工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)賦能能源化工行業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型研究報(bào)告 2025

黨中央、國務(wù)院高度重視數(shù)字化轉(zhuǎn)型。黨的二十大報(bào)告指出“堅(jiān)持把發(fā)展經(jīng)濟(jì)的著力點(diǎn)放在實(shí)體經(jīng)濟(jì)上，推進(jìn)新型工業(yè)化，加快建設(shè)制造強(qiáng)國、網(wǎng)絡(luò)強(qiáng)國、數(shù)字中國”?！吨泄仓醒腙P(guān)于進(jìn)一步全面深化改革、推進(jìn)中國式現(xiàn)代化的決定》明確提出“健全促進(jìn)實(shí)體經(jīng)濟(jì)和數(shù)字經(jīng)濟(jì)深度融合制度，加快推進(jìn)新能源化工行業(yè)是國民經(jīng)濟(jì)支柱產(chǎn)業(yè)，具有產(chǎn)業(yè)鏈條長、涉及領(lǐng)域廣、技術(shù)含量高、經(jīng)濟(jì)帶動(dòng)性強(qiáng)等特點(diǎn)，工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)作為數(shù)字經(jīng)濟(jì)與實(shí)體經(jīng)濟(jì)深度融合的關(guān)鍵基礎(chǔ)設(shè)施，正不斷催生新產(chǎn)業(yè)、新模式、新動(dòng)能，成為培育新質(zhì)生產(chǎn)力和支撐新型工業(yè)化加速發(fā)展的重要驅(qū)動(dòng)力量。通過工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)賦能能源化工行業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型，是推動(dòng)行業(yè)高質(zhì)量發(fā)展、提高產(chǎn)業(yè)鏈供應(yīng)鏈韌性和安全水平的重要抓手。當(dāng)前能源化工行業(yè)企業(yè)普遍認(rèn)識(shí)到數(shù)字化轉(zhuǎn)型的重要性和緊迫性，探索開展了一系列面向科技研發(fā)、生產(chǎn)運(yùn)營、經(jīng)營管理等方面的實(shí)踐探索，但仍存在實(shí)施為引導(dǎo)能源化工行業(yè)深化數(shù)字化轉(zhuǎn)型，本報(bào)告面向行業(yè)發(fā)展需求，探索工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)賦能能源化工行業(yè)技術(shù)架構(gòu)，梳理依托工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)開展數(shù)字化轉(zhuǎn)型的方法實(shí)踐，為企業(yè)轉(zhuǎn)型提供有 1 1 2 4 5 6 7 10 18 18 20 23 25 28 29 311一、工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)發(fā)展現(xiàn)狀近年來，數(shù)字經(jīng)濟(jì)浪潮席卷全球，新一輪產(chǎn)業(yè)變革蓬勃興起，以未來網(wǎng)絡(luò)、數(shù)字孿生、大數(shù)據(jù)、人工智能等為代表的新一代信息技術(shù)與工業(yè)技術(shù)加速融合，在一定程度上顛覆了傳統(tǒng)的生產(chǎn)和商業(yè)運(yùn)營模式。各工業(yè)大國憑借各自在信息技術(shù)領(lǐng)域的領(lǐng)先優(yōu)勢，加快實(shí)施一系列針對傳統(tǒng)工業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型升級的“再工業(yè)化”戰(zhàn)略，謀求搶占新一輪競爭制高點(diǎn)。通過數(shù)字化轉(zhuǎn)型保持長久活力和競爭力，已成為發(fā)展的“必答題”。工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)作為傳統(tǒng)工業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的關(guān)鍵路徑之一，正成為各國信息孤島化、技術(shù)異構(gòu)化，負(fù)責(zé)不同業(yè)務(wù)環(huán)節(jié)或流程的子系統(tǒng)間彼此孤立，無法滿足新形勢下企業(yè)統(tǒng)籌規(guī)劃、決策優(yōu)化、高效管理及敏捷響應(yīng)等新需求。在此背景下，以泛在互聯(lián)、全面感知、智能優(yōu)化、安全穩(wěn)固為特征的工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)應(yīng)運(yùn)而生。工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)作為全新工業(yè)生態(tài)、關(guān)鍵基礎(chǔ)設(shè)施和新型應(yīng)用模式，通過新興信息技術(shù)構(gòu)建“人-機(jī)-物”的全面互聯(lián)，基于規(guī)?；瘮?shù)據(jù)、先進(jìn)算力與智能化算法，實(shí)現(xiàn)海量工業(yè)數(shù)據(jù)的實(shí)時(shí)采集、高效傳輸、精準(zhǔn)分析和智能反饋，形成覆蓋全產(chǎn)業(yè)鏈、全價(jià)值2鏈的新型工業(yè)網(wǎng)絡(luò)協(xié)同制造與服務(wù)體系，推動(dòng)傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)加快轉(zhuǎn)近年來，工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)在實(shí)體經(jīng)濟(jì)數(shù)字化轉(zhuǎn)型中扮演著愈發(fā)重要的角色。作為數(shù)字經(jīng)濟(jì)與實(shí)體經(jīng)濟(jì)融合的重要載體，工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)深入能源、化工、交通等多個(gè)領(lǐng)域，提供強(qiáng)大的網(wǎng)絡(luò)連接、計(jì)算處理和數(shù)據(jù)分析等新型能力支撐，通過優(yōu)化資源配置如今，新一輪科技革命深入發(fā)展，技術(shù)創(chuàng)新進(jìn)入了前所未有的密集活躍期，人工智能技術(shù)的崛起，特別是大模型的廣泛應(yīng)用為傳統(tǒng)工業(yè)發(fā)展帶來全新范式。匯聚了算力、數(shù)據(jù)、算法通過工業(yè)知識(shí)注入，實(shí)現(xiàn)工業(yè)機(jī)理與通用人工智能大模型的有機(jī)結(jié)合，一系列具備工業(yè)文本生成、知識(shí)問答、理解計(jì)算、代碼生成及多模態(tài)處理等核心能力的工業(yè)大模型不斷涌現(xiàn)，進(jìn)一工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)概念由GE公司于2012年首次提出。GE將工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)定義為一個(gè)開放的、全球化的，將人、數(shù)據(jù)和機(jī)器連接起來的網(wǎng)絡(luò)，核心要素包括智能設(shè)備、先進(jìn)的數(shù)據(jù)分析工具以3由中國信息通信研究院牽頭，聯(lián)合相關(guān)企業(yè)成立了工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)），工業(yè)系統(tǒng)全方位深度融合形成的產(chǎn)業(yè)和應(yīng)用生態(tài)，是工業(yè)智能化發(fā)展關(guān)鍵的綜合信息基礎(chǔ)設(shè)施”。工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)是以機(jī)器、原通過對工業(yè)數(shù)據(jù)的全面深度感知、實(shí)時(shí)傳輸交換、快速計(jì)算處放眼全球，各工業(yè)大國均出臺(tái)了工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)領(lǐng)域的頂層戰(zhàn)略，加快推動(dòng)工業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型與智能化發(fā)展，強(qiáng)化工業(yè)核心競爭力，搶占競爭制高點(diǎn)，奪取發(fā)展主動(dòng)權(quán)。美國高度重視發(fā)展依托其行業(yè)巨頭強(qiáng)大的互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)和發(fā)達(dá)成熟的市場機(jī)制發(fā)展），和《德國新數(shù)字化戰(zhàn)略》等一系列戰(zhàn)略規(guī)劃，依托制造業(yè)優(yōu)勢，在政策層面激勵(lì)工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)技術(shù)創(chuàng)新。日本依靠自身高科技優(yōu)勢，明確提出日本產(chǎn)業(yè)新未來愿景“互聯(lián)工業(yè)”概念，積極構(gòu)建人、設(shè)備與系統(tǒng)相互交互的新型數(shù)字社會(huì)。近年來，我國陸續(xù)提出了“智能制造”和“工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)”建設(shè)目標(biāo)。20184年以來，工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)連續(xù)8年寫入政府工作報(bào)告，“十四五”規(guī)劃和2035遠(yuǎn)景目標(biāo)綱要明確提出要“加快建設(shè)新型基礎(chǔ)設(shè)施…積極穩(wěn)妥發(fā)展工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)”。經(jīng)過多年的發(fā)展，我國工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)從無到有、從小到大，具有一定影響力的工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)達(dá)數(shù)百家，國家、省、企業(yè)三級協(xié)同聯(lián)動(dòng)的技術(shù)監(jiān)測服務(wù)體2017年，工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)業(yè)聯(lián)盟在工信部指導(dǎo)下組織編寫《工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)白皮書》，其中指出“工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)是面向制造業(yè)數(shù)字化、網(wǎng)絡(luò)化、智能化需求，構(gòu)建基于海量數(shù)據(jù)采集、匯聚、分析的服務(wù)體系，支撐制造資源泛在連接、彈性供給、高效配置的工業(yè)云平臺(tái)”。其通用體系5邊緣層通過各類通信手段實(shí)現(xiàn)對各類設(shè)備、傳感器、PLC、控制系統(tǒng)等的海量數(shù)據(jù)采集，依托協(xié)議轉(zhuǎn)換實(shí)現(xiàn)多源異構(gòu)數(shù)據(jù)的標(biāo)準(zhǔn)化，利用邊緣計(jì)算實(shí)現(xiàn)底層數(shù)據(jù)的匯聚處理?；A(chǔ)設(shè)施層以公有云、私有云、混合云等云資源的方式提供可彈性調(diào)度的計(jì)算、存儲(chǔ)和網(wǎng)絡(luò)資源，并對云資源進(jìn)行統(tǒng)一編排，智能監(jiān)控和優(yōu)化資源分配，同時(shí)保障數(shù)據(jù)傳輸過程中的安全。平臺(tái)層提供工業(yè)數(shù)據(jù)管理能力，將技術(shù)、知識(shí)、經(jīng)驗(yàn)等資源固化為可移植、可復(fù)用的工業(yè)微服務(wù)組件，構(gòu)建應(yīng)用開發(fā)環(huán)境，實(shí)現(xiàn)工業(yè)軟件的快速研發(fā)。應(yīng)用層聚焦數(shù)據(jù)科學(xué)與工業(yè)機(jī)理的深度融合，形成各類工業(yè)軟件，為設(shè)計(jì)、生產(chǎn)、管理、服務(wù)等各業(yè)務(wù)網(wǎng)絡(luò)、平臺(tái)、安全作為傳統(tǒng)工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)三大核心，重點(diǎn)服務(wù)于工業(yè)數(shù)據(jù)互聯(lián)互通的需求。隨著數(shù)字技術(shù)與工業(yè)體系深度融合，工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)業(yè)邊界向傳統(tǒng)工業(yè)技術(shù)服務(wù)業(yè)滲透，傳統(tǒng)裝備、自動(dòng)化、工業(yè)軟件產(chǎn)業(yè)加速升級，智能裝備、新型工業(yè)軟件等新興產(chǎn)業(yè)涌現(xiàn)并發(fā)展壯大，成為工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)體系中不可分割的組成部分，推動(dòng)實(shí)現(xiàn)更大范圍、更高效率的工業(yè)大數(shù)據(jù)采集、連接與匯聚，進(jìn)一步催生了海量智能決策分析的需求，6能源化工行業(yè)已開展初步應(yīng)用，實(shí)現(xiàn)能源化工、大數(shù)據(jù)、人工智能等技術(shù)交叉系統(tǒng)性突破，針對共性問題形成了面向能源化工行業(yè)的解決方案，構(gòu)建新型工業(yè)應(yīng)用，加速核心技術(shù)創(chuàng)新。加快上云遷移，變革型技術(shù)產(chǎn)品不斷涌現(xiàn)，并持續(xù)向高價(jià)值場景適配驗(yàn)證。數(shù)據(jù)集成能力進(jìn)一步加強(qiáng)，工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)集成技術(shù)向更深層次的模型集成和更廣范圍的數(shù)據(jù)主線演進(jìn)，為數(shù)據(jù)和模型融合決策提供底座支撐，使更深層次的互聯(lián)互通互操作成為可能。識(shí)別類、數(shù)據(jù)建模類、知識(shí)推理決策類以及組合優(yōu)化類等傳統(tǒng)工業(yè)智能由簡單感知識(shí)別向深度認(rèn)知演進(jìn)，隨著應(yīng)用認(rèn)知水平依次遞升，應(yīng)用范圍加速由質(zhì)檢、巡檢等外圍環(huán)節(jié)向泛在感知。通過遍布廠區(qū)的傳感器、智能設(shè)備和物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)，工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)能夠?qū)ιa(chǎn)環(huán)境中各種參數(shù)實(shí)現(xiàn)實(shí)時(shí)感知，全天候監(jiān)測如溫度、壓力、流量、化學(xué)成分等關(guān)鍵參數(shù)，并統(tǒng)一匯聚到中央控制系統(tǒng)，實(shí)現(xiàn)生產(chǎn)過程中每個(gè)參數(shù)的高可視性、網(wǎng)絡(luò)協(xié)同。通過工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)實(shí)現(xiàn)各個(gè)生產(chǎn)環(huán)節(jié)和部門之間的高效協(xié)作。利用網(wǎng)絡(luò)將不同地點(diǎn)的數(shù)據(jù)和計(jì)算資源進(jìn)行整合7和治理，實(shí)現(xiàn)跨部門、跨區(qū)域的實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)共享，各部門可以實(shí)時(shí)獲取生產(chǎn)數(shù)據(jù)和信息，協(xié)調(diào)生產(chǎn)活動(dòng)，從而提高生產(chǎn)效率和智能分析。利用大數(shù)據(jù)、人工智能等新興技術(shù)對收集到的揭示出生產(chǎn)過程中的模式和趨勢，根據(jù)歷史數(shù)據(jù)預(yù)測未來的生產(chǎn)情況，減少設(shè)備故障和停機(jī)時(shí)間，優(yōu)化生產(chǎn)工藝，提高資源知識(shí)復(fù)用。利用工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)實(shí)現(xiàn)對生產(chǎn)運(yùn)行中的數(shù)據(jù)、機(jī)理、專家經(jīng)驗(yàn)、工業(yè)模型等工業(yè)知識(shí)的沉淀和重構(gòu)，提高工業(yè)應(yīng)用創(chuàng)新。依托開放平臺(tái)和API集成技術(shù)，提供可擴(kuò)展的環(huán)境，允許第三方開發(fā)者基于現(xiàn)有的數(shù)據(jù)和功能進(jìn)行創(chuàng)新，創(chuàng)建適應(yīng)行業(yè)需求的定制應(yīng)用。通過API集成，工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)能夠與其他信息系統(tǒng)進(jìn)行無縫對接，擴(kuò)展其功能和應(yīng)用場景。企業(yè)可以依托平臺(tái)，基于已沉淀行業(yè)知識(shí)、應(yīng)用新興技術(shù)，開發(fā)新工業(yè)應(yīng)用，不斷提升生產(chǎn)過程的智能化和靈活性，為企業(yè)二、能源化工行業(yè)背景形勢8構(gòu)筑能源安全防線。當(dāng)今世界正經(jīng)歷百年未有之大變局，全球能源體系加速轉(zhuǎn)型、國際政治秩序深度調(diào)整，能源安全面臨前所未有新挑戰(zhàn)。我國積極實(shí)施“四個(gè)革命、一個(gè)合作”的能源安全新戰(zhàn)略，推動(dòng)能源消費(fèi)革命、能源供給革命、能源技術(shù)革命及能源體制革命，全方位加強(qiáng)國際合作，實(shí)現(xiàn)開放條件推進(jìn)清潔能源轉(zhuǎn)型。我國深入推進(jìn)能源生產(chǎn)和消費(fèi)方式變革，全面提升能源供給保障能力，能源綠色低碳發(fā)展實(shí)現(xiàn)歷史性突破，有力保障經(jīng)濟(jì)社會(huì)高質(zhì)量發(fā)展，清潔能源發(fā)展駛?cè)肟燔嚨?。未來將聚焦增?qiáng)能源生產(chǎn)能力彈性、優(yōu)化能源結(jié)構(gòu)、提升清潔能源比重等方面，推動(dòng)綠色低碳轉(zhuǎn)型，強(qiáng)化煤電清潔改造，減少化石能源依賴，提高能源利用效率。依托技術(shù)創(chuàng)新與國際合作，彌補(bǔ)技術(shù)短板，增強(qiáng)國際競爭力，并通過跨國合作共促綠色能源發(fā)展，為經(jīng)濟(jì)社會(huì)高質(zhì)量發(fā)展提供堅(jiān)實(shí)的能源支強(qiáng)化高端化、差異化品牌建設(shè)。持續(xù)加大技術(shù)研發(fā)投入，提升產(chǎn)品的技術(shù)含量和附加值，從而持續(xù)推出高端化、差異化的產(chǎn)品。通過先進(jìn)生產(chǎn)工藝的引入和產(chǎn)品結(jié)構(gòu)的優(yōu)化，滿足市場對高品質(zhì)、高性能產(chǎn)品的需求，鞏固行業(yè)競爭優(yōu)勢。從產(chǎn)品9物理特性、功能用途、設(shè)計(jì)理念、客戶服務(wù)等多層面實(shí)現(xiàn)多元加速技術(shù)創(chuàng)新與智能制造升級。以國家戰(zhàn)略需求為導(dǎo)向，集聚力量開展原創(chuàng)性、引領(lǐng)性科技攻關(guān)，堅(jiān)決打贏關(guān)鍵核心技術(shù)攻堅(jiān)戰(zhàn)，突破關(guān)鍵核心技術(shù)瓶頸，加速推進(jìn)新型關(guān)鍵技術(shù)的研發(fā)和科技成果的高效轉(zhuǎn)化。加大新能源、新材料及節(jié)能環(huán)保技術(shù)研發(fā)投入，強(qiáng)化智能制造與綠色低碳技術(shù)協(xié)同發(fā)展。深化深化數(shù)字化轉(zhuǎn)型、智能化發(fā)展。為應(yīng)對市場與技術(shù)的迅速變革，通過構(gòu)建數(shù)字化基礎(chǔ)設(shè)施，實(shí)時(shí)感知、收集和分析生產(chǎn)數(shù)據(jù)，實(shí)現(xiàn)從原材料采購到產(chǎn)品銷售的全流程運(yùn)營優(yōu)化，開展生產(chǎn)過程中的精準(zhǔn)控制與優(yōu)化調(diào)度，提升全流程產(chǎn)業(yè)鏈的數(shù)字推進(jìn)綠色低碳轉(zhuǎn)型。綠色低碳轉(zhuǎn)型不僅是對全球可持續(xù)發(fā)展目標(biāo)的積極響應(yīng)，也是行業(yè)自身轉(zhuǎn)型升級、實(shí)現(xiàn)高質(zhì)量發(fā)展的內(nèi)在需求。通過數(shù)字技術(shù)實(shí)現(xiàn)資源的優(yōu)化配置和高效利用，開展產(chǎn)業(yè)鏈協(xié)同布局。產(chǎn)業(yè)鏈協(xié)同是能源化工行業(yè)優(yōu)化資源利用、提升市場競爭力的重要途徑，通過上下游企業(yè)的緊密合作與信息共享，行業(yè)內(nèi)資源得以高效調(diào)配，形成全產(chǎn)業(yè)鏈一體化的協(xié)同體系，不斷推動(dòng)生產(chǎn)流程和技術(shù)的優(yōu)化升級，保證三、工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)賦能體系架構(gòu)工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)賦能能源化工行業(yè)轉(zhuǎn)型體系架構(gòu)的關(guān)鍵是以平臺(tái)為核心，在通用體系架構(gòu)的邊緣層、資源層、平臺(tái)層、應(yīng)用層四層體系基礎(chǔ)上，結(jié)合能源化工行業(yè)特征和業(yè)務(wù)需求，開展設(shè)備邊緣層為工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)提供數(shù)據(jù)基礎(chǔ)，通過部署于生產(chǎn)現(xiàn)場的智能物聯(lián)設(shè)備，實(shí)現(xiàn)對生產(chǎn)現(xiàn)場物料、設(shè)備、環(huán)境、人員等各類關(guān)鍵信息的實(shí)時(shí)采集、連接與傳輸。設(shè)備邊緣層主要涵蓋物聯(lián)網(wǎng)和邊緣計(jì)算等模塊。在物聯(lián)網(wǎng)感知設(shè)備方面，借助集散控制系統(tǒng)（DCS）、可編程邏輯控制器（PLC）、遠(yuǎn)程終端單元（RTU）等精準(zhǔn)控制生產(chǎn)流程，智能儀器儀表精確采集實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)，聯(lián)合智能機(jī)器人、無人機(jī)等智能設(shè)備及其他端側(cè)設(shè)備等共同構(gòu)成設(shè)備邊緣層的感知網(wǎng)絡(luò)。物聯(lián)網(wǎng)通過構(gòu)建各類感知設(shè)備與平臺(tái)層的連接，接入各類型智能設(shè)備，具備復(fù)雜多樣的異構(gòu)網(wǎng)絡(luò)協(xié)議解析能力；利用物模型等技術(shù)，抽象化描述設(shè)備的物理特性和行為邏輯，為資源層提供了統(tǒng)一、標(biāo)準(zhǔn)的物聯(lián)數(shù)據(jù)接入接口。邊緣計(jì)算為設(shè)備邊緣層提供數(shù)據(jù)處理與分析能力，帶寬瓶頸以及隱私安全等問題。邊緣計(jì)算節(jié)點(diǎn)接收物聯(lián)網(wǎng)系統(tǒng)確保邊緣計(jì)算體系的穩(wěn)定運(yùn)行。節(jié)點(diǎn)側(cè)的智能模型開展數(shù)據(jù)處理和分析工作，并將數(shù)據(jù)上傳至輕量數(shù)據(jù)湖，對關(guān)鍵數(shù)據(jù)進(jìn)行存儲(chǔ)與管理，降低了數(shù)據(jù)傳輸?shù)难舆t與成本，提升了數(shù)據(jù)處理設(shè)備邊緣層與云側(cè)、端側(cè)設(shè)備協(xié)同工作，構(gòu)成工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)的完整生態(tài)體系。在此體系中，云端作為數(shù)據(jù)處理與分析的中設(shè)備邊緣層則負(fù)責(zé)實(shí)時(shí)處理和分析靠近數(shù)據(jù)源的關(guān)鍵數(shù)據(jù)，減輕云端的負(fù)擔(dān)，同時(shí)確保數(shù)據(jù)的實(shí)時(shí)性與準(zhǔn)確性；端側(cè)設(shè)備作為數(shù)據(jù)采集與反饋控制的終端，通過物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)與邊緣計(jì)算層緊密連接，實(shí)現(xiàn)了數(shù)據(jù)的快速傳輸與智能響應(yīng)。云邊端的協(xié)同工作，提升了工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)的性能與效率。在具有高噪聲、強(qiáng)干擾、動(dòng)態(tài)性強(qiáng)且不穩(wěn)定性強(qiáng)的復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)環(huán)境下,工業(yè)邊緣設(shè)備連接上層云端設(shè)備和底層工業(yè)終端設(shè)備的協(xié)同管控、平衡傳輸、資源層統(tǒng)一管理工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)所需的基礎(chǔ)設(shè)施資源，包括數(shù)據(jù)資源、算力資源和網(wǎng)絡(luò)資源等，以確保平臺(tái)的高效、穩(wěn)數(shù)據(jù)資源包括以數(shù)據(jù)倉庫、數(shù)據(jù)湖為代表的新型數(shù)據(jù)管理技術(shù)能力，通過對企業(yè)級、專業(yè)領(lǐng)域級等不同范圍、不同類別的數(shù)據(jù)開展匯聚和治理，形成完整的數(shù)據(jù)生命周期管理體系，算力資源指由通用算力、超算算力和智算算力構(gòu)成的計(jì)算能力矩陣，通用算力支持企業(yè)日常運(yùn)營中的普通算力需求，處理廣泛的計(jì)算任務(wù)，如業(yè)務(wù)處理、數(shù)據(jù)分析等；超算算力憑借其浮點(diǎn)運(yùn)算能力，專注于解決大規(guī)模數(shù)值計(jì)算、復(fù)雜物理模擬通過定制化的深度學(xué)習(xí)框架、高效的模型訓(xùn)練與推理引擎，加網(wǎng)絡(luò)資源包含局域網(wǎng)、廣域網(wǎng)及數(shù)據(jù)中心網(wǎng)絡(luò)。局域網(wǎng)包括辦公網(wǎng)及生產(chǎn)網(wǎng)，兩者通過科學(xué)機(jī)制進(jìn)行互相隔離，確保生產(chǎn)安全。廣域網(wǎng)包括企業(yè)內(nèi)部應(yīng)用的內(nèi)網(wǎng)，專供海外業(yè)務(wù)應(yīng)用的海外網(wǎng)絡(luò)，以及針對特定應(yīng)用場景的衛(wèi)星網(wǎng)絡(luò)。網(wǎng)絡(luò)資源還涵蓋了外部連接能力，包括高速互聯(lián)網(wǎng)接入、跨地域的數(shù)據(jù)中平臺(tái)層是工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)體系的關(guān)鍵核心，涵蓋技術(shù)中臺(tái)、數(shù)據(jù)中臺(tái)、業(yè)務(wù)中臺(tái)和AI中臺(tái)。平臺(tái)層通過整合技術(shù)、數(shù)據(jù)、業(yè)務(wù)流程等，封裝集成企業(yè)大量垂直行業(yè)知識(shí)經(jīng)驗(yàn)，并基于此構(gòu)建大量可復(fù)用的低代碼開發(fā)模塊和工業(yè)原理模型組件，為工業(yè)創(chuàng)新應(yīng)用提供良好基礎(chǔ)，推動(dòng)企業(yè)運(yùn)營效率和資源配置優(yōu)化，進(jìn)一步增強(qiáng)企業(yè)在復(fù)雜市場環(huán)境中的競爭力技術(shù)中臺(tái)是工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)的基礎(chǔ)，為中臺(tái)服務(wù)提供高度模塊化的“零件庫”和“武器庫”，包括操作系統(tǒng)、中間件、為不同領(lǐng)域、不同部門的技術(shù)人員提供一致的開發(fā)環(huán)境，通用隨著科技的不斷進(jìn)步，新興技術(shù)逐漸成為數(shù)字化轉(zhuǎn)型的重要抓手。在能源化工行業(yè)，數(shù)字孿生、區(qū)塊鏈、量子信息技術(shù)等前沿技術(shù)的應(yīng)用正逐漸改變傳統(tǒng)行業(yè)的運(yùn)作模式。通過新興技術(shù)平臺(tái)，為用戶提供統(tǒng)一的技術(shù)服務(wù)，可降低新技術(shù)的應(yīng)用數(shù)據(jù)中臺(tái)是工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)的重要組成部分，通過數(shù)據(jù)中臺(tái)，實(shí)現(xiàn)對企業(yè)內(nèi)部和外部海量數(shù)據(jù)的有效治理、整合、分析和處理，利用大數(shù)據(jù)等新興技術(shù)，通過模型對業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)進(jìn)行價(jià)值提煉，形成企業(yè)數(shù)據(jù)資產(chǎn)，提供決策知識(shí)，服務(wù)業(yè)務(wù)應(yīng)用，業(yè)務(wù)中臺(tái)是工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)的核心，通過業(yè)務(wù)中臺(tái)將專業(yè)模型、專家經(jīng)驗(yàn)等以服務(wù)的形式沉淀為應(yīng)用開發(fā)所需的業(yè)務(wù)知識(shí)，是敏捷構(gòu)建工業(yè)應(yīng)用的直接支撐。不同業(yè)務(wù)人員可針對特定業(yè)務(wù)問題，快速靈活調(diào)用資源構(gòu)建解決方案。能源化工行業(yè)涉及多個(gè)復(fù)雜的業(yè)務(wù)領(lǐng)域，如生產(chǎn)管理、設(shè)備維護(hù)、供應(yīng)鏈管理、能源管理等，業(yè)務(wù)中臺(tái)通過統(tǒng)一的管理框架，促進(jìn)企業(yè)內(nèi)AI中臺(tái)是工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)應(yīng)用智能化的支撐，實(shí)現(xiàn)對大模通過AI中臺(tái)提供大模型應(yīng)用開發(fā)框架，支撐“語料從收集到處理，模型從訓(xùn)練到推理，應(yīng)用從推理到發(fā)布”的流水線開發(fā)，面向業(yè)務(wù)用戶提供通用模型服務(wù)，面向開發(fā)用戶提供應(yīng)用服務(wù)調(diào)用API接口，助力大模型應(yīng)用生態(tài)構(gòu)建和運(yùn)營。應(yīng)用層是工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)最終價(jià)值體現(xiàn)。新工業(yè)應(yīng)用依托于工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)，面向研發(fā)設(shè)計(jì)、生產(chǎn)運(yùn)營、數(shù)字經(jīng)營、平臺(tái)經(jīng)濟(jì)等特定工業(yè)場景，基于平臺(tái)沉淀的技術(shù)引擎、資源、模型和業(yè)務(wù)組件，將工業(yè)機(jī)理、技術(shù)、知識(shí)、算法與最佳工業(yè)實(shí)踐進(jìn)行組四、工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)賦能能源化工行業(yè)作用價(jià)值通過工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)強(qiáng)大的數(shù)據(jù)存儲(chǔ)能力、云計(jì)算資源和高效通過統(tǒng)一的工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)體系，依托數(shù)字化協(xié)同平臺(tái)，聚合不同領(lǐng)域的研發(fā)資源與知識(shí)，打破傳統(tǒng)研發(fā)模式中的部門壁壘和地域限制，實(shí)現(xiàn)跨行業(yè)、跨學(xué)科、跨部門的信息共享，實(shí)現(xiàn)研發(fā)流程的高效協(xié)同管理。通過持續(xù)優(yōu)化協(xié)作流程和智能化支持，進(jìn)一步增強(qiáng)協(xié)作的靈活性與精準(zhǔn)度，促進(jìn)工業(yè)軟件研發(fā)和煉油化工、存儲(chǔ)運(yùn)輸?shù)群诵沫h(huán)節(jié)中不斷優(yōu)化生產(chǎn)流程和資源配置，提升能源化工行業(yè)生產(chǎn)效率和資源利用率。依托一體化協(xié)同平臺(tái)，生產(chǎn)計(jì)劃能夠根據(jù)實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)動(dòng)態(tài)優(yōu)化調(diào)整，確保精準(zhǔn)按需生產(chǎn)并減少浪費(fèi)。智能傳感器與自動(dòng)化控制系統(tǒng)借助人工智能技術(shù)在工藝參數(shù)優(yōu)化中降低設(shè)備負(fù)載壓力，同時(shí)開展預(yù)測性維護(hù)，保障設(shè)備高可用性，兩者協(xié)同減少人工干預(yù)，使生產(chǎn)效率、資源利用率與設(shè)備綜合效能同步提升。生產(chǎn)系統(tǒng)通過深度學(xué)習(xí)技術(shù)持續(xù)自我優(yōu)化，提升生產(chǎn)效率，在降低能耗的同時(shí)保持高效穩(wěn)定的運(yùn)行。數(shù)字孿生技術(shù)的引入，助力設(shè)備的精細(xì)化監(jiān)控，為資源的精準(zhǔn)調(diào)度與配置優(yōu)化提供了強(qiáng)有力的技術(shù)支借助AIAgent等的部署，使企業(yè)能夠在經(jīng)營管理中獲得更強(qiáng)的智慧決策支撐。一是強(qiáng)化數(shù)據(jù)共享和綜合分析，應(yīng)用人工智能技術(shù)對企業(yè)內(nèi)部的生產(chǎn)數(shù)據(jù)、市場趨勢、供應(yīng)鏈狀況等進(jìn)行實(shí)時(shí)監(jiān)控和深度分析，提供動(dòng)態(tài)感知、預(yù)測預(yù)警和快速響應(yīng)的能力，根據(jù)歷史數(shù)據(jù)和當(dāng)前環(huán)境自動(dòng)調(diào)整優(yōu)化策略，持續(xù)改進(jìn)預(yù)測模型的準(zhǔn)確性。二是助力企業(yè)更精準(zhǔn)地識(shí)別潛在風(fēng)險(xiǎn)和機(jī)會(huì)，實(shí)現(xiàn)跨部門協(xié)同優(yōu)化和策略自動(dòng)調(diào)整，在復(fù)雜的商業(yè)環(huán)境中保持靈活性和競爭優(yōu)勢，打破傳統(tǒng)管理模式中信息孤島的壁壘，提升決策效率，并基于大數(shù)據(jù)洞察，實(shí)現(xiàn)精細(xì)化的資源通過工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)強(qiáng)化企業(yè)內(nèi)部及全產(chǎn)業(yè)鏈協(xié)同，改造能源化工行業(yè)傳統(tǒng)銷售和客戶服務(wù)模式，基于各類在線平臺(tái)建設(shè)，實(shí)現(xiàn)精準(zhǔn)的線上詢價(jià)、成交、結(jié)算和支付，并統(tǒng)籌物流與供應(yīng)鏈配送，優(yōu)化交易流程，提升交易的透明度與靈活性，從而實(shí)通過遠(yuǎn)程監(jiān)測、大數(shù)據(jù)分析等技術(shù)，可對產(chǎn)品的全生命周期進(jìn)（五）基于數(shù)字化綠色化協(xié)同的HSE管理升級通過智能物聯(lián)網(wǎng)實(shí)時(shí)感知污染物排放濃度、能源消耗、設(shè)備運(yùn)行等關(guān)鍵數(shù)據(jù)，精準(zhǔn)識(shí)別潛在的環(huán)境風(fēng)險(xiǎn)和安全隱患，及使HSE管理擺脫人工檢查的依賴，實(shí)現(xiàn)實(shí)時(shí)反饋和智能預(yù)警，提高生產(chǎn)的本質(zhì)安全水平和環(huán)境管理的精準(zhǔn)度。將能源及碳排放優(yōu)化融入生產(chǎn)經(jīng)營管理，不僅提升企業(yè)應(yīng)對復(fù)雜環(huán)境挑戰(zhàn)的能力，還推動(dòng)HSE管理模式的創(chuàng)新，實(shí)現(xiàn)行業(yè)的綠色低碳可持五、工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)賦能能源化工行業(yè)應(yīng)用當(dāng)前工程設(shè)計(jì)智能化程度持續(xù)提升，基于集成化數(shù)字孿生技術(shù)，打通工程設(shè)計(jì)從需求分析到驗(yàn)證的全流程，通過統(tǒng)一平臺(tái)整合BuildingInformationModeling（BIM）三維建擬現(xiàn)實(shí)（VR）及增強(qiáng)現(xiàn)實(shí)（AR）技術(shù)，實(shí)現(xiàn)設(shè)計(jì)全環(huán)節(jié)可視化協(xié)同。利用參數(shù)化建模工具自動(dòng)生成三維構(gòu)件模型，結(jié)合仿真工具驗(yàn)證設(shè)計(jì)性能，并通過云端數(shù)據(jù)平臺(tái)集成設(shè)計(jì)工具鏈，實(shí)時(shí)同步多專業(yè)數(shù)據(jù)。部署輕量化渲染引擎快速生成高精度三維可視化模型，支持VR沉浸式評審與AR現(xiàn)場疊加比對，同時(shí)引智能制造研發(fā)生產(chǎn)基地項(xiàng)目利用BIM技術(shù)為基坑方案演示、模板設(shè)計(jì)、管線綜合、砌體排布、幕墻深化等進(jìn)行圖紙和方案深化優(yōu)化，并對全程管理進(jìn)行BIM平臺(tái)化支撐，借助BIM技術(shù)對計(jì)劃與工期、設(shè)計(jì)與技術(shù)、施工質(zhì)量、合約采購等過程與階段進(jìn)行精益管理。國家電網(wǎng)利用數(shù)字模擬仿真、矢量分析等技術(shù)，繪制電網(wǎng)一張圖，分析測算資源開發(fā)潛力、架設(shè)線路尋優(yōu)、充電站設(shè)施可利用土地范圍，同時(shí)結(jié)合網(wǎng)架運(yùn)行信息、區(qū)域充電需求預(yù)測數(shù)據(jù)、配網(wǎng)承載力測算信息，進(jìn)一步從供應(yīng)分析、區(qū)域概況、潛客分析等方面篩選可利用土地，支持新能源接入、面對工程項(xiàng)目中數(shù)據(jù)互通不暢、交付碎片化、監(jiān)理難度大等問題，依托工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)構(gòu)建從設(shè)計(jì)到運(yùn)維的數(shù)字主線，利用物聯(lián)網(wǎng)感知設(shè)備實(shí)時(shí)采集施工現(xiàn)場進(jìn)度、質(zhì)量、安全等關(guān)鍵數(shù)中石油工程建設(shè)西南分公司數(shù)字化作業(yè)平臺(tái)成功打通了總承包項(xiàng)目的一體化數(shù)據(jù)鏈，覆蓋了項(xiàng)目設(shè)計(jì)、采購、倉儲(chǔ)、施工、運(yùn)行和維護(hù)的全生命周期，項(xiàng)目各階段關(guān)鍵數(shù)據(jù)得以無縫連接和共享，以數(shù)字化協(xié)同設(shè)計(jì)為基礎(chǔ)打造施工焊縫管理系統(tǒng)，實(shí)時(shí)采集焊縫、檢測、試壓的施工數(shù)據(jù)進(jìn)行工效、資源匹配度、質(zhì)檢合格率等綜合分析，提升管理精細(xì)化水平，顯著提高了項(xiàng)由于工程建設(shè)數(shù)據(jù)難以有效集成，不同地區(qū)的工程師之間難以協(xié)作，影響建造及后期運(yùn)維效率。通過多源數(shù)據(jù)融合與仿真，形成可視化模型，對關(guān)鍵設(shè)備、結(jié)構(gòu)狀態(tài)及環(huán)境參數(shù)進(jìn)行持續(xù)監(jiān)測，使運(yùn)維管理從靜態(tài)巡檢轉(zhuǎn)向動(dòng)態(tài)預(yù)測，基于實(shí)時(shí)采集的運(yùn)行數(shù)據(jù)，結(jié)合人工智能分析和歷史趨勢對潛在風(fēng)險(xiǎn)進(jìn)行預(yù)警，提高設(shè)備維護(hù)的前瞻性和精準(zhǔn)性。遠(yuǎn)程運(yùn)維則依托云邊降低現(xiàn)場作業(yè)頻次，提高維護(hù)效率。國家管網(wǎng)集團(tuán)上線工程一體化管控平臺(tái)，實(shí)現(xiàn)對管網(wǎng)工程建設(shè)全鏈條、全流程、全生命算法，支持在二、三維設(shè)計(jì)無縫轉(zhuǎn)換的基礎(chǔ)上通過智能算法對設(shè)計(jì)方案提出優(yōu)化建議。中石油管道局設(shè)計(jì)院在工程建設(shè)階段構(gòu)建數(shù)字孿生體，實(shí)現(xiàn)以站場為中心的數(shù)字化交付，提高后期運(yùn)維效率。采用無人機(jī)傾斜攝影與三維建模技術(shù)，采集油氣管道現(xiàn)場的關(guān)鍵數(shù)據(jù)進(jìn)行建模展示，通過綜合管理平臺(tái)WisEPC調(diào)取掛接管道實(shí)體的設(shè)計(jì)、采辦、施工、項(xiàng)目管理等數(shù)據(jù)，設(shè)計(jì)線路定位，實(shí)現(xiàn)設(shè)計(jì)成果與施工成果的對比分析，節(jié)省工程建造成本，提高建設(shè)效率。挪威國家石油利用Echo數(shù)字孿生解決方案搭建項(xiàng)目建設(shè)現(xiàn)場三維仿真模型，基于歷史數(shù)據(jù)優(yōu)化設(shè)計(jì)方案，并實(shí)現(xiàn)工程師遠(yuǎn)程協(xié)同，利用新的協(xié)同和交流工具提升基于人工智能行業(yè)大模型，可將工程經(jīng)驗(yàn)、實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)、模擬仿真結(jié)果等多源異構(gòu)數(shù)據(jù)進(jìn)行深度學(xué)習(xí)與知識(shí)圖譜構(gòu)建，形成可復(fù)用的行業(yè)知識(shí)庫，實(shí)現(xiàn)工藝優(yōu)化、參數(shù)預(yù)測和研發(fā)輔助決策，結(jié)合工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)的分布式計(jì)算能力，可對復(fù)雜工藝流程進(jìn)行多變量實(shí)時(shí)分析，優(yōu)化裝置運(yùn)行條件，提高能效與產(chǎn)品收率。中石油發(fā)布能源行業(yè)昆侖大模型，通過人工智能中臺(tái)提供大模型服務(wù)，并基于行業(yè)大模型開展場景大模型構(gòu)建。研發(fā)形成多個(gè)能源化工行業(yè)代表性場景，在油氣勘探領(lǐng)域，地震正反率提升至90%。在煉油化工領(lǐng)域，常減壓等裝置外操人員勞動(dòng)強(qiáng)度降低50%，丁腈橡膠質(zhì)檢效率提升20輸送管焊縫缺陷識(shí)別效率提升40%，石油管材及裝備失效影像檢測診斷效率提升80%。中國海洋石油“海能”人工智能模型平臺(tái)接入DeepSeek系列模型，通過私有化部署方式面向全集團(tuán)提供開放服務(wù)，可以輔助構(gòu)建企業(yè)知識(shí)庫，助力業(yè)務(wù)系統(tǒng)智能化，實(shí)現(xiàn)復(fù)雜地質(zhì)數(shù)據(jù)處理，有效提高工作效率。埃克森美孚應(yīng)用人工智能模型，可從初始混合物中預(yù)測聚合物膜的滲透性能，提升材料分離效率，降低初步分離步驟的能源消耗，實(shí)現(xiàn)針對信息孤島、溝通不暢等問題，通過數(shù)據(jù)互聯(lián)打通跨部門、跨地域研發(fā)資源，提高協(xié)同研發(fā)效率，針對流程行業(yè)研發(fā)鏈條長、實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)分散、跨地域協(xié)作受限等問題，通過實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)同步、智能分析與遠(yuǎn)程仿真，打破信息壁壘。巴斯夫打造BASFResearchNetwork(BRN)平臺(tái)，通過數(shù)字化手段將巴斯夫全球范圍內(nèi)的研發(fā)中心、大學(xué)和研究機(jī)構(gòu)無縫連接，實(shí)現(xiàn)跨部門、跨學(xué)科的高效協(xié)作，支持化學(xué)、材料科學(xué)、數(shù)據(jù)科學(xué)等多領(lǐng)域的交叉研究，通過共享實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)、模型和分析工具，研究優(yōu)化研發(fā)流程，推動(dòng)創(chuàng)新研發(fā)效率的顯著提升。英國石油通過可在數(shù)秒內(nèi)向研發(fā)工程師及工作人員提供油井傳感器數(shù)據(jù)，進(jìn)數(shù)字孿生技術(shù)為能源化工行業(yè)帶來變革，在生產(chǎn)過程的模擬、優(yōu)化和預(yù)測等方面，推動(dòng)工業(yè)軟件的深度創(chuàng)新與研發(fā)。通過構(gòu)建物理設(shè)施、生產(chǎn)過程和整個(gè)工業(yè)系統(tǒng)的虛擬模型，使得設(shè)備及產(chǎn)線在虛擬空間中實(shí)時(shí)運(yùn)行與監(jiān)控，實(shí)現(xiàn)對整個(gè)生產(chǎn)周期的掌控，并通過構(gòu)建工藝流程模型，針對性優(yōu)化關(guān)鍵工藝參數(shù)，實(shí)現(xiàn)對復(fù)雜工況模擬，降低測試成本。沙特阿美公司通過構(gòu)建了井筒模型，涵蓋地質(zhì)層位、鉆井路徑、井筒結(jié)構(gòu)等關(guān)鍵要素，完整再現(xiàn)了實(shí)際施工中的復(fù)雜條件，工作人員可在虛擬環(huán)境中模擬井筒施工的全流程，從地質(zhì)變化到設(shè)備操作，深入分析每個(gè)環(huán)節(jié)的細(xì)節(jié)，大幅減少了傳統(tǒng)測試中所需的物理資源精度有限，且難以應(yīng)對復(fù)雜環(huán)境變化，而人工智能分析可實(shí)現(xiàn)此過程的高度智能化。在勘探過程中，利用人工智能技術(shù)對地球物理數(shù)據(jù)的特征提取和模式識(shí)別可提高數(shù)據(jù)分析效率，提升勘探精度。在產(chǎn)量預(yù)測中，通過歷史數(shù)據(jù)建模，可解決傳統(tǒng)預(yù)測方法中因環(huán)境和生產(chǎn)因素導(dǎo)致的偏差問題。殼牌在墨西哥灣深?？碧胶陀蜌馍a(chǎn)中應(yīng)用人工智能算法，處理和分析大量地震數(shù)據(jù)，提高作業(yè)效率和速度，增加產(chǎn)量和勘探成功率。人工智能方式可將勘探時(shí)間從9個(gè)月縮短至不到9天，使用比常規(guī)更少的地震數(shù)據(jù)掃描來生成地下圖像，加快勘探工作流程，節(jié)省高性能計(jì)算成本。哈里伯頓通過與CoreLab合作，實(shí)現(xiàn)地質(zhì)數(shù)據(jù)可視化，在巖樣分析過程中，進(jìn)行切片等處理后，借助AI市場開放帶來的企業(yè)競爭壓力增大，通過生產(chǎn)優(yōu)化實(shí)現(xiàn)降本增效成為企業(yè)發(fā)展的重要舉措，但生產(chǎn)各單元、各環(huán)節(jié)的局融合實(shí)時(shí)生產(chǎn)數(shù)據(jù)、設(shè)備運(yùn)行參數(shù)及市場動(dòng)態(tài)，實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)互聯(lián)互通與決策聯(lián)動(dòng)，推動(dòng)優(yōu)化策略從單點(diǎn)改進(jìn)向系統(tǒng)協(xié)同轉(zhuǎn)變。中國石油基于工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)架構(gòu)，打造煉廠生產(chǎn)運(yùn)行協(xié)同優(yōu)化平臺(tái)，實(shí)現(xiàn)各生產(chǎn)環(huán)節(jié)開發(fā)數(shù)據(jù)高度共享、業(yè)務(wù)緊密聯(lián)動(dòng)以及價(jià)裝置實(shí)時(shí)優(yōu)化等各層級模型，實(shí)現(xiàn)業(yè)務(wù)一體化協(xié)同運(yùn)行，優(yōu)化資源配置，降低生產(chǎn)成本，在試點(diǎn)煉廠應(yīng)用預(yù)計(jì)可實(shí)傳統(tǒng)的油氣生產(chǎn)管理面臨實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)不足、設(shè)備運(yùn)行狀態(tài)監(jiān)測困難等問題。隨著大數(shù)據(jù)分析技術(shù)的發(fā)展，油氣生產(chǎn)智能化水平顯著提升，可通過實(shí)時(shí)監(jiān)控，結(jié)合歷史運(yùn)維數(shù)據(jù)與設(shè)備運(yùn)行模型，識(shí)別異常工況并預(yù)測故障趨勢，優(yōu)化檢維修策略，從被動(dòng)維護(hù)轉(zhuǎn)向預(yù)測性維護(hù)，降低非計(jì)劃停機(jī)損失。挪威國家石油采用基于機(jī)器學(xué)習(xí)的設(shè)備維護(hù)解決方案，依托算法和模型預(yù)測和預(yù)防設(shè)備故障，幫助工程師減少大量的重復(fù)性監(jiān)測工作，它可以識(shí)別圖片、聲波和其他數(shù)據(jù)集中的復(fù)雜模式，數(shù)小時(shí)即殼牌石油基于人工智能和資產(chǎn)完整性軟件IMS打造“虛擬腐蝕工程師”，通過基于風(fēng)險(xiǎn)的檢查提高資產(chǎn)可用性，從而減少停機(jī)時(shí)間，提升生產(chǎn)率，實(shí)現(xiàn)檢測成本降低20%，周轉(zhuǎn)時(shí)間縮短內(nèi)各類要素的流式數(shù)據(jù)，實(shí)現(xiàn)每秒百萬計(jì)以上測量數(shù)據(jù)的高性能、低延時(shí)、可拓展處理，有效提升電力系統(tǒng)狀態(tài)監(jiān)測和運(yùn)行能源化工行業(yè)生產(chǎn)運(yùn)營日常巡檢中涉及勞動(dòng)密集型任務(wù)和危險(xiǎn)環(huán)境工作，當(dāng)前巡檢主要由人工完成，導(dǎo)致效率低、成本聲波分析等多模態(tài)傳感技術(shù)，可精準(zhǔn)檢測設(shè)備運(yùn)行狀態(tài)，可進(jìn)入危險(xiǎn)區(qū)域進(jìn)行長時(shí)間作業(yè)，替代人工作業(yè)后能夠提高巡檢效率，降低風(fēng)險(xiǎn)和事故發(fā)生率。殼牌石油將無人機(jī)用于多用途、排放監(jiān)測等。通過將不同專業(yè)不同頻次的業(yè)務(wù)活動(dòng)需求進(jìn)行整合，無人機(jī)巡檢的成本和價(jià)值得到了更好的平衡。挪威國家石油利用足式機(jī)器人、無人機(jī)、海底無人機(jī)在海陸空全面代替人跟蹤腐蝕或檢查儀表等任務(wù)，減少人工長距離巡檢工作和潛在的危險(xiǎn)。員工可遠(yuǎn)程操作機(jī)器人，通過收集和分析機(jī)器人上傳的傳感器數(shù)據(jù)獲得設(shè)施的氣體泄漏、設(shè)備震動(dòng)等動(dòng)態(tài)信息，提面對日益復(fù)雜的國際和國內(nèi)市場變化形勢，為實(shí)現(xiàn)產(chǎn)業(yè)鏈生產(chǎn)經(jīng)營提質(zhì)增效，可利用運(yùn)籌優(yōu)化、人工智能等技術(shù)，將業(yè)務(wù)問題轉(zhuǎn)化為覆蓋產(chǎn)業(yè)鏈上下游各環(huán)節(jié)的一體化優(yōu)化模型，并對模型進(jìn)行微服務(wù)封裝，通過智能一體化平臺(tái)，實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)、模型、知識(shí)共享和流程協(xié)調(diào)，最大化產(chǎn)業(yè)鏈整體效益。中石油規(guī)劃總院構(gòu)建了覆蓋“產(chǎn)、運(yùn)、煉、銷、儲(chǔ)、貿(mào)”的原油產(chǎn)業(yè)鏈一體化企業(yè)900余套裝置、33個(gè)銷售公司的成品油外采和銷售、近1500余條原油成品油運(yùn)輸路線，為中石油集團(tuán)生產(chǎn)經(jīng)營整體優(yōu)化及計(jì)劃制定、產(chǎn)業(yè)鏈各環(huán)節(jié)科學(xué)銜接、產(chǎn)業(yè)鏈運(yùn)行政策研究隨著市場變化加快，預(yù)測愈發(fā)困難，消費(fèi)者需求趨向多元化并快速更迭。面對復(fù)雜多變的市場環(huán)境，人工智能技術(shù)可在產(chǎn)品銷售環(huán)節(jié)優(yōu)化銷售策略和客戶體驗(yàn)?；跈C(jī)器學(xué)習(xí)與自然語言處理技術(shù)，構(gòu)建市場預(yù)測與客戶交互的雙引擎智能系統(tǒng)。通過時(shí)間序列分析挖掘歷史銷售、輿情及宏觀經(jīng)濟(jì)數(shù)據(jù)中的潛在規(guī)律，融合包含社交媒體趨勢、供應(yīng)鏈波動(dòng)等在內(nèi)的多源異構(gòu)數(shù)據(jù)，生成高置信度的市場需求預(yù)測報(bào)告，動(dòng)態(tài)優(yōu)化定價(jià)策略與庫存分配。同時(shí)，部署預(yù)訓(xùn)練語言模型、驅(qū)動(dòng)的智能客服系統(tǒng)，結(jié)合知識(shí)圖譜生成準(zhǔn)確、有針對性的回復(fù)，提供個(gè)性化的客戶支持。沙特阿美發(fā)布2500億參數(shù)AramcoMetabrain大模型，通過分析歷史數(shù)據(jù)、市場動(dòng)態(tài)和地緣政治因素，實(shí)現(xiàn)精確的價(jià)格預(yù)測和市場洞察