隨著先進(jìn)自控系統(tǒng)和數(shù)據(jù)采集系統(tǒng)的應(yīng)用,石油和化工企業(yè)獲取的數(shù)據(jù)量與日俱增。如何把這些數(shù)據(jù)科學(xué)地利用起來,指導(dǎo)生產(chǎn)運(yùn)營?清華大學(xué)化學(xué)工程系過程系統(tǒng)工程研究所袁志宏博士日前在接受記者采訪時(shí)表示,將大數(shù)據(jù)、機(jī)器學(xué)習(xí)、人工智能融入到智能制造的核心技術(shù)中,實(shí)現(xiàn)石油和化工企業(yè)生產(chǎn)經(jīng)營的敏捷、柔性、高效、安全,是智能制造的重要發(fā)展方向。
“當(dāng)前,隨著自動化、數(shù)字化設(shè)備的應(yīng)用,石油和化工企業(yè)數(shù)據(jù)量急劇增加。以國內(nèi)某大型石化集團(tuán)為例,旗下每個(gè)裝置平均有600~1000個(gè)數(shù)據(jù)采集點(diǎn),數(shù)據(jù)每3分鐘要上傳到集團(tuán)總部相關(guān)部門。目前該集團(tuán)煉油裝置數(shù)據(jù)量已經(jīng)有70TB,并以每年18TB的速度在增長。”袁志宏告訴記者,“以前,我們苦于缺乏相關(guān)的數(shù)據(jù),現(xiàn)在如何應(yīng)用這些海量數(shù)據(jù),是行業(yè)智能制造的重要課題。”
袁志宏表示,大數(shù)據(jù)技術(shù)應(yīng)用于石油化工行業(yè)前景廣闊,其中最關(guān)鍵的應(yīng)用就是優(yōu)化生產(chǎn),也就是用大數(shù)據(jù)技術(shù)來提升石油和化工企業(yè)的經(jīng)濟(jì)效益。對石化企業(yè)而言,由于市場行情的變化,對產(chǎn)品類型和產(chǎn)量的需求是波動的。很多潛在的效益,可以利用大數(shù)據(jù)工具挖掘出來。
一方面,可以利用大數(shù)據(jù)等技術(shù),建立智能混合模型。把單元操作優(yōu)化和全流程優(yōu)化操作結(jié)合起來,利用系統(tǒng)工程的理論和技術(shù),建立精度可控的數(shù)據(jù)驅(qū)動代理模型,實(shí)現(xiàn)自適應(yīng),提升操作精度。“要在整個(gè)生產(chǎn)管理協(xié)同優(yōu)化,兼顧庫存、市場等各個(gè)因素,來指導(dǎo)調(diào)度和生產(chǎn)計(jì)劃,確定操作條件、產(chǎn)品類型、裝置負(fù)荷,實(shí)現(xiàn)柔性生產(chǎn),進(jìn)而實(shí)現(xiàn)效益最優(yōu)化。”袁志宏說。
另一方面,可以利用大數(shù)據(jù)預(yù)測市場需求和行情,進(jìn)而指導(dǎo)生產(chǎn)調(diào)度。比如,石化企業(yè)可以利用積累的海量數(shù)據(jù)進(jìn)行評估,用大數(shù)據(jù)來預(yù)測市場對汽油柴油需求量的變化情況;在精細(xì)化工行業(yè),則可以利用大數(shù)據(jù)預(yù)判市場行情、指導(dǎo)生產(chǎn)。一旦預(yù)判市場行情會不好時(shí),企業(yè)可以減少生產(chǎn)負(fù)荷應(yīng)對市場變化;預(yù)判市場需求會提升的時(shí)候,提前提升生產(chǎn)負(fù)荷,調(diào)整產(chǎn)品的產(chǎn)量、品種,確保利潤的最大化。
據(jù)介紹,清華大學(xué)陳丙珍院士團(tuán)隊(duì)針對針對催化裂化裝置敏捷、優(yōu)化運(yùn)行的問題,開發(fā)案例庫匹配驅(qū)動的尋優(yōu)策略,對裝置的歷史優(yōu)化加工方案以及相關(guān)模擬優(yōu)化數(shù)據(jù)進(jìn)行結(jié)構(gòu)化的知識整理和數(shù)據(jù)挖掘,使得企業(yè)在一體化優(yōu)化方案制訂和實(shí)施過程所產(chǎn)生的經(jīng)驗(yàn)進(jìn)行積累和重用,實(shí)現(xiàn)裝置更敏捷地響應(yīng)加工原料變化,捕捉了常規(guī)運(yùn)營操作中可能忽略掉的那些潛在優(yōu)化機(jī)會。
此外,大數(shù)據(jù)在行業(yè)應(yīng)用的場景還有很多。“首先,可以應(yīng)用于設(shè)備的預(yù)知性維護(hù)。利用大數(shù)據(jù)技術(shù),通過設(shè)備使用頻次、維修頻次、使用時(shí)間、運(yùn)行參數(shù)以及更換設(shè)備備件等情況,進(jìn)行數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)、歸類、趨勢分析,從而為制訂設(shè)備預(yù)防性維護(hù)頻次、設(shè)備備件控制計(jì)劃、購置設(shè)備及購置設(shè)備備件廠家等提供依據(jù)。”袁志宏介紹說。
利用大數(shù)據(jù)方法還可實(shí)現(xiàn)報(bào)警管理。袁志宏表示:“現(xiàn)在石油和化工企業(yè)的DCS等,都安裝各種各樣的報(bào)警系統(tǒng)。有時(shí)候?yàn)榱舜_保工藝設(shè)備的安全性,報(bào)警軟件就裝多了,或者報(bào)警點(diǎn)設(shè)置多了,系統(tǒng)就會出現(xiàn)亂報(bào)或者多報(bào)的情況,給操作人員帶來了很大的麻煩。利用大數(shù)據(jù)技術(shù),可以開發(fā)自動執(zhí)行程序,通過機(jī)器自動識別,將一些虛假報(bào)警,或者不構(gòu)成安全威脅的報(bào)警過濾掉。”
針對催化裂化裝置報(bào)警多的問題,清華大學(xué)化學(xué)工程系系統(tǒng)工程研究所趙勁松教授團(tuán)隊(duì)?wèi)?yīng)用大數(shù)據(jù)技術(shù)與理念,對催化裂化裝置的海量數(shù)據(jù)進(jìn)行深層次的數(shù)據(jù)挖掘,找到問題的關(guān)聯(lián)因子,建立預(yù)測模型,通過對試點(diǎn)裝置的驗(yàn)證后,形成可供推廣的風(fēng)險(xiǎn)評估技術(shù),開創(chuàng)了應(yīng)用大數(shù)據(jù)技術(shù)解決催化裂化裝置生產(chǎn)問題的新途徑。
在應(yīng)用大數(shù)據(jù)的同時(shí),對數(shù)據(jù)的處理和校正同樣重要。袁志宏認(rèn)為,現(xiàn)在的石化大數(shù)據(jù)中,有一些是無效數(shù)據(jù)。很多數(shù)據(jù)是來自于ERP、DCS、MES等系統(tǒng),可能受到某些因素的干擾,某一個(gè)值出現(xiàn)大幅瞬時(shí)波動,要利用數(shù)據(jù)處理技術(shù),剔除到一些無效數(shù)據(jù),讓數(shù)據(jù)利用更快速、準(zhǔn)確。此外,石油和化工行業(yè)還有很多非結(jié)構(gòu)化的數(shù)據(jù),比如視頻、圖像等,要利用先進(jìn)的數(shù)學(xué)方法,或者是數(shù)據(jù)機(jī)器學(xué)習(xí)方法,把這些數(shù)據(jù)價(jià)值開發(fā)出來。
![]() |
|