隨著先進(jìn)自控系統(tǒng)和數(shù)據(jù)采集系統(tǒng)的應(yīng)用，石油和化工企業(yè)獲取的數(shù)據(jù)量與日俱增。如何把這些數(shù)據(jù)科學(xué)地利用起來(lái)，指導(dǎo)生產(chǎn)運(yùn)營(yíng)?清華大學(xué)化學(xué)工程系過程系統(tǒng)工程研究所袁志宏博士日前在接受記者采訪時(shí)表示，將大數(shù)據(jù)、機(jī)器學(xué)習(xí)、人工智能融入到智能制造的核心技術(shù)中，實(shí)現(xiàn)石油和化工企業(yè)生產(chǎn)經(jīng)營(yíng)的敏捷、柔性、高效、安全，是智能制造的重要發(fā)展方向。   　　“當(dāng)前，隨著自動(dòng)化、數(shù)字化設(shè)備的應(yīng)用，石油和化工企業(yè)數(shù)據(jù)量急劇增加。以國(guó)內(nèi)某大型石化集團(tuán)為例，旗下每個(gè)裝置平均有600~1000個(gè)數(shù)據(jù)采集點(diǎn)，數(shù)據(jù)每3分鐘要上傳到集團(tuán)總部相關(guān)部門。目前該集團(tuán)煉油裝置數(shù)據(jù)量已經(jīng)有70TB，并以每年18TB的速度在增長(zhǎng)。”袁志宏告訴記者，“以前，我們苦于缺乏相關(guān)的數(shù)據(jù)，現(xiàn)在如何應(yīng)用這些海量數(shù)據(jù)，是行業(yè)智能制造的重要課題。”   　　袁志宏表示，大數(shù)據(jù)技術(shù)應(yīng)用于石油化工行業(yè)前景廣闊，其中最關(guān)鍵的應(yīng)用就是優(yōu)化生產(chǎn)，也就是用大數(shù)據(jù)技術(shù)來(lái)提升石油和化工企業(yè)的經(jīng)濟(jì)效益。對(duì)石化企業(yè)而言，由于市場(chǎng)行情的變化，對(duì)產(chǎn)品類型和產(chǎn)量的需求是波動(dòng)的。很多潛在的效益，可以利用大數(shù)據(jù)工具挖掘出來(lái)。   　　一方面，可以利用大數(shù)據(jù)等技術(shù)，建立智能混合模型。把單元操作優(yōu)化和全流程優(yōu)化操作結(jié)合起來(lái)，利用系統(tǒng)工程的理論和技術(shù)，建立精度可控的數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)代理模型，實(shí)現(xiàn)自適應(yīng)，提升操作精度。“要在整個(gè)生產(chǎn)管理協(xié)同優(yōu)化，兼顧庫(kù)存、市場(chǎng)等各個(gè)因素，來(lái)指導(dǎo)調(diào)度和生產(chǎn)計(jì)劃，確定操作條件、產(chǎn)品類型、裝置負(fù)荷，實(shí)現(xiàn)柔性生產(chǎn)，進(jìn)而實(shí)現(xiàn)效益最優(yōu)化。”袁志宏說(shuō)。   　　另一方面，可以利用大數(shù)據(jù)預(yù)測(cè)市場(chǎng)需求和行情，進(jìn)而指導(dǎo)生產(chǎn)調(diào)度。比如，石化企業(yè)可以利用積累的海量數(shù)據(jù)進(jìn)行評(píng)估，用大數(shù)據(jù)來(lái)預(yù)測(cè)市場(chǎng)對(duì)汽油柴油需求量的變化情況;在精細(xì)化工行業(yè)，則可以利用大數(shù)據(jù)預(yù)判市場(chǎng)行情、指導(dǎo)生產(chǎn)。一旦預(yù)判市場(chǎng)行情會(huì)不好時(shí)，企業(yè)可以減少生產(chǎn)負(fù)荷應(yīng)對(duì)市場(chǎng)變化;預(yù)判市場(chǎng)需求會(huì)提升的時(shí)候，提前提升生產(chǎn)負(fù)荷，調(diào)整產(chǎn)品的產(chǎn)量、品種，確保利潤(rùn)的最大化。   　　據(jù)介紹，清華大學(xué)陳丙珍院士團(tuán)隊(duì)針對(duì)針對(duì)催化裂化裝置敏捷、優(yōu)化運(yùn)行的問題，開發(fā)案例庫(kù)匹配驅(qū)動(dòng)的尋優(yōu)策略，對(duì)裝置的歷史優(yōu)化加工方案以及相關(guān)模擬優(yōu)化數(shù)據(jù)進(jìn)行結(jié)構(gòu)化的知識(shí)整理和數(shù)據(jù)挖掘，使得企業(yè)在一體化優(yōu)化方案制訂和實(shí)施過程所產(chǎn)生的經(jīng)驗(yàn)進(jìn)行積累和重用，實(shí)現(xiàn)裝置更敏捷地響應(yīng)加工原料變化，捕捉了常規(guī)運(yùn)營(yíng)操作中可能忽略掉的那些潛在優(yōu)化機(jī)會(huì)。   　　此外，大數(shù)據(jù)在行業(yè)應(yīng)用的場(chǎng)景還有很多。“首先，可以應(yīng)用于設(shè)備的預(yù)知性維護(hù)。利用大數(shù)據(jù)技術(shù)，通過設(shè)備使用頻次、維修頻次、使用時(shí)間、運(yùn)行參數(shù)以及更換設(shè)備備件等情況，進(jìn)行數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)、歸類、趨勢(shì)分析，從而為制訂設(shè)備預(yù)防性維護(hù)頻次、設(shè)備備件控制計(jì)劃、購(gòu)置設(shè)備及購(gòu)置設(shè)備備件廠家等提供依據(jù)。”袁志宏介紹說(shuō)。   　　利用大數(shù)據(jù)方法還可實(shí)現(xiàn)報(bào)警管理。袁志宏表示：“現(xiàn)在石油和化工企業(yè)的DCS等，都安裝各種各樣的報(bào)警系統(tǒng)。有時(shí)候?yàn)榱舜_保工藝設(shè)備的安全性，報(bào)警軟件就裝多了，或者報(bào)警點(diǎn)設(shè)置多了，系統(tǒng)就會(huì)出現(xiàn)亂報(bào)或者多報(bào)的情況，給操作人員帶來(lái)了很大的麻煩。利用大數(shù)據(jù)技術(shù)，可以開發(fā)自動(dòng)執(zhí)行程序，通過機(jī)器自動(dòng)識(shí)別，將一些虛假報(bào)警，或者不構(gòu)成安全威脅的報(bào)警過濾掉。”   　　針對(duì)催化裂化裝置報(bào)警多的問題，清華大學(xué)化學(xué)工程系系統(tǒng)工程研究所趙勁松教授團(tuán)隊(duì)?wèi)?yīng)用大數(shù)據(jù)技術(shù)與理念，對(duì)催化裂化裝置的海量數(shù)據(jù)進(jìn)行深層次的數(shù)據(jù)挖掘，找到問題的關(guān)聯(lián)因子，建立預(yù)測(cè)模型，通過對(duì)試點(diǎn)裝置的驗(yàn)證后，形成可供推廣的風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估技術(shù)，開創(chuàng)了應(yīng)用大數(shù)據(jù)技術(shù)解決催化裂化裝置生產(chǎn)問題的新途徑。   　　在應(yīng)用大數(shù)據(jù)的同時(shí)，對(duì)數(shù)據(jù)的處理和校正同樣重要。袁志宏認(rèn)為，現(xiàn)在的石化大數(shù)據(jù)中，有一些是無(wú)效數(shù)據(jù)。很多數(shù)據(jù)是來(lái)自于ERP、DCS、MES等系統(tǒng)，可能受到某些因素的干擾，某一個(gè)值出現(xiàn)大幅瞬時(shí)波動(dòng)，要利用數(shù)據(jù)處理技術(shù)，剔除到一些無(wú)效數(shù)據(jù)，讓數(shù)據(jù)利用更快速、準(zhǔn)確。此外，石油和化工行業(yè)還有很多非結(jié)構(gòu)化的數(shù)據(jù)，比如視頻、圖像等，要利用先進(jìn)的數(shù)學(xué)方法，或者是數(shù)據(jù)機(jī)器學(xué)習(xí)方法，把這些數(shù)據(jù)價(jià)值開發(fā)出來(lái)。