和實踐經驗，應用工業(yè)大數(shù)據(jù)算法和人工智能技術，構建重點設備運行、工藝報警、現(xiàn)場報警、作業(yè)安全、隱患管理、工藝平穩(wěn)率等一級、二級設備安全預警模型，并通過對設備歷史數(shù)據(jù)的挖掘、自學習、訓練識別設備的健康安全邊界，實現(xiàn)對設備健康實時計算分析、故障預警與自動診斷。三是設備安全預警與優(yōu)化。基于上云石化設備的實時運行數(shù)據(jù)和設備安全預警模型，實時分析設備關鍵零部件的健康情況，一旦出現(xiàn)設備運行異常和安全風險，提前安全預警，并給出降低設備安全風險的優(yōu)化方案，指導管理人員操作。
例如，大連恒力石化基于工業(yè)互聯(lián)云平臺對PTA裝置壓縮機組、高危泵等重要設備進行智能監(jiān)測，通過實時采集設備的振動與關聯(lián)的工藝數(shù)據(jù)、邊緣計算，構建設備機理與自學習模型，實現(xiàn)對設備健康實時計算分析、故障預警、自動診斷，設備安全預警準確率95%以上，有效確保設備安全。
山東京博石化基于supOS工業(yè)操作系統(tǒng)建立了包括事故事件管理、隱患管理、工藝平穩(wěn)率、重點設備運行、工藝報警、現(xiàn)場報警、作業(yè)安全和安全領導力等8個一級指標和30個二級指標。根據(jù)不同的風險權重，從公司和車間兩個維度為每個指標賦予不同的扣分系數(shù)，經復雜的計算提煉，從而形成可視化、可對比、可執(zhí)行、可預警的設備的故障風險評估體系。安全指標從上線之初的-1500多，提升并穩(wěn)定在目前的+70以上;逾期未處理隱患從上線之初的140個左右，下降并穩(wěn)定在目前的個位數(shù)。隱患平均處理時間從上線之初的4.6天，降低至目前的3.8天。
03設備預測維護
推動石化設備上云，可實現(xiàn)石化設備全生命周期的故障預測和主動維護，降低設備非計劃停機的損失。一是設備全生命周期的數(shù)據(jù)采集。采集石化設備全生命周期的歷史故障、故障數(shù)據(jù)模型、維修記錄設備振動與關聯(lián)工藝實時數(shù)據(jù)等，以及設備部件結構、參數(shù)、功能、機理等數(shù)據(jù)。二是設備預測性維護模型的構建。基于設備機理、行業(yè)標準、專家知識，應用人工智能、自學習機制并結合知識圖譜技術，構建石化設備預測性維護模型。三是設備故障預測和主動維護?；谏显剖O備的實時運行數(shù)據(jù)和設備預測性維護模型，對設備健康實時計算分析、預測石化設備關鍵零部件健康變遷與劣化趨勢，預判零部件的損壞時間和剩余使用壽命，實現(xiàn)主動、及時、提前地開展設備維護服務，避免搶修與過度維修，減少非計劃停機。
例如，鎮(zhèn)海煉化開展云上泵群監(jiān)測，對52套裝置1700余臺高危泵遠程實時狀態(tài)監(jiān)測及診斷，及時發(fā)現(xiàn)泵群設備故障信息，2019年主動分析異常107起，建議拆檢40多起，經檢修驗證與診斷結論相符，確保裝置安全、穩(wěn)定、長周期運行。
石化盈科建設了大型機組管理云平臺，對中石化各分公司400余臺關鍵離心式壓縮機組開展集中監(jiān)控，提供典型故障智能診斷、專家遠程會診和檢維修指導服務，有效減少機組非計劃停機損失約30%。大連恒力石化工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)設備智能化平臺對動設備開展實時、智能化健康計算分析，實現(xiàn)數(shù)據(jù)采集、邊緣計算、數(shù)據(jù)傳輸、健康計算、故障預警、自動診斷、專家協(xié)同、維護指導服務閉環(huán)智能化運行，關鍵部件故障預警與自動診斷準確率95%以上，有效支撐企業(yè)預測維護體系的建設。
04設備操作模擬
石化設備結構復雜，運維難度大，對維修人員的技術和經驗要求高。一是設備運維模擬。在云端構建石化設備數(shù)字模型，結合可視化技術，開展模擬的石化設備的機組拆裝、機組試車、應急處置等設備運維培訓，提高人員的設備運維技能，保證機組檢修一次合格。二是設備操作路徑優(yōu)化?；谑O備數(shù)字孿生體，在實際煉化生產前，對工藝配方、工藝流程等全方位模擬仿真，優(yōu)化石化裝置的操作參數(shù)，優(yōu)化石化裝置的操作路徑，得出最優(yōu)的煉化生產方案。
例如，石化盈科大型機組管理云平臺中內置MCL和BCL大型機組三維仿真模型，結合VR技術開展機組拆裝、機組試車、機組操作、應急處置等可視化模擬操作，在中石化應用以來，有效提高中石化員工的設備運維水平。中石油云南石化在實際開工前，在云端對開工原油的煉化工藝流程進行模擬分析，明確煉化設備的各項操作參數(shù)，從而指導生產操作，實現(xiàn)了常減壓裝置1次開車成功，制氫聯(lián)合裝置核心設備投產1次成功。
推廣前景
當前，我國石化行業(yè)能耗水平較高，環(huán)保壓力日益增大，市場推廣空間巨大。推動石油化工設備上云，可實時采集設備工況數(shù)據(jù)，結合大數(shù)據(jù)、人工智能等新興技術，開展設備狀態(tài)檢測、安全預警、預測性維護等智能服務，改善能耗水平和綠色生產水平。預計石化設備上云普及率將不斷擴大，設備能耗和污染排放將不斷減少。
文 | 賽迪智庫信軟所工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)研究室 徐靖
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