中國石油集團煉化領域的數(shù)智化工作，以高質量發(fā)展為核心目標，努力通過組織模式、運營模式和技術模式的全面轉型，打造具備全面感知、敏捷響應、動態(tài)優(yōu)化、智能決策和精準控制等特征的“數(shù)智煉化”。隨著煉化數(shù)字化智能化工作的不斷深入，基礎設施、模型算法、跨專業(yè)人才、管理流程等方面面臨著挑戰(zhàn)。

基礎設施配套水平是決定數(shù)據(jù)獲取及時性、完整性、可靠性的基本條件，也是煉化數(shù)智化面臨的最大挑戰(zhàn)之一。煉化企業(yè)生產過程復雜，數(shù)智化涵蓋專業(yè)領域眾多，包含工藝、經營、設備、能源、安全等方面的大量數(shù)據(jù)，需要通過計量儀表、分析儀器、控制系統(tǒng)、攝像頭等設備進行采集。但是，目前仍存在部分基礎數(shù)據(jù)無法實時采集、部分DCS數(shù)據(jù)未進入實時數(shù)據(jù)庫、在線分析儀和高清攝像頭缺乏等問題。考慮到煉化企業(yè)數(shù)據(jù)量非常龐大，需要根據(jù)數(shù)智化設計要求和需求迫切度，有選擇性地補充配備在線智能儀表、加裝傳感器、升級智能裝備等。

目前，模型算法主要基于商業(yè)化煉化工業(yè)軟件開發(fā)，支持煉化各業(yè)務領域的預測診斷和分析優(yōu)化，是煉化領域實現(xiàn)數(shù)智化目標的關鍵。但是，煉化實際生產變化較為頻繁，且各業(yè)務關聯(lián)度強，基于機理的在線模型需要定制開發(fā)、定期維護更新，大數(shù)據(jù)模型的算法適用性和外延準確性還存在改進空間。同時，現(xiàn)有的煉化流程模擬等主要工業(yè)軟件均為國外產品，因此要加快機理模型與大數(shù)據(jù)模型、深度學習算法等的融合創(chuàng)新，努力為煉化領域智能化提供準確度更高、維護性更好的模型，并加大煉化工業(yè)軟件國產化研發(fā)投入，開發(fā)煉化流程模擬、調度優(yōu)化、生產執(zhí)行系統(tǒng)等軟件。

煉化數(shù)智化對技術人員提出了更高要求，不僅需要熟悉石化專業(yè)知識，也要掌握工業(yè)互聯(lián)網、人工智能、數(shù)學算法等方面的技術。我們需要加快建立數(shù)智化復合型人才培養(yǎng)體系，選取技術能力強、實踐經驗豐富的人員互相學習煉化專業(yè)和IT相關知識，了解跨專業(yè)領域的思維方式和基礎技術，并加強與高校和研究院所的協(xié)作，通過科研項目合作、聯(lián)合培養(yǎng)等定向培訓跨專業(yè)人員，為煉化數(shù)智化提供新生力量。

煉化企業(yè)數(shù)字化智能化需要基于業(yè)務驅動獲得長久的生命力。目前，部分業(yè)務管理流程的數(shù)智化變革尚未完全實現(xiàn)，部分業(yè)務人員的管理工作還未與數(shù)智化發(fā)展充分融合。因此，在數(shù)智化系統(tǒng)設計與應用中，需要以業(yè)務為主導加強管理變革，確保業(yè)務流程的優(yōu)化和數(shù)智化技術的深化應用，真正為煉化企業(yè)提質增效降本貢獻價值。

近年來，中國石油大力推進數(shù)字化轉型和智能工廠建設，相繼建成了廣東石化、塔里木乙烷制乙烯、榆林乙烷制乙烯等智能工廠，開展了蘭州石化數(shù)字化轉型示范建設及第一批、第二批試點企業(yè)建設，通過“數(shù)據(jù)驅動+模型算法+平臺應用”的服務新模式，有效提升了業(yè)務工作效率，有力支持了對業(yè)務的快速響應、預測預警、優(yōu)化分析和智能決策。未來將繼續(xù)穩(wěn)步開展煉化業(yè)務數(shù)智化建設、持續(xù)提升數(shù)智化質量，全力支持“數(shù)智中國石油”建設。