数字化转型打造安全高效炼化工艺
炼油化工是石油石化行业技术密集、资金密集的细分领域之一，生产规模大、连续性强、工艺技术复杂、运行条件严苛，是石油石化企业增加价值、增长利润的中心环节，是提高石油石化企业竞争力的重要领域。
对于炼油化工环节，全流程统筹优化生产和工艺结构调整将成为企业提效降本的重心。随着产业结构升级，由低层次向高层次产品发展，炼化企业需要结合实际生产流程和工艺改造进程，运用数字技术助力炼化企业提效增值，增强其在国际市场中的竞争力。
炼化装置工艺技术复杂、因果关系变量不稳定影响生产装置稳定运行，各环节对连续性生产的高要求决定着工厂需要实时掌握原料性质和变化。运用云计算、大数据分析及机器深度学习等技术，企业可重构炼化一体化模型，优化催化模型，合理规划企业生产计划。根据化学反应机理，工厂可运用大数据模型链接工艺，建立实时生产运行模型，并通过大数据计算和机器深度学习的技术，迭代优化生产过程，实时掌控和调节各环节物料投放和再利用。
同时，炼化项目的建设涉及规划、设计、开发、实施和交付。炼化项目的建设方需增强一体化EPC建设的理念，优先采用全厂EPC建设模式搭建集成化的数据平台。在追求高质量高效的项目交付的同时，同步建设数字化底座，为工厂数据一体化管理打基础。帮助炼化企业实现智能工厂整体规划、整体设计、整体开发、整体实施和统一交付，支撑信息化建设与工程项目建设同步规划、同步设计、同步建设、同步投用、同步验收。
对于建成炼厂的整体运营，企业还可运用增强虚拟现实、人工智能、传感器、通信、物联网等技术，实时跟踪全局优化或预测预警指令执行情况，调整资源配置，实现全覆盖、无盲区、高质量、不间断的生产过程精细化管理，助力企业安全环保地生产。通过建立企业级大数据分析平台，炼化企业可实时调整工艺流程，全局规划生产，同时将应急管理由事后处置升级为事前预测预警。
炼厂的设备维护同样面临着技术迭代，产能升级，新旧设备更新换代的挑战。企业需要增强资产设备绩效管理，降低设备运维成本，提高设备运行周期。运用传感器、通信、物联网、区块链等技术，企业可以对设备进行全生命周期智能管理、诊断与优化运行状态，延长设备寿命、提高装置自动化控制率、数据采集率、监控报警点覆盖率等。人工智能、机器学习等技术还可助力企业对设备进行全生命周期智能管理、诊断与优化运行状态延长设备寿命、提高装置自动化控制率、数据采集率、监控报警点覆盖率等。
安全作为炼化生产的重点，贯穿在工厂的每个环节，其中物料储存和管理是安全监控的重点。企业需要加强自动化管理和监控浓酸和强碱等危化品，帮助企业在安全环保的前提下实现效益最大化。
