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★本刊記者/文曉

艾默生數(shù)字化轉(zhuǎn)型資深顧問陳鵬

當(dāng)前，在國內(nèi)外宏觀環(huán)境之下，石油石化行業(yè)面臨著安全、綠色、可持續(xù)發(fā)展等方面的嚴(yán)峻挑戰(zhàn)，數(shù)字化轉(zhuǎn)型的急迫性日益增強。作為石油化工領(lǐng)域自動化、數(shù)字化技術(shù)的領(lǐng)先供應(yīng)商，艾默生致力推動石油化工行業(yè)發(fā)展和變革，如今面對新的挑戰(zhàn)，艾默生數(shù)字化轉(zhuǎn)型資深顧問陳鵬表示：“艾默生在石油化工行業(yè)內(nèi)有能力基于用戶的數(shù)字化需求，提供從數(shù)字化規(guī)劃、設(shè)計輔助、技術(shù)選擇、產(chǎn)品提供、方案部署、實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(shè)計、自控建設(shè)、設(shè)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。”

基于Plantweb打造全生命周期解決方案

國內(nèi)外市場環(huán)境的變化給各行各業(yè)都帶來全新挑戰(zhàn)。對于石油化工行業(yè)，陳鵬分析認(rèn)為其當(dāng)前正面臨四大挑戰(zhàn)。

其一，由于各種因素使當(dāng)前供應(yīng)鏈和需求端不穩(wěn)定，原材料和制成品價格大起大落，并且這種情況短期內(nèi)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)出有一定時間差，應(yīng)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)重點領(lǐng)域節(jié)能降碳改造指南的落實和實施，對于石油化工行業(yè)這樣的能耗大戶來說，不能再延續(xù)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)，在這兩個行業(yè)需求爆發(fā)性增長的階段，及時調(diào)整產(chǎn)品結(jié)構(gòu)，加速新產(chǎn)品的研發(fā)和投產(chǎn)，將給企業(yè)的可持續(xù)發(fā)展奠定良好的基礎(chǔ)。

其四，煉廠的設(shè)備維護同樣面臨著技術(shù)迭代、產(chǎn)能升級、新舊設(shè)備更新?lián)Q代。企業(yè)需要增強資產(chǎn)設(shè)備績效管理，降低設(shè)備運維成本，提高設(shè)備運行周期。通過數(shù)字技術(shù)，企業(yè)可以對設(shè)備進行全生命周期智能管理、診斷與優(yōu)化運行狀態(tài)，延長設(shè)備壽命、提高裝置自動化控制率、數(shù)據(jù)采集率、監(jiān)控報警點覆蓋率等。正是基于以上挑戰(zhàn)，以及近些年來數(shù)字化轉(zhuǎn)型和智能制造所帶來的變革已深入人心，石油化工行業(yè)自動化領(lǐng)域也漸漸從僅需要滿足基本生產(chǎn)向滿足卓越運營和可持續(xù)發(fā)展方向轉(zhuǎn)變。

對此，陳鵬深有感觸：“在工廠建設(shè)時期，越來越多的石油化工企業(yè)不僅要考慮生產(chǎn)過程自動化，還考慮將來的運維自動化以及優(yōu)化生產(chǎn)和節(jié)能減碳。所以越來越多的石油化工企業(yè)在建設(shè)期間就要著手規(guī)劃支撐數(shù)字化運行所必須的數(shù)字化基礎(chǔ)建設(shè)，比如管控一體化、儀表智能化和工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)等；在工廠的運營期間，企業(yè)不僅僅滿足于能有合格產(chǎn)品就行，更多的是考慮可持續(xù)性，如何在現(xiàn)有的產(chǎn)能基礎(chǔ)上提高產(chǎn)出、降低成本、保障安全、環(huán)保低碳等，開始考慮部署生產(chǎn)優(yōu)化、業(yè)務(wù)優(yōu)化、低碳改造、安全保障等一系列數(shù)字化運營解決方案。”

面對用戶需求的變化，艾默生公司在完善、整合和拓展公司自有自動化相關(guān)的產(chǎn)品和服務(wù)的基礎(chǔ)上，構(gòu)建了較為完整的行業(yè)自動化解決方案Plantweb數(shù)字生態(tài)系統(tǒng)。Plantweb生態(tài)系統(tǒng)包含數(shù)據(jù)采集、安全傳輸、分析應(yīng)用和專家服務(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化和數(shù)字化相關(guān)的過程測量、分析和控制設(shè)備，以及控制系統(tǒng)、安全系統(tǒng)、PLC、工業(yè)軟件以及工業(yè)設(shè)計、行業(yè)專家服務(wù)等。

采訪中，陳鵬表示，艾默生可根據(jù)石油化工領(lǐng)域用戶的核心訴求，提供基于Plantweb數(shù)字生態(tài)系統(tǒng)的解決方案，為用戶量身定制降本增效、節(jié)能低碳的自動化和數(shù)字化解決方案，覆蓋工廠整個生命周期，從設(shè)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價比的數(shù)字化生態(tài)解決方案集合。尤其在節(jié)能減排和可持續(xù)方面，組建了從事政策法規(guī)、技術(shù)方案、市場推廣、銷售執(zhí)行和售后服務(wù)的專門團隊。

以創(chuàng)新技術(shù)賦能未來發(fā)展

近年來，隨著人工智能、大數(shù)據(jù)、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，艾默生也開始積極探索新技術(shù)的應(yīng)用場景，為石化行業(yè)從設(shè)計建造到運行維護提供了眾多有價值的解決方案。

例如，將人工智能技術(shù)中的AR、VR應(yīng)用于人員賦能，圖像識別技術(shù)應(yīng)用于自動巡檢。AR技術(shù)應(yīng)用于現(xiàn)場巡檢人員，通過現(xiàn)場所見很快找到對應(yīng)設(shè)備的相關(guān)資料和記錄；VR技術(shù)和數(shù)字雙胞胎技術(shù)結(jié)合則可以應(yīng)用于沉浸式培訓(xùn)以及工藝的設(shè)計與改造。圖像識別應(yīng)用于巡檢機器人則可以很快發(fā)現(xiàn)巡檢區(qū)域的異常狀況，大大提升決策速度。

大數(shù)據(jù)技術(shù)運用于優(yōu)化生產(chǎn)，設(shè)備故障診斷和批次尋優(yōu)。云計算實現(xiàn)了算力共享，使集團公司內(nèi)部的不同工廠優(yōu)勢互補、數(shù)據(jù)共享、低投入高產(chǎn)出，而邊緣計算通過本地建模，分散了集中監(jiān)控的風(fēng)險，很大程度上提升了決策輔助的及時性和準(zhǔn)確性。

工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)使工廠中的設(shè)備、人員等數(shù)據(jù)無縫傳送到中央數(shù)據(jù)平臺，為大數(shù)據(jù)采集奠定扎實的基礎(chǔ)，同時可以作為生產(chǎn)運營的補充，應(yīng)用于以前需要人工采集的生產(chǎn)數(shù)據(jù)和設(shè)備巡檢數(shù)據(jù)，大大減少現(xiàn)場人員人工采集數(shù)據(jù)的工作量。同時準(zhǔn)確的數(shù)據(jù)顯示改變了以往人工巡檢需要依靠人員經(jīng)驗的傳統(tǒng)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，談及石油化工領(lǐng)域自動化、數(shù)字化技術(shù)的發(fā)展趨勢，陳鵬給出了詳細的分析。

（１）大數(shù)據(jù)集成需求促進數(shù)據(jù)采集標(biāo)準(zhǔn)的逐步統(tǒng)一

自主感知數(shù)據(jù)采集、學(xué)習(xí)、分析和決策閉環(huán)，必須將工廠內(nèi)甚至外各種相關(guān)數(shù)據(jù)采集過來，這既包括工廠內(nèi)生產(chǎn)、設(shè)備、能源、人員、環(huán)境等各要素的數(shù)據(jù)采集，以及廠內(nèi)智能裝備及智能產(chǎn)品的數(shù)據(jù)采集，也包括各種系統(tǒng)接口集成數(shù)據(jù)。對于這些不同的場景，應(yīng)用采集數(shù)據(jù)所采用的各類底層協(xié)議，海量不同的通訊設(shè)備和傳感器，數(shù)據(jù)維護難度可想而知。統(tǒng)一數(shù)據(jù)采集標(biāo)準(zhǔn)是大勢所趨，也是來自流程行業(yè)強烈的呼聲。

（2）工業(yè)控制系統(tǒng)整體構(gòu)架向云邊端形式靠攏

ISA95普渡模型定義了自動化工廠的網(wǎng)絡(luò)的分層結(jié)構(gòu)，標(biāo)準(zhǔn)發(fā)布已將近20年，隨著諸如工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)、數(shù)字雙胞胎、人工智能、大數(shù)據(jù)、云計算、AR、VR、邊緣計算等信息技術(shù)的不斷進步，未來石油化工行業(yè)的建設(shè)越來越依賴于不同領(lǐng)域的數(shù)據(jù)集合。跨層次相互應(yīng)用數(shù)據(jù)不斷增多，工業(yè)控制系統(tǒng)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(fù)雜設(shè)備分析平臺采用機理模型和數(shù)據(jù)模型結(jié)合

以往的分析平臺往往采用機理模型作為分析依據(jù)，這樣的分析方法適合于簡單設(shè)備，而對于較為復(fù)雜的設(shè)備，尤其是受干擾因素較多的設(shè)備，機理模型的準(zhǔn)確率大大下降。但伴隨著人工智能以及大數(shù)據(jù)采集技術(shù)的不斷進步，對復(fù)雜設(shè)備采用數(shù)據(jù)模型黑箱建模成為可能。然而這種建模花費時間較長，也需要大量數(shù)據(jù)對模型進行訓(xùn)練和校正。這樣對于工廠中的不同場景、應(yīng)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(shù)據(jù)模型相結(jié)合的方式能夠快速實現(xiàn)分析平臺的部署和應(yīng)用，采用數(shù)據(jù)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設(shè)備運行的特殊性，對輔助采取個性化決策起到重要作用。

陳鵬表示，當(dāng)前，在國家戰(zhàn)略和經(jīng)濟發(fā)展的推動下，石油化工行業(yè)已經(jīng)步入全面數(shù)字化轉(zhuǎn)型的關(guān)鍵階段，艾默生期待持續(xù)以創(chuàng)新技術(shù)助力石油化工用戶迎接數(shù)字化挑戰(zhàn)，為石油化工產(chǎn)業(yè)可持續(xù)發(fā)展保駕護航。

摘自《自動化博覽》2023年3月刊