武佳賀 許冰 程小良
[摘? ? 要] 人工智能在計(jì)算機(jī)、互聯(lián)網(wǎng)、大數(shù)據(jù)、云計(jì)算等技術(shù)的不斷發(fā)展推動(dòng),迎來(lái)了新的發(fā)展階段。人工智能已經(jīng)在各個(gè)領(lǐng)域得到應(yīng)用,在石化行業(yè)也進(jìn)行了初步的應(yīng)用和探索,人工智能應(yīng)用在石化企業(yè)將是石化行業(yè)的重大變革。人工智能共有兩個(gè)重要的發(fā)展歷程,新一代人工智能技術(shù)是在積累前兩階段的經(jīng)驗(yàn),并站在強(qiáng)大的硬件和軟件發(fā)展基礎(chǔ)之上的新的飛躍。人工智能能夠?yàn)榭茖W(xué)生產(chǎn)管理、經(jīng)營(yíng)決策管理、安全輔助管理提供相應(yīng)智能解決辦法,如何有效利用人工智能技術(shù),大幅度改善現(xiàn)有企業(yè)的運(yùn)行現(xiàn)狀,為企業(yè)增加切實(shí)可行的自動(dòng)化決策方案,是傳統(tǒng)石化企業(yè)的技術(shù)快速轉(zhuǎn)型的必然之路。文章列舉了人工智能在石化行業(yè)典型應(yīng)用情況,包括人工智能巡檢系統(tǒng)、數(shù)字化工廠系統(tǒng)、無(wú)人機(jī)應(yīng)用、智能專(zhuān)家系統(tǒng)四個(gè)主要方面,探索總結(jié)出人工智能技術(shù)在石化行業(yè)的未來(lái)發(fā)展趨勢(shì),對(duì)于石化企業(yè)員工而言,能夠真正實(shí)現(xiàn)從基礎(chǔ)性工作轉(zhuǎn)型到生產(chǎn)和經(jīng)營(yíng)方面的技能、技術(shù)專(zhuān)家,是對(duì)石化企業(yè)發(fā)展的另一個(gè)可期待的新階段。
[關(guān)鍵詞] 人工智能;石化企業(yè);數(shù)字化工廠;大數(shù)據(jù);實(shí)現(xiàn)
doi : 10 . 3969 / j . issn . 1673 - 0194 . 2019. 21. 041
[中圖分類(lèi)號(hào)] F270.7? ? [文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼]? A? ? ? [文章編號(hào)]? 1673 - 0194(2019)21- 0106- 02
0? ? ? 引? ? 言
人工智能近幾年來(lái)發(fā)展較為迅速,部分發(fā)達(dá)國(guó)家已經(jīng)把發(fā)展人工智能作為提升國(guó)家競(jìng)爭(zhēng)力的手段之一。人工智能正在向工業(yè)、教育、醫(yī)療、交通等各行各業(yè)迅速滲透,在石油化工領(lǐng)域也有一些初步的應(yīng)用和探索。由于石化行業(yè)的生產(chǎn)流程長(zhǎng)、生產(chǎn)所涉及物料的危險(xiǎn)性大、生產(chǎn)工藝條件苛刻、關(guān)鍵設(shè)備能力和操作人員的技能直接影響產(chǎn)出情況。因此,石油化工企業(yè)的技術(shù)應(yīng)用及管理的目標(biāo)是有效地監(jiān)測(cè)和控制生產(chǎn),使生產(chǎn)過(guò)程處于最佳狀態(tài),節(jié)省原材料、降低能耗、提高產(chǎn)品收率、提高產(chǎn)品質(zhì)量和設(shè)備的使用壽命,安全、穩(wěn)定生產(chǎn)[1]。
發(fā)展人工智能恰好可以有效解決這些難題,人工智能技術(shù)可以有效控制生產(chǎn)過(guò)程,提高效率,進(jìn)一步助力石化企業(yè)從科學(xué)生產(chǎn)管理、經(jīng)營(yíng)決策管理、安全輔助管理多方面大幅度提升。可以預(yù)見(jiàn),隨著人工智能應(yīng)用的深化,未來(lái)將會(huì)出現(xiàn)更多的智能油田和智能煉廠。
1? ? ? 人工智能的發(fā)展歷程
早在20世紀(jì)40年代,英國(guó)著名的數(shù)學(xué)家圖靈提出了人工智能的想法,并且在同時(shí)期人們創(chuàng)造出了人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型,這就為人工智能的發(fā)展提供了一定的基礎(chǔ)條件[2]。第一代人工智能依靠電子元器件的發(fā)展,主要體現(xiàn)在計(jì)算和推理,人工智能發(fā)展并沒(méi)有實(shí)現(xiàn)專(zhuān)家的預(yù)期那樣可能會(huì)超越人類(lèi)智能,而是發(fā)展非常緩慢以至于很快就銷(xiāo)聲匿跡。人工智能第二次發(fā)展主要體現(xiàn)在20世紀(jì)80年代初,以知識(shí)工程和專(zhuān)家系統(tǒng)為主要應(yīng)用的人工智能技術(shù)在歐美發(fā)達(dá)國(guó)家得到迅速發(fā)展,并取得很大的經(jīng)濟(jì)效益,人工智能再一次回到大眾視野,但是隨著產(chǎn)業(yè)幾年的繁榮之后再次進(jìn)入沉寂。
新一代人工智能的再度蓬勃發(fā)展依靠幾代人工智能的積累和相關(guān)領(lǐng)域科技進(jìn)步,借助智能感知、互聯(lián)網(wǎng)、大數(shù)據(jù)等技術(shù),將智能建立在經(jīng)驗(yàn)數(shù)據(jù)基礎(chǔ)上,依靠海量經(jīng)驗(yàn)數(shù)據(jù),通過(guò)數(shù)據(jù)挖掘、深度學(xué)習(xí)來(lái)獲取經(jīng)驗(yàn)和知識(shí),從中提煉出人工智能所需要的理論和規(guī)律[3]。
2? ? ? 人工智能在石化行業(yè)的應(yīng)用必要性
近幾年來(lái),石化行業(yè)自然減員比例逐年提高,自然減員一方面對(duì)企業(yè)在人力開(kāi)支結(jié)余有利,另一方面有經(jīng)驗(yàn)有技術(shù)的人員大量缺失,如何能夠用生產(chǎn)力更高的自動(dòng)化及智能化解決重復(fù)性工作、增加自動(dòng)化決策支持、從而降低對(duì)于經(jīng)驗(yàn)的依賴(lài)、提升產(chǎn)業(yè)發(fā)展,也是所有石化行業(yè)將面臨的難題。數(shù)字化工廠、智能工廠的興起正是人工智能的初級(jí)階段。
另外,大量民企石化公司興起對(duì)傳統(tǒng)石化行業(yè)更是巨大的沖擊,新型的石化行業(yè)大量采用半自動(dòng)或全自動(dòng)的生產(chǎn)方式,以千萬(wàn)噸煉油企業(yè)為例,新裝置的技術(shù)水平較老裝置大幅提升,人力使用是傳統(tǒng)企業(yè)的1/5-1/4,能耗是1/4-1/3,整體競(jìng)爭(zhēng)力愈加明顯。如何有效通過(guò)人工智能技術(shù),利用大數(shù)據(jù)挖掘及機(jī)器自主學(xué)習(xí)能力,大幅度改善現(xiàn)有企業(yè)的運(yùn)行現(xiàn)狀,為企業(yè)增加切實(shí)可行的自動(dòng)化決策方案,從而實(shí)現(xiàn)傳統(tǒng)石化企業(yè)的技術(shù)快速轉(zhuǎn)型。
3? ? ? 人工智能在石化行業(yè)的應(yīng)用
人工智能技術(shù)在石化行業(yè)應(yīng)用較為廣泛,從目前應(yīng)用情況來(lái)看,主要集中在幾個(gè)領(lǐng)域。
3.1? ?人工智能巡檢系統(tǒng)
傳統(tǒng)人工巡檢采用在線或離線巡更棒方式巡檢,在規(guī)定時(shí)間內(nèi)、規(guī)定的點(diǎn)位完成常規(guī)巡檢,但是這樣的方式和實(shí)際巡檢需求大相徑庭。目前石化企業(yè)應(yīng)用較為廣泛的智能巡檢能夠根據(jù)管理需求從而制定巡檢路線,結(jié)合人員定位系統(tǒng),巡檢人員按照巡檢順序從A點(diǎn)到B點(diǎn)再到C點(diǎn)的路徑,偏離正常的路線系統(tǒng)會(huì)有報(bào)警提示。同時(shí)佩戴智能巡檢儀將裝置的情況采用拍照、錄像等方式,通過(guò)4G網(wǎng)絡(luò)、專(zhuān)網(wǎng)等傳送至控制中心,并與控制中心人員實(shí)時(shí)對(duì)話(huà),及時(shí)解決隱患和故障。對(duì)于巡檢過(guò)程系統(tǒng)會(huì)自動(dòng)生成臺(tái)賬及日志,進(jìn)一步規(guī)范管理和考核需要。
3.2? ?數(shù)字化工廠
隨著兩化融合的推進(jìn),數(shù)字化工廠已成為當(dāng)前國(guó)內(nèi)外石化企業(yè)優(yōu)化制造資源的配置效率高效的主流趨勢(shì)。數(shù)字化工廠可實(shí)現(xiàn)生產(chǎn)運(yùn)營(yíng)的數(shù)字化、可視化、集成化,從而提高企業(yè)生產(chǎn)效率和安全運(yùn)行能力。
數(shù)字化工廠是與實(shí)際裝置建立一定比例的工程級(jí)的數(shù)字模型,并配套智能P&ID、工程圖表等工廠的數(shù)字化可維護(hù)的數(shù)據(jù)管理,建立全廠統(tǒng)一的數(shù)據(jù)管理平臺(tái),把企業(yè)基礎(chǔ)數(shù)據(jù)信息和運(yùn)營(yíng)數(shù)據(jù)信息以數(shù)字的形式保存起來(lái)形成企業(yè)的“數(shù)字化資產(chǎn)”,把看不見(jiàn)、摸不著的工廠管理者思想、管理流程及經(jīng)驗(yàn)成果變成可看、可復(fù)制、可分析、可利用的“數(shù)字化資產(chǎn)”。數(shù)字化工廠從工廠建立到技改、檢維修,都能將設(shè)備、儀表、管道等變更進(jìn)行數(shù)據(jù)一致性輸入和管理,實(shí)現(xiàn)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(tǒng)可自動(dòng)編制檢修計(jì)劃,提高檢維修的預(yù)算精度,動(dòng)土作業(yè)可在三維場(chǎng)景中,模擬動(dòng)土作業(yè),一目了然地掌握地下設(shè)施的材質(zhì)、介質(zhì)、埋深等。數(shù)字化工廠從設(shè)備管理、生產(chǎn)管理到安全管理等多方面全面管控工廠,并在這些數(shù)據(jù)基礎(chǔ)上建立應(yīng)用擴(kuò)展,包括安環(huán)一張圖、視頻監(jiān)控一張圖,為企業(yè)信息化應(yīng)用提供“多維交互、多元可視”的數(shù)據(jù)管理服務(wù)。
3.3? ?無(wú)人機(jī)應(yīng)用
目前煉化企業(yè)許多晾水塔高達(dá)100多米、反應(yīng)塔達(dá)到30多米,無(wú)法靠人力實(shí)現(xiàn)巡檢及時(shí)發(fā)現(xiàn)隱患,所以無(wú)人機(jī)的應(yīng)用應(yīng)運(yùn)而生。無(wú)人機(jī)一般用于高遠(yuǎn)處的設(shè)備巡檢,自身搭載專(zhuān)業(yè)航拍設(shè)備(高清攝像機(jī)、紅外熱像儀等),拍攝獲得真實(shí)的影像資料,并回傳到地面站或監(jiān)控中心,實(shí)現(xiàn)巡檢人員實(shí)時(shí)觀察設(shè)備的真實(shí)情況[4]。一般無(wú)人機(jī)體積較小,依靠飛行控件就可以對(duì)其進(jìn)行操控,無(wú)人機(jī)可從不同角度和距離全面地對(duì)現(xiàn)場(chǎng)進(jìn)行拍攝,還可根據(jù)巡檢任務(wù)的不同,有針對(duì)性地選擇搭載設(shè)備,例如同時(shí)搭配高清攝像設(shè)備及小型監(jiān)測(cè)設(shè)備,可對(duì)重點(diǎn)部位監(jiān)控泄漏情況[5]。
隨著無(wú)人機(jī)技術(shù)的不斷發(fā)展,各種有毒有害氣體檢測(cè)設(shè)備、熱成像設(shè)備等搭載設(shè)備技術(shù)的完善,無(wú)人機(jī)在化工領(lǐng)域的應(yīng)用會(huì)越來(lái)越廣泛。
3.4? ?智能專(zhuān)家系統(tǒng)
化工企業(yè)的核心設(shè)備大型機(jī)組及關(guān)鍵生產(chǎn)過(guò)程目前都建立了遠(yuǎn)程專(zhuān)家監(jiān)控管理系統(tǒng),實(shí)現(xiàn)廠級(jí)關(guān)鍵機(jī)組、生產(chǎn)過(guò)程的運(yùn)行狀態(tài)。遠(yuǎn)程監(jiān)控技術(shù)可以提高企業(yè)的勞動(dòng)生產(chǎn)率, 對(duì)各對(duì)象進(jìn)行全天候、全方位監(jiān)控,及時(shí)發(fā)現(xiàn)甚至提前預(yù)測(cè)設(shè)備問(wèn)題,這對(duì)于需要獲得第一時(shí)間報(bào)警信息的化工生產(chǎn)來(lái)說(shuō)是極為重要的生產(chǎn)需要的實(shí)現(xiàn),目前大部分專(zhuān)家系統(tǒng)采用靜態(tài)管理方式,即專(zhuān)業(yè)人員分析狀態(tài)圖譜可方便的掌握設(shè)備、工藝運(yùn)行的狀態(tài),分析運(yùn)行過(guò)程中存在的問(wèn)題[6]。新一代智能專(zhuān)家將互聯(lián)網(wǎng)與大數(shù)據(jù)技術(shù)相結(jié)合,用智能監(jiān)控管理系統(tǒng)通過(guò)建模實(shí)現(xiàn)自學(xué)習(xí)能力,將實(shí)際運(yùn)行趨勢(shì)與擬合趨勢(shì)圖做比較分析,偏離正常范圍的數(shù)據(jù)將自動(dòng)發(fā)出告警功能,這樣動(dòng)態(tài)的海量數(shù)據(jù)分析是人類(lèi)專(zhuān)家所無(wú)法比擬的。智能專(zhuān)家系統(tǒng)也將從靜態(tài)人工分析走向大數(shù)據(jù)的智能專(zhuān)家分析階段。
4? ? ? 人工智能在石化行業(yè)的展望
人工智能的發(fā)展對(duì)于化工等流程性行業(yè)勢(shì)必會(huì)引發(fā)顛覆性的進(jìn)步和變革。以往的人工智能從起步階段到發(fā)展階段再達(dá)到發(fā)展的高峰,都是遵循螺旋上升的發(fā)展規(guī)律,人工智能會(huì)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(jì)算機(jī)計(jì)算能力,結(jié)合大量人類(lèi)智慧的經(jīng)驗(yàn)數(shù)據(jù),模仿人類(lèi)思維做出判斷,缺少大數(shù)據(jù)的支撐和數(shù)據(jù)挖掘的能力,人工智能便不會(huì)那么智能。
從生產(chǎn)方面看,化工行業(yè)是高危行業(yè),人工智能的發(fā)展如果能夠替代危險(xiǎn)崗位人員,還有將人力所不能涉及的區(qū)域,全部采用智能機(jī)器、智能儀表、智能傳輸?shù)确绞胶褪侄螌?shí)現(xiàn)全自動(dòng)化的生產(chǎn)穩(wěn)定運(yùn)行,用智能自動(dòng)化代替人工繁重的勞動(dòng)力,提高工作效率,更精準(zhǔn)地提高生產(chǎn)水平,是煉化企業(yè)的高級(jí)生產(chǎn)階段。從經(jīng)營(yíng)方面看,進(jìn)、銷(xiāo)、存智能化的運(yùn)算和結(jié)算,從經(jīng)營(yíng)角度去分析并科學(xué)的計(jì)算利潤(rùn)的最大化時(shí)的產(chǎn)量和原油的存儲(chǔ)量,對(duì)于員工而言,能夠真正實(shí)現(xiàn)從基礎(chǔ)性、重復(fù)性、簡(jiǎn)單腦力工作轉(zhuǎn)型到生產(chǎn)和經(jīng)營(yíng)方面的技能、技術(shù)專(zhuān)家,是對(duì)石化企業(yè)發(fā)展的另一個(gè)可期待的新階段。
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