生產力增長的數字引擎

文/本刊記者 胡靜

專訪西門子（中國）有限公司數字化工業集團副總裁兼過程自動化事業部總經理姚峻博士——當前，石油化工企業大型化、綜合化以及復雜化已成為趨勢，千變萬化的市場，嚴苛的環保要求，激烈的競爭環境，對工廠運行的安全性、敏捷性、高效性、高效益和可持續提出了更高要求。如何開啟一段智能工廠的數字化之旅，從設計到運營的全生命周期中實現卓越運營，提升商業收益？近日，西門子（中國）有限公司數字化工業集團副總裁兼過程自動化事業部總經理姚峻接受了本刊記者的采訪，從流程模擬技術出發，探討西門子基于深度過程知識的智能數字化運營，實現石化化工企業的“安全、平穩、長周期、滿負荷、優化”目標。

在化學工業發展的歷史長河里，流程模擬軟件無疑是化工工藝設計史上最偉大的技術進步之一。通過計算機完成全過程工藝參數計算，復雜的工作瞬間完成，并可實現工藝優化，流程模擬技術為規模化生產奠定了基礎，化學工業從此邁上了現代化的臺階。

為化工工藝流程系統建立細致精準的穩態、動態機理模型，求解工藝優化和生產運營的最佳值，這是化學工業走向數字化進程的關鍵一步。事實上，對于資金技術密集型的流程工業企業來說，整體優化生產全流程是經營者永恒的目標。即在市場和原料變化的情況下，實現企業全局的產品質量、產量、成本和消耗等生產指標的優化，從而安全生產出高性能、高附加值產品, 獲得企業利潤最大化, 同時實現能源、資源高效利用及環境友好。

企業的效益來自裝置的“安全、穩定、長周期、滿負荷、優化運行”，數字化轉型從工藝流程優化、生產和管理變革出發，推進著企業價值鏈重構和升級，提升企業盈利水平，在激烈的市場環境中掌握先機、贏得未來。“數字化轉型是一個長期的過程，是一個隨著市場環境、競爭環境、技術環境不斷演變而進行適應性自我變革的持續過程，所以數字化轉型應該是一個長期的話題，以前企業需要做，現在企業還需要做，未來也一樣要持續地做，進而實現智能化。”姚峻表示。

最大化現場生產價值

從20世紀50年代開始，人們就開始利用計算機解決化工過程的數學問題。半個多世紀來，流程模擬已成為化學工程技術人員普遍采用的技術手段。隨著計算能力的快速提升以及信息技術的蓬勃發展，模擬計算的準確性和可靠性大大增強，應用范圍不斷拓寬，廣泛應用于化工、石化、制藥和食品行業以加速創新，改進工藝設計和運營，簡化研發和管理技術風險。

西門子2019年將提供全生命周期的精準建模、仿真和優化技術的軟件服務商PSE公司（Process System Enterprise Ltd．）并入麾下，成為其數字化工業大廈的重要成員之一。總部位于英國的PSE公司，歷史可以追溯到1988年，于1997年從倫敦帝國理工學院(Imperial College London)分離出來。姚峻介紹，PSE主要為流程工業企業提供3種產品平臺和技術服務，幫助決策者將關鍵業務目標和過程設計相關聯，從而實現工廠全生命周期模擬和優化。第一，gPROMS過程模擬軟件，該軟件是針對工藝設備及流程進行仿真建模及設計優化的新一代通用過程模擬平臺。gPROMS(general PROcess Modelling System)采用聯立方程法(Equation Oriented)，解決了序貫模塊法(Sequential Modular)的動態優化效率低下等問題。gPROMS軟件提供了不同種類的模型庫、物性庫，具有穩態模擬、動態模擬、優化計算以及自定義模型等功能，覆蓋了從實驗室研發、催化劑設計、工廠概念設計、設備設計，控制方案設計到工藝流程優化等環節；第二，gDAP數字化應用平臺，該平臺將高效的gPROMS數字孿生模型與生產數據（DCS、實時數據庫）實時交互，將生產過程的模擬和優化結果，以及相應的經濟價值計算，通過定制化的用戶界面簡單明了地呈現給不同層次的終端用戶，基于模型為生產運營人員提供操作決策支持，幫助決策者將關鍵業務目標和過程設計、過程操作條件相關聯，提高運營效率；第三，PSE提供專家咨詢服務，包括可行性研究，模型驗證與部署，設備設計，流程優化和基于模型的創新實驗等。“PSE對工藝過程進行詳細的穩態和動態模擬，通過生產過程數據來進行驗證，基于模型的仿真模擬技術目的是優化工藝和提升生產效能，我們吸收產品開發中的現有過程知識，并將其映射到預測模型中，為數字化運營賦能。”目前，PSE基于模型的解決方案廣泛服務于采礦、能源、油氣、石化化工、精細化工、食品飲料及生命科學等流程行業中。

在過去的25年中，PSE在能源化工行業，擁有數量眾多的成功案例。眾多的國際頂級研究機構及世界500強企業都在使用gPROMS進行工藝設備及過程的設計與優化工作。 例如，PSE為西班牙化學公司雷普索爾提供了環氧丙烷優化設計方案，在新工藝下，每年的經濟效益提高了約1 000萬歐元；針對煉油廠的反應器，PSE提供可視化優化設計，提升反應器性能，提高產品收率；對LDPE（低密度聚乙烯）的配方進行優化，在保持聚合物產品性能的同時，提高產量10%以上。在工廠運營方面，PSE同樣證明了其不凡的技術實力，PSE幫助殼牌實現了天然氣開采和輸送多站點資產優化，每年增加經濟效益1億美元。在對帝斯曼化工公用工程的案例中，PSE技術帶來的節能優化幫助企業節約了3%～15%的能源成本。姚峻分享了來自沙特基礎工業公司乙烯裂解爐智能數字化運營實踐案例，“在這個案例中，PSE對大型乙烯裂解爐進行建模，并與工廠的實時數據結合，對裂解爐的設備運行狀態檢測和預警。PSE技術通過精確分析裂解氣組成成分，包括產率、轉化率和裂解深度，以及爐子的結焦狀況，進而優化裂解工藝過程，實現了爐膛控制優化和產量實時預測。通過PSE技術的部署，客戶的收益非常顯著，在線優化技術幫助烯烴產量提高了2%，僅通過轉化率閉環控制這一項技術，節省的成本就達到了每年1 000萬美元。”

基于深度過程知識的智能數字化運營

如果說建模工具能更好地預測和控制工藝裝置反應器的運行性能，那么西門子完善和強大的自動化與數字化技術矩陣更是為全生命周期的價值提升添翼。“我們將模型技術和工廠數據相結合，為企業運營創造更多的價值。從工藝角度模型幫助客戶選擇合適的工藝路線，優化工藝設計和生產流程；從設備角度優化設備的設計，提高產品的產量和收率；從運營角度優化操作方案，實現輔助決策，延長裝置的運行時間，降低運行成本，對設備健康狀況進行預測，提高資產的完整性。”

“將PSE機理模型技術與西門子工程設計、工業自動化和仿真技術結合起來，西門子致力于為流程工業企業提供基于深度過程知識的智能數字化運營。在整個工廠生命周期里，西門子幫助企業在各個階段創造價值：以高級過程模型的形式獲取深層過程知識，使用先進的大數據系統分析和優化模型探索產線提升的空間；在數字化工程設計階段，優化流程設計，加快上市時間，管理技術風險；從設計到運營的全生命周期里，通過模型的迭代和優化，大幅提升工廠的可用率和運營效率，包括正確的決策，成本的降低等。”姚峻說。

從數字化工廠到智慧工廠

對于流程工業，從工廠的設計到運營的全生命周期里，西門子主張突出重點，有的放矢，最終實現企業生產總體利益的最大化。“從設計、工程、生產、運維到服務的所有數據集成到一個數字化技術平臺，這是今天我們在做的，其中會用到很多智能化技術，但這不僅僅是我們所追求的真正的智能工廠。我們希望實現真正的智能化工廠是能夠持續學習，持續優化。一個工廠能夠自主學習、自優化，需要經過兩個主要階段，一個是數據分析，通過深入的分析和預測，可以向運維人員提供很多信息。第二個是全生命周期數據閉環。”姚峻說：“在基礎的機理模型之上，充分結合自動化和數字化技術，將人工智能、云計算、建模、控制與優化等技術與工業生產過程的物理資源緊密融合與協同，使工廠智能感知物質流、能源流和信息流狀況、自主學習和主動響應, 自適應優化決策企業生產目標、優化配置資源，從而實現智慧工廠的目標。”姚峻表示。

自踏上數字化轉型之旅，流程工業的經營者和創新者們不斷探索著創新的技術方法，挖掘生產效率和盈利能力提升的潛力，借數字化浪潮的推動實現高質量發展。在這個過程中，通過PSE過程模擬仿真平臺打造數字化雙胞胎，西門子幫助流程工業企業提升從設計、生產到運維的整個價值鏈性能，向實現“安、穩、長、滿、優”更進一步。