炼化是石油企业增加价值、增长利润的中心环节，是提高石油企业竞争力的重要领域。受地缘政治、资源、全球气候变化、新能源和新技术的影响，炼化工业正面临新的挑战与机遇。互联网+应用，正在改变石化产品市场格局和用户消费行为，使市场竞争日趋激烈，炼化业务面临新的发展态势。
　　应对新态势，石油炼化企业在强化炼化一体化，大型化、规模化发展，能源和资源多元化的同时，更加重视信息化对炼化业务能力提升和产品销售模式的创新。云计算、大数据、物联网、移动应用、社交媒体等信息技术改变了炼化业务模式，推动着炼化企业的数字化转型。构建数字化炼厂和智能炼厂，从生产、经营和管控等领域进行优化，提高炼厂生产经营效益，提高工作效率，已经成为石化行业的重点工作。
　　数字化工厂是将真实有形的工厂映射到虚拟无形的网络中CONTROL ENGINEERING China版权所有，形成一个与现实工厂相对应的，其功能可以局部或全部模拟工厂行为的系统，可以预测或反映工厂真实的结果。
　　智慧炼化指适用于流程工业的智能化工厂，是工厂信息化发展的新阶段，是在数字化工厂的基础上，利用物联网技术和设备监控技术加强信息管理和服务；清晰掌握产销流程、提高生产过程可控性、减少流程线上人工干预；即时正确采集生产线数据CONTROL ENGINEERING China版权所有，合理编排生产计划与进度。把绿色智能手段和智能系统等新技术集成，构建高效节能、绿色环保、环境舒适的人性化工厂。简言之，智慧炼化要实现人机交互。
　　从数字炼化走向智慧炼化，就是应用包括物联网、大数据、人工智能等新技术，从整个石化产业价值链出发，整合人、流程和技术，实现下游产业资源配置优化以及设备、能源、生产、销售的全生命周期管理，打通产-供-储-运-销整个供应链，实现全价值链优化。
　　一、智慧炼化蓝图
　　智慧炼化建立在数字炼化和智能炼化的基础上（如图1所示），其目标是实现炼化企业产业链价值最大化。

　　数字炼化是基础。人、设备、操作运营数字化，流程自动化，管理信息化是数字炼化的核心应用。通过数字炼化建设将实现工厂运营可视化，提高生产与销售系统管理效率。
　　智能炼化是核心。生产运营知识化、最优化是智能炼化的主要应用。智能炼化强调企业模型体系建设CONTROL ENGINEERING China版权所有，包括生产系统计划优化与调度优化模型、生产操作优化模型、设备预测性分析模型、仓储物流优化模型、客户聚类分析模型等。分子工程技术、工业与销售大数据分析是企业模型建立新技术，也是目前炼化企业应用重点。
　　基于优化模型，智能炼厂将实现生产计划、调度、操作的优化控制，实现设备全生命周期管理和可预测性维护，优化全厂用能系统，实现销售与物流一体化优化，建立智能加油站。
　　智慧炼化是目标。炼化企业最终要实现全价值的优化，因此需要建立智慧供应链。通过智慧供应链实现从市场销售到原油采购整个产业链各个环节的可视、协同和优化，实现价值链最大化。对于炼厂生产和产品销售，应从各环节成本优化出发，实现炼厂和销售各环节成本优化，包括生产可变成本管理与价值最大化，库存优化与销售价值的最大化。
　　以某大型的炼化企业为例，设计智慧炼化建设蓝图如图2所示。

　　二、典型重要系统/应用
　　智慧炼化不能一蹴而就，需要在企业信息化建设过程中不断完善，需要利用现有信息系统资源，统一规划实施。下文将就智慧炼化关键信息系统建设与应用，作如下阐述。
　　1. 原油分子信息库
　　石油分子工程是从分子的角度研究石油的组成、性能、结构与其反应性能之间的关系，并辅助炼化管理，实现分子利用与效益最大化的一门学科。分子管理是基于石油分子工程，花费合理的费用，使分子在合理的时间出现在合适的位置，从而优化炼化管理的方法。
　　原油分子信息库是石油分子工程与管理的基础。借助X射线方法、光谱法、色谱法、核磁共振法等先进技术，对组成原油的元素、单体烃、烃族组成及结构族组成等信息进行测定，并加以分析表征，然后采取符合某种特定规则的分类方法及分子骨架结构的信息化编码方法（如结构导向向量法等），结合相应分子的物理学和热力学参数数据，形成原油分子信息库。
　　原油分子信息库具备广泛的应用。同一油藏或邻近油藏原油的化学性质相似的可能性较大，优先采用同一油藏的原油作为参照，依据一定的方法或规则（如实验室数据等）进行验证和调整，从而得到该原油的分子信息；原油分子数据库的建立有助于分子转化规律的研究，推进分子反应规则库的建立，进而推动产品调和模型的建立，为油品质量升级提供保障；依据不同地区原油的分子信息及炼厂的炼油能力，可以优化原油资源配置，实现原油效益的最大化。
　　但是，目前相关的研究大多仍维持在定性分析的理论阶段，利用分子工程技术解决重油分子的解析还需更加深入的研究。
　　2. 智慧供应链
　　近年来，学术界和企业界对供应链管理的关注度越来越高。石油下游供应链涉及原油采购、运输，炼化生产，仓储物流，销售等环节（如图3所示）。供应链运营主要为计划和调度两个层面，业务流程一般由原油及原料供应部门、贸易部门、炼厂计划与运营部门、物流部门和销售部门来协同执行。

　　目前，一些企业已经开始探索智慧供应链，即产供销存一体化的建设及应用，如巴西石油（Petro Bras）建立供应链与物流管理系统，对供应链各业务环节计划与调度协同管理；埃克森美孚（Exxon Mobil）建立全球油品移动系统（GOM），对供应链业务一致性需求进行预测与供需平衡分析等。但是，他们仅是针对供应链的部分环节/业务进行优化，尚未实现供应链的全局性优化。而且，许多石化企业应用系统中的业务流程是不完整的，造成了供应链上的各业务部门分别执行各自流程，业务流程及数据信息总体上处于分裂状态，造成供应链运行低效。
　　智慧供应链强调整体协调及全局优化，统一优化原油采购、运输、炼厂生产、物流、产品销售，在整个产供销存管理与各业务领域层面，建立集成的信息系统支持环境与工具。
　　智慧供应链（产供销存一体化平台）（图 4）包括产供销存大数据平台、产供销存协同调度、产供销存一体化优化、产供销存指标可视化和产供销存影响因素关联分析与绩效管理等5 大项功能，每项功能为不同的业务提供支撑。

　　通过产供销存大数据平台实现产供销存信息的采集与处理，并基于外部市场、加油站、批发直销、炼厂生产数据，建立产供销存一体化大数据分析模型，为实现供应链关键环节优化提供支撑。
　　通过产供销存协同调度实现产供销存执行过程的动态管理，销售运营的动态监管，实现生产与销售的集成，使整个供应链全面贯通与供应链各环节的高效协同。
　　基于大数据平台，建设产供销存一体化优化系统，准确预测各地区客户产品需求与销售变化，分析生产与销售动态；实现销售计划优化与动态协调、生产计划的闭环管理和持续优化，同时对关键运输环节进行优化，通过船期管理系统实现原油船期管理、执行全过程管理，支撑原油油轮运输、接卸、原油加工间的业务紧密协同。
　　通过产供销存指标可视化实现产供销存关键指标的展示分析与深度挖掘，并可实现风险预警。
　　应用大数据分析技术，通过对产供销存大数据平台积累的大数据进行分析，实现各地区产销存的关联因素分析，并分析各地区产销存数据变化趋势对绩效的影响，为提高各地区绩效提供决策支持。
　　通过智慧供应链的建设实施，将提升企业管控能力、提高供应链运行效率、降低供应链成本。与此同时，各类有效数据的整合，尤其是供应链上不同企业间有效数据的整合，如何从本身比较复杂又标准不一的数据中实现有效数据的整合，也是尚需解决的问题。
　　3. 生产运营共享中心
　　生产运营共享中心（ROC）旨在建立一个协同的工作环境，将集成所有的为实现生产管理与优化操作的必要资源，提供数据分析和决策支持工具，能够实现各专业的有效合作，提高生产系统管理效率，降低生产管理成本，实现卓越运行。
　　生产运营共享中心提供面向不同角色，包括企业主管生产领导、分厂主管领导、生产调度人员、优化控制人员、设备维护人员和成本分析人员等的应用（图5）。

　　生产运营共享中心具备 4 项功能：一是执行可视化，即能够及时获得生产执行相关数据，包括原油进厂、产品产量、产品库存、装置运行、设备运行情况、能耗情况、安全环保情况、市场动态等信息，保障企业的安全、平稳生产；二是结果可分析，即以高度可视化的方式展示企业的整体运营情况，并实现对指标的下钻分析和对标分析；三是风险可预测，即能够及时掌握企业装置运行状态、开停工和检修情况、库存资源情况，及时获知非正常生产状况，为突发事件应急指挥提供支撑；四是运营可优化www.cechina.cn，即集成采购、销售等系统，实现供应链的可视化，为供应链的整体优化提供支撑。
　　4. 设备运行性能优化系统
　　设备资产的可用性和可靠性是炼化企业生产管理关键环节，设备非计划停机将给企业带来重大影响。目前企业设备特别是关键设备（关键生产单元和大型机组）的运行与可预测性维护，仍是急需解决的问题。
　　设备运行性能优化系统旨在实现设备资产的智能化管理。通过建立设备资产大数据平台，设备运行性能优化系统具备以下 5 项功能。
　　1） 设备综合监测功能
　　实现从底层系统的数据采集，包括点巡检系统、大机组在线监控系统等。
　　2） 设备资产基础数据管理功能
　　实现与设备资产性能管理相关基础数据的管理，为故障分析、维修策略优化提供支撑，包括维修风险定义、设备关键性分级管理、经验建议管理等。
　　3） 故障分析功能
　　基于大数据分析及知识库，实现关键机组故障定位及寿命预测、故障成本分析、可靠性分析、备件优化分析等。
　　4） 设备资产维修策略制定功能
　　优化平衡设备可靠性、性能及成本之间关系，根据分析和预测数据、历史维修方案，辅助管理层制定维修策略，避免欠维护或过维护，包括维修策略优化、维修策略制定、审批、实施。
　　5） 策略评价功能
　　实现基于故障风险评价，制定关键KPI 指标，并实现根原因分析、生产损失分析等。
　　最终，通过设备性能优化，可以实现全方面、全过程设备健康因素监控及分析，以及基于大数据分析和专家知识库的关键机组故障定位及寿命预测，实现维修策略优化，提高设备预知维修和可靠性管理水平。
　　5. 用能系统管理与优化
　　传统能源管理在工业生产中面临着能源价格和运营成本不断上涨、全球化和国际竞争日趋激烈、环保和监管约束更加严格等挑战，炼化作为耗能较大的工业，形势更加严峻。因此，国内外炼化企业都在寻找新的方法，改进/升级现有能源管理方法，实现能源利用的最优化。比如美国最大炼油企业Valero 公司休斯顿炼厂采用Aspen Utilities  Planner& Optimizer 搭建全厂公用工程在线优化系统，运行后减少蒸汽排放7%、锅炉热效率提高 0.6%、年效益约270万美元。
　　用能系统管理与优化目标：实现能源计划、运行、统计分析、评价、能源优化的全流程管理；实现企业用能设备与公用工程（蒸汽、燃料和动力系统）系统的实时数据采集与监控，并进行用能效率、成本、能量平衡的分析；建立生产厂蒸汽、燃料和动力系统优化模型，实现能源产、输、转、存、耗、销整个过程的管理与优化。具备能源计划管理、能源官网平衡、能源统计分析、能源运行与监控、用能分析与优化、能源数据收集等功能（如图6所示）。

　　通过能源计划管理，实现能耗计划的生成及分解，并实现能耗计划与实际能耗的对比分析；根据采集的数据通过内置算法实现日平衡、月平衡；通过报表、图形等方式分析企业用能情况；通过能流图对用能情况进行监控，包括能源使用情况、能源运行监控、开停工消耗管理等。采用能源产耗预测、能源管网模拟、能源多周期动态优化调度等核心技术，建立能源产耗预测模型、能源管网模拟模型和能源系统优化调度模型，通过系统自动给出各种能源介质的优化调度和分配方案，实现能源系统（燃料气、氢气、蒸汽、电力、水系统等）的优化调度和运行。
　　6. 智慧加油站
　　加油站是成品油销售零售核心，是炼化产品实现最大利润率的销售渠道，如何充分利用加油站空间，为客户提供方便快捷、更大附加价值的服务，是加油站亟需解决的问题。
　　智慧加油站指基于顾客需求控制工程网版权所有，借助先进的技术手段监测、搜集加油站运行过程中的各项关键信息，并运用大数据技术及时进行信息的过滤、清洗、整理和挖掘，从而实现对相关人员及流程，如客户、管理人员、油品、非油品、设备、销售渠道、营销、环保等的智能响应和指挥决策的加油站。其实质为一切从顾客出发，实现智慧式的加油站管理和服务，提高运营效率，提高客户满意度，最终实现加油站收益最大化。
　　以“人·车·服务”的运营思路，借鉴互联网思维，依托供应链与物流、汽车服务、支付与金融以及电商服务与加油站服务的集成，构建智慧加油站生态服务圈，实现加油站业务的全面转型升级（图 7）。

　　随着物联网、人工智能等新兴技术的发展，要实现设备与设备、设备与人的交流还需要解决。
　　三、结语
　　1. 炼化工业面临着新的竞争态势，包括多变的市场、国内外炼化企业、能源替代者、产品质量升级压力、新技术应用等多方面，因此，苦练内功、开拓进取，是企业生存的关键。打造智慧炼化，实现炼化企业的全面数字化转型升级，是炼化企业应对新态势的重要手段。
　　2. 学术界和工业界对“智慧工厂”建设建议是：基础设施齐备，保障数据获取、传输的高效性、准确性；制定统一的数据标准，保证数据的准确性、唯一性；技术与管理相结合，严把关、高要求，从数据源头到末尾过程控制。
　　3. 智慧炼化涉及工程、科研、原油采购与运输、炼化生产、仓储物流、销售等多个方面。智慧炼化建设要以数字炼化为基础，智能化建立为核心，智慧化建设为目标，充分利用现有信息系统，整合各种信息资源，实现信息资源价值最大化，通过信息技术提升炼化企业的综合竞争能力。
　　4. 智慧炼化建设没有统一模式，需要结合企业信息化情况，首先完成顶层设计，以经济效益为核心，突出典型系统建设，实现短期速赢。