李俊朋

※眾多石化企業(yè)錨定“油轉(zhuǎn)化”“油轉(zhuǎn)特”等多元化轉(zhuǎn)型發(fā)力，推進產(chǎn)業(yè)鏈智能化升級延伸。石化行業(yè)豐富的業(yè)務場景為技術(shù)創(chuàng)新提供了沃土，同時，行業(yè)的變革之路也存在著“三座大山”

※促進數(shù)字技術(shù)與石化產(chǎn)業(yè)深度融合，探尋轉(zhuǎn)型發(fā)展新路徑，以科技創(chuàng)新推動產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新，將成為加快推進新型工業(yè)化建設(shè)的動力源

※數(shù)字化技術(shù)企業(yè)應堅持為石化行業(yè)找技術(shù)、解決行業(yè)數(shù)字化過程中的難題，聚焦石化行業(yè)工藝過程優(yōu)化、裝置預測性維護、安全生產(chǎn)預警預判、新產(chǎn)品模擬開發(fā)等重點業(yè)務場景，構(gòu)建行業(yè)聯(lián)創(chuàng)機制，聯(lián)合產(chǎn)業(yè)鏈上下游伙伴一起投入，共同創(chuàng)新、共同建設(shè)，持續(xù)推進數(shù)智化技術(shù)和行業(yè)業(yè)務場景的深度融合

近年來，新一輪科技革命和產(chǎn)業(yè)變革駛?cè)肟燔嚨溃袠I(yè)充分發(fā)揮信息與通信（ICT）基礎(chǔ)設(shè)施、人工智能（AI）、智能化控制系統(tǒng)等數(shù)智技術(shù)價值，實現(xiàn)優(yōu)化生產(chǎn)流程、提質(zhì)增效降本、強化安全環(huán)保，推動行業(yè)轉(zhuǎn)型從理念普及、試點示范邁向系統(tǒng)創(chuàng)新、深化應用的新階段。

“三座大山”制約石化行業(yè)數(shù)智化轉(zhuǎn)型

當前，眾多石化企業(yè)錨定“油轉(zhuǎn)化”“油轉(zhuǎn)特”等多元化轉(zhuǎn)型發(fā)力，推進產(chǎn)業(yè)鏈智能化升級延伸。石化行業(yè)豐富的業(yè)務場景為技術(shù)創(chuàng)新提供了沃土，同時，行業(yè)的變革之路也存在著“三座大山”。

第一，工藝技術(shù)升級難度高、技術(shù)集成兼容難度大。石化行業(yè)向高端化工產(chǎn)品和清潔燃料生產(chǎn)轉(zhuǎn)型需要大量先進技術(shù)，實驗室技術(shù)向工業(yè)化規(guī)模轉(zhuǎn)化的周期長、成本高。同時，隨著數(shù)字化轉(zhuǎn)型深入，老舊接口、協(xié)議及信息化基礎(chǔ)設(shè)施嚴重阻礙智能化升級改造，協(xié)議兼容性、數(shù)據(jù)傳輸帶寬、系統(tǒng)協(xié)同等問題凸顯。

第二，數(shù)字化和智能化技術(shù)基礎(chǔ)薄弱。例如，企業(yè)需要新增或替換先進的傳感器來實時監(jiān)測生產(chǎn)設(shè)備的運行狀態(tài)和工藝參數(shù)，建立智能生產(chǎn)管控系統(tǒng)，實現(xiàn)生產(chǎn)計劃、調(diào)度、質(zhì)量控制等環(huán)節(jié)的智能化決策也是一大挑戰(zhàn)，需要企業(yè)整合大量的數(shù)據(jù)，包括生產(chǎn)數(shù)據(jù)、市場數(shù)據(jù)、物流數(shù)據(jù)等，并運用復雜的算法進行分析。而且，員工也需要適應新的數(shù)字化工作環(huán)境，提升自身的數(shù)字技能，這對企業(yè)的培訓體系也是一個考驗。

第三，“雙碳”目標制約企業(yè)成本效益提升。在低碳轉(zhuǎn)型、產(chǎn)能結(jié)構(gòu)性過剩、市場競爭加劇的多重背景下，企業(yè)需要通過優(yōu)化產(chǎn)品結(jié)構(gòu)、提高產(chǎn)品質(zhì)量、降低生產(chǎn)成本等方式來提升效益，要求企業(yè)具有較強的技術(shù)實力、管理水平和市場競爭力。對一些競爭力較弱的企業(yè)來說，效益提升面臨較大困難。

人工智能是未來30年最重要的生產(chǎn)力

面對生產(chǎn)裝置規(guī)模大、流程復雜、高溫高壓、易燃易爆等特點，石化行業(yè)的轉(zhuǎn)型發(fā)展存在天然難度。同時，人的不安全因素也是石化企業(yè)“安穩(wěn)長滿優(yōu)”運行需要應對的挑戰(zhàn)。

2024年1月16日，國家九部門印發(fā)的《原材料工業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型工作方案（2024-2026年）》提出，化工行業(yè)應當充分發(fā)揮數(shù)據(jù)資源積累豐富、數(shù)字化基礎(chǔ)較好的優(yōu)勢，與人工智能等戰(zhàn)略性技術(shù)加速融合，構(gòu)建基于通用大模型底座衍生的行業(yè)大模型，推動原材料工業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型，加快實現(xiàn)制造強國。人工智能工業(yè)化應用可謂大勢所趨。

2024年12月，華為與云南云天化信息科技有限公司、云南云天化大為制氨有限公司聯(lián)合發(fā)布了全球首個煤氣化RTO（Real Time Optimizer，即實時在線優(yōu)化技術(shù)）大模型應用實踐成果?；谌A為云盤古大模型的技術(shù)能力，利用氣化爐生產(chǎn)的離線歷史數(shù)據(jù)，開展RTO模型訓練，使煤氣化裝置能夠精確模擬并預測氣化爐爐溫、渣層厚度及渣黏度等關(guān)鍵運行參數(shù)。同時，新增和存量數(shù)據(jù)可基于華為云盤古大模型持續(xù)訓練，增強RTO模型推理預測的精準度，讓模型邊用邊學、越用越好。經(jīng)過半年穩(wěn)定生產(chǎn)，助力云天化大為制氨有限公司大幅減少人員干預、降低勞動強度，顯著增強裝置運行的穩(wěn)定性與安全性；此外，還實現(xiàn)比煤耗削減1.33%，預計節(jié)煤9100噸/年、減少二氧化碳排放量20086噸/年，通過數(shù)智技術(shù)實現(xiàn)了綠色低碳與提質(zhì)增效的雙升級。

再如，在作業(yè)管理方面，利用人工智能技術(shù)實現(xiàn)特殊作業(yè)環(huán)境下的實時視頻預警，從原先現(xiàn)場記錄、事后追溯轉(zhuǎn)變?yōu)楝F(xiàn)場預警、實時干預。在設(shè)備運維方面，結(jié)合華為“扁鵲”設(shè)備診斷算法，將傳感器數(shù)據(jù)與時序數(shù)據(jù)庫中設(shè)備歷史運行能耗數(shù)據(jù)、日常巡檢工單數(shù)據(jù)相融合，用人工智能大模型預測設(shè)備異常工況，縮短預警時間，提升預測準確度。在某頭部化工企業(yè)園區(qū)，該方案幫助客戶每年節(jié)省上千萬元設(shè)備運維成本，切實助力企業(yè)設(shè)備長周期穩(wěn)定運行。

通過業(yè)內(nèi)人工智能探索實踐不難看出，數(shù)智化技術(shù)已經(jīng)不再只是生產(chǎn)輔助系統(tǒng)，而是與業(yè)務深度融合，正成為生產(chǎn)系統(tǒng)的核心組成部分。人工智能是未來30年最重要的生產(chǎn)力，定將在石化行業(yè)高端化、智能化、綠色化轉(zhuǎn)型升級中挺膺擔當。

關(guān)于數(shù)智化轉(zhuǎn)型的對策建議

促進數(shù)字技術(shù)與石化產(chǎn)業(yè)深度融合，探尋轉(zhuǎn)型發(fā)展新路徑，以科技創(chuàng)新推動產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新，將成為加快推進新型工業(yè)化建設(shè)的動力源。從長遠發(fā)展角度來看，數(shù)字化、智能化轉(zhuǎn)型絕不是一時之計，而應久久為功。

根據(jù)數(shù)智技術(shù)在石化行業(yè)轉(zhuǎn)型發(fā)展過程中的實踐，尤其是在信息基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)、助力企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型和智能化探索方面的應用，總結(jié)出以下四點建議：

一要聚焦業(yè)務。企業(yè)選擇可持續(xù)發(fā)展的業(yè)務方向，根據(jù)企業(yè)愿景繪制出數(shù)字化轉(zhuǎn)型藍圖并合理規(guī)劃實施路徑，一張藍圖繪到底，有計劃有目標地推進數(shù)字化轉(zhuǎn)型工作。從資源采購、工程建設(shè)、生產(chǎn)經(jīng)營、安全環(huán)保、銷售服務、產(chǎn)品升級和科技研發(fā)等方面，錨定產(chǎn)品的業(yè)務鏈定位，體現(xiàn)“安、穩(wěn)、長、綠、優(yōu)”的行業(yè)特質(zhì)，形成具有市場競爭力的新質(zhì)數(shù)智化生產(chǎn)力。

二要轉(zhuǎn)變觀念?！耙话咽帧焙蛦T工的意識轉(zhuǎn)變將決定數(shù)智化的成敗，數(shù)智化意識的轉(zhuǎn)變是推進轉(zhuǎn)型的根本動力源。汲取“樣板企業(yè)”經(jīng)驗，通過全員培訓、引進外部人才，推動企業(yè)管理層和人力資源部門的轉(zhuǎn)型。

三要突出重點。數(shù)字化轉(zhuǎn)型是承上啟下的核心過程，不同企業(yè)的自動化基礎(chǔ)、信息化體系、數(shù)字化轉(zhuǎn)型和智能化應用水平各不相同，可以串聯(lián)有序推進，也可以并聯(lián)系統(tǒng)交叉躍進。其中文化、組織、流程、先行配套的信息通信技術(shù)（ICT）基礎(chǔ)設(shè)施等是最核心環(huán)節(jié)，也是適應全球數(shù)字經(jīng)濟的最重要措施。

四要夯實基礎(chǔ)。數(shù)智化全鏈條ICT基礎(chǔ)設(shè)施是轉(zhuǎn)型基礎(chǔ)。石化行業(yè)自動化控制率高的特性，為開展信息化、數(shù)字化、智能化等建設(shè)創(chuàng)造了有利條件。但其業(yè)務要實現(xiàn)高點、綠色和數(shù)智的目標，離不開新質(zhì)生產(chǎn)力的物質(zhì)基礎(chǔ)。經(jīng)濟的發(fā)展經(jīng)驗是“要想富、先修路”，石化行業(yè)的數(shù)字化轉(zhuǎn)型也如出一轍，ICT基礎(chǔ)設(shè)施就如同構(gòu)筑行業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的路基。從多形態(tài)感知的現(xiàn)場數(shù)據(jù)獲取、多通道網(wǎng)絡(luò)的數(shù)據(jù)聯(lián)結(jié)，到類別架構(gòu)的數(shù)據(jù)處理、模型訓練與推理，多層級的決策、應用和共享，都需要實時、可靠、安全和海量的數(shù)據(jù)，更依靠高性能、高可靠性的軟件和硬件。此外，也需從感知到傳輸、從數(shù)據(jù)治理到平臺搭建、從數(shù)據(jù)安全到數(shù)據(jù)應用等多方面完善體系。

數(shù)智化轉(zhuǎn)型如火如荼，變革路上挑戰(zhàn)與機遇并存。數(shù)字化技術(shù)企業(yè)應堅持為石化行業(yè)找技術(shù)、解決行業(yè)數(shù)字化過程中的難題，聚焦石化行業(yè)工藝過程優(yōu)化、裝置預測性維護、安全生產(chǎn)預警預判、新產(chǎn)品模擬開發(fā)等重點業(yè)務場景，構(gòu)建行業(yè)聯(lián)創(chuàng)機制，聯(lián)合產(chǎn)業(yè)鏈上下游伙伴一起投入，共同創(chuàng)新、共同建設(shè)，持續(xù)推進數(shù)智化技術(shù)和行業(yè)業(yè)務場景的深度融合，打造更多以AI大模型為代表的創(chuàng)新成果。

未來，石化行業(yè)需充分利用ICT和AI等數(shù)智化技術(shù)優(yōu)勢，以數(shù)智技術(shù)破除制約轉(zhuǎn)型發(fā)展的“三座大山”，讓數(shù)智化技術(shù)在智能化轉(zhuǎn)型升級中大有可為。

作者系華為油氣礦山軍團副總裁、化工與建材行業(yè)總經(jīng)理