张宗飞，汤连英

(中国五环工程有限公司，湖北 武汉 430223)

浅析化工智能工厂的建设

张宗飞，汤连英

(中国五环工程有限公司，湖北 武汉 430223)

针对化工行业生产装置设备及管线分布复杂、工序连续性强等特点，提出了基于信息物理系统(CPS)的智能工厂体系结构，结合智能工厂建设现状，对化工智能工厂的建设模式和关键技术进行了探讨。

智能工厂；信息物理系统；建设模式；关键技术

doi：10.3969/j.issn.1004-8901.2017.04.002

在最近的几十年间，工业技术得到了高速发展，市场竞争日益激烈，以前单纯依靠企业规模和企业资产的优势已不能满足企业持续发展的要求，而社会的共识是：智能化水平的高低决定了企业实力的强弱。近年来，物联网、大数据、云计算等新型信息技术的涌现和跨越式发展，推动了工业企业向智能化方向转型升级，世界上大部分发达国家和部分发展中国家(以中国为代表)纷纷推出了提高国家制造竞争力的战略计划，如“德国工业4.0”、“美国工业互联网”、“中国制造2025”等。

受经济危机余波的影响，我国经济形势仍然严峻。2015年全年GDP实际增速为6.9%，六年来首度“破7”，2016年全年GDP实际增速更是下滑到了6.7%。化工行业作为国家工业经济体系的重要支柱之一，必然成为“供给侧改革”的重点。根据《中国制造2025》的要求，化工行业也应试点建设和使用智能工厂，尽快完成企业的转型升级。

立足于 “供给侧改革”的浪潮，结合化工行业自身发展特点以及顺应世界范围内的发展趋势，智能工厂作为工业智能化发展的一种重要实践模式势在必行，其发展也关系到化工行业能否摆脱寒冬，迎来新机。

1 化工智能工厂的体系结构

目前，关于智能工厂暂无统一的标准和定义[1]。作为流程制造业的化工行业，由于装置之间相互关联，如某个装置出现问题，很可能会对相关联的其他装置产生影响。为及时处理这种影响，通过建设化工智能工厂，运用其智能感知生产条件变化，通过自助决策系统发出控制指令，实现自动控制设备，以使故障得以排除，最终实现生产的安全优化运行。为了达到上述效果，如何从理念和概念设计层面转向具体的方法实施层面，并且实现切实应用十分重要。通过建立信息物理系统(Cyber Physical System，CPS)(见图1)，可为化工智能工厂的实现提供解决方案[2]。

图1 基于CPS的化工智能工厂体系结构

1.1 智能连接层

此层为基础层，通过智能传感器建立一个相互连接、无纸化的数据管理环境，实时采集工厂生产运行和经营过程中的各种数据，包括物料状态(从原料进厂到产品出厂整个过程的全方位管理及跟踪)、工艺参数(温度、压力、物料组成及配比、关键设备的操作参数、公用工程用量消耗等)、设备状态(设备使用年限、健康状态、劣化趋势以及维护记录等)等，并能利用在线质量检测系统完成对产品质量及成分实时、在线和连续地分析；利用视频监控系统掌握化工厂生产现场情况等。

1.2 数据到信息转化层

此层为转化层，将获取的数据转化为有效信息。以设备故障管理为例，从海量的相关数据中提取故障征兆数据，采用预测与相关管理算法进行计算，从而生成该设备将要或已经发生故障的相关信息，使得设备元件(泵、精馏塔等)具备“自我感知”能力，能分析预测自身状态，给出结果；使得系统能够分析、记录化工厂系统的健康数据，像管理人体健康一样，对工厂整体进行健康管理。

1.3 网络层

此层为交互层，基于大数据平台的信息集成与处理。化工厂所有压缩机、泵、容器、管道、换热器等设备以及各种物料的信息在此汇总、共享以及相互比较。基于CPS强大的运算能力，通过实时处理海量数据，保证了信息价值。信息通信不再只发生在单一设备与服务器之间，不同设备之间也可进行协同通信。以泵设备单元为例，任何一台泵可以与工厂中的其他类似泵或是相关泵进行性能比较，从而预测即将出现的各种状况。另一方面，大数据平台通过储存工厂的历史数据，可以将任何一台泵当前的运行状态数据实时与其历史数据进行相似度计算，从而预测该泵可能出现的故障。

1.4 认识层

此层为实现层，生成一个基于全厂的“知识库”，根据不同用户的需求，该知识库通过推理将不同设备信息进行关联、组织并呈现给专家用户，借助专家的力量，科学高效地辅助其作决策。此外，认识层可以采用信息图像APP应用将工厂运营信息与易操作移动设备终端(例如智能手机)整合在一起，专家用户可以方便快捷地了解工厂实时运营状态，给出建议。

1.5 配置层

此层控制调节层，智能化工厂的管理者将所做的矫正或预防决策反馈回实际工厂中，通过弹性控制系统(Resilient Control System，RSC)进行执行，在化工厂整体的自我配置中，实现相关设备的自我调整、自我维护。

2 智能工厂建设现状

智能工厂的建设在国际和国内都是一项全新的实践活动。对于化工行业而言，自2013年开始，中国石化以九江石化、燕山石化、镇海石化、茂名石化4家企业作为试点，推广智能工厂，通过对原有装置的改进升级，利用大数据、云计算、物联网等技术，完成了员工工厂的管理以及控制系统的集成和提升，大大提高了工厂内资源利用效率和安全生产水平[3]。

目前，4家试点企业的先进控制(APC)投用率提高了10%左右，生产数据自动数采率提升10%～20%，均在90%以上；外排污染源自动监控率达到100%；生产过程优化由局部优化、离线优化逐步提升为一体化优化和在线优化。企业生产组织模式也发生了重大变化，如九江石化员工总数减少12%，班组数量减少13%，外操室数量更是削减了35%，大大节约了人力成本。

3 化工智能工厂建设模式

虽然已有以中石化为代表的部分企业建成了智能工厂应用框架，信息化水平初具规模，并取得了较好效果，但距智能工厂建设的目标还有一段距离，特别是在预测、分析优化方面还有待进一步加强[4]。

从行业发展现状和智能工厂建设目标来看，现阶段应大力发展以下关键技术。

3.1 数字化工程设计

随着智能工厂的应用和发展，业主对数字化的要求越来越高，以电子文件或文档、工程数据、三维模型为主的数字化工程设计移交，已成为化工工程设计领域的一项新兴业务和发展方向，且已经得到全面实施[5]。可利用Smart-Plant 3D、PDS、PDMS等三维设计软件建立起一个实时与项目信息数据一致的虚拟项目模型，为最终实现全生命周期数字化管理创造了有利条件，其最终交付的数字化成功应用于智能工厂的运行与管理。

3.2 在线分析技术

采用如核磁共振分析、微波、近红外光谱分析技术，可以大大提高测量分析仪表的分辨率和灵敏度，同时也可以将分析周期缩短到十至几十分之一[6]。

3.3 智能仪表和现场总线技术

在智能工厂中，仪器和仪表不仅仅是测量工具，更是工厂信息的源头。利用具有微型化、高精度、低功耗、智能化、集成化的传感器，将全厂的信息进行完全收集，同时通过全数字式的现场总线控制系统(FCS)，将现场进行危险分散、控制分散、信息集中和监控集中。

我们可以想象未来化工智能工厂的场景：槽罐、换热器、塔器、反应器、风机、压缩机、泵等通过实时通信网络来相互连接，它们不仅执行其本身的生产功能，同时为其他设备提供反馈或预测信息，并提供参考数据；在生产现场，每隔几秒就收集一次数据，系统自动利用这些数据进行多种形式的分析，并直观呈现给管理者，管理者通过电脑、智能手机或其他终端远程掌握工厂实时信息并进行决策，工厂根据管理者指令进行自我配置与调整。通过人与机器的相互协调合作，实现科学化、精细化、智能化的管理。

3.4 工艺优化方面

通过智能工厂分析系统，对整个工厂的生产流程进行分析和控制。一旦有某个流程和指标偏离了规定的标准工艺设定范围，就给出报警信号，这样可以帮助操作人员以及管理人员更快地发现错误或者问题，确保在最短的时间内进行纠偏，生产出高品质产品。

3.5 能耗分析方面

通过对全厂的生产流程和运行状态进行分析，找出能耗异常或较高的工况，在此基础上对能耗进行优化，使得全流程的能耗大大降低。

3.6 设备管理方面

系统可掌握所有生产设备的健康状况，提前预知将要发生故障的时间和位置，提高维修的准确性，以避免事故发生[7]。

3.7 工厂安防方面

通过自动识别烟雾、火光、人车流等特殊信息流，随时开启预警预报相关功能；当厂区发生重大环境污染或化工原料泄漏时，可迅速定位，并能从预案数据库中选择相对合理的解决方案供管理者选择和决策。

3.8 环保监测方面

政府或相关监管部门通过实时监测工厂的排污数据，利用远程控制技术，对排污口进行开启和关闭动作，以防止突发性的环境污染事故发生。

3.9 经营管理方面

对企业的运行风险进行一定程度的预判，可预测市场原料供应，解决“供需错位”、“供需错配”等问题，使市场供需对接通道畅通，促进“供给侧”与“需求侧”高效耦合和精准对接，使经济效益最大化[8]。

4 结语

综上所述，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，智能工厂是实现这些目标的必要手段之一。智能工厂建设贯穿工厂的设计、施工、生产运行、经营管理全过程，是一项非常复杂和艰巨的任务。化工智能工厂的建设并不是一蹴而就，其需要一个过程，应以信息物理系统为核心进行整体筹划，在项目实施过程中分步实施，并应用先进的信息技术，最终实现智能工厂。

[1]覃伟中，冯王仲，等.面向智能工厂的炼化企业生产运营信息化集成模式研究[J].清华大学学报(自然科学版)，2015，5(4)：373-377.[2]Jay Lee.Smart Factory System[J].Informatic Spektrum，2015，38(3)：230-235.

[3]李德芳，索寒生.加快智能工厂进程，促进生态文明建设[J].化工学报，2014，65(2)：374-380.

[4]杨春立.我国智能工厂发展趋势分析 [J].中国工业评论，2016(1)：56-63.

[5]田文涛，郑勇，等.三维数字化移交技术在化工工程设计中的应用 [J].化工设计，2015，25(2)：23-26.

[6]张志檀.世界石油化工智能化生产技术的发展与展望 [J].当代石油石化，2005，13(12)：7-10.

[7]韩广新.大数据技术助力炼化企业智能工厂建设 [J].设备管理与维修，2015(12)：10-12.

[8]王晶.浅析石油化工企业智能工厂建设的基本思路[J].中国科技信息，2013(14)：118-119.

修改稿日期：2017-06-27

Analysis on the Construction of “Smart Chemical Factory”

ZHANG Zong-fei，TANG Lian-ying

(Wuhuan Engineering Co.，Ltd.，Wuhan Hubei 430223，China)

In the chemical industry，production facilities，equipment and pipelines are often complicatedly distributed；the chemical processes are often of strong continuity.Considering such characteristics，this essay proposes a concept of “smart chemical factory” which is based on Cyber Physical Systems (CPS).By referring to the current situation of “smart factory”，the essay discusses the construction model and crucial technologies for smart chemical factory.

smart factory；Cyber Physical Systems；construction model；crucial technology

张宗飞(1983年—)，男，湖北洪湖人，2006年毕业于南京工业大学化学工程与工艺专业，硕士，高级工程师，现主要从事化工工程项目的技术管理和工程设计等工作。

10.3969/j.issn.1004-8901.2017.04.002

F426.72

B

1004-8901(2017)04-0004-03