石油化工智能工厂建设

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石油智慧工地系统建设方案

石油智慧工地系统建设方案

功能模块设计
项目管理模块
实现项目立项、进度管理、质量管理等功能,提高项目管理效率。
人员管理模块
实现人员信息管理、考勤管理、薪资管理等功能,优化人力资源管理。
设备管理模块
实现设备采购、库存管理、维修保养等功能,降低设备管理成本。
数据分析与可视化模块
通过数据挖掘和分析,提供决策支持和业务优化建议。
数据库设计
培训对象
石油智慧工地系统的使用人员 ,包括管理人员、技术人员、 操作人员等。
系统操作
详细讲解系统的操作流程、操 作方法、注意事项等。
系统维护与升级
介绍系统的维护和升级方法, 确保系统的稳定性和持续性。
培训方式及时间安排
培训方式
采用线上和线下相结合的方式,包括视频教程、现场讲解、 实践操作等。
时间安排
推动石油行业数字化、智能化 转型升级,提升企业竞争力。
项目目标与预期成果
构建一套完整的智慧工地 系统,实现工地全面数字 化、智能化管理。
优化施工流程,提高施工 效率和质量,缩短工期。
提高工地安全管理水平, 降低事故发生率。
降低人力成本,提高企业 经济效益。
CHAPTER 02
需求分析
工地管理需求
数据安全风险
石油智慧工地系统涉及大量敏感数据,存在数据 泄露和损坏风险。
应对策略
建立完善的数据安全管理制度,采用先进的数据加密和 备份技术,确保数据安全可靠。
实施风险分析及应对策略
项目延期风险
由于各种原因,项目可能无法按时完 成,导致成本增加和效益减少。
应对策略
制定详细的项目计划和时间表,合理 分配资源,确保项目按计划进行。
响应式设计
适应不同设备和屏幕尺寸,提供良好 的用户体验。

石油和化工行业智能工厂建设的思考

石油和化工行业智能工厂建设的思考

石油和化工行业智能工厂建设的思考摘要:随着智能化工厂的发展,石化企业在智能化工厂的各方面都有了一些理论上的创新和应用上的进展,但是还存在着许多不足。

本文对智慧工厂的内涵进行了详尽的剖析,并在此基础上,对我国智慧工厂在设计阶段、建设阶段、运营阶段的具体实现情况进行了阐述,并根据智慧工厂建设中所遇到的问题,将有关的理论与技术有机地融合起来,为智慧工厂建设中存在的问题提供了合理的解决方案。

关键字:石化;过程行业;智慧工厂;数字交货1前言在国家有关产业政策的指引下,以石化企业为代表的生产过程,正在大力推进的智慧工厂建设,是“中国制造2025”规划实施的重要载体。

在此环境下,智慧工厂以及与之相关联的数字化设计交付、数字化工厂等新兴理念,以迅雷不及掩耳之势横扫全产业。

而这一切的幕后黑手,除了传统的工业自动化软件厂商之外,还包括了新兴的工业自动化厂商,这些厂商都在不断地提升自己的技术水平,而那些新兴的工业自动化厂商,也都在不断地提升自己的技术水平,以此来提升自己的技术水平,而那些新兴的工业自动化厂商,也在不断地提升着自己的“智能化”技术。

尽管国内外学者对智能化企业的研究已有诸多成果,但对智能化企业的研究大多只是“耳熟”“不详”,对智能化企业的研究与应用尚有诸多问题有待解决。

2我国企业实现智能化的技术现状2.1在规划阶段实现智能车间的情况在企业生产过程中,由于企业生产过程中的数据驱动性,使得企业生产过程中产品的数字化表现成为企业生产过程中的必然趋势。

其实,通过Word、Excel、AutoCAD、PDF等以电子文档的方式提交设计数据和结果已经很久了,只是在GB/T51296—2018中,对数据的“结构化”的要求进行了更多的强调和规范——从格式上来说,主要是从提交的电子文档到提交的数据库。

由于CAD技术的迅速发展,加上对提升设计工作效率的内在需求,使得在设计阶段进行了较为顺畅的数字化交付[1]。

近年来,镇海炼化,浙江石化,中煤集团,茂名石化集团等一大批石化工程已经完成了设计结果的数字化交付。

化工行业智能工厂建设的实践与思考

化工行业智能工厂建设的实践与思考
化工厂有中小型独立工厂、大型工厂装置、一 体化基地和异地工厂网络之分。
工厂规模和类型的影响因素有:投资占比、建 设周期、数字基建规模、场景可 观。但随着工厂规模的增大,总投资额度的升高, 投资占比会逐渐降低直至趋于稳定;工厂规模增
加,其数字基建规模会显著增大,应用智能场景增 多,建设周期增加;场景的复杂程度与具体应用有 关,但总体来说,规模愈大愈复杂。
结,对化工行业智能工厂建设中一些值得关注的问题提出看法与见解。
关键词 智能工厂;数字化工厂;数字化交付;智能场景
中图分类号:TQ082 文献标识码:A
DOI:10.3969/j.issn.1007-6247.2023.06.008
近年来,我国化工企业加快了工厂数字化转型 或智能化建设的步伐。2021—2022年,有 13个化 工行业工厂被国家工信部列入年度智能制造示范工 厂,涉及石油炼化及石化下游产品、生物燃料、煤 化工、氯碱化工和氟化工等多个领域;既有央企、 大型国企,也有民营控股企业。
化工企业所执行的智能化架构可能有差异。 对于全工业行业,世界各主要国家的工厂智能 化架构有: (1) 美国基于工业互联网概念的 IndustrialIn ternetReferenceArchitecture(IIRA) 架构模型; (2) 德国基于 “工业 4.0” 概念的 Industrie 4.0ReferenceArchitectureModel(RAMI4.0) 架 构模型; (3) 日本工业价值链促进会基于 “工业价值 链” 概念的 IndustrialValueChainReferenceArchi tecture(IVRA) 架构模型; 我国有 《基 于 云 制 造 的 智 能 工 厂 架 构 要 求》 (GB/T39474—2020)。2021年, 国 家 工 信 部 发 布 的 《国家智能制造标准体系建设指南 (2021版)》 包括了 “智能制造系统架构”。 为支持石化行业智能工厂的建设,2022年底, 国家工信部在 《石化行业智能制造标准体系建设 指南 (2022版)》 中发布了 “石化行业智能制造 标准体系结构”。同时明确:到 2025年初步建成 石化行业智能制造标准体系。 在智能化建设过程中,化工企业可以从单一的 智能场景入手,以点及面,逐步建设成一定成熟度 的智能车间和智能工厂;也可以构造整体系统架 构,从基础设施开始,进行全面的规划和建设,直 到满足企业智能成熟度目标。前者适用于中小型新 建装置的智能化,或现有工厂改造,以及异地工厂 网络的智能化构建;后者适用于大型化工基地的 建设。

浅析石油化工企业智能工厂建设的基本思路

浅析石油化工企业智能工厂建设的基本思路

关键词
石 油 化 工 ; 企 业 ;智 能工 厂 ;建 设 思路
引言 纵观 全球 ,在 国际化 的大背景 下 ,石油
化工 企业 正朝 着大 型化 、一体 化 、智能化 和 清洁 化 的方 向发展 ,但在 发展 同时 也面 临着 诸 多问题 ,例 如 :成本 的持续 增加 以及需 求 的长 期波 动 ,企业 及客 户对于 价格 的变 动敏 感度 持续 提高 ;提 高整 个企业 的生 产效 益与 保持 生 产的平 稳安 全的 矛盾 ;供应 链各 环节 壁 垒以 及各环 节 的复杂 度 日益升高 ;全球 经 济一 体化 导致 企业 的经 营环境 更加 复杂 。纵 观全 球 石油化 工企 业的 发展趋 势 ,未来 的石 化 企业 更趋 于市场 化 、一体 化 、国际化 ,企 业 更加 追求 高度 的灵活 性 、可靠性 和可 维护 性 ,更低的成本和更 少的中间环节。 未来 的石油化 工企 业将加 强绿 色环保 , 能 量 的管理 和排 放 ,提 高资 产的 管理 、提升 运 营决 策的 支持 力度 ,加 强知识 的协 同 ,优 化 产业 链 条中的 各个 环节 ,使企 业利 益达 到 最大化 。 因此企 业争 相采 用 自动 化技 术 、信 息技 术和 与之相 伴而 生的现 代管 理技 术手 段 和方法来提升 自身竞争力 。 本文 主要结 合石 油化工 企业信 息化 总体 发展 情况 ,说 明建设 智能 工厂是 当今企业 管 理模 式转 变和信 息化 发展 的必 然趋 势 。本 文 通过 借鉴 全球领 先 的石 油化 工企业 的最佳 实 践 ,论述 石油化 工企 业 建设智 能工 厂的 基本 思路 ,其 中包 括 :智能 工厂建 设特 征 、智能 工厂 建设 模 型要素 、智 能工厂 建设 目标 以及 智能 工厂 建设 内容 等 ,由此 来说 明 ,通 过合 理规 划 、明确 建设 思路 ,再 与云计 算 、物联 网、移动 通信 等新 技术 相结 合 ,最终建 设适 合 本企业 的 智能 工厂 ,以便 实现 企业使 用 同 样的 资源发挥出更大效益 的 目 标。

智慧工地石油石化系统建设方案

智慧工地石油石化系统建设方案

数据备份:定期对 数据进行备份,防 止数据丢失。
数据审计:对数据 的访问和使用进行 审计,确保数据的 安全性。
数据隔离:对不同 等级的数据进行隔 离,防止数据泄露 。
实时监控:对施工现场进行实时监控,及时发现安全隐患。 智能预警:利用大数据和AI技术,对施工现场的安全状况进行智能预警。 应急响应:建立完善的应急响应机制,确保在发生安全事故时能够迅速响应。 人员培训:定期对施工人员进行安全培训,提高安全意识。
提高信息化水平: 通过数字化和智能 化技术,提高企业 信息化水平,提升 管理效率。
智能物流管理系统:实现物 料高效配送,降低运营成本
自动化监控系统:实时监测 石油石化生产过程,提高生 产效率
数据分析与决策支持系统: 基于大数据分析,优化生产
决策
应急救援指挥系统:提高应 对突发事件的能力,保障生
产安全
添加标题
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添加标题
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数据采集与处理:收集生产数据并 进行处理,为决策提供支持
安全保障:保障生产安全,防止事 故发生
提高生产效率:通 过智能化管理,优 化生产流程,提高 生产效率。
保障安全:通过实 时监控和预警系统, 有效预防和应对安 全事故。
降低能耗:通过智 能能源管理,降低 能耗,实现绿色可 持续发展。
施工现场监控:实时监测施工现场的安全、质量、进度等状况,提高管理效率。 人员定位管理:对施工现场人员进行实时定位管理,提高安全管理水平。 物资管理:对施工现场物资进行数字化管理,提高物资调配效率。 智能化决策:通过大数据分析和人工智能技术,为项目决策提供科学依据。
提高生产效率:通过智能化管理,优化资源配置,减少浪费,提高生产效 率。
定期进行安全培训和演练, 提高员工安全意识和应急处 理能力

智慧化工厂建设标准

智慧化工厂建设标准

智慧化工厂建设标准一、数字化生产管理1.1 制定数字化生产管理战略规划,明确数字化生产管理的目标、任务和实施步骤。

1.2 建立数字化生产管理平台,整合工厂内部的制造执行系统(MES)、企业资源规划系统(ERP)等信息化系统,实现生产过程的可视化、可控化和优化。

1.3 推行精益生产理念,通过数字化手段实现生产计划、生产调度、生产控制等环节的精细化管理。

二、智能化设备运维2.1 建立智能化设备运维管理系统,实现设备运行状态监测、故障诊断预警、维修保养管理等功能的集成。

2.2 采用物联网技术对设备进行远程监控和故障预警,提高设备运行效率和可靠性。

2.3 通过大数据分析技术对设备运行数据进行挖掘和应用,优化设备维护策略和降低维修成本。

三、信息化供应链协同3.1 建立供应链管理系统,整合供应商、生产商、物流服务商等资源,实现供应链的信息化管理。

3.2 通过物联网技术和互联网平台实现供应商和生产商之间的信息共享和协同作业,提高供应链的透明度和响应速度。

3.3 采用大数据分析技术对供应链数据进行挖掘和应用,优化采购策略和降低库存成本。

四、自动化生产线4.1 建立自动化生产线,实现生产过程的自动化、连续化和高效化。

4.2 采用机器人技术、传感器技术等自动化设备实现生产线的智能化和柔性化。

4.3 通过信息化系统实现自动化生产线的监控和维护,提高生产效率和产品质量。

五、精益生产管理5.1 推行精益生产理念,通过消除浪费、减少不良品率等手段提高生产效率和产品质量。

5.2 采用价值流分析等方法对生产过程进行价值流分析和优化,降低生产成本和提高产品质量。

5.3 建立持续改进机制,通过PDCA循环等手段不断优化生产过程和管理体系。

六、绿色环保生产6.1 建立环保管理体系,明确环保目标和实施步骤,确保生产过程符合环保法规要求。

6.2 采用环保设备和工艺,降低能源消耗和排放量,提高资源利用效率。

6.3 加强废弃物管理和资源回收利用,实现生产过程的零废弃和低碳化。

化工行业新一代智能工厂解决方案

化工行业新一代智能工厂解决方案
采集企业非实时数据,形成“一园一档”、 “一人一档”、 “一企一档”、 “一设备一 档”,提高精细化监管水平
基于对园区、企业、装置的数字孪生, 实现监测和预警的可视化管理
支持动态预警、风险分布、在线巡查和 监管反馈、安全承诺等企业本质安全重 点应用
九大核心价值之九
安全风险综合分析与研判
设备风险分析为基础 固有风险、潜在风险、事故后果 定性分析、定量/半定量分析 风险等级划分,发现主要问题和薄弱环节 制定针对性检测计划,提出对策
——《国家智能制造标准体系建设指南(2018年版)》
一条主线:新一代信息技术与产品全生命周期各环 节及先进制造技术的深度融合
两个目的:智能地实现产品,实现智能的产品
三大功能:信息深度自感知、智慧优化自决策、精 准控制自执行
四个特征:智能制造、关键制造环节智能化、端到 端数据流、网络互连
化工企业的四大挑战
领用、借用
资产租赁
资产调拨 资产盘点
存货核算
凭 证
应收、应付、 网上报销
流程配置
核销

现金流管理平台



动态会计平台
资产出售
资产报废
资产保险
资产抵押
......
资产实物管理 资产核算(固定资产管理) 资产档案一致、统一数据模型、统一树结构......
凭 证
成本管理
总账
报表
工作流平台、审批流平台、预警平台、系统配置平台、数据交互平台、动态建模工具等
优化能源、节能减排
能源供应
煤矿
用煤企 业
煤炭电 商
经销商
银行
物流公 司
能源生产消费
能效诊断
标准 优化 结论 指导 体系 方法 评估 建议

九江石化规划建设“千万吨级智慧炼厂”

九江石化规划建设“千万吨级智慧炼厂”

九江石化规划建设“千万吨级智慧炼厂”“未来3-5年,公司信息化达到国际先进水平。

重点建设知识管理系统和优化控制系统,实现全面集成和构建智能工厂的基本框架,达成集成化、自动化、实时化、可视化、模型化的目标。

”九江石化在建设千万吨级智慧炼厂信息化规划上提出以上目标。

元月9日,总部在北京浔庐宾馆对九江石化信息化规划暨中国石化智能工厂试点方案展开讨论。

总部信息部项目处长宫向阳、系统处长孙维、应用处长马永林,石化盈科总裁潘欣荣、副总裁兼ERP事业部总经理马长东、副总裁兼系统事业部总经理杨衍岐、副总裁兼MES事业部总经理蒋柏华、技术开发部总经理蔡善华,公司总经理覃伟中、信息中心负责人参加了讨论。

2012年,是九江石化塑造特色管理模式的起步之年。

九江石化提出了以“信息化”为支撑,以“一体化、科学化、精细化”为主要内容的九江石化特色管理模式。

信息化建设按照“前台简洁易用,后台强化运维,支撑特色模式,建设智慧炼厂”的总体方针,整体规划、分步实施,建设以“集成化、自动化、实时化、可视化、模型化”为主要特征,嵌入一体化管理体系、HSE 备案制度、经济责任制考核、全员绩效考核等九江石化特色管理模式以及知识管理等新技术新应用的智慧炼厂。

为做好中国石化智能工厂试点工作,九江石化各部门深入开展了“数字化智慧炼厂”研究,编制完成了《九江石化数字化智慧炼厂总体规划》(初稿),提出了总体规划思路:2012年,改善信息基础设施、计量仪表两个基础,深化ERP、MES等系统应用,打好智能工厂建设的基础,整体上台阶。

2013年—2014年,建设企业经营分析与运营监控、HSE应急指挥、能源优化、三维数字工厂、全厂优化等智能工厂重点系统,加强集成应用,支持集中的运营管理模式,达到中国石化先进水平。

2015年,重点建设知识管理系统和优化控制系统,实现全面集成和构建智能工厂的基本框架,达成自动化、数字化、模型化、可视化、智能化的目标,建成以卓越文化为引领的千万吨级智慧炼厂。

石油化工行业人工智能技术应用分析

石油化工行业人工智能技术应用分析

石油化工行业人工智能技术应用分析石油化工行业是一种高耗能、高污染、高风险的行业,其生产过程如果出现操作错误或者设备故障很容易引发危险事故,因此,人工智能技术在石油化工行业的应用显得尤为重要。

首先,在生产安全监控方面,人工智能技术可以帮助企业实现全面化、系统化、自动化的监控,从而提高生产安全的水平和效率。

例如,通过对生产系统的数据进行实时监测和分析,可以及时预警并控制火灾、爆炸、泄漏等安全事故的发生。

其次,在质量控制方面,人工智能技术可以帮助石油化工企业实现高效、精确的质量控制。

例如,通过智能传感装置采集原材料和成品的数据,并结合人工智能算法对数据进行分析和处理,可以精确监测生产中的细节,调节生产过程中的参数,优化生产的效率和质量。

此外,在石油化工企业的设备维护和故障处理方面,人工智能技术可以实现无人巡检和设备故障诊断。

例如,通过对设备状态的实时监测和分析,可以实现针对性的设备维护和保养,提高设备的使用寿命。

同时,在设备出现故障时,人工智能技术可以自动诊断故障原因,并实现快速的故障排除,从而避免生产事故的发生。

最后,在企业管理和运营方面,人工智能技术也有着重要的应用价值。

例如,通过对企业生产数据进行分析和处理,可以实现业务数据可视化,帮助企业管理层及时掌握生产运营情况,并制定科学的经营决策。

总之,人工智能技术在石油化工行业的应用将会对行业的生产安全、生产质量、设备维护与故障诊断和企业管理等领域都起到巨大的促进作用,使得企业在生产效率和经营效益方面得到长足的提高。

石油化工行业是国家经济发展的重要支柱产业之一,随着人类对能源需求的不断增加和环境保护的要求不断提高,石油化工企业面临着改进和升级的压力。

在未来,随着人工智能技术的不断发展和应用,石油化工行业也将迎来新的发展趋势和前景。

首先,随着技术的不断升级和发展,石油化工企业将在智能化、自动化和数字化方面迈出更大的步伐。

在石油化工企业的生产过程中,高效、精准、可靠的自动化设备和系统将逐渐取代人力,实现设备和生产的智能化,带来更高的生产效率和质量。

石油化工行业智能化石油化工产品设计与生产方案

石油化工行业智能化石油化工产品设计与生产方案

石油化工行业智能化石油化工产品设计与生产方案第1章绪论 (3)1.1 石油化工行业智能化背景及意义 (3)1.2 智能化石油化工产品设计与生产技术概述 (4)第2章石油化工产品数据库构建 (4)2.1 产品数据采集与处理 (4)2.1.1 数据采集方法 (4)2.1.2 数据预处理 (5)2.1.3 数据整合与融合 (5)2.2 产品数据库设计与实现 (5)2.2.1 数据库结构设计 (5)2.2.2 数据存储与管理 (5)2.2.3 数据库系统实现 (5)2.3 数据挖掘与分析技术 (5)2.3.1 数据挖掘算法与应用 (5)2.3.2 数据分析模型与方法 (5)2.3.3 案例分析 (5)第3章石油化工产品分子设计 (5)3.1 分子结构表征与建模 (6)3.1.1 分子结构表征 (6)3.1.2 分子建模方法 (6)3.2 基于机器学习的分子设计方法 (6)3.2.1 机器学习概述 (6)3.2.2 基于机器学习的分子设计方法 (6)3.3 分子模拟与优化 (6)3.3.1 分子模拟方法 (6)3.3.2 分子优化方法 (7)3.3.3 智能化分子优化策略 (7)第4章智能化生产工艺流程设计 (7)4.1 工艺流程建模与优化 (7)4.1.1 石油化工工艺流程概述 (7)4.1.2 工艺流程建模方法 (7)4.1.3 工艺流程优化策略 (7)4.2 基于人工智能的工艺参数优化 (7)4.2.1 人工智能在工艺参数优化中的应用 (7)4.2.2 基于神经网络的工艺参数优化 (7)4.2.3 基于遗传算法的工艺参数优化 (7)4.3 生产过程监控与故障诊断 (8)4.3.1 生产过程监控系统设计 (8)4.3.2 生产过程故障诊断方法 (8)4.3.4 生产过程监控与故障诊断的发展趋势 (8)第5章智能化设备选型与设计 (8)5.1 设备选型原则与方法 (8)5.1.1 设备选型原则 (8)5.1.2 设备选型方法 (8)5.2 智能化设备结构设计 (9)5.2.1 设备结构设计原则 (9)5.2.2 设备结构设计方法 (9)5.3 设备功能评估与优化 (9)5.3.1 设备功能评估 (9)5.3.2 设备功能优化 (9)第6章智能化控制系统设计与实现 (10)6.1 控制系统架构与原理 (10)6.1.1 控制系统总体架构 (10)6.1.2 控制系统工作原理 (10)6.2 智能控制算法及应用 (10)6.2.1 智能控制算法概述 (10)6.2.2 智能控制算法在石油化工产品的应用 (10)6.3 控制系统仿真与优化 (10)6.3.1 控制系统仿真 (10)6.3.2 控制系统优化 (10)6.3.3 案例分析 (10)第7章生产过程优化与调度 (10)7.1 生产过程优化策略 (10)7.1.1 优化方法概述 (11)7.1.2 石油化工生产过程优化需求 (11)7.1.3 基于数据的优化策略 (11)7.1.4 基于模型的优化策略 (11)7.2 智能调度算法及应用 (11)7.2.1 智能调度算法概述 (11)7.2.2 基于多目标优化的调度算法 (11)7.2.3 基于大数据的调度算法 (11)7.3 生产计划与排程 (11)7.3.1 生产计划编制 (11)7.3.2 生产排程策略 (11)7.3.3 智能化生产计划与排程系统 (12)第8章智能化产品质量分析与控制 (12)8.1 质量数据采集与处理 (12)8.1.1 质量数据采集方法 (12)8.1.2 数据处理方法 (12)8.2 智能化质量分析技术 (12)8.2.1 机器学习与深度学习技术 (12)8.2.2 智能优化算法 (12)8.3 质量控制策略与实现 (13)8.3.1 质量控制策略 (13)8.3.2 质量控制实现方法 (13)第9章安全生产与环境保护 (13)9.1 安全风险评估与预警 (13)9.1.1 风险识别与评估 (13)9.1.2 预警机制建立 (13)9.2 智能化安全监控系统 (13)9.2.1 监控系统设计 (13)9.2.2 数据采集与分析 (14)9.2.3 应急响应与处置 (14)9.3 环境保护与节能减排 (14)9.3.1 环保政策与法规 (14)9.3.2 节能减排措施 (14)9.3.3 环境监测与管理 (14)9.3.4 生态修复与环境保护 (14)第10章案例分析与未来发展 (14)10.1 石油化工行业智能化应用案例 (14)10.1.1 案例一:智能化炼油厂生产优化 (14)10.1.2 案例二:智能化化工装置故障诊断 (14)10.1.3 案例三:智能化石油化工产品配方设计 (14)10.2 智能化石油化工产品设计与生产的发展趋势 (15)10.2.1 数字化与网络化 (15)10.2.2 智能化与自动化 (15)10.2.3 绿色环保与可持续发展 (15)10.3 面临的挑战与对策 (15)10.3.1 技术挑战 (15)10.3.2 人才培养与技能提升 (15)10.3.3 安全与环保 (15)10.3.4 政策与法规 (15)第1章绪论1.1 石油化工行业智能化背景及意义全球经济的高速发展,石油化工行业作为我国国民经济的重要支柱产业,其市场竞争日趋激烈。

化工行业智能化工厂与管理方案

化工行业智能化工厂与管理方案

化工行业智能化工厂与管理方案第一章智能化工厂概述 (3)1.1 工厂智能化发展背景 (3)1.2 智能化工厂定义与特征 (3)1.2.1 定义 (3)1.2.2 特征 (3)1.3 智能化工厂发展趋势 (4)第二章智能制造系统 (4)2.1 智能制造系统架构 (4)2.2 关键技术概述 (5)2.3 智能制造系统实施策略 (5)第三章生产过程智能化 (6)3.1 生产过程监控与优化 (6)3.1.1 监控系统概述 (6)3.1.2 监控内容与指标 (6)3.1.3 优化策略 (7)3.2 自动化控制系统 (7)3.2.1 控制系统概述 (7)3.2.2 控制策略与应用 (7)3.2.3 控制系统安全与可靠性 (7)3.3 数据采集与处理 (7)3.3.1 数据采集技术 (7)3.3.2 数据处理与分析 (8)3.3.3 数据应用与价值 (8)第四章设备管理与维护 (8)4.1 设备健康管理 (8)4.2 故障预测与诊断 (8)4.3 维护策略优化 (9)第五章质量管理与控制 (9)5.1 质量检测与监测 (9)5.1.1 检测技术的应用 (9)5.1.2 在线监测系统的构建 (9)5.1.3 检测数据的分析与应用 (10)5.2 质量追溯系统 (10)5.2.1 追溯系统的构建 (10)5.2.2 追溯信息的采集与管理 (10)5.2.3 质量问题的追溯与处理 (10)5.3 质量改进与优化 (10)5.3.1 质量改进策略的制定 (10)5.3.2 质量改进项目的实施与管理 (10)5.3.3 持续优化质量管理 (10)第六章供应链管理与优化 (10)6.1.1 供应链信息化建设 (11)6.1.2 供应商关系管理 (11)6.1.3 客户关系管理 (11)6.2 物流自动化与智能化 (11)6.2.1 物流设备智能化 (11)6.2.2 物流系统智能化 (11)6.2.3 物流数据分析与应用 (11)6.3 供应链风险控制 (12)6.3.1 风险识别 (12)6.3.2 风险评估 (12)6.3.3 风险应对 (12)6.3.4 风险监控与预警 (12)第七章能源管理与优化 (12)7.1 能源消耗监测 (12)7.1.1 监测系统概述 (12)7.1.2 监测系统应用 (12)7.2 能源优化策略 (13)7.2.1 能源结构优化 (13)7.2.2 能源需求预测 (13)7.2.3 能源管理措施 (13)7.3 节能减排技术 (13)7.3.1 高效节能设备 (13)7.3.2 余热利用技术 (13)7.3.3 环保排放技术 (13)第八章安全生产与环保 (14)8.1 安全生产管理 (14)8.1.1 安全生产概述 (14)8.1.2 安全生产组织架构 (14)8.1.3 安全生产规章制度 (14)8.1.4 安全生产培训与宣传教育 (14)8.1.5 安全生产检查与整改 (14)8.2 环保监测与控制 (14)8.2.1 环保监测概述 (14)8.2.2 环保监测设备与技术 (14)8.2.3 环保设施运行管理 (15)8.2.4 环保法律法规与标准 (15)8.3 应急处理与预案 (15)8.3.1 应急处理概述 (15)8.3.2 应急预案编制 (15)8.3.3 应急设施与设备 (15)8.3.4 应急培训与演练 (15)第九章人力资源管理与培训 (15)9.1 人员招聘与配置 (15)9.1.2 人员配置与调整 (16)9.2 员工培训与发展 (16)9.2.1 培训体系建设 (16)9.2.2 培训内容与方法 (16)9.3 人才激励与绩效管理 (16)9.3.1 激励机制设计 (16)9.3.2 绩效管理 (17)第十章智能化管理平台 (17)10.1 管理平台架构 (17)10.2 数据分析与决策支持 (17)10.3 平台安全与稳定性保障 (18)第一章智能化工厂概述1.1 工厂智能化发展背景全球工业4.0的深入推进,我国化工行业面临着转型升级的压力与机遇。

石油化工行业智能化生产与安全管理方案

石油化工行业智能化生产与安全管理方案

石油化工行业智能化生产与安全管理方案第一章智能化生产概述 (2)1.1 石油化工行业智能化生产的发展背景 (2)1.2 智能化生产的关键技术 (3)第二章生产过程监控与优化 (3)2.1 生产数据实时采集与监控 (3)2.2 生产过程智能优化策略 (4)2.3 故障诊断与预测性维护 (4)第三章智能工厂建设 (4)3.1 智能工厂的架构设计 (4)3.2 生产设备智能化升级 (5)3.3 信息化管理系统集成 (5)第四章安全管理概述 (6)4.1 石油化工行业安全管理的重要性 (6)4.2 智能化安全管理的发展趋势 (6)第五章安全风险识别与评估 (7)5.1 安全风险识别方法 (7)5.2 安全风险评估模型 (7)5.3 安全风险监控与预警 (8)第六章智能化安全监测技术 (8)6.1 安全监测设备的智能化升级 (8)6.2 安全监测数据的实时分析与应用 (9)6.3 智能预警与应急处理 (9)第七章安全生产管理信息化 (9)7.1 安全生产管理信息系统的构建 (9)7.1.1 系统架构设计 (9)7.1.2 功能模块划分 (9)7.1.3 技术选型与实现 (10)7.2 安全生产数据的集成与应用 (10)7.2.1 数据采集与整合 (10)7.2.2 数据分析与挖掘 (10)7.2.3 数据可视化展示 (10)7.3 安全生产管理决策支持 (10)7.3.1 风险评估与预警 (10)7.3.2 应急预案制定与优化 (10)7.3.3 安全生产绩效考核 (10)7.3.4 智能辅助决策 (11)第八章智能化安全培训与教育 (11)8.1 安全培训内容的智能化升级 (11)8.2 安全培训模式的创新 (11)8.3 安全培训效果评估 (11)第九章智能化安全监管与执法 (12)9.1 安全监管信息的智能化采集 (12)9.1.1 传感器采集 (12)9.1.2 视频监控采集 (12)9.1.3 数据传输与存储 (12)9.2 安全监管数据的智能分析与应用 (12)9.2.1 数据挖掘与分析 (12)9.2.2 安全预警与预测 (12)9.2.3 安全评价与改进 (13)9.3 智能化安全执法与违规行为处理 (13)9.3.1 违规行为自动识别 (13)9.3.2 违规行为处理 (13)9.3.3 执法过程监督与考核 (13)第十章石油化工行业智能化生产与安全管理实施方案 (13)10.1 实施策略与步骤 (13)10.1.1 明确实施目标 (13)10.1.2 制定实施计划 (13)10.1.3 组织实施 (13)10.1.4 风险评估与控制 (13)10.1.5 质量监督与验收 (13)10.2 技术路线与关键节点 (14)10.2.1 技术路线 (14)10.2.2 关键节点 (14)10.3 效果评估与持续改进 (14)10.3.1 效果评估 (14)10.3.2 持续改进 (15)第一章智能化生产概述1.1 石油化工行业智能化生产的发展背景全球经济的发展和科技的进步,石油化工行业作为我国国民经济的重要支柱产业,其生产效率和安全管理水平日益受到广泛关注。

基于正向数字化设计与交付的智能工厂建设

基于正向数字化设计与交付的智能工厂建设

櫴櫴櫴櫴櫴櫴櫴櫴櫴櫴櫴櫴櫴櫴櫴櫴毷毷毷毷设 计管 理曾 峥:高级工程师。

2004年毕业于四川大学计算机应用与技术专业。

从事信息化建设、数字化交付/智能工厂项目的执行和管理工作。

联系电话:(028)65531167,E mail:zengzheng@chengda com。

基于正向数字化设计与交付的智能工厂建设曾 峥 中国成达工程有限公司 成都 610041摘要 在国家相关政策的引导和自身转型发展内在需求的双重作用下,越来越多的石油和化工制造企业,已在数字化/智能工厂建设方面对设计企业提出更高要求。

石油和化工设计企业围绕数字化交付、工厂智能化以及企业自身业务数智化转型等积极进行工程实践、技术积累、组织变革和人才培养等方面的探索,取得了不错的成绩,也遇到了诸多的问题和挑战。

本文以项目实践为基础,提出了“基于正向数字化设计与交付的智能工厂建设”的石油化工勘察设计企业两化融合和数字化转型方法论,为石油化工勘察设计企业提供参考。

关键词 数字化交付;智能工厂;工业互联网平台DOI:10.3969/j.issn.1007-6247.2023.05.010 “数字化是大数据时代的战略和运营策略。

将数码科技融入企业的管理和运作中的战略,是为‘数字战略’;把数码科技载入企业各个流程的运营策略,是‘数字化转型’。

全球数字化转型的背后存在两大驱动因素。

其一,传统运营模式已无法满足市场对个性化以及低成本的生产需求。

其二,大数据技术的成熟为数字化提供绝佳的时机”[1]。

新工业革命的浪潮正在扑面而来,全世界都感受到了制造业的热浪。

德国的国家战略“工业4 0”、日本提出来的“社会5 0”、美国的“先进制造伙伴计划”,都是对工业的国家战略地位的强力支撑。

在这一轮工业浪潮中,由于数据作为全新的动力和引擎,使得这一轮工业革命跟以前有着很大的不同。

它试图改变传统世界在资本、机器和社会分工上的固有体系,将人类智慧从资本和技术垄断的束缚中解放出来。

化工行业智能工厂规划设计

化工行业智能工厂规划设计

化工行业智能工厂规划设计1. 简介随着信息技术的快速发展,智能工厂已成为现代化制造企业的发展趋势。

化工行业作为国民经济的重要组成部分,也需要引入智能工厂的理念和技术,提升生产效率和质量,降低成本和能源消耗,并推动行业的可持续发展。

本文将介绍化工行业智能工厂规划设计的关键要素和流程。

2. 规划设计要素化工行业智能工厂的规划设计需要考虑以下要素:2.1 工厂布局设计智能工厂的布局设计应考虑生产流程的合理性和优化,以最小化物料和信息的流动,并提高设备利用率和生产效率。

良好的布局设计还应考虑人员流动、安全和环境因素。

2.2 生产设备选择与优化根据化工行业的特点和生产需求,选择适用的生产设备,并通过优化工艺流程和设备管理,提高生产效率和质量。

智能工厂还应考虑引入自动化和机器人技术,降低人工成本和增加生产灵活性。

2.3 信息化系统集成智能工厂的核心是信息化系统,包括企业资源规划(ERP)、制造执行系统(MES)、自动化控制系统等。

这些系统需要实现互联互通,以实现全面的数据采集、分析和决策支持。

信息化系统的集成还可以实现供应链的管理和优化。

2.4 人力资源培养与管理智能工厂需要具备一支高素质的人才队伍,包括工艺工程师、自动化工程师、数据分析师等。

因此,人力资源的培养和管理是智能工厂规划设计的重要内容。

培训和持续教育可以提高员工的技能水平,激发创新和团队合作精神。

2.5 环境友好与可持续发展智能工厂需要注重环境保护和可持续发展。

优化生产工艺和资源利用可以降低废气、废水和固体废物的排放,减少对环境的负面影响。

同时,化工企业还应积极探索可再生能源的应用,减少对化石能源的依赖。

3. 规划设计流程化工行业智能工厂的规划设计一般包括以下步骤:3.1 需求调研和分析首先,需要对企业的生产需求进行调研和分析,包括产量、品质、能耗等指标。

通过与业务部门和技术部门的沟通,明确智能工厂的目标和关键指标。

3.2 工厂布局和设备选型根据需求分析的结果,设计合理的工厂布局,确定各个生产区域的位置和流程。

能源(石化)行业工业互联网智能工厂解决方案-

能源(石化)行业工业互联网智能工厂解决方案-
装备健康的智能评估装备状态的综合分析多维度的数据关联衰退与性能的变化趋势与预测智能传感网络非接触式采集与传输交互敏捷、高效、即插即用
工业互联网生态系统
供应商
智能物流
供应商
企业客户
大规模定制 小批量定制
智能物流
客户与市场紧密 相关,客户需求 与生产规模完美 匹配,按需生产 高度灵活
个人客户
小批量定制 单品定制
企 业智 响应中国智造2025,推动柔性制造、大规模个性慧 定制等制造模式创新试点,促进由基于产品的传制 统制造模式向基于消费者个性需求的新模式转变造战 略 设 想
17
两化融合管理体系咨询
数据技术业务流程组织结构
4个基本要素 4个管理域
管理职责基础保障实施过程评测与改进
输入——与企业战略相匹配的可持续竞争优势对打造信息化环境下新型能力的要求输出——通过两化融合实施过程所形成的信息化环境下的新型能力
随着电子技术、工业机器人和IT技 术的大规模使用提升了生产效率,
使大规模生产自动化水平进一步提 高
基于大数据和工业互联网(传感 器)融合的系统在生产中大规模 使用
18世纪末
8
20世纪初
20世纪70年代
现在
时间线
工业互联网的五大特色
01
互联
9
03
集成
05
转型
02数据
04创新
工业互联网的九大技术支柱
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生产执行系统MES-生产监控
生产监控:通过设备数据自动采集技术,获知当前的生产运行状态、工艺信息、产品产量等数据,并采用图表的形式进行生产 过程可视化综合展示,并对数据进行综合统计和分析;掌握产品投产、在制、成品等生产动态,调合装置和罐区储罐等设备运 行状态,为生产决策提供支持。

石化智能工厂研究与构建

石化智能工厂研究与构建

石化智能工厂研究与构建
贾梦达;李剑峰;宫向阳
【期刊名称】《当代石油石化》
【年(卷),期】2024(32)2
【摘要】智能工厂作为实现智能制造的重要抓手,为制造企业数字化转型提供了有效途径。

文章阐述了国内外石化企业智能工厂建设历程及建设内容,分析国家智能制造能力成熟度评估模型与评估方法,结合石化企业业务特点,进行中国石化行业智能工厂业务环节的能力成熟度评估与能力特征总结。

基于对中国石化行业智能工厂的阶段性判断,对下一代石化智能工厂业务特征进行了预测分析,提出了建设思路与重点建设内容,为我国石化智能工厂的建设提供支撑。

【总页数】6页(P41-46)
【作者】贾梦达;李剑峰;宫向阳
【作者单位】石化盈科信息技术有限责任公司;中国石油化工集团有限公司信息和数字化管理部
【正文语种】中文
【中图分类】F42
【相关文献】
1.“工业4.0”和“中国制造2025”战略背景下中国制造业发展研究——以中国九江石化智能工厂为例
2.石化行业智能工厂信息系统架构与信息通用模型研究
3.
基于智能体的石化智能工厂信息物理系统实现研究4.石化行业智能工厂场景库构建研究
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明显 ,促进 了集 约型内涵式 发展。
九江石化作为 长江 沿线 的 中等规模 炼 化企 业 ,历 经
中国石化将 全面 落实 国家 “中 国制造 2025”、“互 联
三 年多建设 ,从信 息化 基础 相对 薄 弱的传 统企 业跃 升 为 网 +”、“促进大数据发展”等行动计 划 ,以 “智能制 造”为 全 国智能制造试 点示 范企业 ,成 为 我 国石化 流程 型行业 主攻方向 ,在完善提升 现有 4家 智能工 厂试点 的基础上 ,
nomic benefit is increased by 107,500 Yuan(RMB)/d.The unit shutdown because of high pressure of coker
dru m is eliminated,which provides a valuable reference for solving the similar problems of the units. Key W ords:delayed coking,coking,on—line decoking
国石化 九江石化 、镇海炼化 、燕 山石 化和茂 名石化 4家试
(路守彦 供稿)

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的样本 。九江石 化在智 能化 改造 过 程 中,国产 装备 的 比 打造智能工厂升级 版并 扩 大试 点示 范范 围 ,同步 推进 智
例 达到了 95%以上。
能油 田、智能管 网、智能物流 、智 能服务建设 ,推 动生产 方
石 化智 能工厂试 点 目前 已取得 明显成效 。在近 3年 式 、商业模式 、服务模 式的创新 ,建立 集约化 、一 体化 的经
第46卷 第3期
刘海涛等埏 迟焦化装置大油气管线在线 清焦技术的应用
(3)大 油 气 管 线 在 线 清 焦 技 术 对 管 线 损 害 小 ,利用 新水 为介 质 ,可 循环 使用 ,是安 全 、环保 的 清 焦技 术 。
参 考 文 献 [1]瞿国华.延迟焦化工艺 与工程 [M].北 京 :中 国石化 出版社
石 油化 工智 能工厂 建设
2015年 11月 13日,工业 和信 息化 部召 开石 化行 业 点企业的先进控 制投 用率 、生 产数 据 自动数 采率 分别 提 智 能制造现场经验交流会 。九江石化于 2015年年底率先 升了 10%和 20% ,均 达 到 了 90% 以上 ,外排 污染 源 自动
的时间里 ,中国石化通过智 能工厂建设 ,推 动 了企 业生产 营管理新模 式和数字化 、网络化 、智能化 的生产 运营新模
方 式 、管控模式变革 ,提高 了安 全环保 、节能减 排 、降本增 式 ,构 建 以客 户 为 中 心 、互 联 网 为 载 体 的 石 化 商 业 新
效 、绿色低碳水平 ,促进 了劳 动效率和 生产效益 提升 。中 业 态。
2008 :25-64.
[2]丁世亮 ,周金宁 ,解 维河 .延迟焦化大瓦斯线结焦分 析及减缓 措施 [J].石油化工设备 ,2006,35(3):60-62.
[3]李春年.渣 油加工工 艺 [M].北 京 :中国石化 出版社 ,2002:
90_93.
(编 辑 杜 婷 婷 )
Application of on-line decoking technology of large oil gas pipeline in delayed coker and recom m endations
建成投用智能工 厂 ,并 出台企 业级 智能 工厂标 准 规 范体 监控率达到 100% ,建立 了数字化 、自动化 、智能化 的生产
系 。2015年 ,九江石化 智能工 厂试 点被 工业 和信 息化 部 运营管理新模式 ,生产 优化 从局 部优化 、离线 优化逐 步提 列 为 国 家 智 能 制 造 试 点 示 范 项 目 ,成 为 石 化 行 业 唯 一 入 升 为 一 体 化 优 化 、在 线 优 化 ,劳 动 生 产 率 提 高 10% 以 上 ,
Liu Haitao,Cai Haijun,Wei Wen,Zhang Chongxiang (SINOPEC Urumqi Petrochemical Company,Urumqi,Xinjiang 830019)
Abstract:The causes of eoking in the large oil gas pipelines in the coke drum of a 1.2 MM TPY delayed coker are analyzed,and the decoking principles,process conditions,construction and operating procedures and safety measures are summ arized.This technology has successfully integrated process,equipment and envi— ronmental protection and avoided the shutdown of the unit operation for decoking of large oil gas pipelines in conventional delayed cokers. After decoking,the operating pressure is lowered by 0.06 M Pa as com pared with that before decoking,the liquid yield is increased by 1.2% ,the coke yield is reduced by 1.05% and eco—
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