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|以工業(yè)AI為筆：繪制煉化企業(yè)高質(zhì)量發(fā)展新藍(lán)圖

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|數(shù)字經(jīng)濟(jì)成為經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展新引擎《2024年國(guó)務(wù)院政府工作報(bào)告》

中要求深入推進(jìn)數(shù)字經(jīng)濟(jì)創(chuàng)新發(fā)展，明確提出“開(kāi)展‘人工智能’+行動(dòng)”，促進(jìn)數(shù)字技術(shù)和實(shí)體經(jīng)濟(jì)深度融合，并對(duì)新型工業(yè)化、新質(zhì)生產(chǎn)力、科技創(chuàng)新等方面進(jìn)行了戰(zhàn)略部署。

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|當(dāng)前，石油石化行業(yè)安全環(huán)保事故時(shí)有發(fā)生，雙碳、綠色發(fā)展任務(wù)十分艱巨。開(kāi)展數(shù)智化改造、綠色化轉(zhuǎn)型，是企業(yè)提升經(jīng)濟(jì)效益、生產(chǎn)效率和安全環(huán)保水平，邁向高質(zhì)量發(fā)展的必然選擇。將人工智能等新一代信息技術(shù)與業(yè)務(wù)場(chǎng)景相融合，通過(guò)數(shù)字化、智能化解決方案解決企業(yè)實(shí)際問(wèn)題，充分發(fā)揮數(shù)據(jù)價(jià)值，將有力促進(jìn)老舊企業(yè)轉(zhuǎn)型升級(jí)，提升傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)發(fā)展質(zhì)量，也將支持戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)的加快培育。數(shù)智化成為石化行業(yè)轉(zhuǎn)型升級(jí)和高質(zhì)量發(fā)展的必然選擇

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|新一代信息技術(shù)加速創(chuàng)新、快速迭代，正在從單項(xiàng)技術(shù)突破向群體突破、交叉融合的趨勢(shì)演變，成為行業(yè)轉(zhuǎn)型升級(jí)的重要物質(zhì)技術(shù)基礎(chǔ)。石化企業(yè)兼顧技術(shù)成熟度和行業(yè)適用性，將信息技術(shù)與產(chǎn)業(yè)全方位融合，積極借助新一代信息技術(shù)的賦能作用，加快對(duì)傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)進(jìn)行全方位、全鏈條、系統(tǒng)化改造升級(jí)，提升發(fā)展速度和質(zhì)量。人工智能等新一代信息技術(shù)在石化行業(yè)內(nèi)加速應(yīng)用

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|石化盈科從2012年開(kāi)始深耕煉化智能工廠領(lǐng)域，已為20余家能源化工企業(yè)打造了具有國(guó)家影響力的大型智能工廠，其中10家獲得國(guó)家智能制造試點(diǎn)示范，九江石化被評(píng)為國(guó)家智能制造標(biāo)桿企業(yè)。鎮(zhèn)海煉化、中科煉化、廣州石化、天津石化、北海煉化、九江石化7家企業(yè)獲評(píng)國(guó)家卓越級(jí)智能工廠。石化盈科積極開(kāi)展人工智能探索及應(yīng)用

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|石化盈科助推煉化企業(yè)數(shù)智化轉(zhuǎn)型升級(jí)

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|融合初期火焰靜態(tài)與動(dòng)態(tài)特征，構(gòu)建了30余種精準(zhǔn)火焰識(shí)別模型對(duì)現(xiàn)場(chǎng)易腐蝕、易泄露、罐區(qū)、汽車(chē)棧臺(tái)、熱油泵、高溫管線等關(guān)鍵風(fēng)險(xiǎn)點(diǎn)位進(jìn)行了火焰特征迅速分析、自主判定，實(shí)現(xiàn)了3秒鐘內(nèi)精準(zhǔn)識(shí)別及報(bào)警推送，火焰目標(biāo)識(shí)別率達(dá)到99%以上。煉化企業(yè)日常生產(chǎn)管理中，涉及較多易燃物料，工藝流程多且復(fù)雜，受人、物、環(huán)等多方面因素影響，易發(fā)生火災(zāi)事故，造成企業(yè)人員和財(cái)產(chǎn)的損失，尤其是物料的泄漏、自燃引發(fā)的早期火焰，發(fā)現(xiàn)不及時(shí)極易導(dǎo)致多米諾連鎖效應(yīng)引發(fā)更大事故，為了做到早發(fā)現(xiàn)、早處置，降低事故損失，需要及時(shí)開(kāi)展初期火災(zāi)的識(shí)別。煉化企業(yè)人工智能應(yīng)用場(chǎng)景實(shí)踐場(chǎng)景一：初期火災(zāi)識(shí)別識(shí)別模型訓(xùn)練優(yōu)化數(shù)據(jù)采集與處理朝陽(yáng)晚霞橙色標(biāo)識(shí)燈光應(yīng)用效果

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|在煉化企業(yè)生產(chǎn)裝置與罐區(qū)、長(zhǎng)輸管線、配電室等核心區(qū)域中，現(xiàn)場(chǎng)人員面臨著高危環(huán)境及受限空間作業(yè)的難題，操作過(guò)程中存在儀表讀數(shù)困難、微小泄漏難察覺(jué)、設(shè)備初期異常難識(shí)別等問(wèn)題，嚴(yán)重制約生產(chǎn)安全與運(yùn)行效能，同時(shí)為了減少人工在極端氣候、高危環(huán)境作業(yè)的風(fēng)險(xiǎn)。煉化企業(yè)人工智能應(yīng)用場(chǎng)景實(shí)踐應(yīng)用場(chǎng)景場(chǎng)景二：機(jī)器代人現(xiàn)場(chǎng)作業(yè)巡檢模式室內(nèi)機(jī)器人巡檢裝置區(qū)輪式機(jī)器人巡檢高空無(wú)人機(jī)巡檢掛軌機(jī)器人巡檢溫度識(shí)別儀表讀數(shù)噪聲識(shí)別泄露監(jiān)測(cè)

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|煉化企業(yè)實(shí)驗(yàn)室化驗(yàn)分析工作依靠傳統(tǒng)人工模式，分析過(guò)程受制于人為因素影響，導(dǎo)致分析結(jié)果不穩(wěn)定、分析效率低下、耗材成本消耗過(guò)高等問(wèn)題。隨著企業(yè)質(zhì)量管控要求升級(jí)，生產(chǎn)過(guò)程中化驗(yàn)分析環(huán)節(jié)及任務(wù)數(shù)量與日俱增，需要及時(shí)有效的反饋化驗(yàn)數(shù)據(jù)，指導(dǎo)生產(chǎn)現(xiàn)場(chǎng)方案的實(shí)時(shí)調(diào)整，從而整體提升產(chǎn)品的質(zhì)量。煉化企業(yè)人工智能應(yīng)用場(chǎng)景實(shí)踐場(chǎng)景三：全流程智慧化驗(yàn)室業(yè)務(wù)流程應(yīng)用場(chǎng)景機(jī)械臂自動(dòng)送樣分析無(wú)人車(chē)自動(dòng)取樣

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|煉化企業(yè)設(shè)備管理存在諸多不利因素，重資產(chǎn)環(huán)境下設(shè)備廠商眾多，各設(shè)備監(jiān)測(cè)系統(tǒng)之間很難形成有效的數(shù)據(jù)共享及流程貫通，對(duì)后續(xù)企業(yè)設(shè)備專(zhuān)業(yè)管理人員開(kāi)展統(tǒng)計(jì)和分析存在較大的困難，大部分企業(yè)仍存在策略制定針對(duì)性不高、策略動(dòng)態(tài)更新不及時(shí)等問(wèn)題，迫切需要為設(shè)備維修維護(hù)決策提供科學(xué)有效的決策支持，提升企業(yè)的設(shè)備預(yù)防性維修管理水平。設(shè)備健康診斷模型煉化企業(yè)人工智能應(yīng)用場(chǎng)景實(shí)踐針對(duì)18種不同設(shè)備類(lèi)型，形成了60余種故障預(yù)測(cè)及診斷模型并形成案例庫(kù)，準(zhǔn)確率達(dá)到97.9%場(chǎng)景四：設(shè)備預(yù)防性維修設(shè)備運(yùn)行狀態(tài)震動(dòng)頻譜監(jiān)測(cè)軸心軌跡運(yùn)行監(jiān)測(cè)

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