人工智能在石化企業的應用和展望

武佳賀 許冰 程小良

[摘? ? 要] 人工智能在計算機、互聯網、大數據、云計算等技術的不斷發展推動，迎來了新的發展階段。人工智能已經在各個領域得到應用，在石化行業也進行了初步的應用和探索，人工智能應用在石化企業將是石化行業的重大變革。人工智能共有兩個重要的發展歷程，新一代人工智能技術是在積累前兩階段的經驗，并站在強大的硬件和軟件發展基礎之上的新的飛躍。人工智能能夠為科學生產管理、經營決策管理、安全輔助管理提供相應智能解決辦法，如何有效利用人工智能技術，大幅度改善現有企業的運行現狀，為企業增加切實可行的自動化決策方案，是傳統石化企業的技術快速轉型的必然之路。文章列舉了人工智能在石化行業典型應用情況，包括人工智能巡檢系統、數字化工廠系統、無人機應用、智能專家系統四個主要方面，探索總結出人工智能技術在石化行業的未來發展趨勢，對于石化企業員工而言，能夠真正實現從基礎性工作轉型到生產和經營方面的技能、技術專家，是對石化企業發展的另一個可期待的新階段。

[關鍵詞] 人工智能;石化企業;數字化工廠;大數據;實現

doi ： 10 . 3969 / j . issn . 1673 - 0194 . 2019. 21. 041

[中圖分類號] F270.7? ? [文獻標識碼]? A? ? ? [文章編號]? 1673 - 0194（2019）21- 0106- 02

0? ? ? 引? ? 言

人工智能近幾年來發展較為迅速，部分發達國家已經把發展人工智能作為提升國家競爭力的手段之一。人工智能正在向工業、教育、醫療、交通等各行各業迅速滲透，在石油化工領域也有一些初步的應用和探索。由于石化行業的生產流程長、生產所涉及物料的危險性大、生產工藝條件苛刻、關鍵設備能力和操作人員的技能直接影響產出情況。因此，石油化工企業的技術應用及管理的目標是有效地監測和控制生產，使生產過程處于最佳狀態，節省原材料、降低能耗、提高產品收率、提高產品質量和設備的使用壽命，安全、穩定生產[1]。

發展人工智能恰好可以有效解決這些難題，人工智能技術可以有效控制生產過程，提高效率，進一步助力石化企業從科學生產管理、經營決策管理、安全輔助管理多方面大幅度提升。可以預見，隨著人工智能應用的深化，未來將會出現更多的智能油田和智能煉廠。

1? ? ? 人工智能的發展歷程

早在20世紀40年代，英國著名的數學家圖靈提出了人工智能的想法，并且在同時期人們創造出了人工神經網絡模型，這就為人工智能的發展提供了一定的基礎條件[2]。第一代人工智能依靠電子元器件的發展，主要體現在計算和推理，人工智能發展并沒有實現專家的預期那樣可能會超越人類智能，而是發展非常緩慢以至于很快就銷聲匿跡。人工智能第二次發展主要體現在20世紀80年代初，以知識工程和專家系統為主要應用的人工智能技術在歐美發達國家得到迅速發展，并取得很大的經濟效益，人工智能再一次回到大眾視野，但是隨著產業幾年的繁榮之后再次進入沉寂。

新一代人工智能的再度蓬勃發展依靠幾代人工智能的積累和相關領域科技進步，借助智能感知、互聯網、大數據等技術，將智能建立在經驗數據基礎上，依靠海量經驗數據，通過數據挖掘、深度學習來獲取經驗和知識，從中提煉出人工智能所需要的理論和規律[3]。

2? ? ? 人工智能在石化行業的應用必要性

近幾年來，石化行業自然減員比例逐年提高，自然減員一方面對企業在人力開支結余有利，另一方面有經驗有技術的人員大量缺失，如何能夠用生產力更高的自動化及智能化解決重復性工作、增加自動化決策支持、從而降低對于經驗的依賴、提升產業發展，也是所有石化行業將面臨的難題。數字化工廠、智能工廠的興起正是人工智能的初級階段。

另外，大量民企石化公司興起對傳統石化行業更是巨大的沖擊，新型的石化行業大量采用半自動或全自動的生產方式，以千萬噸煉油企業為例，新裝置的技術水平較老裝置大幅提升，人力使用是傳統企業的1/5-1/4，能耗是1/4-1/3，整體競爭力愈加明顯。如何有效通過人工智能技術，利用大數據挖掘及機器自主學習能力，大幅度改善現有企業的運行現狀，為企業增加切實可行的自動化決策方案，從而實現傳統石化企業的技術快速轉型。

3? ? ? 人工智能在石化行業的應用

人工智能技術在石化行業應用較為廣泛，從目前應用情況來看，主要集中在幾個領域。

3.1? ?人工智能巡檢系統

傳統人工巡檢采用在線或離線巡更棒方式巡檢，在規定時間內、規定的點位完成常規巡檢，但是這樣的方式和實際巡檢需求大相徑庭。目前石化企業應用較為廣泛的智能巡檢能夠根據管理需求從而制定巡檢路線，結合人員定位系統，巡檢人員按照巡檢順序從A點到B點再到C點的路徑，偏離正常的路線系統會有報警提示。同時佩戴智能巡檢儀將裝置的情況采用拍照、錄像等方式，通過4G網絡、專網等傳送至控制中心，并與控制中心人員實時對話，及時解決隱患和故障。對于巡檢過程系統會自動生成臺賬及日志，進一步規范管理和考核需要。

3.2? ?數字化工廠

隨著兩化融合的推進，數字化工廠已成為當前國內外石化企業優化制造資源的配置效率高效的主流趨勢。數字化工廠可實現生產運營的數字化、可視化、集成化，從而提高企業生產效率和安全運行能力。

數字化工廠是與實際裝置建立一定比例的工程級的數字模型，并配套智能P&ID、工程圖表等工廠的數字化可維護的數據管理，建立全廠統一的數據管理平臺，把企業基礎數據信息和運營數據信息以數字的形式保存起來形成企業的“數字化資產”，把看不見、摸不著的工廠管理者思想、管理流程及經驗成果變成可看、可復制、可分析、可利用的“數字化資產”。數字化工廠從工廠建立到技改、檢維修，都能將設備、儀表、管道等變更進行數據一致性輸入和管理，實現一次變更，多方受益的效果。例如在檢維修編制中，選擇需要維修的部位，系統可自動編制檢修計劃，提高檢維修的預算精度，動土作業可在三維場景中，模擬動土作業，一目了然地掌握地下設施的材質、介質、埋深等。數字化工廠從設備管理、生產管理到安全管理等多方面全面管控工廠，并在這些數據基礎上建立應用擴展，包括安環一張圖、視頻監控一張圖，為企業信息化應用提供“多維交互、多元可視”的數據管理服務。

3.3? ?無人機應用

目前煉化企業許多晾水塔高達100多米、反應塔達到30多米，無法靠人力實現巡檢及時發現隱患，所以無人機的應用應運而生。無人機一般用于高遠處的設備巡檢，自身搭載專業航拍設備（高清攝像機、紅外熱像儀等），拍攝獲得真實的影像資料，并回傳到地面站或監控中心，實現巡檢人員實時觀察設備的真實情況[4]。一般無人機體積較小，依靠飛行控件就可以對其進行操控，無人機可從不同角度和距離全面地對現場進行拍攝，還可根據巡檢任務的不同，有針對性地選擇搭載設備，例如同時搭配高清攝像設備及小型監測設備，可對重點部位監控泄漏情況[5]。

隨著無人機技術的不斷發展，各種有毒有害氣體檢測設備、熱成像設備等搭載設備技術的完善，無人機在化工領域的應用會越來越廣泛。

3.4? ?智能專家系統

化工企業的核心設備大型機組及關鍵生產過程目前都建立了遠程專家監控管理系統，實現廠級關鍵機組、生產過程的運行狀態。遠程監控技術可以提高企業的勞動生產率， 對各對象進行全天候、全方位監控，及時發現甚至提前預測設備問題，這對于需要獲得第一時間報警信息的化工生產來說是極為重要的生產需要的實現，目前大部分專家系統采用靜態管理方式，即專業人員分析狀態圖譜可方便的掌握設備、工藝運行的狀態，分析運行過程中存在的問題[6]。新一代智能專家將互聯網與大數據技術相結合，用智能監控管理系統通過建模實現自學習能力，將實際運行趨勢與擬合趨勢圖做比較分析，偏離正常范圍的數據將自動發出告警功能，這樣動態的海量數據分析是人類專家所無法比擬的。智能專家系統也將從靜態人工分析走向大數據的智能專家分析階段。

4? ? ? 人工智能在石化行業的展望

人工智能的發展對于化工等流程性行業勢必會引發顛覆性的進步和變革。以往的人工智能從起步階段到發展階段再達到發展的高峰，都是遵循螺旋上升的發展規律，人工智能會逐步普及走向真正的智能階段。但是目前人工智能主要依靠計算機計算能力，結合大量人類智慧的經驗數據，模仿人類思維做出判斷，缺少大數據的支撐和數據挖掘的能力，人工智能便不會那么智能。

從生產方面看，化工行業是高危行業，人工智能的發展如果能夠替代危險崗位人員，還有將人力所不能涉及的區域，全部采用智能機器、智能儀表、智能傳輸等方式和手段實現全自動化的生產穩定運行，用智能自動化代替人工繁重的勞動力，提高工作效率，更精準地提高生產水平，是煉化企業的高級生產階段。從經營方面看，進、銷、存智能化的運算和結算，從經營角度去分析并科學的計算利潤的最大化時的產量和原油的存儲量，對于員工而言，能夠真正實現從基礎性、重復性、簡單腦力工作轉型到生產和經營方面的技能、技術專家，是對石化企業發展的另一個可期待的新階段。

主要參考文獻

[1]常素青.人工智能應用于石化行業的思考[J].經貿實踐，2017（23）：172.

[2]胡長生. 淺析計算機人工智能技術的發展與應用[J].電腦迷，2018 （3）：36-37.

[3]黃欣榮.新一代人工智能研究的回顧與展望[J].新疆師范大學學報，2019，40（4）：70-80.

[4]雷柯，陳義保.無人機在石油石化領域的應用分析[J].中國石油大學勝利學院學報，2017，31（4）.

[5]甘勍，蘭平.無人機在化工安全領域中的應用展望[J].化工管理， 2016（6）：136-137.

[6李文鑫. 基于Internet的遠程實時監控系統研究[D].武漢：武漢理工大學，2006.