石油石化工业属于流程性制造业，生产工艺复杂，生产过程连续性强且较为繁琐，加工过程基本处于全封闭状态，整个设备运行条件苛刻，大多数物料属于危化品，具有潜在危险性，提高石化工业的自动化、智能化水平，对石油石化工业持续健康发展至关重要。

设备域在石油化工产业中起到了生产工具的作用，是我国石油化工企业关注的重点。设备域的监管也是国家市场监督管理总局每年在安全生产中的重点之一。以中石化、中石油和中海油为代表的石油化工企业经过多年发展已经在采掘、炼油、化工等领域实现众多生产设备的自动化控制与管理，逐渐实现生产作业区域的自动化控制。但过去的发展中，企业内和企业间信息化建设主要是围绕专项工程开展，缺少横向协调与联通，这样也导致了整个石油石化企业缺乏对于工业数据资产的统一把控和综合利用。如何从海量的生产数据中挖掘出有效的信息，为操作人员提供对装置运行状态分析及时准确，防止事故的发生，是确保企业安全运行的重要环节。因此，故障监测与诊断作为计算机集成过程运行系统中的关键技术之一，正日益受到先进国家的高度重视，为提高复杂系统的安全性与可靠性开辟了一条新的途径。

 

近几年，随着工业智能场景的不断落地，融合共生的工业互联网生态体系建设成为制造业转型升级，提高竞争力的关键。

工业互联网体系中，随着物联网技术、传感器技术、数据传输、数据管理等信息技术不断发展，基于工业互联网的人工智能辅助决策则为工业带来第一个革命性的改变，这一改变摆脱人类认知和知识边界的限制，为决策支持和协同优化提供可量化依据。

与消费互联网和管理互联网不同，工业互联网聚焦于工业设备层面。通过部署一系列的组件，对工业数据实现价值提炼，在企业原有的互联网管理基础上对平台进一步优化，使得其具有工业属性。

中国石化集团进行工业互联网改造，改造过程中增加包括物联网接入工具、机理模型库、组态建模工具和云端IDE集成开发环境四个组件工具，使原有云服务平台具有工业互联网接入、设备分析处理、设备运行状态可视化、工业应用集成开发等方面的运作能力，并最终实现设备的感知应用，如图1所示。

图1  改造后云服务平台

 

物联网接入工具  物联网接入工具是一个专注工业数据采集和应用的边缘侧物联网云平台，为用户提供设备接入、网关配置管理、数据存储、二次开发、数据分析应用等功能和服务。通过 HTTP（S）或 MQTT 协议，实现数据与云平台可靠连接通讯，将数据转存至大数据系统分析处理，生成数据提供APP调用。

具体实践中，以挤压机为例，将挤压造粒机中主齿轮箱主数据、传感器数据以设备模型的形式进行绑定，形成部件与测点之间的关联关系建立，在此基础上接入齿轮箱DCS和传感器测点的运转数据，形成设备的统一接入，之后进行数据整理并转发用于机理模型中主齿轮箱故障预测进行分析。

机理模型库  构建机理模型组件库，支持集成OpenModelica建模软件，提供基于Modelica、Python语言构建多领域物理模型的统一管理及服务调度，实现机械、液压、热力、电气和控制等机理模型组件快速构建、仿真和统一管理，支持机理模型组件的上传、下载、管理、监控等，面向集中监控分系统、智能监测分系统、装备运维与健康管理分系统、感知测量分系统等提供故障诊断、数据分析等机理模型组件共享、管理以及在线调用等支撑服务，为科研人员提供机理模型构建工具的目的。

具体实践中，以挤压造粒机为例，将挤压造粒机中主齿轮箱故障预测与寿命预测模型，通过机理模型库自带的建模软件进行相关机理算法，并注册到机理模型库中，通过物联网接入将测点数据带入模型计算，形成相应的报告数据反馈给设备接入。

组态建模  组态建模工具通过图形组态、可视化建模，面向不同工业应用场景，提供快速发布一套监控系统的全流程服务。组态建模基于纯web的解决方案，对业务场景（如聚乙烯生产线等）进行统一组态建模发布，提供简单易用的图形编辑平台，用户可快速构建所需业务场景。组态建模的即编即用功能特别适合部署云的监控开发组件，为工程人员远程维护、调试、升级提供了极大的方便。

以挤压造粒机为例，将挤压造粒机主齿轮箱及增加传感器的BOM结构为基础，将所有传感器在组态建模上进行布点，并以此为基础将物联网接入传感器数据叠加到布点上进行可视化呈现。

云端IDE开发环境  面向开发者提供低代码开发、微服务及数据治理、流程建模、API集成、BI可视化、算法建模、组态建模等一站式云端集成应用开发环境，并提供设备管理等基础服务组件，满足业务场景落地需要。

例如，挤压造粒机的云端IDE集成开发环境构建挤压机设备运行服务微应用，将挤压造粒机主齿轮箱进行设备监控数据叠加主齿轮箱设备运行的台账列表、各设备运行的状态数据及组态建模可视化数界面和主齿轮箱的故障诊断报告数据，支撑设备现场端查看与管理。

 

基于工业互联网技术体系的工业智能系统在降低成本、提高效率、提升产品和服务品质三个方面有着显著的效果，这也是推动工业企业实施工业互联网应用的最大动力。

降低成本  基于工业互联网平台的工业智能系统对设备状态监测与报警、故障诊断、预测性维护、远程运维、能源管理、安全管理等工业模型实现统一高效管理，能有效帮助工业企业降低人员成本、运维成本、资源及能源成本等生产成本，并能减少因设备故障、计划外停机、安全事故等导致的意外损失。

提高效率  基于工业互联网平台的工业智能系统将对数字孪生、人工智能、虚拟现实等新兴工业模型进行标准化管理，有效支撑制造企业实现基于数据驱动、智能决策的生产效率提升，具体表现在缩短研发周期、缩短交付周期、提升资源利用效率、提升员工工作效率、提高供应链运作效率等方面。目前基于工业互联网的员工赋能等创新应用颠覆了传统的师徒传承模式，能快速提升员工工作技能，提高作业效率。

提升产品和服务品质  基于工业互联网平台的工业智能系统对机器视觉、机器学习、物联网感知等智能模型实现精准化管理，通过精准化的模型调度，帮助企业实现质量管理、工艺优化、产品全生命周期管理等深度应用，帮助工业企业提升产品合格率、降低产品故障率、推动产品持续优化、实现产品可追溯、提升售后响应速度、不断延伸客户服务等。其中，提升产品合格率的经济价值最为显著，也是工业企业应用工业互联网的重要诉求。

 

 

 作者单位：师恩容/中石化炼化工程集团股份有限公司；

耿玲玲/航天科工防御技术研究试验中心;

金林珠/北京航天智造科技发展有限公司