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3月15日，“阿尔法狗”（AlphaGo）以总比分4比1完胜韩国围棋选手李世石，取得了“人机大战”的最终胜利。人工智能的强大实力让世人惊叹。在石化领域，以智能化为方向的转型升级也在轰轰烈烈开展。会不会有一天，石化行业的智能制造系统像“阿尔法狗”一样智慧，完全替代人工？现在，行业距离智能化还有多大的差距？
预警响应尚存差距
记者采访了解到，目前领先一步的炼化企业已经构建了集中集成平台、三维数字化平台和应急指挥平台等公共服务平台，形成了石化生产面向数字化、网络化、智能化制造的转变，优化了工艺流程，降低了生产成本，促进了劳动效率和生产效益的提升；但是，实际运行中，智能系统的感知能力还不强，预警还不精准，还不能实现生产过程的实时自适应控制。
一些先进化企的智能化信息系统体现了“感知、预测、优化、协同”能力，但是实际上预测并没有针对性，目前预测的只是针对石化装置控制指标的趋势变化。而控制指标的变化与多个指标相连，智能化预测还不能将与控制指标变化相关的指标找到，明确指出相关联的某个指标变化的原因在哪里，如何进行智能优化和调控。
从事炼油加工的山东富宇化工有限公司技术部长谢广荣表示，目前化企的信息化系统，对于相关联的某个指标变化与控制指标变化的影响程度也很难判定，只能从安全运行上进行预警。
宁夏宝丰能源集团总工高明礼向记者介绍说，当某些指标出现某个变化时，自动化系统还不知道如何自己调节、控制、优化，或者提示操作人员该怎么样去操作，避免生产事故，确保装置的连续稳定运行。
“比如焦炉气制甲醇装置，焦炉气中含有的惰性气体甲烷含量有20%多，焦炉气转化为合成气时，甲烷含量越低越好。甲烷含量控制与氧气比、转化温度、烧嘴、冷却水温度、硫含量等多个工艺指标有关，当甲烷含量呈现升高的趋势，智能化生产的神经中枢——生产管控中心会预警。这显然对提高装置的安全性和稳定性有很大帮助。但是目前这个预警仅是简单地指出甲烷含量呈现升高的趋势，并不能把与甲烷升高原因呈关联性的逻辑指标找到，无法真正实现智能分析、智能控制。”高明礼说。
数据积累远远不够
足够的数据量、充足的数据源是智能化的基础。目前化企智能化系统无法精准预警，其中一个重要原因就是数据积累还不够。
“设备预知维修系统通过大数据分析，确实能预测到、准确判定出大机组故障原因，对关键部位的阀门内漏、堵塞问题提前预警，合理安排预防性维护。这是由于设备的数据容易获得，但是涉及工艺变化的因素太多，获取完整数据有难度。因此，在生产中，仅仅了解最佳运行的工艺指标是远远不够的，需要的是装置不正常状态下的指标以及应急处理办法，需要装置所有出现过的不正常数据及处理办法。现实情况是，有的企业未必会总结、记录不正常生产状态下的数据，这就要求生产企业具有大数据思维，处理完不正常生产变化后，分析情况查找数据、进行记录、拍照总结，把这些历史数据进行标准化处理，形成大数据库，建立报警预警模型。”高明礼表示。
此外，目前化工智能化信息系统的预测不仅缺乏针对性，还存在滞后性。一般系统指标变化时，会在报警前2分钟进行预警，留给相关人员的操作时间比较仓促。
索普集团气化车间主任步建军向记者介绍说，智能化自动处理现在虽然可以实现很多流量、压力、温度、液位自调，但是遇到大的负荷调整，依靠自调不现实；遇到前后工序故障，最大的安全自调保障就是联锁停车；这样的处置方式还远远称不上智能化。而且有些在线监测并非实时数据，像液相色谱是6～10分钟采一个样本，质谱仪需要2分钟采一个样。
“数据是智能化的基础，目前化企运行的智能化系统中，流量、压力、温度、液位等参数都要设置自调回路，对仪表要求高，但各种参数之间也会彼此干扰，影响装置的运行稳定。如果参数预警多，仪表测量波动大，中央控制系统就没办法工作；停用系统本身也有报警，对装置生产也有影响，依赖智能化实现无人工厂并不容易，这也让很多ICT（信息、通信和技术）服务商对石油化工行业望而却步，无法深耕细作。”步建军说。
系统建设任重道远
一位业内专家在接受采访时告诉记者：“石化行业的智能化升级是大方向，但在实际操作层面还存在着许多困难。智能化工厂是一项非常复杂的系统工程，不仅仅是技术问题，还有管理问题，也不乏理念转变等问题，需要我们边摸索边推进，道路艰难而漫长。”
现在，不同化工企业负责人对智能化工厂的理解各有不同，认识参差不齐。有专家认为，智能企业的标志是，生产装置的所有运行数据，能够在移动终端实时查看；各分公司管理人员能够随时、随地的通过移动互联技术掌控生产装置的运行情况，当生产装置出现异常时，能全面、及时、高效、有序的管控操作；而智能化系统体现出的预测、运算处理、逻辑推理判断、反应，应当是预测有针对性、实时性、逻辑性，反应智能化，有速度和准确度。这是石化行业智能化工厂的发展愿景，也是发展方向。
在目前的形势下，智能工厂建设还有很长的路要走，需要石化生产企业与国内高等院校、科研院所、管理咨询公司、ICT服务商等联手，借助全三维数字化技术、集中集成平台和大数据技术等，建立各类预测及优化模型，分析、改造、优化、控制采购、生产、销售全业务流程。这不仅要不断提高各环节实时感知能力、逻辑分析能力、预测能力、优化协同能力，更要提高实时调节、控制能力，提升安全环保、经济效益和综合管理水平，推动石化行业提质增效和转型升级。
