技术简介

人工智能及大数据分析技术是支撑智能炼厂建设的重要手段之一。以智能化数据分析技术为手段，结合企业海量数据，依靠运用机器学习算法、统计学、数据科学理论等先进方法来实现从数据到信息、信息到知识、知识到决策的价值转换，从而实现由数据资源向数据资产的有效转变。

技术特点

（1）全面的数据采集

全面采集生产流程中各环节核心数据，自动同步采集并存储结构化、半结构化与非结构化数据，具有多端口、多来源、多形式数据采集/存储功能。

（2）高效的数据处理

人工智能及数据分析处理技术对生产数据进行属性识别、定向分类、结构化数据填充、半结构化数据解构、非结构化数据辨识等数据标准化高效处理、存储、调用手段进行标准化作业流程。

（3）科学的数据分析

依靠智能化数据分析技术对炼化行业生产及装置数据进行有效分析利用，采用数据科学结合人工智能方法进行海量数据有效分析，为炼化企业提供提质增效分析与诊断服务。

（4）智能的数据应用

依托人工智能建模方法，针对炼化企业运行装置模拟优化需求，采用数据驱动方式对反应装置进行模型建设，为炼化企业运行装置进行模拟优化，提供运行模拟诊断和优化服务。

技术推广应用效果

应用案例1

人工智能及大数据分析技术对某炼化企业延迟焦化装置进行运行诊断及优化，通过全面的装置运行参数采集，配合物料平衡报表和装置能耗报表数据，结合延迟焦化工艺特征及人工智能算法逻辑分析架构，对该装置进行数据处理及数据挖掘，并分析结果提出装置优化建议。最终协助该装置进行能效提升，平均能耗降低2.3 kgEo/t，减排6.83kgCO₂/t。

图1  操作条件与焦化汽油收率相关性分析

应用案例2

人工智能建模技术，基于数据驱动建模方式，采用深度神经网络建模方法，针对部分大型炼厂柴油加氢装置开发模拟优化模型，辅助炼厂进行装置运行分析诊断与优化工作，模型预测性能优秀，为炼化企业生产优化提供数据支撑。