信息物理系統在石化智能工廠建設中的應用

李 雪，汪 旭

信息物理系統在石化智能工廠建設中的應用

李 雪1，汪 旭2

（1. 中國石油化工股份有限公司 撫順石油化工研究院， 遼寧 撫順 113001； 2. 中國石油天然氣股份有限公司 管道長慶輸油氣分公司，寧夏 銀川 750000）

隨著世界經濟體制改革，我國《中國制造2025》提出智能工廠建設的戰略部署是推動石化行業生產改革前行的重要動力。認為智能工廠建設是一項系統工程，基于信息物理系統（CPS），綜合運用信息技術、工業技術、管理技術等手段，建成企業統一的集中集成平臺，可以實現生產全業務流程閉環優化管理，實現動態平衡、最優生產、效益最佳的卓越運營目標。本文淺談了石化CPS含義及智能工廠建設情況，并舉例給出當前全球石化行業智能工廠建設實例。

信息物理融合系統；智能工廠；石油化工

我國石油化工工業經過多年迅速發展，已經完成高速增長的歷史階段，進入高速增長的“新常態”階段，隨著麟游成本持續增加、發展增速下降、資源環境約束逐漸強化、需求長期變動等影響的新形勢下，貫徹落實國務院下發的《中國制造2025》提出的戰略目標和要求是石油化工行業轉型升級，實現可持續發展的重要動力。《中國制造2025》是我國面臨在新的國際經濟環境，為立足于國際產業變革大勢，為了改變中國制造業“大而不強”的局面而作出的全面提升中國制造業發展質量和水平的重大戰略部署。《中國制造2025》中明確提出要加快推進最新制造技術與信息技術相互融合，實現智能制造做為量化深度融合的主攻方向，建立信息安全保障系統和智能制造標準體系，全面升級提高企業智能化水平，形成以CPS為基礎的智能工廠制造新模式，以促進行業持續發展和產業深度變革［1-3］。

1 石化信息物理融合系統

1.1 CPS發展歷程

2006年美國國家基金委員會首先提出信息物理系統(Cyber-physical Systems,簡稱CPS)的概念。2008年韓國高等教育機構和科研院開展了CPS研究，關注計算設備、通訊網絡與嵌入式對象的集成跨平臺研究。同年，歐盟啟動了ARTEMIS項目，將CPS作為智能系統的重要發展方向。隨后日本學術界開展了CPS技術在醫療智能器械研發等方面的應用研究。2012年我國啟動了“面向CPS的系統平臺”主題項目，并列入863計劃。2013年德國《工業4.0實施建議》將CPS作為工業4.0的核心技術，并在標準制定、技術研發、驗證測試平臺建設等方面做出了一系列戰略［2］。2015年《中國制造2025》提出，基于CPS智能制造正在引領生產制造模式革新，我國制造業轉型升級、創新發展迎來重大機遇[ 3 ]。2017年我國工業與信息化部發布《信息物理系統白皮書(2017）》，給出了CPS的特征、實現路徑及應用場景。

1.2 石化CPS含義

CPS作為計算進程和物理進程的融合統一體，是集計算過程、通信過程及控制過程于一體的新一代智能系統[ 4 ]。CPS通過人機交互接口實現計算進城與物理進程的交互，使“實體”和“虛擬”之間可以有效溝通和協調，充分運用資訊及通訊技術，將虛擬世界和實體環境兩者之間的距離縮短，然后利用資訊系統來快速反應及設定實體環境所需；最終實現以實時、可靠、遠程、協作且安全的方式來反映并操控一個物理實體。

石化CPS作為石化智能工廠的核心，將傳感器、智能硬件、控制系統、計算設施及信息終端連接成一個智能網絡，實現企業、員工、設備、服務之間的互聯互通，最大限度的開發、整合和利用各類信息資源、知識及智慧。

石化CPS建立以人為本的安全管理理念，構建多專業領域人才融合的團隊，突破企業邊界和規模，企業組織形態向扁平化、流程化、柔性化、網絡化和分權化的方向發展。

石化CPS依靠數據與模式驅動。在不同組件、系統之間進行準確、實時的數據流動，并通過決策算法、機器學習等方法發現數據信息價值，形成石化CPS智能決策；而石化CPS模型庫包括模型庫包括工藝模型、業務模型、機理模型、優化模型及設備三維模型等，模型結合成熟的經驗、技術固化在制造管理系統中，支撐石化產品生產管理。

石化CPS可以做到全面態勢感知、虛實共變、自組織與自適應、知識自動化，從而實現智能工廠實時監控功能，信息集成、共享和協同功能，綜合仿真和全局優化功能。

石化CPS實現信息空間與物理空間的深度融合和實施交互，建立石化生產各環節融合工作機制，實現跨工序的信息共享集成處理與融合分析。根據企業架構方法論及石化行業特點，可石化CPS構架劃分為五個層次，如圖1。

2 基于CPS的石化智能工廠建設

2.1 石化智能工廠含義

石化智能工廠以卓越運營為目標，貫穿運營管理全過程，具備高度數字化、可視化、集成化、模型化和自動化的石油化工工廠。通過技術和業務的革新，使得企業具備更為優異的感知、預測、協同和分析優化能力[ 5 ]。

圖1 石化CPS構架層次劃分

石化智能工廠建設是一項系統工程，從時間維度而言，包括研發、制造、供應鏈等維度；從空間維度而言，包括設備裝置、自動化、生產工藝、原料及產品的物流倉儲等技術。目的在于使得石化企業包含生產工藝、裝置監控、倉儲物流管理等在內的所有系統能夠有機融合為協同工作統一系統，進而提高生產管理控制整體績效。

傳統石化企業信息化三層平臺包括過程控制層、生產執行層和經營管理層，而石化智能工廠在此基礎上，進一步建設集中集成、三維數字化、應急指揮等公共服務平臺。搭建裝置數字化、感知實時化、數據標準化、網絡高速化、應用集成化的智能工廠模型框架［4-6］。

石化智能工廠是面向石化生產的全產業鏈環節，在傳統的石化生產過程工藝及設備中高度融合新一代信息通訊技術，實現石化工廠縱向、橫向及端到端的深度集成。升級煉廠實時全面感知、準確預測預警、深度協同優化、快速科學決策四項關鍵能力，以更加靈活精細的方式提升深層運營管理水平，并推動形成新的制造和商業模式。

2.2 石化智能工廠特征

石化智能工廠可歸納總結為集成化、智能化、自動化、主動化及綠色安全化五大特征［7］。

集成化，實現信息的集成并有效采集企業內部所有流程數據，存入建成的數據庫數據庫，實現石化工廠從物理向數字化的轉變。

智能化，實現人機交互模式的變革。在傳統的人機交互中，人作為決策主體來控制“機器”的行為，機器僅處于執行階段。然而智能制造中的“機器”擁有甚至可以擴展學習“人腦”的能力，因此“機器”可以與人相互協作、各取所長組成共同決策主體，從而使人機交互與融合達到前所未有的深度［8］。

自動化，全面實現自動感知、主動響應、主動控制的自動化管控。

主動化，對市場波動迅速反應，主動動態調配資源，實現柔性制造。

綠色安全化，實現環境足跡監控及能源管理優化，并實現本質安全、生產安全、信息安全的安全防設。

3 基于石化CPS的智能工廠建設實例

3.1 Valero智能工廠建設

Valero是北美最大的煉化公司，通過智能工廠解決方案，有效提高管控能力，并最大限度發揮業務集成力，其總資產在10年間從50億美元快速增加至1 200億美元。Valero基于SAP MII集成平臺及SOA構架，采用服務總線的設計模式，集成數據采集與監視控制系統（SCADA）、集散控制系統（DCS）、生產信息化管理系統（MES）、統計過程控制（SPC）/統計質量控制（SQC）、實驗室信息管理系統（LIMS）及其維修管理系統等的數據源；并基于ISA 95/88的標準，建立工廠模型，標準化管理并處理工廠實時數據［8,9］。

Valero通過優化信息系統進行節能減排。對鍋爐進行了建模，采用面向方程式的仿真和優化軟件工具，以過程單元能源需求、由設備或環境法規所造成的能源要求和制度的約束為依據，優化燃料采購，蒸汽與電力的應用，產生年效益約270萬美元。導入建設智能工廠的問題解決方案后，Valero工廠每年可以節約1.2~2億美元的成本。

3.2 BP煉油銷售部門智能工廠建設

BP的煉油銷售部門從管理、技術兩方面入手進行能源管理，通過iPlant戰略實施，對能源管理體系評估和對能源消耗指標的實時監控，進行業務與信息化的轉型，實現了IT建設的標準化和集成化。

在管理方面，開展領域能源管理診斷，包括組織結構、人員配備、能源管理認知度、財務管理、操作與維護、工藝設備及最終成效等關鍵領域，然后根據診斷的結果，自動評級基準對比企業能源管理水平，提出企業能源管理最為薄弱的三個方面，自動生成診斷報告并提出改進方向和措施。

在技術方面，在下屬的部分煉油企業應用軟件，實時采集、傳輸、存儲來自DCS 系統、SCADA系統 、PI 系統及數據倉庫的能源數據，然后線性回歸分析不同類別、層面的歷史能耗數據，根據分析結果來重新設定目標值。實時監控設定的目標值與實測得消耗數值之間的差距變化，在差異較大時發出報警信息，并提出改進的方向。

3.3 中國石化智能工廠建設

中國石化自2012年啟動智能工廠建設，并將燕山石化、茂名石化、鎮海煉化、九江石化四家作為試點單位，開展規劃編制和方案設計等前期工作；2013年完成智能工廠規劃，確立智能工廠建設目標;2014年完成智能工廠系統設計，包括業務架構、系統架構、集成架構、基礎設施架構設計，制定了包含技術、數據和應用的智能工廠標準化體系，完成項目可行性分析和實施策略，在4家試點企業進行智能工廠建設；2016年11月完成四家試點企業的驗收測試工作，初步形成中國石化智能工廠（1.0）基本框架，2017年開始進行進行石化智能工廠（2.0）建設。

在中國石化智能工廠建設過程中，云計算、大數據及物聯網等眾多先進技術得到有效運用。綜合運用信息技術、工業技術、管理技術等手段，建成了企業統一的集中集成平臺，使企業生產運營具備實時全面感知、深度優化協同、準確預測預警、快速科學決策的能力，實現了生產全業務流程閉環優化管理，實現動態平衡、最優生產、效益最佳的卓越運營目標，提升了工廠運營管理水平，推動石化企業管控模式和生產方式的深度改革［10］。

四家試點企業的先進控制投用率提高約10%；外排污染源自動監控率達到100%；生產優化由傳統的局部離線優化逐步提升為全局在線優化；生產數據自動數采率提升10%-20%，實現數據自動采率全部達到90%以上。

4 結束語

面對世界經濟體制改革的今天，《中國制造2025》中關于智能工廠建設的戰略手段是推動石化行業生產改革前行的重要動力。而CPS作為石化智能工廠建設的核心內容，全面體現了集中集成、物聯網接入、IT管控、優化、共享服務、數據處理與分析、人工智能等核心能力。石化智能工廠的建設對我國石化行業打破“大而不強”的局面具有重要戰略意義。

［1］IBM公司．智能工廠最佳實踐案例[R].2013-02.

［2］ IBM公司．燕山分公司智能工廠項目總體規劃報告[R].2013-03.

［3］ 中國石油和化工工業聯合會智能工廠應用體系研究課題組. 石化行業智能工廠應用體系研究[J].中國石油和化工經濟分析，2014(11):21-24.

［4］王宏琳，馬濤. 新興信息技術綜述[J]. 石油工業計算機應用,2015(3):7-18.

［5］ 李德芳，索寒生.加快智能工廠進程,促進生態文明建設[J]. 化工學報，2014,65(2):374-379.

［6］ 張益，馮毅萍，榮岡.智能工廠的參考模型與關鍵技術[J].計算機集成制造系統，2016，22(1)：1-12.

［7］ 覃偉中，馮玉仲，陳定江,等.面向智能工廠的煉化企業生產運營信息化集成模式研究[J].清華大學學報(自然科學版)，2015(4)：373-377.

［8］ 施一明. 流程工業智能工廠建設的探索與實踐[J].中興通訊技術，2016，22(5)：31-35.

［9］ 耿厚忠，孟凡臣，于長錄. 數字化建設在蘇里格氣田蘇76區塊的管理和應用[J]. 當代化工，2012,41(11):1213-1215.

［10］王晶. 淺析石油化工企業智能工廠建設的基本思路[J].工業技術,2013(14) :118,119.

Application of Cyber-physical System in the Construction of Petrochemical Intelligent Plant

1,2

（1. Sinopec Fushun Research Institute of Petroleum and Petrochemicals, Liaoning Fushun 113001, China； 2. PetroChina Pipeline Changqing Oil & Gas Transportation Company, Ningxia Yinchuan 750000, China）

With the world economic system reform, the strategic deployment of intelligent plant construction, proposed by “Made in China 2025”, is an important driving force to promote the reform of petrochemical industry. The establishment of intelligent plant is a system engineering based on cyber-physical system,using the information technology, industrial technology, management technology and so on to build a unified centralized enterprise integration platform, which can achieve full-service business closed-loop optimization management, and achieve the excellent operational objectives of dynamic balance, optimal production and the best efficiency. In this paper, the meaning of CPS and the construction of intelligent plant were discussed, and examples of intelligent plants in global petrochemical industry were given.

CPS;Intelligent plant;Petroleum and petrochemical

TP 273

A

1671-0460（2017）10-2128-03

2017-08-07

李雪（1988-），女，遼寧省營口市人，助理工程師，碩士，2014年畢業于中國石油大學（北京）油氣儲運工程專業，研究方向：工藝優化。E-mail：lixue.fshy@sinopec.com。