★本刊記者/文曉

艾默生數字化轉型資深顧問(wèn)陳鵬

當前，在國內外宏觀(guān)環(huán)境之下，石油石化行業(yè)面臨著(zhù)安全、綠色、可持續發(fā)展等方面的嚴峻挑戰，數字化轉型的急迫性日益增強。作為石油化工領(lǐng)域自動(dòng)化、數字化技術(shù)的領(lǐng)先供應商，艾默生致力推動(dòng)石油化工行業(yè)發(fā)展和變革，如今面對新的挑戰，艾默生數字化轉型資深顧問(wèn)陳鵬表示：“艾默生在石油化工行業(yè)內有能力基于用戶(hù)的數字化需求，提供從數字化規劃、設計輔助、技術(shù)選擇、產(chǎn)品提供、方案部署、實(shí)施效果評估和生命周期服務(wù)的一條龍模式，為石油化工企業(yè)從工藝設計、自控建設、設備運維、升級改造的全生命周期需求提供有效的產(chǎn)品和解決方案?！?/p>

基于Plantweb打造全生命周期解決方案

國內外市場(chǎng)環(huán)境的變化給各行各業(yè)都帶來(lái)全新挑戰。對于石油化工行業(yè)，陳鵬分析認為其當前正面臨四大挑戰。

其一，由于各種因素使當前供應鏈和需求端不穩定，原材料和制成品價(jià)格大起大落，并且這種情況短期內看不到緩解的跡象。石油化工行業(yè)的產(chǎn)品大多屬于大宗商品，附加值低，從原料到成品產(chǎn)出有一定時(shí)間差，應對這一不確定性是一大難題。

其二，國家的雙碳政策以及高耗能行業(yè)重點(diǎn)領(lǐng)域節能降碳改造指南的落實(shí)和實(shí)施，對于石油化工行業(yè)這樣的能耗大戶(hù)來(lái)說(shuō)，不能再延續以往的粗放的能源管理和消耗方式，而需要精益求精，逐步降低生產(chǎn)的能源消耗水平。

其三，作為新能源、新材料，循環(huán)經(jīng)濟產(chǎn)業(yè)的上游企業(yè)，在這兩個(gè)行業(yè)需求爆發(fā)性增長(cháng)的階段，及時(shí)調整產(chǎn)品結構，加速新產(chǎn)品的研發(fā)和投產(chǎn)，將給企業(yè)的可持續發(fā)展奠定良好的基礎。

其四，煉廠(chǎng)的設備維護同樣面臨著(zhù)技術(shù)迭代、產(chǎn)能升級、新舊設備更新?lián)Q代。企業(yè)需要增強資產(chǎn)設備績(jì)效管理，降低設備運維成本，提高設備運行周期。通過(guò)數字技術(shù)，企業(yè)可以對設備進(jìn)行全生命周期智能管理、診斷與優(yōu)化運行狀態(tài)，延長(cháng)設備壽命、提高裝置自動(dòng)化控制率、數據采集率、監控報警點(diǎn)覆蓋率等。正是基于以上挑戰，以及近些年來(lái)數字化轉型和智能制造所帶來(lái)的變革已深入人心，石油化工行業(yè)自動(dòng)化領(lǐng)域也漸漸從僅需要滿(mǎn)足基本生產(chǎn)向滿(mǎn)足卓越運營(yíng)和可持續發(fā)展方向轉變。

對此，陳鵬深有感觸：“在工廠(chǎng)建設時(shí)期，越來(lái)越多的石油化工企業(yè)不僅要考慮生產(chǎn)過(guò)程自動(dòng)化，還考慮將來(lái)的運維自動(dòng)化以及優(yōu)化生產(chǎn)和節能減碳。所以越來(lái)越多的石油化工企業(yè)在建設期間就要著(zhù)手規劃支撐數字化運行所必須的數字化基礎建設，比如管控一體化、儀表智能化和工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)等；在工廠(chǎng)的運營(yíng)期間，企業(yè)不僅僅滿(mǎn)足于能有合格產(chǎn)品就行，更多的是考慮可持續性，如何在現有的產(chǎn)能基礎上提高產(chǎn)出、降低成本、保障安全、環(huán)保低碳等，開(kāi)始考慮部署生產(chǎn)優(yōu)化、業(yè)務(wù)優(yōu)化、低碳改造、安全保障等一系列數字化運營(yíng)解決方案?！?/p>

面對用戶(hù)需求的變化，艾默生公司在完善、整合和拓展公司自有自動(dòng)化相關(guān)的產(chǎn)品和服務(wù)的基礎上，構建了較為完整的行業(yè)自動(dòng)化解決方案Plantweb數字生態(tài)系統。Plantweb生態(tài)系統包含數據采集、安全傳輸、分析應用和專(zhuān)家服務(wù)四大板塊，基于一系列創(chuàng )新以及其他領(lǐng)域前沿技術(shù)的移植，包含了艾默生公司旗下范圍廣泛的與自動(dòng)化和數字化相關(guān)的過(guò)程測量、分析和控制設備，以及控制系統、安全系統、PLC、工業(yè)軟件以及工業(yè)設計、行業(yè)專(zhuān)家服務(wù)等。

采訪(fǎng)中，陳鵬表示，艾默生可根據石油化工領(lǐng)域用戶(hù)的核心訴求，提供基于Plantweb數字生態(tài)系統的解決方案，為用戶(hù)量身定制降本增效、節能低碳的自動(dòng)化和數字化解決方案，覆蓋工廠(chǎng)整個(gè)生命周期，從設計建造到擴建改造，是一種較為完整和具有良好投資回報和高性?xún)r(jià)比的數字化生態(tài)解決方案集合。尤其在節能減排和可持續方面，組建了從事政策法規、技術(shù)方案、市場(chǎng)推廣、銷(xiāo)售執行和售后服務(wù)的專(zhuān)門(mén)團隊。

以創(chuàng )新技術(shù)賦能未來(lái)發(fā)展

近年來(lái)，隨著(zhù)人工智能、大數據、云計算、邊緣計算、工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)等新一代信息技術(shù)的快速發(fā)展，艾默生也開(kāi)始積極探索新技術(shù)的應用場(chǎng)景，為石化行業(yè)從設計建造到運行維護提供了眾多有價(jià)值的解決方案。

例如，將人工智能技術(shù)中的AR、VR應用于人員賦能，圖像識別技術(shù)應用于自動(dòng)巡檢。AR技術(shù)應用于現場(chǎng)巡檢人員，通過(guò)現場(chǎng)所見(jiàn)很快找到對應設備的相關(guān)資料和記錄；VR技術(shù)和數字雙胞胎技術(shù)結合則可以應用于沉浸式培訓以及工藝的設計與改造。圖像識別應用于巡檢機器人則可以很快發(fā)現巡檢區域的異常狀況，大大提升決策速度。

大數據技術(shù)運用于優(yōu)化生產(chǎn)，設備故障診斷和批次尋優(yōu)。云計算實(shí)現了算力共享，使集團公司內部的不同工廠(chǎng)優(yōu)勢互補、數據共享、低投入高產(chǎn)出，而邊緣計算通過(guò)本地建模，分散了集中監控的風(fēng)險，很大程度上提升了決策輔助的及時(shí)性和準確性。

工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)使工廠(chǎng)中的設備、人員等數據無(wú)縫傳送到中央數據平臺，為大數據采集奠定扎實(shí)的基礎，同時(shí)可以作為生產(chǎn)運營(yíng)的補充，應用于以前需要人工采集的生產(chǎn)數據和設備巡檢數據，大大減少現場(chǎng)人員人工采集數據的工作量。同時(shí)準確的數據顯示改變了以往人工巡檢需要依靠人員經(jīng)驗的傳統方式，提升了生產(chǎn)的安全性，減少人員的工作量。

而放眼未來(lái)，談及石油化工領(lǐng)域自動(dòng)化、數字化技術(shù)的發(fā)展趨勢，陳鵬給出了詳細的分析。

（１）大數據集成需求促進(jìn)數據采集標準的逐步統一

自主感知數據采集、學(xué)習、分析和決策閉環(huán)，必須將工廠(chǎng)內甚至外各種相關(guān)數據采集過(guò)來(lái)，這既包括工廠(chǎng)內生產(chǎn)、設備、能源、人員、環(huán)境等各要素的數據采集，以及廠(chǎng)內智能裝備及智能產(chǎn)品的數據采集，也包括各種系統接口集成數據。對于這些不同的場(chǎng)景，應用采集數據所采用的各類(lèi)底層協(xié)議，海量不同的通訊設備和傳感器，數據維護難度可想而知。統一數據采集標準是大勢所趨，也是來(lái)自流程行業(yè)強烈的呼聲。

（2）工業(yè)控制系統整體構架向云邊端形式靠攏

ISA95普渡模型定義了自動(dòng)化工廠(chǎng)的網(wǎng)絡(luò )的分層結構，標準發(fā)布已將近20年，隨著(zhù)諸如工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)、數字雙胞胎、人工智能、大數據、云計算、AR、VR、邊緣計算等信息技術(shù)的不斷進(jìn)步，未來(lái)石油化工行業(yè)的建設越來(lái)越依賴(lài)于不同領(lǐng)域的數據集合?？鐚哟蜗嗷脭祿粩嘣龆?，工業(yè)控制系統將逐漸從底層的分散控制向邊緣控制靠攏，而上層的集中管理向云端管理靠攏。

（3）復雜設備分析平臺采用機理模型和數據模型結合

以往的分析平臺往往采用機理模型作為分析依據，這樣的分析方法適合于簡(jiǎn)單設備，而對于較為復雜的設備，尤其是受干擾因素較多的設備，機理模型的準確率大大下降。但伴隨著(zhù)人工智能以及大數據采集技術(shù)的不斷進(jìn)步，對復雜設備采用數據模型黑箱建模成為可能。然而這種建?；ㄙM時(shí)間較長(cháng)，也需要大量數據對模型進(jìn)行訓練和校正。這樣對于工廠(chǎng)中的不同場(chǎng)景、應用對象、建模范圍、使用人員等不同情況下，采用機理模型和數據模型相結合的方式能夠快速實(shí)現分析平臺的部署和應用，采用數據模型加機理模型分析，可以彌補機理模型的魯棒性不足，更好地分析不同工況下同類(lèi)設備運行的特殊性，對輔助采取個(gè)性化決策起到重要作用。

陳鵬表示，當前，在國家戰略和經(jīng)濟發(fā)展的推動(dòng)下，石油化工行業(yè)已經(jīng)步入全面數字化轉型的關(guān)鍵階段，艾默生期待持續以創(chuàng )新技術(shù)助力石油化工用戶(hù)迎接數字化挑戰，為石油化工產(chǎn)業(yè)可持續發(fā)展保駕護航。

摘自《自動(dòng)化博覽》2023年3月刊