葱花拌饭
镇海炼化如何通过AI技术实现炼化智能工厂的全流程优化？ 镇海炼化究竟是怎样一步步借助AI技术，把炼化生产从原料进厂到产品出厂的每个环节都“盘活”的？
镇海炼化作为国内石化行业的标杆企业，面对炼化流程复杂、安全风险高、能耗成本压力大等挑战，近年来将AI技术深度融入生产全链条，探索出一条传统制造业智能化转型的特色路径。其核心不是简单叠加智能设备，而是通过AI算法与工业场景的深度融合，重构生产逻辑——从原料调配到装置调控，从质量检测到物流调度，每个环节都被赋予“数字大脑”。那么，这种转型具体是如何落地的？又解决了哪些传统生产中的顽固痛点？
一、原料与生产计划：AI“先知”破解资源错配难题
炼化企业的原料（如原油）种类多、性质差异大，不同原油的硫含量、密度、馏分组成直接影响后续加工方案。过去依赖人工经验制定生产计划时，常因对市场波动预判不足或原料特性掌握不精准，导致装置负荷不均、产品结构与需求脱节。
镇海炼化的解法是构建“原料-装置-市场”三维预测模型：
- 原料特性库：通过历史数据+实时监测，AI系统能快速分析入库原油的金属含量、残炭值等200余项指标，形成动态数据库；
- 需求感知模块：对接下游化工品、燃料油的市场订单数据，结合区域经济趋势预测未来1-3个月的产品需求结构；
- 智能排产引擎：基于强化学习算法，系统自动匹配“最优解”——比如当某批次高硫原油到港时，AI会优先将其分配给具备脱硫优势的常减压装置，并联动调整催化裂化、加氢精制等下游装置的工艺参数，确保原料利用率提升3%-5%，同时减少因计划偏差导致的装置非计划停车次数（年降幅超20%）。
关键问题：传统排产为何效率低？
| 对比维度 | 人工经验排产 | AI智能排产 |
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| 数据覆盖范围 | 局部历史数据（近3年） | 全量历史+实时市场+装置状态 |
| 响应速度 | 计划调整需3-5天 | 市场变化后1小时内重新优化 |
| 资源匹配精度 | 经验估算为主（误差±8%） | 多目标优化（误差±2%以内） |
二、生产过程控制：AI“管家”实现装置精准调控
炼化装置如同精密的“化工机器”，温度、压力、流量等数百个参数的微小波动都可能影响产品质量甚至引发安全事故。传统DCS（分布式控制系统）虽能实现基础自动化，但面对复杂工况（如原料切换、季节温差）时，操作人员需凭借经验手动调整参数，不仅效率低，还可能存在判断偏差。
镇海炼化部署了“装置智能控制中枢”：
- 数字孪生映射：为每套核心装置（如年产百万吨的乙烯裂解炉）建立虚拟数字模型，实时同步物理装置的温度、液位、催化剂活性等2000+个运行参数；
- AI参数寻优：通过深度学习算法分析历史最优操作数据（如某裂解炉在特定原料下的最高乙烯收率对应的温度曲线），结合当前工况动态生成“最佳操作区间”，并自动推送调整建议至中控室；
- 异常预警系统：利用机器学习识别参数间的非线性关联（例如某反应器压差突然升高伴随进料流量下降，可能是催化剂结焦的前兆），提前30-60分钟预警潜在故障，将事故处理从“事后救火”变为“事前预防”。
实际效果显著：某常减压装置的轻油收率因AI调控提升了1.2个百分点，年增效益超千万元；催化裂化装置的剂油比控制精度从±0.5提升至±0.1，催化剂单耗下降8%。
三、质量检测与供应链：AI“慧眼”贯穿全链条品控
石化产品的质量直接关系到下游产业安全（如汽油的辛烷值、塑料的分子量分布），传统质检依赖实验室抽样检测，周期长（单个样品分析需2-4小时）、覆盖样本有限，难以实现全批次实时监控。
镇海炼化引入“AI+多模态检测”体系：
- 在线光谱分析：在成品油、化工品的输送管道上安装近红外光谱仪、拉曼光谱仪等设备，每分钟采集数千组光谱数据，AI模型实时解析成分比例（如汽油中的烯烃、芳烃含量），一旦超标立即触发阀门调整；
- 视觉检测替代人工：在包装环节，通过工业相机+AI图像识别技术检测塑料颗粒的粒度均匀性、润滑油瓶身的标签贴附位置，替代传统人工目检，误检率从3%降至0.1%以下；
- 供应链协同优化：结合物流GPS数据、仓库库存状态和产品交付时效要求，AI系统自动规划最优运输路线（如优先选择夜间低峰时段减少拥堵），并将质量波动信息实时同步给下游客户，实现“生产-检测-物流-客户反馈”的闭环管理。
数据显示，该体系使产品一次合格率稳定在99.95%以上，客户投诉率同比下降40%。
四、能源管理与低碳转型：AI“节能官”降低生产过程中的碳足迹
炼化行业是能源消耗大户，如何平衡生产效率与碳排放是智能工厂建设的关键命题。镇海炼化通过AI技术实现了能源使用的“精打细算”：
- 能耗预测模型：基于装置实时负荷、环境温度、生产计划等数据，AI预测未来24小时的蒸汽、电力、燃料气需求，提前调整锅炉、发电机组的运行状态；
- 余热回收优化：通过热力学仿真+AI寻优，精准计算高温烟气、反应余热的回收路径（如将催化裂化装置的废热用于预热原料油），使综合能源利用率提升2.5%；
- 碳足迹追踪：为每吨产品建立全生命周期碳排放档案，AI分析各环节的排放贡献度（如原油运输占5%、裂解环节占60%），指导针对性减排（如优化运输方式、改进催化剂降低反应能耗）。
据统计，AI能源管理系统投用后，企业万元产值能耗年均下降3.2%，年减少二氧化碳排放约12万吨。
从原料进厂到产品出厂，从装置调控到低碳管理，镇海炼化的实践证明：AI技术不是替代人工的“冷冰冰工具”，而是深度融入工业场景的“智慧伙伴”。它通过数据驱动决策、算法优化流程，让传统炼化工厂的每个环节都更高效、更安全、更绿色。当智能制造真正扎根于具体的生产痛点，带来的不仅是效率的提升，更是整个行业向高端化、绿色化转型的生动注脚。
【分析完毕】