中国石化：以数智化转型提升行业竞争力

当前，全球炼化行业正经历数智化转型的深刻变革。数据显示，通过智能工厂建设，企业生产效率提升达15%以上，预测偏差缩小10%。这些实践表明，数智化转型已成为全球炼化行业提升竞争力的关键路径。近年来，中国石油化工集团有限公司将数智化转型写入发展战略，成立专项工作组，构建统一智算资源池及人工智能平台，不断推动人工智能在勘探开发、炼油化工等领域的应用。

技术应用：从试点到全面推广

自2017年启动人工智能专项规划以来，中国石化逐步推进数智化技术在炼化领域的落地应用。在天津石化等试点单位，智能巡检系统使过磅效率提升50%，作业人员减少70%。5G智能仓储实现物资自动收发，库容量提升40%~60%。这些技术经过小范围验证后，已推广至20余家炼化企业。这些技术的推广应用并非一蹴而就，而是经历了反复测试和优化过程。以智能巡检系统为例，在正式投用前，技术人员进行了长达6个月的试运行，不断调整算法参数，最终将识别准确率提升至98%以上。

同时，中国石化不断学习吸收国际同行技术布局。例如与荷兰皇家壳牌石油公司就其新加坡Pulau Bukom炼化基地整合DCS、ERP等多源数据构建数字孪生系统，实现实时生产方案优化的经验开展技术交流，计划在2025年完成数字孪生技术在3家炼化企业的试点应用等。

此外，中国石化还不断提升数据治理能力，集团旗下的石化盈科信息技术有限责任公司此前就推出了“惊蛰”数据治理工具集，旨在解决石化行业在数据治理中面临的数据孤岛、标准不一、质量难控等难题。

管理变革：流程再造与协同创新

数智化转型正在推动管理模式创新。全球石化行业巨头普遍将数智化转型视为重塑运营管理流程的关键引擎，并积极展开相关探索与实践。以中国石化为例，其建立的统一人工智能平台目前已经接入了22家炼化企业，累计开发智能应用150余个，通过实现算法、数据、模型的共建共享，避免了重复投资，预计每年可节约信息化建设费用约2亿元。

在新项目建设方面，中国石化也正在探索“建管一体”的数字孪生模式。中国石化广东某大型炼化一体化项目建设借鉴西班牙石油公司（CEPSA）线性烷基苯装置数字交付经验，在建设阶段同步开发数字孪生模型，以实现数字化交付。项目组在建设阶段就采集了超过50万条设备数据，为后续的智能化运营奠定了坚实基础。这种模式虽然前期投入较大，但从全生命周期来看，可显著降低运营维护成本。

此外，中国石化也在尝试应用数智化技术改变企业运营管理中“人”的因素。集团与巴斯夫达成合作协议，借鉴巴斯夫美国Geismar基地虚拟培训系统模拟操作场景培训新员工的成功经验，于去年完成了类似系统的本土化开发。

未来展望：持续深化与开放合作

全球炼化行业的数智化转型方兴未艾。想要在数智化转型道路上走得更稳更远，中国炼化企业需要不断加强国际交流、吸收先进经验，从数据基础与人才团队两方面为行业数智化转型提供保障。

从数据基础方面来说，目前部分石油化工企业的数据采集系统亟待升级，业务与管理流程的数智化融合也仍需加强。根据调研数据，目前约60%的炼化企业在数据治理方面存在短板，数据孤岛现象仍然普遍。中国石化计划基于海量工艺数据和专家经验训练，研发炼化行业大模型来解决这一问题，预计将在2025年完成首期开发，届时可支持20类核心装置的智能优化。

另一方面，数字孪生等技术的成功应用，也离不开机理模型基础的建模与优化。例如埃克森美孚公司将热力学模块的建模与维护权限集中于专家团队，所有模型更新都需要经过严格的验证流程，确保技术应用的准确性。中国石化也正在建立类似的专家团队制度，计划培养50名核心模型专家，负责全集团关键工艺模型的维护和优化。

未来，中国石化还将持之以恒地在企业数智化转型道路上进行探索与实践，从战略、组织、文化等多个维度进行系统性变革，推动行业加快新型工业化进程，助力我国从“石化大国”向“石化强国”跨越。