油氣集輸行業(yè)智能工廠建設(shè)思考

張繼

摘要：由于國際原油價格長期低位震蕩，傳統(tǒng)石油石化行業(yè)面臨降本增效的壓力。隨著信息技術(shù)的不斷發(fā)展，國內(nèi)外石油石化公司紛紛進行智能油田、智能工廠建設(shè)，有效降低了生產(chǎn)運行成本，提升了管理水平。油氣集輸作為油田企業(yè)的一部分，其生產(chǎn)過程又與石化企業(yè)非常接近，朝著智能化方向發(fā)展，是必經(jīng)之路。本文對油氣集輸行業(yè)現(xiàn)狀、智能工廠建設(shè)模式及發(fā)展方向進行研究，望能對相關(guān)工作提供參考。

關(guān)鍵詞：智能工廠；大數(shù)據(jù)；深度應(yīng)用；基礎(chǔ)設(shè)施

引言

工業(yè)發(fā)展大致分為四個階段，即工業(yè)1.0的蒸汽機時代，工業(yè)2.0的電氣化時代，工業(yè)3.0的信息化時代，而工業(yè)4.0則是利用信息化技術(shù)促進產(chǎn)業(yè)變革的時代，也就是智能化時代。其中工業(yè)4.0是德國政府在2013年首次提出的，2015年，國務(wù)院正式印發(fā)《中國制造2025》，提出“以加快新一代信息技術(shù)與制造業(yè)深度融合為主線，以推進智能制造為主攻方向”。在工業(yè)4.0推動下，工業(yè)化和信息化不斷深度融合，對生產(chǎn)力的促進作用巨大，石油石化行業(yè)智能化升級已成大勢所趨。

1 油氣集輸行業(yè)現(xiàn)狀

油氣集輸主要是對開采出的原油、天然氣進行集中脫水、脫硫處理、高附加值產(chǎn)品的分離并進行產(chǎn)品外輸。作為傳統(tǒng)行業(yè)，油氣集輸行業(yè)目前主要面臨以下幾個方面的問題。

1.1 人員勞動強度大

油氣集輸行業(yè)雖已基本實現(xiàn)全站DCS自動控制，但由于工藝不夠完善，系統(tǒng)部分運行參數(shù)波動相對較大，報警相對頻繁，需中控人員經(jīng)常對運行參數(shù)和狀態(tài)進行手動翻看，并對系統(tǒng)運行參數(shù)進行干預；同時，現(xiàn)場閥門還沒有全部實現(xiàn)氣動調(diào)節(jié)，部分儀器儀表還未實現(xiàn)遠傳，崗位人員還需對現(xiàn)場閥門頻繁操作和數(shù)據(jù)抄錄，大大增強了工作人員的勞動強度。

1.2 設(shè)備管理跟不上

設(shè)備全生命周期管理模式還未形成，當前設(shè)備管理主要以事后干預為主，即設(shè)備出現(xiàn)故障后，才對設(shè)備進行檢修和維護，設(shè)備正常運行時，沒有有效手段對設(shè)備狀態(tài)進行評估。動力設(shè)備都是定期保養(yǎng)，而不是根據(jù)設(shè)備自身運行情況進行狀態(tài)檢修，不僅增加了設(shè)備的運行風險，而且增加了維護保養(yǎng)成本。

1.3 數(shù)據(jù)采集不完善

數(shù)據(jù)采集還未做到全覆蓋，現(xiàn)場儀表還普遍存在，甚至一些關(guān)鍵點信息采集儀表還有缺失，這些都導致崗位人員必須定時對現(xiàn)場表數(shù)據(jù)進行手動抄錄，不僅降低了數(shù)據(jù)的時效性，不利于后期數(shù)據(jù)分析和參數(shù)的及時調(diào)節(jié)，而且對這部分數(shù)據(jù)手動錄入數(shù)據(jù)庫也增加了無效工作量。

1.4 數(shù)據(jù)應(yīng)用程度低

DCS系統(tǒng)主要是用于對數(shù)據(jù)的監(jiān)控，數(shù)據(jù)的分析、報表的生成以及系統(tǒng)仿真、過程優(yōu)化等功能必須通過OPC服務(wù)方式，利用其它應(yīng)用系統(tǒng)來實現(xiàn)。然而，目前行業(yè)對數(shù)據(jù)深度應(yīng)用方面重視程度還不夠，報表基本還是通過人工輸入數(shù)據(jù)到EXCEL方式生成，數(shù)據(jù)分析也是通過對歷史數(shù)據(jù)的查詢，利用人工進行分析比對，得出結(jié)論，系統(tǒng)仿真和過程優(yōu)化幾乎很少應(yīng)用。一些單位雖然開發(fā)了OPC應(yīng)用軟件，但展示效果大于實際應(yīng)用，導致崗位人員不愿意使用。

2 國內(nèi)外智能工廠建設(shè)情況

由于油氣集輸行業(yè)生產(chǎn)運行與石油化工較為相似，在智能工廠建設(shè)方面主要也是對標石化行業(yè)。國內(nèi)外石油石化巨頭在智能工廠建設(shè)方面也取得了大量的成果和經(jīng)驗。

2.1 國內(nèi)石化行業(yè)

以“三桶油”為代表的國內(nèi)石化行業(yè)早在2010年起就開始進行智能工廠的探索，并取得了顯著成效。中石化九江、茂名等4家石化企業(yè)試點智能工廠建設(shè)，先控投用率、生產(chǎn)數(shù)據(jù)自動化采集率均達到了97%以上，生產(chǎn)優(yōu)化從局部優(yōu)化、離線優(yōu)化逐步提升為全流程優(yōu)化、在線優(yōu)化，勞動生產(chǎn)率提高20%以上；中石油旗下長慶石化率先啟動“智能工廠”和“人工智能應(yīng)用”雙試點，實現(xiàn)數(shù)據(jù)采集率、安全管控和聯(lián)鎖儀表投用率達100%；大大降低操作人員勞動強度；裝置平穩(wěn)率、設(shè)備完好率和儀表自控率均達到99%以上。

2.2 國內(nèi)高校院所

北京化工大學靳其兵教授等一直在探索讓煉化裝置“無人駕駛”“黑屏操作”技術(shù)及其應(yīng)用，并在國內(nèi)大部分石化企業(yè)進行了推廣應(yīng)用，效果明顯。早在2015年，燕山石化創(chuàng)造最長黑屏時間達4個小時，實現(xiàn)了生產(chǎn)正常狀態(tài)下操控臺黑屏、生產(chǎn)異常狀態(tài)下系統(tǒng)自動精準警示，降低了勞動生產(chǎn)強度，提高了應(yīng)急響應(yīng)速度和處理能力，茂名石化裂解爐先進控制與優(yōu)化系統(tǒng)投用后，每噸原料生成產(chǎn)物的價值增加12.3元，年增效益4194萬元。

2.3 國外石油巨頭

我們熟知的BP、哈里伯頓等石油公司等都提出了自己的智能工廠模型和建設(shè)方案。比如BP的五段模型，已成為智能工廠建設(shè)的標準。

·現(xiàn)場設(shè)備數(shù)據(jù)：設(shè)備與現(xiàn)場數(shù)據(jù)捕捉

·數(shù)據(jù)集成：產(chǎn)品數(shù)據(jù)管理與集成

·操作通知：智能報警與事件管理

·操作預測：先進分析與預測

·優(yōu)化碳氫化合物資源：資產(chǎn)優(yōu)化

3 油氣集輸行業(yè)智能工廠發(fā)展方向

不難看出，智能工廠在石化行業(yè)已經(jīng)有了較為成熟的應(yīng)用，當前一個時期，油田企業(yè)也正在進行大規(guī)模智能油田建設(shè)升級，油氣集輸行業(yè)應(yīng)該借此機會，瞄準一流石化企業(yè)，結(jié)合自身實際，打造出一條適合油氣集輸特色的智能工廠發(fā)展道路。

3.1 優(yōu)先推進集輸自動化

建設(shè)智能工廠，首先要全面實現(xiàn)自動化，即將現(xiàn)場的所有溫度、壓力、流量、物位等信息全面采集，手動閥門更換為氣動閥門，實現(xiàn)自動化控制；對一些動力設(shè)備、重要設(shè)備安裝傳感器，實現(xiàn)設(shè)備運行狀態(tài)的實時監(jiān)控；對各類用電設(shè)備的電流、電壓及用電情況進行監(jiān)測。為下一步的智能化升級提供基礎(chǔ)保障。

3.2 加強數(shù)據(jù)集成與應(yīng)用

加強站庫一體化建設(shè)，建立數(shù)據(jù)中心，對各系統(tǒng)、各專業(yè)采集的數(shù)據(jù)進行統(tǒng)一格式、集中存儲，并且部署站庫一體化軟件平臺，根據(jù)各專業(yè)組的需求，個性化定制報表，減少人為整理日報、盤庫帶來的巨大工作量；且通過對大數(shù)據(jù)的深度應(yīng)用，對生產(chǎn)流程進行仿真優(yōu)化，對設(shè)備異常及時預警；對能耗情況進行監(jiān)控和優(yōu)化。

3.3 優(yōu)化報警與事件管理

通過有效的DCS報警管理及建立報警知識庫，過濾‘干擾性’報警，規(guī)范報警處理流程，為操作人員提供實時的操作支持與指導，提高報警處理效率，提升工廠安全性。

3.4 統(tǒng)一規(guī)劃與分步實施

建設(shè)完善的智能工廠并不容易，前期要對生產(chǎn)現(xiàn)狀和要達成的目標進行充分調(diào)研和分析，統(tǒng)一規(guī)劃、分步實施、滾動發(fā)展，既要重視硬件及基礎(chǔ)配套設(shè)施的建設(shè)，也要重視軟件的開發(fā)，不能一味求大求全，要以適用于當下、急用先行為原則進行建設(shè)。

4 結(jié)束語

智能工廠建設(shè)是油氣集輸行業(yè)今后發(fā)展的必然方向，我們必須接受這個理念，同時也要認識到我們目前離智能化還有很大的差距，必須要在總體規(guī)劃下，進行分步實施，打好基礎(chǔ)，方能真正打造智能集輸，為行業(yè)降本增效和安全生產(chǎn)保駕護航。