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摘要：由于国际原油价格长期低位震荡，传统石油石化行业面临降本增效的压力。随着信息技术的不断发展，国内外石油石化公司纷纷进行智能油田、智能工厂建设，有效降低了生产运行成本，提升了管理水平。油气集输作为油田企业的一部分，其生产过程又与石化企业非常接近，朝着智能化方向发展，是必经之路。本文对油气集输行业现状、智能工厂建设模式及发展方向进行研究，望能对相关工作提供参考。
关键词：智能工厂；大数据；深度应用；基础设施
引言
工业发展大致分为四个阶段，即工业1.0的蒸汽机时代，工业2.0的电气化时代，工业3.0的信息化时代，而工业4.0则是利用信息化技术促进产业变革的时代，也就是智能化时代。其中工业4.0是德国政府在2013年首次提出的，2015年，国务院正式印发《中国制造2025》，提出“以加快新一代信息技术与制造业深度融合为主线，以推进智能制造为主攻方向”。在工业4.0推动下，工业化和信息化不断深度融合，对生产力的促进作用巨大，石油石化行业智能化升级已成大势所趋。
1 油气集输行业现状
油气集输主要是对开采出的原油、天然气进行集中脱水、脱硫处理、高附加值产品的分离并进行产品外输。作为传统行业，油气集输行业目前主要面临以下几个方面的问题。
1.1 人员劳动强度大
油气集输行业虽已基本实现全站DCS自动控制，但由于工艺不够完善，系统部分运行参数波动相对较大，报警相对频繁，需中控人员经常对运行参数和状态进行手动翻看，并对系统运行参数进行干预；同时，现场阀门还没有全部实现气动调节，部分仪器仪表还未实现远传，岗位人员还需对现场阀门频繁操作和数据抄录，大大增强了工作人员的劳动强度。
1.2 设备管理跟不上
设备全生命周期管理模式还未形成，当前设备管理主要以事后干预为主，即设备出现故障后，才对设备进行检修和维护，设备正常运行时，没有有效手段对设备状态进行评估。动力设备都是定期保养，而不是根据设备自身运行情况进行状态检修，不仅增加了设备的运行风险，而且增加了维护保养成本。
1.3 数据采集不完善
数据采集还未做到全覆盖，现场仪表还普遍存在，甚至一些关键点信息采集仪表还有缺失，这些都导致岗位人员必须定时对现场表数据进行手动抄录，不仅降低了数据的时效性，不利于后期数据分析和参数的及时调节，而且对这部分数据手动录入数据库也增加了无效工作量。
1.4 数据应用程度低
DCS系统主要是用于对数据的监控，数据的分析、报表的生成以及系统仿真、过程优化等功能必须通过OPC服务方式，利用其它应用系统来实现。然而，目前行业对数据深度应用方面重视程度还不够，报表基本还是通过人工输入数据到EXCEL方式生成，数据分析也是通过对历史数据的查询，利用人工进行分析比对，得出结论，系统仿真和过程优化几乎很少应用。一些单位虽然开发了OPC应用软件，但展示效果大于实际应用，导致岗位人员不愿意使用。
2 国内外智能工厂建设情况
由于油气集输行业生产运行与石油化工较为相似，在智能工厂建设方面主要也是对标石化行业。国内外石油石化巨头在智能工厂建设方面也取得了大量的成果和经验。
2.1 国内石化行业
以“三桶油”为代表的国内石化行业早在2010年起就开始进行智能工厂的探索，并取得了显著成效。中石化九江、茂名等4家石化企业试点智能工厂建设，先控投用率、生产数据自动化采集率均达到了97%以上，生产优化从局部优化、离线优化逐步提升为全流程优化、在线优化，劳动生产率提高20%以上；中石油旗下长庆石化率先启动“智能工厂”和“人工智能应用”双试点，实现数据采集率、安全管控和联锁仪表投用率达100%；大大降低操作人员劳动强度；装置平稳率、设备完好率和仪表自控率均达到99%以上。
2.2 国内高校院所
北京化工大学靳其兵教授等一直在探索让炼化装置“无人驾驶”“黑屏操作”技术及其应用，并在国内大部分石化企业进行了推广应用，效果明显。早在2015年，燕山石化创造最长黑屏时间达4个小时，实现了生产正常状态下操控台黑屏、生产异常状态下系统自动精准警示，降低了劳动生產强度，提高了应急响应速度和处理能力，茂名石化裂解炉先进控制与优化系统投用后，每吨原料生成产物的价值增加12.3元，年增效益4194万元。
2.3 国外石油巨头
我们熟知的BP、哈里伯顿等石油公司等都提出了自己的智能工厂模型和建设方案。比如BP的五段模型，已成为智能工厂建设的标准。
·现场设备数据：设备与现场数据捕捉
·数据集成：产品数据管理与集成
·操作通知：智能报警与事件管理
·操作预测：先进分析与预测
·优化碳氢化合物资源：资产优化
3 油气集输行业智能工厂发展方向
不难看出，智能工厂在石化行业已经有了较为成熟的应用，当前一个时期，油田企业也正在进行大规模智能油田建设升级，油气集输行业应该借此机会，瞄准一流石化企业，结合自身实际，打造出一条适合油气集输特色的智能工厂发展道路。
3.1 优先推进集输自动化
建设智能工厂，首先要全面实现自动化，即将现场的所有温度、压力、流量、物位等信息全面采集，手动阀门更换为气动阀门，实现自动化控制；对一些动力设备、重要设备安装传感器，实现设备运行状态的实时监控；对各类用电设备的电流、电压及用电情况进行监测。为下一步的智能化升级提供基础保障。
3.2 加强数据集成与应用
加强站库一体化建设，建立数据中心，对各系统、各专业采集的数据进行统一格式、集中存储，并且部署站库一体化软件平台，根据各专业组的需求，个性化定制报表，减少人为整理日报、盘库带来的巨大工作量；且通过对大数据的深度应用，对生产流程进行仿真优化，对设备异常及时预警；对能耗情况进行监控和优化。
3.3 优化报警与事件管理
通过有效的DCS报警管理及建立报警知识库，过滤‘干扰性’报警，规范报警处理流程，为操作人员提供实时的操作支持与指导，提高报警处理效率，提升工厂安全性。
3.4 统一规划与分步实施
建设完善的智能工厂并不容易，前期要对生产现状和要达成的目标进行充分调研和分析，统一规划、分步实施、滚动发展，既要重视硬件及基础配套设施的建设，也要重视软件的开发，不能一味求大求全，要以适用于当下、急用先行为原则进行建设。
4 结束语
智能工厂建设是油气集输行业今后发展的必然方向，我们必须接受这个理念，同时也要认识到我们目前离智能化还有很大的差距，必须要在总体规划下，进行分步实施，打好基础，方能真正打造智能集输，为行业降本增效和安全生产保驾护航。
关键词：智能工厂；大数据；深度应用；基础设施
引言
工业发展大致分为四个阶段，即工业1.0的蒸汽机时代，工业2.0的电气化时代，工业3.0的信息化时代，而工业4.0则是利用信息化技术促进产业变革的时代，也就是智能化时代。其中工业4.0是德国政府在2013年首次提出的，2015年，国务院正式印发《中国制造2025》，提出“以加快新一代信息技术与制造业深度融合为主线，以推进智能制造为主攻方向”。在工业4.0推动下，工业化和信息化不断深度融合，对生产力的促进作用巨大，石油石化行业智能化升级已成大势所趋。
1 油气集输行业现状
油气集输主要是对开采出的原油、天然气进行集中脱水、脱硫处理、高附加值产品的分离并进行产品外输。作为传统行业，油气集输行业目前主要面临以下几个方面的问题。
1.1 人员劳动强度大
油气集输行业虽已基本实现全站DCS自动控制，但由于工艺不够完善，系统部分运行参数波动相对较大，报警相对频繁，需中控人员经常对运行参数和状态进行手动翻看，并对系统运行参数进行干预；同时，现场阀门还没有全部实现气动调节，部分仪器仪表还未实现远传，岗位人员还需对现场阀门频繁操作和数据抄录，大大增强了工作人员的劳动强度。
1.2 设备管理跟不上
设备全生命周期管理模式还未形成，当前设备管理主要以事后干预为主，即设备出现故障后，才对设备进行检修和维护，设备正常运行时，没有有效手段对设备状态进行评估。动力设备都是定期保养，而不是根据设备自身运行情况进行状态检修，不仅增加了设备的运行风险，而且增加了维护保养成本。
1.3 数据采集不完善
数据采集还未做到全覆盖，现场仪表还普遍存在，甚至一些关键点信息采集仪表还有缺失，这些都导致岗位人员必须定时对现场表数据进行手动抄录，不仅降低了数据的时效性，不利于后期数据分析和参数的及时调节，而且对这部分数据手动录入数据库也增加了无效工作量。
1.4 数据应用程度低
DCS系统主要是用于对数据的监控，数据的分析、报表的生成以及系统仿真、过程优化等功能必须通过OPC服务方式，利用其它应用系统来实现。然而，目前行业对数据深度应用方面重视程度还不够，报表基本还是通过人工输入数据到EXCEL方式生成，数据分析也是通过对历史数据的查询，利用人工进行分析比对，得出结论，系统仿真和过程优化几乎很少应用。一些单位虽然开发了OPC应用软件，但展示效果大于实际应用，导致岗位人员不愿意使用。
2 国内外智能工厂建设情况
由于油气集输行业生产运行与石油化工较为相似，在智能工厂建设方面主要也是对标石化行业。国内外石油石化巨头在智能工厂建设方面也取得了大量的成果和经验。
2.1 国内石化行业
以“三桶油”为代表的国内石化行业早在2010年起就开始进行智能工厂的探索，并取得了显著成效。中石化九江、茂名等4家石化企业试点智能工厂建设，先控投用率、生产数据自动化采集率均达到了97%以上，生产优化从局部优化、离线优化逐步提升为全流程优化、在线优化，劳动生产率提高20%以上；中石油旗下长庆石化率先启动“智能工厂”和“人工智能应用”双试点，实现数据采集率、安全管控和联锁仪表投用率达100%；大大降低操作人员劳动强度；装置平稳率、设备完好率和仪表自控率均达到99%以上。
2.2 国内高校院所
北京化工大学靳其兵教授等一直在探索让炼化装置“无人驾驶”“黑屏操作”技术及其应用，并在国内大部分石化企业进行了推广应用，效果明显。早在2015年，燕山石化创造最长黑屏时间达4个小时，实现了生产正常状态下操控台黑屏、生产异常状态下系统自动精准警示，降低了劳动生產强度，提高了应急响应速度和处理能力，茂名石化裂解炉先进控制与优化系统投用后，每吨原料生成产物的价值增加12.3元，年增效益4194万元。
2.3 国外石油巨头
我们熟知的BP、哈里伯顿等石油公司等都提出了自己的智能工厂模型和建设方案。比如BP的五段模型，已成为智能工厂建设的标准。
·现场设备数据：设备与现场数据捕捉
·数据集成：产品数据管理与集成
·操作通知：智能报警与事件管理
·操作预测：先进分析与预测
·优化碳氢化合物资源：资产优化
3 油气集输行业智能工厂发展方向
不难看出，智能工厂在石化行业已经有了较为成熟的应用，当前一个时期，油田企业也正在进行大规模智能油田建设升级，油气集输行业应该借此机会，瞄准一流石化企业，结合自身实际，打造出一条适合油气集输特色的智能工厂发展道路。
3.1 优先推进集输自动化
建设智能工厂，首先要全面实现自动化，即将现场的所有温度、压力、流量、物位等信息全面采集，手动阀门更换为气动阀门，实现自动化控制；对一些动力设备、重要设备安装传感器，实现设备运行状态的实时监控；对各类用电设备的电流、电压及用电情况进行监测。为下一步的智能化升级提供基础保障。
3.2 加强数据集成与应用
加强站库一体化建设，建立数据中心，对各系统、各专业采集的数据进行统一格式、集中存储，并且部署站库一体化软件平台，根据各专业组的需求，个性化定制报表，减少人为整理日报、盘库带来的巨大工作量；且通过对大数据的深度应用，对生产流程进行仿真优化，对设备异常及时预警；对能耗情况进行监控和优化。
3.3 优化报警与事件管理
通过有效的DCS报警管理及建立报警知识库，过滤‘干扰性’报警，规范报警处理流程，为操作人员提供实时的操作支持与指导，提高报警处理效率，提升工厂安全性。
3.4 统一规划与分步实施
建设完善的智能工厂并不容易，前期要对生产现状和要达成的目标进行充分调研和分析，统一规划、分步实施、滚动发展，既要重视硬件及基础配套设施的建设，也要重视软件的开发，不能一味求大求全，要以适用于当下、急用先行为原则进行建设。
4 结束语
智能工厂建设是油气集输行业今后发展的必然方向，我们必须接受这个理念，同时也要认识到我们目前离智能化还有很大的差距，必须要在总体规划下，进行分步实施，打好基础，方能真正打造智能集输，为行业降本增效和安全生产保驾护航。