在能源轉(zhuǎn)型與產(chǎn)業(yè)升級的雙重驅(qū)動下,煉油工業(yè)正經(jīng)歷一場深刻的智能化變革。其核心目標(biāo)在于提升效率、降低成本、優(yōu)化產(chǎn)品結(jié)構(gòu)并增強(qiáng)安全環(huán)保水平。這一變革并非單一技術(shù)的突破,而是一個由底層分子水平精細(xì)管理、中層自動控制執(zhí)行,到頂層通信與信息集成的多層次、系統(tǒng)性技術(shù)融合。其中,以中國石化石油化工科學(xué)研究院(石科院)為代表的科研機(jī)構(gòu)引領(lǐng)的“分子水平煉廠智能技術(shù)”,正成為推動這場變革的關(guān)鍵引擎。
一、基石:分子水平的管理與優(yōu)化——石科院的核心突破
傳統(tǒng)煉油過程管理多基于餾程、族組成等宏觀或中間層次的物性參數(shù)。而石科院的“分子水平煉廠智能技術(shù)”將管理顆粒度精細(xì)到了單個分子。該技術(shù)通過以下路徑實(shí)現(xiàn):
- 分子表征與數(shù)據(jù)庫構(gòu)建:利用高通量分析技術(shù)(如高分辨質(zhì)譜、核磁共振等),精確解析原油及中間產(chǎn)物的分子組成,建立龐大的分子信息數(shù)據(jù)庫。
- 分子反應(yīng)動力學(xué)建模:基于分子結(jié)構(gòu),構(gòu)建精確的反應(yīng)動力學(xué)模型,預(yù)測不同分子在特定反應(yīng)條件下的轉(zhuǎn)化路徑、產(chǎn)物分布和性質(zhì)。
- 分子級模擬與優(yōu)化:將上述模型集成到全流程模擬中,在虛擬空間內(nèi)實(shí)現(xiàn)從原油分子到最終產(chǎn)品分子的“數(shù)字孿生”映射。這使得操作者能夠前瞻性地優(yōu)化原料調(diào)配、操作條件(如溫度、壓力、空速)和工藝流程,以實(shí)現(xiàn)諸如“分子煉油”的目標(biāo)——將特定價值的分子定向轉(zhuǎn)化為目標(biāo)產(chǎn)品(如化工原料),最大化資源價值。
二、紐帶:通信與自動控制技術(shù)——智能的“神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)”與“反射弧”
分子水平的優(yōu)化方案需要高效、可靠地傳遞并轉(zhuǎn)化為實(shí)際生產(chǎn)動作,這依賴于先進(jìn)的通信與自動控制技術(shù)。
- 工業(yè)通信網(wǎng)絡(luò):這是煉廠智能化的“神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)”。通過部署工業(yè)以太網(wǎng)、5G、工業(yè)無線網(wǎng)絡(luò)(如WIA-PA/FA)及時間敏感網(wǎng)絡(luò)(TSN)等技術(shù),實(shí)現(xiàn)從現(xiàn)場儀表、控制器到云端平臺的全廠數(shù)據(jù)高速、低延時、高可靠傳輸。特別是對于實(shí)時優(yōu)化(RTO)和先進(jìn)過程控制(APC),穩(wěn)定的數(shù)據(jù)流至關(guān)重要。
- 先進(jìn)過程控制(APC)與實(shí)時優(yōu)化(RTO):這是基于模型的智能“反射弧”。APC在基礎(chǔ)控制回路之上,通過多變量預(yù)測控制等技術(shù),平穩(wěn)地將關(guān)鍵工藝變量推向最優(yōu)設(shè)定點(diǎn)。RTO則周期性地(如每小時)根據(jù)當(dāng)前工況和經(jīng)濟(jì)目標(biāo)(如油價、產(chǎn)品價格),利用全流程模型重新計算最優(yōu)設(shè)定點(diǎn),下發(fā)給APC執(zhí)行。它們將分子級優(yōu)化模型給出的“戰(zhàn)略目標(biāo)”轉(zhuǎn)化為可執(zhí)行的“戰(zhàn)術(shù)指令”。
- 智能感知與邊緣計算:通過智能傳感器、機(jī)器視覺和光譜分析等在線分析儀,實(shí)時獲取分子水平或近分子水平的物性數(shù)據(jù)。結(jié)合部署在設(shè)備側(cè)的邊緣計算節(jié)點(diǎn),對數(shù)據(jù)進(jìn)行初步處理、特征提取和模型輕量化推理,實(shí)現(xiàn)快速本地閉環(huán)控制(如實(shí)時調(diào)合),并減輕中心系統(tǒng)的負(fù)荷。
三、融合:構(gòu)建煉廠智能技術(shù)生態(tài)系統(tǒng)
真正的智能化并非技術(shù)的簡單堆砌,而是三者的深度融合:
- 數(shù)據(jù)驅(qū)動與機(jī)理模型融合:分子管理提供深層的機(jī)理模型,而通信網(wǎng)絡(luò)匯集的海量生產(chǎn)、設(shè)備、市場數(shù)據(jù),通過人工智能(如機(jī)器學(xué)習(xí))算法,可以不斷校正和豐富這些模型,使其更貼合實(shí)際,形成“機(jī)理+數(shù)據(jù)”的混合智能。
- 縱向集成與閉環(huán)優(yōu)化:從分子模擬層(RTO)→先進(jìn)控制層(APC)→基礎(chǔ)控制層(DCS)→現(xiàn)場設(shè)備層,通過高速通信網(wǎng)絡(luò)實(shí)現(xiàn)指令與信息的雙向無縫流動,構(gòu)成一個從分子設(shè)計到產(chǎn)品出廠的全流程閉環(huán)優(yōu)化系統(tǒng)。
- 應(yīng)用價值體現(xiàn):這種融合能實(shí)現(xiàn)原料“宜油則油、宜化則化”的精準(zhǔn)加工,提升高價值產(chǎn)品收率;實(shí)現(xiàn)能耗、物耗的精細(xì)管控;預(yù)測并規(guī)避設(shè)備故障,實(shí)現(xiàn)預(yù)知性維修;快速響應(yīng)市場需求變化,動態(tài)調(diào)整生產(chǎn)方案。
結(jié)論
煉油核心業(yè)務(wù)的智能化,是一條從微觀分子認(rèn)知到宏觀系統(tǒng)控制的升級之路。以石科院分子水平智能技術(shù)為代表的精細(xì)化管理是“大腦”,它定義了優(yōu)化的極限和目標(biāo);而通信與自動控制技術(shù)則是“神經(jīng)”與“四肢”,確保了智能決策的精準(zhǔn)傳達(dá)與高效執(zhí)行。隨著人工智能、數(shù)字孿生等技術(shù)的進(jìn)一步滲透,這三者的結(jié)合將更加緊密,共同驅(qū)動煉油工業(yè)邁向更高效、更靈活、更可持續(xù)的智能未來。