石化智能工厂数字孪生解决方案依托数字孪生核心技术，构建与物理石化工厂高度匹配的石化工厂数字孪生体。再集成融合现有多源异构数据，并依托多学科耦合应用，实现物理空间的石化工厂到孪生空间的工业模型的精准映射，借助二者的双向交互反馈、迭代运行，达到物理石化工厂状态在孪生空间的同步呈现。同时，基于孪生空间工业模型的诊断分析、趋势预测能力，可优化物理工厂的决策制定与控制行为，具体覆盖资源高效利用、生产操控优化、设备可靠运行、安全环保低碳四大核心应用场景，最终全面提升石化工厂的智能化运营水平。
1. 石化智能工厂数字孪生系统架构
石化智能工厂数字孪生系统采用分层架构设计，通过物理空间、交互层、孪生空间的协同联动，构建 “物理 - 数字 - 决策” 闭环。
1.1 物理空间
物理空间即实体石化工厂，是数字孪生系统构建的核心基石。对物理工厂进行全方位感知（如设备状态、生产参数、环境数据等）与精细化管控，是实现数字孪生智能工厂的前提，也是孪生空间数据来源的核心载体。
1.2 交互层
交互层承担物理空间与孪生空间的 “连接桥梁” 与 “映射枢纽” 功能，核心作用是打通二者的数据链路：一方面实现物联网数据的实时采集（如传感器、PLC 数据）、高效传输（如 5G、工业以太网），另一方面完成边缘端智能控制（如设备启停、参数微调），为孪生空间的动态更新提供支撑。
1.3 孪生空间
孪生空间是数字孪生系统的 “智慧大脑”，从多维度特性（如设备结构、工艺流程）、多空间尺度（如装置单元、厂区整体）及多时间维度（如实时状态、历史趋势、未来预测）出发，对物理实体进行精准描述与动态刻画。通过构建高保真工业模型，孪生空间可模拟物理工厂的运行规律，为后续的优化决策提供数字化平台。
2. 石化智能工厂数字孪生系统应用
2.1 资源高效利用
围绕企业经济效益最大化目标，通过区域生产协同、计划动态优化、调度精准调控，打通 “市场需求预测 - 生产计划制定 - 库存动态管理” 全链路，实现生产计划与调度的集成优化，既能动态响应市场需求变化，又能实时测算生产效益，最终达成业财深度融合。
重点实施方向包括：
（1）打通市场需求预测、计划调度和库存管理等环节，实现生产管理协同优化；
（2）构建计划排产模型，优化排产方案，支撑原料选择、产品结构优化、生产计划制定；（3）实现化工产品的排程优化，最大化减少过渡料损失；
（4）结合市场价格变化，进行生产层面的效益测算。
2.2 生产操控优化
2.2.1 装置运行优化
依托数字孪生模型，融合先进控制（APC）、智能控制（如 AI 算法）及实时优化（RTO）技术，提升单装置及多装置联动的生产运行管控水平，满足企业安全生产、平稳操作、优化创效的核心需求，实现石化生产过程的全流程智能协调控制。
重点实施方向包括：
（1）建立装置的动态控制模型和数据驱动的软测量仪表，利用过程控制技术，对石化生产过程实行多变量协调控制；
（2）建立装置的稳态模型，实现石化装置按照效益最大化目标闭环优化运行；
（3）针对石化装置中模型结构和模型参数大范围变化的问题，通过先进控制技术，实现生产过程的智能协调控制。
2.2.2 全流程操作管理
除装置运行管控外，在操作管理、调度指挥、实验室管理及操作培训等场景下，通过技术赋能提升生产管控环节的无人化、智能化水平，满足企业安全生产、稳定操作、高效控制的要求，最终实现延长检修周期、提升产品品质、提高经济效益的目标，推动生产操控业务整体智能化升级。
重点实施方向包括：
（1）通过机器人、机器视觉、语音识别等技术实现混合模式在线智能巡检；
（2）采用特种机器人对炼化多种场景开展智能无人作业，实现高危作业机器化；
（3）实现从取样、送样到化验、质检的机器人辅助操作，实现实验执行无人化；
（4）增强调度指挥数字化、集成化水平，提高应急指挥能力。
2.3 设备可靠运行
推动设备维护模式从事后维修向事前预警维护转变，通过数字孪生模型实现设备故障的预测性诊断与提前干预，同时打造电气仪控设备在线智能管理新模式，落实 “应采尽采、应接尽接” 的数据采集原则，保障各类设备安全、稳定、可靠运行。通过减少非计划性停机、降低维护成本，最终实现设备 “安全、稳定、长周期、满负荷、优质” 运行（即 “安稳长满优”）。
重点实施方向包括：
（1）实现设备故障诊断的预知化，提前采取措施，减少非计划停工；
（2）打造从腐蚀评估到泄漏检测的设备泄漏全方位管理；
（3）实现基于数据驱动的电气设备故障早期预警；
（4）构建仪控设备的报警和故障诊断模型，实现设备运行状态实时监控。
2.4 安全环保低碳
2.4.1 安全生产管控
在危险源辨识、风险预测、应急处置等环节，借助信息化与智能化手段，强化石化工业安全生产的感知、监测、预警、处置及评估能力，推动安全生产模式从 “静态分析” 向 “动态感知”、“事后应急” 向 “事前预防”、“单点防控” 向 “全局联防” 的深度转变，实现安全风险源头管控，提升工业生产本质安全水平。
重点实施方向包括：
（1）实现生产过程的动态监测与实时监控，实现泄露预警、工艺安全预警；
（2）开展可视化作业监控，打造施工安全管控新模式，实现违章识别智能化；
（3）提升装卸作业安全和运输安全管理水平；
（4）提升石化生产突发事件下应急决策优化和指挥能力；
（5）提升综合管理、职业健康管理及公共安全管理水平。
2.4.2 环保合规管理
构建环境排放智能监测与全流程管控体系，实现对生产装置及储运系统废水、废气、固废（“三废”）从产生源头、处理过程到排放末端的环保全生命周期管理，通过可视化监控、智能数据分析及溯源追踪，提前预测排放趋势，并自动生成生产优化方案，助力企业实现环保合规。
重点实施方向包括：
（1）建立环保废气可视化地图，实现环保溯源显性化；
（2）提升污水回用水平，装置处理智能化水平；
（3）建立固废全生命周期管治；
（4）对治理设施进行建模分析，实现生产和治理的协同优化。
2.4.3 能源高效利用
推进能源供应、生产、输送、转换、消耗全流程的精细化管理与在线动态优化，统筹协调水、电、气、风等各类能源介质的调配与使用，实时监控并优化节能设施（如余热回收装置）的运行状态，实现多介质能源协同优化与能源梯级高效利用，达成 “能效最大化、能流可视化、在线可优化” 的目标。
重点实施方向包括：
（1）建立工厂能流模型，实现能流的精细化和可视化管理；
（2）根据能效评估结果及时对空压机、锅炉、汽轮机等高耗能设备及换热网络进行优化改造和升级；
（3）建立能源介质优化模型、开展节能优化，指导操作运行。
石化智能工厂数字孪生解决方案通过构建 “物理空间 - 交互层 - 孪生空间” 三层协同架构，实现物理石化工厂与数字孪生体的精准映射、双向交互与迭代优化，最终围绕四大核心应用场景，全面提升工厂智能化运营水平，为石化企业降本增效、绿色发展提供技术支撑。
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