武佳賀 許冰 程小良

[摘? ? 要] 人工智能在計算機、互聯(lián)網(wǎng)、大數(shù)據(jù)、云計算等技術(shù)的不斷發(fā)展推動，迎來了新的發(fā)展階段。人工智能已經(jīng)在各個領(lǐng)域得到應(yīng)用，在石化行業(yè)也進行了初步的應(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，并站在強大的硬件和軟件發(fā)展基礎(chǔ)之上的新的飛躍。人工智能能夠為科學生產(chǎn)管理、經(jīng)營決策管理、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)的運行現(xiàn)狀，為企業(yè)增加切實可行的自動化決策方案，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)、無人機應(yīng)用、智能專家系統(tǒng)四個主要方面，探索總結(jié)出人工智能技術(shù)在石化行業(yè)的未來發(fā)展趨勢，對于石化企業(yè)員工而言，能夠真正實現(xiàn)從基礎(chǔ)性工作轉(zhuǎn)型到生產(chǎn)和經(jīng)營方面的技能、技術(shù)專家，是對石化企業(yè)發(fā)展的另一個可期待的新階段。

[關(guān)鍵詞] 人工智能;石化企業(yè);數(shù)字化工廠;大數(shù)據(jù);實現(xiàn)

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(fā)展較為迅速，部分發(fā)達國家已經(jīng)把發(fā)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(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、生產(chǎn)所涉及物料的危險性大、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)用及管理的目標是有效地監(jiān)測和控制生產(chǎn)，使生產(chǎn)過程處于最佳狀態(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)過程，提高效率，進一步助力石化企業(yè)從科學生產(chǎn)管理、經(jīng)營決策管理、安全輔助管理多方面大幅度提升?？梢灶A見，隨著人工智能應(yīng)用的深化，未來將會出現(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40年代，英國著名的數(shù)學家圖靈提出了人工智能的想法，并且在同時期人們創(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)在計算和推理，人工智能發(fā)展并沒有實現(xiàn)專家的預期那樣可能會超越人類智能，而是發(fā)展非常緩慢以至于很快就銷聲匿跡。人工智能第二次發(fā)展主要體現(xiàn)在20世紀80年代初，以知識工程和專家系統(tǒng)為主要應(yīng)用的人工智能技術(shù)在歐美發(fā)達國家得到迅速發(fā)展，并取得很大的經(jīng)濟效益，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)驗數(shù)據(jù)基礎(chǔ)上，依靠海量經(jīng)驗數(shù)據(jù)，通過數(shù)據(jù)挖掘、深度學習來獲取經(jīng)驗和知識，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，石化行業(yè)自然減員比例逐年提高，自然減員一方面對企業(yè)在人力開支結(jié)余有利，另一方面有經(jīng)驗有技術(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(jīng)驗的依賴、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階段。

另外，大量民企石化公司興起對傳統(tǒng)石化行業(yè)更是巨大的沖擊，新型的石化行業(yè)大量采用半自動或全自動的生產(chǎn)方式，以千萬噸煉油企業(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，整體競爭力愈加明顯。如何有效通過人工智能技術(shù)，利用大數(shù)據(jù)挖掘及機器自主學習能力，大幅度改善現(xiàn)有企業(yè)的運行現(xiàn)狀，為企業(yè)增加切實可行的自動化決策方案，從而實現(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)用情況來看，主要集中在幾個領(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)定時間內(nèi)、規(guī)定的點位完成常規(guī)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(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點到B點再到C點的路徑，偏離正常的路線系統(tǒng)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(wǎng)絡(luò)、專網(wǎng)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(tǒng)會自動生成臺賬及日志，進一步規(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，數(shù)字化工廠已成為當前國內(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。數(shù)字化工廠可實現(xiàn)生產(chǎn)運營的數(shù)字化、可視化、集成化，從而提高企業(yè)生產(chǎn)效率和安全運行能力。

數(shù)字化工廠是與實際裝置建立一定比例的工程級的數(shù)字模型，并配套智能P&ID、工程圖表等工廠的數(shù)字化可維護的數(shù)據(jù)管理，建立全廠統(tǒng)一的數(shù)據(jù)管理平臺，把企業(yè)基礎(chǔ)數(shù)據(jù)信息和運營數(shù)據(jù)信息以數(shù)字的形式保存起來形成企業(yè)的“數(shù)字化資產(chǎn)”，把看不見、摸不著的工廠管理者思想、管理流程及經(jīng)驗成果變成可看、可復制、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、管道等變更進行數(shù)據(jù)一致性輸入和管理，實現(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)可自動編制檢修計劃，提高檢維修的預算精度，動土作業(yè)可在三維場景中，模擬動土作業(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? ?無人機應(yīng)用

目前煉化企業(yè)許多晾水塔高達100多米、反應(yīng)塔達到30多米，無法靠人力實現(xiàn)巡檢及時發(fā)現(xiàn)隱患，所以無人機的應(yīng)用應(yīng)運而生。無人機一般用于高遠處的設(shè)備巡檢，自身搭載專業(yè)航拍設(shè)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(jiān)控中心，實現(xiàn)巡檢人員實時觀察設(shè)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(xiàn)場進行拍攝，還可根據(jù)巡檢任務(wù)的不同，有針對性地選擇搭載設(shè)備，例如同時搭配高清攝像設(shè)備及小型監(jiān)測設(shè)備，可對重點部位監(jiān)控泄漏情況[5]。

隨著無人機技術(shù)的不斷發(fā)展，各種有毒有害氣體檢測設(shè)備、熱成像設(shè)備等搭載設(shè)備技術(shù)的完善，無人機在化工領(lǐng)域的應(yīng)用會越來越廣泛。

3.4? ?智能專家系統(tǒng)

化工企業(yè)的核心設(shè)備大型機組及關(guān)鍵生產(chǎn)過程目前都建立了遠程專家監(jiān)控管理系統(tǒng)，實現(xiàn)廠級關(guān)鍵機組、生產(chǎn)過程的運行狀態(tài)。遠程監(jiān)控技術(shù)可以提高企業(yè)的勞動生產(chǎn)率， 對各對象進行全天候、全方位監(jiān)控，及時發(fā)現(xiàn)甚至提前預測設(shè)備問題，這對于需要獲得第一時間報警信息的化工生產(chǎn)來說是極為重要的生產(chǎn)需要的實現(xiàn)，目前大部分專家系統(tǒng)采用靜態(tài)管理方式，即專業(yè)人員分析狀態(tài)圖譜可方便的掌握設(shè)備、工藝運行的狀態(tài)，分析運行過程中存在的問題[6]。新一代智能專家將互聯(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)通過建模實現(xiàn)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(shù)據(jù)將自動發(fā)出告警功能，這樣動態(tài)的海量數(shù)據(jù)分析是人類專家所無法比擬的。智能專家系統(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)展對于化工等流程性行業(yè)勢必會引發(fā)顛覆性的進步和變革。以往的人工智能從起步階段到發(fā)展階段再達到發(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(jié)合大量人類智慧的經(jīng)驗數(shù)據(jù)，模仿人類思維做出判斷，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，全部采用智能機器、智能儀表、智能傳輸?shù)确绞胶褪侄螌崿F(xiàn)全自動化的生產(chǎn)穩(wěn)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(chǎn)水平，是煉化企業(yè)的高級生產(chǎn)階段。從經(jīng)營方面看，進、銷、存智能化的運算和結(jié)算，從經(jīng)營角度去分析并科學的計算利潤的最大化時的產(chǎn)量和原油的存儲量，對于員工而言，能夠真正實現(xiàn)從基礎(chǔ)性、重復性、簡單腦力工作轉(zhuǎn)型到生產(chǎn)和經(jīng)營方面的技能、技術(shù)專家，是對石化企業(yè)發(fā)展的另一個可期待的新階段。

主要參考文獻

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