石油化工业智能化生产技术的发展趋势

石油化工业智能化生产技术的发展趋势通过不断的发展建立智能化精准安全生产管控系统和规范高效经营管理平台，为管理者提供数据和建议，改进和优化管理流程，真正将信息化融入到企业生产管理的各个环节，将工厂独立建设的物料、能源、操作、工艺、设备、质量等信息系统整合，为之后全面提升生产管理精细化、可视化、实时化、智能化水平，为生产调度指挥、工艺优化、能耗优化、产品质量控制和设备平稳运行提供有力支撑。进人21世纪以来，世界上的石油化工企业都面临着共同的挑残，诸如最大限度地降低成本、提高利润、保障安全、生产清洁产品、面对全球胜竞争和获得最佳运营业绩等等。在这种形势下，石油化工业智能化生产技术发展趋势如下:1.发展智能仪表和现场总线技术在高新技术推动下，自动化仪表与装置正在跨入真正的数字化、网络化和智能化时代。其技术发展的主流则是测量信息数字化、检测仪表智能化和现场控制与过程管理一体化。21世纪头1O年的热点是传感、执行与通信。仪器仪表不仅仅是工业时代的测量“工具”，而且是当今信息时代的信息源头。近十年内传感器的数量将增加几十倍。自动化系统中的非控制变量信息比例也将成倍增加。将利用固体物理特性产生的敏感机理，开发成物理、化学、生物等敏感元件或传感器。使传感器技术向微型化、高精度、低功耗、智能化、集成化发展。信号无线传输、过程远程无线监控以及非接触式控制器也是方向。微型传感器和模型在分子级对物理化学过程进行跟踪和控制，而且是从原油的进厂到产品的出厂，确保每桶原油实现潜在的最大价值。微型智能传感器在线实时实现化验分析。由于内嵌智能传感器，材料和设备也是智能的，可在线连续测量温度、压力、应力、应变、振动、位移等参数，及时预测预报潜在的损坏部位，并有自诊断、自修复功能，在出现事故前维修完毕。化工测量分析也将成为现场基础技术。成倍或几十倍地提高测量分析的分辨率和灵敏度，分析周期将缩短十倍到几十倍，普遍采用如NMR核磁共振分析、微波、近红外光谱(NIR)分析技术，实现分子级的实时、在线、多指标、多功能、多用途的化验分析。传统的质量化验分析室将由实时、在线、连续的产品质量、成分分析系统取而代之，最大限度地改善过程控制和环境监测质量。现场总线技术将使现在的模拟与数字混合的、分散控制系统(DCS)更新换代为全数字式的彻底分散的现场总线控制系统(FCS)，真正做到危险分散、控制分散、信息集中和监控集中。动态的信息网络将在石油化工厂运行。成千上万的传感器通过网络直接、实时传送全厂的数据和图像信息，并为严格的实时优化模型提供数据，还与组份模型结合，在分子级描述过程的变化，预测产品组成，实现全厂的实时连续优化。先进控制将普及到全装置、全厂范围。依靠过程信息进行统计诊断、过程统计控制，将是高度自动化的关键。建立监测数据库，只有首次出现的事故，才需要专家处理。在线监侧可实现提前6个月的故障诊断和智能预报警。建立过程模型，进行静态和动态模拟，模拟速度将比现在提高几十倍或几百倍，一天以内足以模拟全厂的所有装置和单元。2.设备状态在线监测通过成熟的振动、温度相结合的无线监测技术手段，结合化工装备特点，在效降低故障的损失和设备维修费用的同时，可保证装备的安全运行，具有很大的现实意义。在装备振动特征明显部位安装无线监测器，并配置合理的采集参数进行数据采集，结合装备参数和历史趋势设置准确的报警门限值并实现门限值的动态调整。当出现振动或温度异常时，系统自动进行短信和邮件报警提醒，同时触发报警状态下数据采集策略，现场工程师和容知远程诊断中心工程师，可同时对数据进行精密分析，完成装备状态评估和故障诊断，为装备检修提供决策依据和检修指导，实现预测维修。3.智能化工厂的全面建设(1)智能工厂数字化建设真正意义上实现工厂智能化，就得必须先将工厂自动化向数字化转型，数字化工厂是一个互联的工厂。数字化机组管理就是无需通过常规的硬接线报警获得机组信息，也无需亲自前往本地操作台了解机组状态；而是所有的机组状态信息都通过数字化方式传输并显示在操作员站的软件上；数字化能源管理就是无需人工收集电表读数或计算能耗，而是自动收集耗电数据，然后通过数字化传输。数字化日志就是无需使用记事本记录未遂事故、危险和维护需求，而是通过平板电脑内置软件来捕获事故、危险、泄漏以及设备损坏的记录和数码照片。操作员数字化巡检就是无需通过日常的人工记录和书面报告形式收集运行数据；而是自动收集数据，数字化传输至历史数据库和操作员软件等。人工巡检均可由平板电脑中的软件替代。数字化安全检查就是无需专门到现场检查手动阀门是否关闭；储罐是否将满；或是亲临现场进行安全检查，而是在控制室软件中自动检测，进行数字化传输和指示，并应用在安全联锁装置中。数字化协同工作就是无需等待专家亲临现场，也无需电话连线描述现场问题；而是现场技术人员通过配备可穿戴式摄像机即可与任何地方的相关专家进行双向数字视频和语音沟通，轻松查看并解决问题，等等。(2)智能化工厂决策科学化建设作为智能化工厂运行关键因素，信息数据是