基于數字孿生的石化工業互聯網綜合應用案例 ——石油和化工工業互聯網平臺ProMACE創新應用
石化盈科信息技術有限責任公司（以下簡稱石化盈科）成立于2002年，是能源化工行業唯一一家全產業鏈解決方案和產品提供商，為國家規劃布局內重點軟件企業，連續多年躋身中國軟件收入百強企業前50名。依托中國石化信息化建設實踐，石化盈科已經構建起從咨詢、設計研發到交付和運維的完整IT服務價值鏈，形成了經營管理、智能制造、智能物流、新一代電子商務、云計算和大數據五大核心業務。
石化盈科打造的面向石油和化工行業的工業互聯網平臺ProMACE，是新一代信息通信技術與實體經濟深度融合的基礎設施，是支撐流程型智慧企業研發設計、生產制造、供應鏈管理、營銷服務各業務環節的核心載體；是信息物理系統（CPS）在石油和化工行業的具體實現；是流程制造數字化、網絡化、智能化的關鍵引擎。
1、 基于數字孿生的創新應用
基于數字孿生的工業互聯網應用，融合了十多年石化行業經驗與認知，將數字孿生技術沉淀于工業互聯網平臺，通過構建以資產模型、工廠模型、機理模型、工業大數據模型、工業專家知識庫為核心的數字孿生體，支撐典型智能應用，為石油和化工行業的數字化轉型發展提供新動能。
1. 石化行業新形勢新要求
石化工業作為國民經濟的重要基礎和支柱產業，為國民經濟的快速發展做出了重要貢獻。經過多年發展，我國的煉油加工能力、化學品生產能力已居世界第一。但同時也面臨結構產能過剩、環保要求、安全要求、成本上升、人才流失、核心技術亟需國產化等壓力或挑戰。
在這樣的發展趨勢下，企業僅靠傳統的控制和管理方法已經適應不了新形勢下生產的需要，必須依靠信息化建設的引領作用，兩化深度融合，走新型工業化道路?；跀底謱\生的石化工業互聯網創新應用，正是石化盈科在提升用戶競爭力、順應時代發展、響應國家戰略行動中形成的重要成果。
2. 數字孿生的三個要素
石化盈科通過信息技術與石化業務深度融合，依托石化行業的工業互聯網平臺“賦能、賦值、賦智”，實現工業知識、模型和經驗的承載和推廣，提供智能化轉型“核心驅動引擎”。其中，數字孿生體是核心，對石化工業進行可視化模型化描述。運行支撐環境是基礎，通過工業物聯接入、工業數據湖和工業實時優化計算為數字孿生提供泛在感知、數據分類存儲和實時計算的環境。典型智能應用是關鍵，服務于最終用戶，實現企業的節能降耗、降本增效。
3. 創新應用價值實現
建立基于數字孿生的石化工廠多維度、全方位模型，提供數字孿生核心組件和應用，打造以資產、物流為核心的業務新模式，實現企業數字化、網絡化、智能化轉型。通過優化生產過程，降本增效；通過轉變管控模式，提升管理效率；通過監控優化設備性能，保障安穩長滿優；全面提升客戶價值，幫助客戶取勝新形勢下的市場競爭。
二、從構架到落地的實現路徑
1. 基于數字孿生的應用架構
基于數字孿生的石化工業互聯網綜合應用案例依托石油和化工工業互聯網平臺ProMACE，由石化工業數字孿生體、運行環境和典型智能應用三部分組成。
圖1 基于數字孿生的總體架構
（1）石化工業數字孿生體
全廠數字孿生模型是立足于ProMACE工業互聯網平臺，利用數字孿生建模工具集構建。
1) 資產模型描述煉化企業的物理資產
描述石化工廠中物理資產的功能位置、機械特性、工藝特性、物理組成等本體數據和活動記錄。對企業重點裝置進行工程級和仿真級三維建模，對重點設備建立可拆解的工程級模型。
2) 工廠模型描述石化工業的業務管理實體
將資產模型進行組態，形成適應多業務場景的工廠信息化模型。將工廠按層次劃分為組織層、區域層和節點層。
3) 機理模型描述生產反應及運行過程
根據嚴格的“三傳一反”工藝機理模型，使用流程模擬工具，對設備以及生產過程，包括反應、精餾、吸收、萃取、換熱、結晶等，根據所給過程的條件，對相應過程進行物料平衡、能量平衡、相平衡及化學平衡的計算，發掘生產潛能，從而指導科研、設計、生產等工作。
4) 工業大數據模型描述生產企業數據統計規律
構建大數據分析模型，支撐裝置收率預測、質量預測、操作工藝點預警預測等。數據統計模型通常有底層的通用算法和業務規則構成比較復雜的分析模型。
5) 工業知識庫沉淀行業規則、經驗和案例
將設備、物料、工藝、操作、質量、能源、環保、安全、應急等石化行業各業務域的行業知識、案例通過平臺進行沉淀，形成石化行業知識庫，形成知識即服務體系，為工業應用提供知識和算法支撐。
（2）數字孿生運行支撐環境
1) 工業物聯接入
通過工業物聯接入服務，實現對工廠設備設施的泛在感知，實現現場數據的采集、接收、集成、轉換，準確描述現場實際物理情況。
2) 工業數據湖
通過工業數據湖構建工廠數據中臺，將資產模型、工廠模型、工業物聯、實時優化等能力在數據層面有機的結合起來，是面向工業數據存儲和分析的服務工具。
3) 實時優化計算
以工藝機理模型為核心，將設備和裝置生產運行數據（實時數據、化驗數據、設備臺賬等）送入模型模擬計算，得到設備、裝置的優化結果，輔助企業對裝置運行參數做出優化調整。
2. 應用場景和應用模式
（1）大機組仿真培訓
基于數字孿生資產模型的大型機組仿真培訓與互操作，提升用戶檢維修和操作機組技能。包含機組結構原理培訓、機組檢維修培訓、機組試車培訓、機組操作培訓、日常維護培訓和異常處置培訓六個功能模塊，并設置課程中心，通過課程管理進行課程設置和考核編輯。
圖2 壓縮機剖切模型
（2）設備健康管理
基于數字孿生工業大數據模型的大型工業設備健康管理，幫助企業實現動設備預防性維修，減少非計劃停工。包括：運行管理與預警、在線運行分析、故障診斷與預測和腐蝕評估與預測。
圖3 腐蝕診斷與評估
（3）工藝優化與診斷
基于機理模型、工業知識庫和工業大數據模型的工藝機理模型，可以對生產過程的運行狀態進行實時監控、分析、預警和評價，通過軟儀表、工況分析與診斷、系統優化等應用，分析生產瓶頸，深挖工藝潛力，以市場為導向，指導企業降低生產成本，增產高附加值產品，提高企業整體經濟效益。
圖4 工藝過程實時優化
（4）煉化物料平衡
基于工廠模型、工業知識庫的物料平衡，實現生產全流程、全天候物流跟蹤，實時發現問題，提升運營精細化水平。主要包括物料移動、物料平衡、統計平衡、指令執行、業務流程自動化、崗位工作臺六大模塊。確保企業指令從下達到現場作業信息感知及反饋均有線上管理手段支撐；對裝置、罐區、進出廠、倉儲的批次管理提升對物流量、質跟蹤追溯的能力；實現多系統崗位工作統一管理。
圖5 全廠物料平衡
（5）調度指揮
基于工業知識庫，實現調度指揮在線閉環。提升協同指揮效率，提高科學決策水平。支撐全廠調度指揮應用，實現基于管理知識的調度智能化。生產監控為運行、進出廠、罐區、物料平衡等敏感環節提供高效監控工具。預警告警為運行人員提供生產報警、生產預警、智能處理等信息。基于調度指令生成規則，對調度指令的編制、審核、發布、執行與反饋過程實現在線閉環管理。
圖圖6 調度指揮平臺
三、實現價值，開拓創新
1. 實施效果
（1）大機組仿真的應用
實現了壓縮機、汽輪機、干氣密封和潤滑油系統機組模型以及配套場景的三維可視化建模，各個機組的培訓課程設計及拆裝展示與培訓。并實現了PC和移動端多平臺的仿真培訓模式，使新員工操作知識和技能得到快速、大幅提高，從而提高培訓效率，提升了員工培訓質量和效果，減少了員工學習時間和培訓成本。
（2）設備健康管理的應用
通過實施強化了設備運行狀態感知、監測和管理，提升了設備健康運行水平，使各級設備管理部門實時準確的了解當前的設備運行狀態，提升設備異常狀態預警和處置能力。引入模型和數據分析工具，評估設備運行狀態，優化現場操作，降低設備運行風險，支撐裝置長周期運行。通過預測故障，提前進行計劃維修，降低事故發生概率，避免非計劃停車。
（3）工藝優化與診斷的應用
提供生產裝置優化解決方案，對生產過程的操作方案、工藝技術參數、裝置潛力和瓶頸等進行經常性的定量分析和診斷，優化裝置生產操作。把原油調合成套裝備與原油近紅外快評工具、原油加工優化軟件深度融合，實現了對近百余種原油配方優化和組分的精確控制，原料組分穩定可控，確保了常減壓裝置平穩經濟控制。同時，將大數據分析與機理分析相結合，對生產數據、石腦油原料進行分析建模，建立操作樣本庫，指導工藝參數優化.通過機理模型驗證后，提高汽油收率和辛烷值，增效顯著。
（4）物料平衡的應用
覆蓋生產裝置、罐區、碼頭、倉儲、進出廠、生產調度、生產統計、計量等生產管理業務，向下對接實時數據庫和LIMS，向上為ERP系統提供及時、準確和完整的生產物料數據，實現生產物流全流程管控。提升生產業務規范化水平，規范裝置、罐區、統計等業務管理流程，固化并形成標準業務流程。實現了從原料進廠到產品出廠的全過程跟蹤和精細化管理。支撐生產統計月結提速，實現“日平衡、旬確認、月結算”。
（5）調度指揮的應用
實現調度自上而下、物料移動自下而上的業務流程自動化；創新物料統計平衡模式，實現班組、調度、統計數出一門。整覆蓋全公司生產業務調度指令流轉體系，將日計劃轉化為調度指令，實現指令從公司級調度、儲運/港儲調度、內操、外操的在線閉環管理，調度指令與物料移動實時同步、業務聯動。在人員數量不變的情況下，使指令執行效率顯著提高，實現新型減員增效。
2. 經濟效益與社會效益
石化數字孿生應用在中國石化下屬4家智能工廠試點企業投用，并向大型煉化企業、民營企業推廣。4家試點企業累計增效超過29億元（其中與數字孿生應用相關經濟效益為4.9億元/年），3家企業被評為國家智能制造試點示范，2家企業被評為國家首批綠色示范工廠。
ProMACE的創新應用為我國石化企業樹立一個面向工業互聯網的數字孿生應用的模板和標桿，還可為各類智能工廠所涵蓋的智能化技術提供應用示范平臺。建設石化數字孿生應用，具有示范性及代表性，符合國家“制造強國”戰略的核心內容，打造數字化、網絡化、智能化的新名片，實現產業引領。建設過程中沉淀大量生產控制和過程數據，利用大數據、人工智能等工具進行分析和試驗，促進了優化和控制模型的產生和驗證，幫助企業快速獲取行業的最佳實踐、彌補自身不足。石化工業數字孿生應用屬于典型的石油和化工行業工業軟件，通過研發和建設，打破了國外同類軟件在國內的壟斷地位，提高了國產化自主可控水平。
3. 先進性與創新點
首次在石化行業建立了石化信息物理系統，及其體系結構、單元模式結構、單元層級結構、網絡架構和計算架構，工業互聯網平臺上實現了石化信息物理系統的工程化實踐。
以ProMACE為平臺，首次實現了對石化工廠全方位的數字化、模型化描述。包括含物理資產描述的工廠模型、裝置與設備的三維模型、工藝機理模型、數據驅動的大數據分析模型、基于專家經驗的業務模型等。通過對工廠設計全過程的工程管理以及數字化交付，構建煉化生產企業數字孿生，為企業生產運行提供可視化的環境。實現了基于數字孿生的資產全生命周期管理新模式。率先實現了全面感知、實時監控、預測預警、智能處置、協同優化、精準執行、學習提升的新一代生產營運管控的新模式。
四、追求無止境，創新不停歇
將石化行業應用實踐和成果，轉化成面向全流程工業的“操作系統”標準與整體解決方案，向能源化工和其它流程行業領域推廣。
從支撐面向生產制造過程智能化的智能工廠、智能油氣田和面向產品研發設計與科研活動過程的智能研究院，向支撐智能供應鏈、數字化工程和智能加油站的場景發展，最終實現流程制造行業全產業鏈的應用支撐。
在中國石化大型煉化企業全面推廣的基礎上，進軍民營大型煉化企業市場，推動民營煉化企業向數字化、智能化轉型，強化工業互聯網平臺在現代煤化工、生物化工等市場的優勢地位。并借助“一帶一路”國家戰略，打開國際市場。
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