*在石化行業(yè)，智能化轉(zhuǎn)型已成為推動產(chǎn)業(yè)升級、實現(xiàn)可持續(xù)發(fā)展的關(guān)鍵因素。研究顯示，智能工廠建設(shè)可使裝置運行效率提升18.7%，能耗降低12.3%，安全預(yù)警準(zhǔn)確率達到98.6%，為企業(yè)實現(xiàn)新增長提供可復(fù)制經(jīng)驗

　　*石化行業(yè)向智能化轉(zhuǎn)型面臨技術(shù)、機制、認(rèn)知等諸多因素的挑戰(zhàn)：50%以上設(shè)備未預(yù)置數(shù)據(jù)采集接口；智能化人才占比不足4%；基層抵觸、中層觀望的心態(tài)，是當(dāng)前推動行業(yè)智能化轉(zhuǎn)型亟需解決的認(rèn)知障礙，國內(nèi)石化行業(yè)調(diào)研數(shù)據(jù)顯示，石化企業(yè)約55%的操作工認(rèn)為智能系統(tǒng)“削弱經(jīng)驗價值”，38%的車間主任擔(dān)憂智能化轉(zhuǎn)型影響當(dāng)期業(yè)績，管理高層對人工智能技術(shù)成熟度的判斷存在分歧，影響資源投入決策

　　*未來煉化企業(yè)智能化轉(zhuǎn)型的核心邏輯，是堅持以“技術(shù)穿透產(chǎn)業(yè)本質(zhì)、重構(gòu)價值創(chuàng)造模式、構(gòu)建新型生態(tài)系統(tǒng)”為主線，通過人工智能技術(shù)深度融入煉化生產(chǎn)核心環(huán)節(jié)，驅(qū)動企業(yè)從傳統(tǒng)能源供應(yīng)商向智能化、服務(wù)化、低碳化的綜合能源服務(wù)商轉(zhuǎn)型

　　隨著科技的飛速發(fā)展，人工智能在各個領(lǐng)域中的應(yīng)用越來越廣泛。在石化行業(yè)，智能化轉(zhuǎn)型已成為推動產(chǎn)業(yè)升級、實現(xiàn)可持續(xù)發(fā)展的關(guān)鍵因素。研究顯示，智能工廠建設(shè)可使裝置運行效率提升18.7%，能耗降低12.3%，安全預(yù)警準(zhǔn)確率達到98.6%，為企業(yè)實現(xiàn)新增長提供可復(fù)制經(jīng)驗。煉化企業(yè)應(yīng)緊抓新一輪人工智能革命的戰(zhàn)略機遇，以實際應(yīng)用場景為牽引，基于大模型、整合大數(shù)據(jù)、布局大算力，推動人工智能技術(shù)在新型工業(yè)化進程中的全方位、深層次應(yīng)用。本文通過對行業(yè)智能化現(xiàn)狀及轉(zhuǎn)型挑戰(zhàn)、人工智能在煉化企業(yè)全流程管理中的應(yīng)用進行深入分析，提出一種切實可行的增長路徑，以期為我國石化行業(yè)的可持續(xù)發(fā)展提供參考。

　　石化行業(yè)作為我國國民經(jīng)濟的重要支柱產(chǎn)業(yè)，是推動制造業(yè)轉(zhuǎn)型升級與高質(zhì)量發(fā)展的關(guān)鍵領(lǐng)域。在綠色低碳高質(zhì)量發(fā)展的要求下，我國石化行業(yè)正由規(guī)模擴張轉(zhuǎn)向智能化、高端化轉(zhuǎn)型升級。在國家相關(guān)政策的引導(dǎo)下，我國石化行業(yè)啟動了智能化轉(zhuǎn)型進程，具體涵蓋了過程控制的自動化、生產(chǎn)裝備的智能化升級、生產(chǎn)數(shù)據(jù)的自動采集與分析、過程可視化技術(shù)的應(yīng)用，以及能源管理系統(tǒng)的優(yōu)化等多個方面。在智能化技術(shù)應(yīng)用于石化行業(yè)的科學(xué)發(fā)現(xiàn)、工程放大等研發(fā)方面也取得了一定的進展，并持續(xù)保持著快速發(fā)展的強勁勢頭。

　　人工智能已應(yīng)用于石化行業(yè)的操作優(yōu)化、產(chǎn)銷策略制定、降低生產(chǎn)成本、提高企業(yè)競爭力等方面。截至2025年6月，我國石化行業(yè)入選各級智能制造試點示范企業(yè)的累計數(shù)量已形成規(guī)?；奶蓐狊w系，涵蓋國家級卓越級、國家級標(biāo)準(zhǔn)應(yīng)用試點、省級先進級及市級示范工廠等多個層級。其中，中國石化作為國內(nèi)最大的石油化工企業(yè)，全力推進人工智能模型部署調(diào)試，依托天翼云算力資源和技術(shù)優(yōu)勢，成功部署和應(yīng)用全尺寸DeepSeek-R1（671B版）大模型，為全面應(yīng)用人工智能技術(shù)奠定了基礎(chǔ)，也為企業(yè)數(shù)智化轉(zhuǎn)型樹立了典型標(biāo)桿。勝利石油工程公司完成DeepSeek推理模型R1和多模態(tài)框架Janus Pro本地部署測試，并將其全面應(yīng)用于“勝利天工大模型”，實現(xiàn)超3000份石油工程領(lǐng)域知識文檔高效檢索與智能對話，標(biāo)志著勝利石油工程公司在人工智能技術(shù)應(yīng)用方面走在行業(yè)前列；九江石化是石油石化行業(yè)首批智能制造試點示范企業(yè)，率先上線運行煉油全流程一體化優(yōu)化平臺，并成功應(yīng)用大數(shù)據(jù)分析技術(shù)對催化裝置運行進行優(yōu)化，對設(shè)備的運行狀態(tài)進行實時監(jiān)測和預(yù)警，在提升產(chǎn)品收率和質(zhì)量的同時保障安全生產(chǎn)；中科煉化建成了石化領(lǐng)域首個數(shù)字孿生智能乙烯工廠，為乙烯裝置智能化關(guān)鍵技術(shù)研發(fā)及工業(yè)應(yīng)用樹立了標(biāo)桿，有效推動資源高效利用、生產(chǎn)控制優(yōu)化、設(shè)備可靠運行，實現(xiàn)了乙烯生產(chǎn)提質(zhì)增效。

　　中國石油則在能源化工上游開發(fā)了多個智能應(yīng)用平臺，包括昆侖數(shù)智的“夢想云油氣智能協(xié)同工作平臺”、長慶油田的“智能柱塞氣舉技術(shù)”、大港油田的“基于人工智能與邊云協(xié)同的油井智能調(diào)控技術(shù)”及中國石油勘探開發(fā)研究院的“認(rèn)知計算平臺”等，致力于推動油氣開發(fā)行業(yè)智能化轉(zhuǎn)型，支撐智慧油氣田加速建設(shè)。

　　然而石化行業(yè)向智能化轉(zhuǎn)型并非輕而易舉，存在技術(shù)、機制、認(rèn)知等諸多因素的挑戰(zhàn)。

　　據(jù)2023年工信部調(diào)研數(shù)據(jù)顯示，國內(nèi)煉化裝置平均服役年限達15年，50%以上設(shè)備未預(yù)置數(shù)據(jù)采集接口，在進行裝置智能化改造過程中，增加了新舊系統(tǒng)融合的復(fù)雜難度，對技術(shù)融合提出了挑戰(zhàn)。例如，某煉廠催化裂化裝置數(shù)字孿生模型調(diào)試耗時11個月，需處理15類機理模型與實時數(shù)據(jù)的匹配。

　　某煉化企業(yè)內(nèi)部流程審計發(fā)現(xiàn)，智能巡檢系統(tǒng)審批需經(jīng)7個層級，平均耗時68天；智能化人才占比不足4%，人工智能算法工程師流動率達25%，人才結(jié)構(gòu)出現(xiàn)失衡；傳統(tǒng)KPI考核與智能化轉(zhuǎn)型目標(biāo)存在沖突?，F(xiàn)有的組織體系難以滿足智能化轉(zhuǎn)型的需要，組織體系面臨變革的挑戰(zhàn)。

　　數(shù)據(jù)質(zhì)量缺陷是智能化轉(zhuǎn)型過程中的現(xiàn)實阻礙，例如，某煉廠常減壓裝置DCS系統(tǒng)數(shù)據(jù)缺失率達12%，影響模型訓(xùn)練效果。信息孤島現(xiàn)象嚴(yán)重。例如，某煉廠采購、生產(chǎn)、銷售系統(tǒng)數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)不統(tǒng)一，需人工篩選比對。因為數(shù)據(jù)質(zhì)量的缺陷，導(dǎo)致數(shù)據(jù)價值轉(zhuǎn)化困難，累計的大量工業(yè)數(shù)據(jù)可用于分析決策的占比不足15%。

　　傳統(tǒng)思維慣性難以突破是無法實現(xiàn)智能化轉(zhuǎn)型的認(rèn)知難題，國內(nèi)石化行業(yè)調(diào)研數(shù)據(jù)顯示，石化企業(yè)約55%的操作工認(rèn)為智能系統(tǒng)“削弱經(jīng)驗價值”，38%的車間主任擔(dān)憂智能化轉(zhuǎn)型影響當(dāng)期業(yè)績，管理高層對人工智能技術(shù)成熟度的判斷存在分歧，影響資源投入決策?；鶎拥钟|、中層觀望的心態(tài)，是當(dāng)前推動行業(yè)智能化轉(zhuǎn)型亟需解決的認(rèn)知障礙。

　　引入人工智能技術(shù)，可推動煉化企業(yè)實現(xiàn)全流程管理的優(yōu)化，提高資源利用效率，降低生產(chǎn)成本，提升產(chǎn)品競爭力，從而實現(xiàn)智能化轉(zhuǎn)型發(fā)展。

　　人工智能通過收集工藝參數(shù)、設(shè)備性能、歷史事故等結(jié)構(gòu)化與非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，利用傳感器、數(shù)字孿生系統(tǒng)獲取實時數(shù)據(jù)，根據(jù)具體場景選擇不同算法，結(jié)合領(lǐng)域知識改進模型精度。最后通過仿真平臺驗證人工智能設(shè)計方案的可行性，目前在煉化企業(yè)設(shè)計階段的應(yīng)用正在顯著提升效率、優(yōu)化流程并降低風(fēng)險。

　　場景一：通過人工智能快速模擬和優(yōu)化原油加工路徑、反應(yīng)條件、催化劑選擇等，基于歷史數(shù)據(jù)訓(xùn)練模型，預(yù)測不同原料配比、溫度、壓力下的產(chǎn)品收率和質(zhì)量，再自動探索最優(yōu)工藝參數(shù)組合，實現(xiàn)最大化產(chǎn)品產(chǎn)率或最小化能耗。例如，bp公司利用人工智能優(yōu)化裂解裝置的操作參數(shù)，提升乙烯產(chǎn)率5~10個百分點。

　　場景二：通過人工智能優(yōu)化設(shè)備擺放、管道走向，減少建設(shè)成本并提升安全性，結(jié)合物流成本、安全距離、維護空間等約束條件生成最優(yōu)布局。通過三維模型識別管道碰撞風(fēng)險，自動調(diào)整布局。例如，西門子公司使用人工智能生成煉廠管道布局方案，縮短設(shè)計周期30%。

　　場景三：通過人工智能設(shè)計低能耗、低碳排放的煉化流程，建立全廠能耗動態(tài)模型，模擬不同設(shè)計方案的碳足跡，再平衡能耗、碳排放與經(jīng)濟效益，生成綠色工藝路線。例如，?？松梨谕ㄟ^人工智能優(yōu)化蒸餾塔設(shè)計，降低能耗15%。

　　人工智能可實時優(yōu)化煉化企業(yè)生產(chǎn)參數(shù)，降低能耗與物耗，保障生產(chǎn)安全并延長設(shè)備壽命，煉化企業(yè)由被動應(yīng)急響應(yīng)升級為主動風(fēng)險防控，逐步實現(xiàn)從“經(jīng)驗驅(qū)動”邁向“數(shù)據(jù)+算法驅(qū)動”的自主化運營新模式。

　　場景一：人工智能在煉化企業(yè)生產(chǎn)優(yōu)化方面可實現(xiàn)從優(yōu)化控制到智能決策的轉(zhuǎn)變。根據(jù)原料波動、設(shè)備狀態(tài)和環(huán)境條件，實時調(diào)整反應(yīng)溫度、壓力、流速等參數(shù)。通過反饋機制自主優(yōu)化參數(shù)組合，結(jié)合實時數(shù)據(jù)與智能模型，預(yù)測不同參數(shù)下的生產(chǎn)結(jié)果，可實現(xiàn)真正意義上無人操作的智能裝置。九游體育官網(wǎng)例如，某煉廠使用人工智能動態(tài)調(diào)整催化裂化裝置進料速率，提升輕油收率3~5個百分點。

　　場景二：人工智能重塑煉化企業(yè)的設(shè)備維修模式，從“故障驅(qū)動”轉(zhuǎn)向“健康驅(qū)動”。整合設(shè)備振動、溫度、壓力、電流、潤滑油狀態(tài)等實時感知數(shù)據(jù)，以及歷史維修記錄、工藝參數(shù)和環(huán)境數(shù)據(jù)，利用算法進行數(shù)據(jù)清洗、降噪和特征提取，通過人工智能學(xué)習(xí)建立設(shè)備健康基準(zhǔn)，結(jié)合知識圖譜和推理模型，關(guān)聯(lián)多維度數(shù)據(jù)，建立智能預(yù)測模型，平衡“維護成本”與“停機風(fēng)險”，推薦最佳設(shè)備維修方案。目前人工智能在動設(shè)備預(yù)防性維修、高溫高壓設(shè)備健康診斷、腐蝕檢測預(yù)警等方面發(fā)揮了一定作用。隨著人工智能與5G、數(shù)字孿生等技術(shù)的融合，煉化企業(yè)可實現(xiàn)“自感知、自決策、自優(yōu)化”的設(shè)備智能運維。例如，殼牌通過人工智能預(yù)測泵軸磨損，減少非計劃停機時間30%。杭州某化工企業(yè)使用機器狗進行全天候巡檢，判斷電解槽上近5000根非金屬四氟管是否斷流，正確率可達到99.99%。

　　場景三：通過收集和分析能源消耗數(shù)據(jù)，人工智能平衡產(chǎn)量、能耗與設(shè)備負荷，在本地設(shè)備端實時優(yōu)化控制邏輯，降低高耗能設(shè)備的能源消耗；集成排放監(jiān)測數(shù)據(jù)，動態(tài)生成碳減排建議；制定低碳工藝路徑，實時計算碳足跡并優(yōu)化減排措施。例如，?？松梨谕ㄟ^人工智能優(yōu)化蒸汽系統(tǒng)，年節(jié)約能源成本約800萬美元。

　　場景四：通過全息攝像頭和紅外成像實時監(jiān)測火焰或煙霧，人工智能識別火災(zāi)、爆炸或毒氣泄漏風(fēng)險，分析多傳感器數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)性，提升預(yù)警準(zhǔn)確性。整合煉化企業(yè)應(yīng)急預(yù)案、設(shè)備參數(shù)和實時數(shù)據(jù)，基于應(yīng)急數(shù)據(jù)大模型推薦最優(yōu)處置步驟，通過數(shù)字孿生模擬不同處置方案的結(jié)果，實現(xiàn)事故發(fā)生后快速生成處置方案。例如，陶氏化學(xué)部署人工智能火災(zāi)預(yù)警系統(tǒng)，誤報率降低約50%。

　　通過收集設(shè)備歷史數(shù)據(jù)、污染物檢測、拆解作業(yè)記錄等，構(gòu)建訓(xùn)練數(shù)據(jù)庫，選擇最優(yōu)化算法建立模型，再根據(jù)實際拆除作業(yè)反饋持續(xù)改進模型，提升煉化企業(yè)設(shè)備報廢退出資源回收效率、降低環(huán)境風(fēng)險并優(yōu)化成本。

　　場景一：通過無人機或機器人掃描設(shè)備表面，識別腐蝕、裂紋等缺陷，基于設(shè)備歷史運行數(shù)據(jù)預(yù)測剩余使用壽命。匹配設(shè)備規(guī)格與二手市場需求，判斷是否可維修、翻新或拆解回收，推薦最優(yōu)處置方案，輔助退役設(shè)備殘值評估與再利用決策。例如，某煉廠利用人工智能評估退役壓縮機殘值，回收價值提升30%。

　　場景二：結(jié)合X射線熒光和近紅外光譜數(shù)據(jù)，精準(zhǔn)識別含重金屬污泥、廢催化劑等危險廢棄物的成分，通過視覺引導(dǎo)機械臂分揀可回收金屬與非金屬材料。合理規(guī)劃危險廢棄物運輸路徑，最小化運輸成本與環(huán)境風(fēng)險，確保危險廢棄物智能分類與處理合規(guī)處置。例如，巴斯夫部署人工智能分揀系統(tǒng)，危險廢棄物分類準(zhǔn)確率提升至95%。

　　場景三：設(shè)計新型回收工藝最大化回收廢鋼材、廢催化劑中的貴金屬，記錄回收材料成分、數(shù)量及質(zhì)量數(shù)據(jù)，通過人工智能匹配下游需求并追蹤回收材料流向，確保合規(guī)交易并評估碳減排效益。例如，巴斯夫建立人工智能驅(qū)動的資源交易平臺，廢塑料再生利用率提高40%。

　　基于人工智能在煉化企業(yè)全流程應(yīng)用，可探索形成覆蓋全行業(yè)的四大核心路徑，以實現(xiàn)智能化轉(zhuǎn)型驅(qū)動下石化行業(yè)實現(xiàn)新增長。

　　構(gòu)建“集團—煉廠—裝置”三級數(shù)據(jù)中樞，實現(xiàn)數(shù)據(jù)全域集成。開發(fā)人工智能算法庫，建立煉化專用算法模型，包括原油分子管理、乙烯裂解深度預(yù)測等核心工藝模型。建立煉化工藝

　　應(yīng)用人工智能深度學(xué)習(xí)實現(xiàn)工藝優(yōu)化智能化，不斷優(yōu)化反應(yīng)條件，達到反應(yīng)過程智能化控制，實現(xiàn)反應(yīng)深度動態(tài)調(diào)整，提高收率和經(jīng)濟效益。部署智能傳感器，結(jié)合聲紋檢測技術(shù)提高設(shè)備故障預(yù)警準(zhǔn)確率，通過AR（增強現(xiàn)實）輔助檢修技術(shù)，縮短設(shè)備檢修時間，降低維修成本。

　　應(yīng)用區(qū)塊鏈技術(shù)全息追蹤?；愤\輸，提升庫存周轉(zhuǎn)率實現(xiàn)智能物流。開發(fā)化工產(chǎn)品在線定制平臺，客戶可設(shè)計分子結(jié)構(gòu)，以市場為導(dǎo)向，滿足客戶定制化需求。

　　部署人工智能視頻監(jiān)控，結(jié)合行為識別算法，對人員作業(yè)行為實現(xiàn)智能辨識，降低違章率。采用“無人機巡檢+熱成像分析”，提高安全風(fēng)險三維可視化系統(tǒng)預(yù)警準(zhǔn)確率。通過構(gòu)建智能化風(fēng)險防控體系，實現(xiàn)本質(zhì)安全。

　　本文通過對我國石化行業(yè)智能化轉(zhuǎn)型的探討，提出了基于人工智能賦能煉化企業(yè)全流程管理應(yīng)用的新增長路徑。未來煉化企業(yè)智能化轉(zhuǎn)型的核心邏輯，是堅持以“技術(shù)穿透產(chǎn)業(yè)本質(zhì)、重構(gòu)價值創(chuàng)造模式、構(gòu)建新型生態(tài)系統(tǒng)”為主線，通過人工智能技術(shù)深度融入煉化生產(chǎn)核心環(huán)節(jié)，驅(qū)動企業(yè)從傳統(tǒng)能源供應(yīng)商向智能化、服務(wù)化、低碳化的綜合能源服務(wù)商轉(zhuǎn)型。這一邏輯體系為傳統(tǒng)重工業(yè)轉(zhuǎn)型提供了可復(fù)制的范式：唯有讓技術(shù)穿透產(chǎn)業(yè)最本質(zhì)的生產(chǎn)關(guān)系，才能實現(xiàn)真正意義上的新增長。