石化化工业数字化改造空间有多大

11月27日，工业和信息化部等六部门公布我国首批15家领航级智能工厂名单，石化化工行业在名单上占有一席之地。

对石化化工企业来说，如何数字化改造的空间有多大？都能进行哪些改进？取得何种效果？在近日于大连召开的2025年石化化工行业数字化转型大会分论坛“石化化工企业数字化改造提升”上，部分企业介绍了他们的实践。

智能工厂全局优化

“企业数字化转型离不开智能工厂的建设，数字孪生工厂是智能工厂建设中数字工程的重要组成部分。”中国石化镇海炼化分公司高级专家储祥萍表示，“我们以建设‘协同式’数字工程为总体目标，实现了物理工厂与数字工厂同步交付。依托工程建设管理信息系统，已实现项目阶段全覆盖、业务全集成、流程全管理。”

中国石化镇海炼化是首批领航级智能工厂培育名单中唯一的炼化企业。通过持续攻关三维数字化建设与应用，镇海炼化打造的数字孪生应用体系，已在模型审查、设计界区审查、管道施工管控、工程量结算、资产交付和管线工艺处置等作业中得到高效利用。

在智能工厂的运行过程中，怎样才能做到全局优化，以最少消耗在原料/数据—工艺—流程控制—过程装备—计划调度和产品等全链条实现效益最大化，是石化化工企业在数字化转型中普遍面临的痛点。为此，中国科学院过程工程研究所研究员肖炘在报告中给出了解决思路。

“全局优化是贯穿分子—原料—设备—工艺—工厂的智能化底层技术，能够助力打造石化新质生产力，让大规模生产协同调度成为可能，在实现炼化整体效益最大化的同时，也满足了国家重大战略需求。例如，新一代智能全局优化求解器能够成功用于湿法磷酸工艺全局优化求解，实现多尺度精准模拟与全过程优化。”肖炘详细介绍了新一代智能全局优化方面的研究成果，并就可行路径法定界、凸神经网络低估器、超平面分支等突破成就作了介绍。

构建现代化智慧化的企业管理体系，在行业智能工厂建设运行过程中至关重要。作为我国西部重要的能源和化工战略保障基地，中国石油独山子石化公司在企业智能制造过程中积累了丰富的实践经验，并于今年7月获得“智能制造标杆企业”称号。

“企业应建立完整的管理体系，包括质量管理体系、安全管理体系和设备管理体系等。各体系之间相互关联又相互依存，这对企业管理至关重要。”独山子石化公司机动设备部资深高级主管何伟表示，独山子石化按照“数据+平台+模块”的整合模式，从多方面对属地单位进行精确画像，并通过“1个大屏+7个模型+3个数据模块+7个管理流程”的规划，实现了体系要素的梳理和量化标准的执行，彻底转变了公司从以人员数量多为特征的传统经验管理，推动公司设备管理向基于“可靠性+经济性”的信息化完整性体系转化。

人工智能重构价值

人工智能具备典型通用技术特征，如何将其与石化化工行业深度融合？

“作为我国能源化工领域首个通过国家备案的行业大模型，昆仑大模型精准把握住了人工智能与行业发展的结合点。”中石油数智研究院基础中心工程师侯宏宇表示，“昆仑大模型确定了行业大模型、应用场景、数据集、AI中台、算力中心等五大目标任务，坚持业务驱动、技术引领，设计了470个智能化场景，优化形成‘十域百景千应用’的全景视图。”

当前，中石油已训练形成62个大模型，覆盖勘探开发、油气生产、炼油化工、油气销售、装备制造等业务线，产业焕新初见成效，全面提高了业务效率效能。同时，作为中国石油人工智能建设管理的中枢，昆仑·AI中台也已全面推广应用，实现了多家商业大模型训练推理工具链的统一纳管。

针对大模型在石化化工的领域价值，北京中数睿智科技有限公司能源行业首席架构师李松麟以AI Agent的技术演进与产业落地实践作了分享。李松麟指出，AI Agent通过对油气行业勘探开发、生产运营、储运销售全价值链的数智化融合，催生出低碳化运营与创新服务模式，从而释放了产业降本增效与价值重构的新潜能。

“我们坚持聚焦算力、数据、算法，构建国产化算力集群，通过AI赋能企业管理升级和业务提质增效，目前已经在能力建设中接入了主流国产大模型，旨在打造安全可控、统一管理的AI中台，助力企业数智化转型。”中化学数智公司管理数字化部部长黄洪涛指出，“我们已打造AI套料排版、AI+CAD辅助设计、AI+材料改性等引领行业创新的成熟产品，人工智能的应用潜力巨大，数科公司将通过AI+战略持续探索工程建设领域的行业场景应用。”

基于石化化工各细分行业场景和需求多样化，现有控制技术难以满足全工况自主优化运行需求的问题，浙江中智达科技有限公司董事、副总经理侯卫锋提出了“AI+工业互联网的新一代智能工厂解决方案”，该方案可用于零手动操作、生产过程模拟与优化、生产计划与调度优化、能源平衡与节能调度、设备在线诊断、AI图像智能识别等多类场景中。