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2024年12月3日，全球首座數字孿生智能乙烯工廠—中科煉化智能乙烯工廠通過驗收，標志著我國在化工生產數字孿生、工業軟件國產化、智能設備研制等關鍵技術方面取得重大突破，標志著我國石化行業向數字化轉型和智能化升級方面邁出重要一步，標志著我國石化行業乙烯裝置自主智能制造技術達到新的里程碑。中科煉化智能乙烯工廠的上線運行，為石化行業的智能化發展提供了樣板，推動了整個石化行業向綠色、低碳、可持續方向發展。 

一、智能乙烯工廠建設的背景

乙烯是石化工業的基石，其產能代表了一個國家石化產業的發展水平。通過乙烯可以衍生出眾多化工產品，形成龐大的產業鏈，涵蓋塑料、化纖、橡膠、溶劑、涂料等多個領域。乙烯作為工業的龍頭，不僅在現代工業體系中占據核心地位，還通過其龐大的產業鏈帶動了包裝、建筑、汽車、電子、紡織、醫藥等多個行業的發展。

多年來，中國石化持續開展乙烯裂解爐技術研發，到目前為止，采用CBL技術的裂解爐超過210臺，總乙烯生產能力超過2000萬噸/年。中科煉化乙烯裝置是國內首臺采用中國石化自有CBL裂解技術制造、世界范圍內規模最大的30萬噸/年大型氣體裂解爐，在中科煉化第一次投用，總體技術經濟指標達到國際領先水平，是目前全球已建成投產的單爐能力最大的裂解爐，代表了國內乙烯生產技術的先進水平和規模化生產能力。除了核心設備，中國石化研發了具有自主知識產權的蒸汽裂解裝置工藝軟件包。

乙烯裝置是石化工業中科技含量最高的化工裝置之一。針對乙烯裝置過程機理復雜、生產連續性強、設備種類繁多、操控耦合性高、安全環保要求苛刻等特點，從行業高質量發展的角度來看，亟需將創新工藝技術與人工智能等新一代信息技術進行深度融合，提升資源統籌、控制優化、資產管理和安全環保水平。中國石化將開展乙烯智能工廠建設作為實現乙烯工業高質量發展的重要路徑，經過多年的技術研究和沉淀，在中科煉化建成了世界首座數字孿生智能乙烯工廠，取得了很多技術創新和突破。

二、主要技術創新

數字孿生智能乙烯工廠是在新一代信息通信技術和乙烯工藝技術驅動下，通過成套技術的軟件化封裝、工程建設的數字化交付，并結合工業數據的混合建模修正，在工業互聯網平臺上實現以工業軟件為核心的石化工廠數字孿生，以數據和模型為驅動，提升資源高效利用、生產操控優化、設備可靠運行、安全環保低碳等智能化運營水平。

經過技術研究和攻關，提出了智能乙烯工廠建設總體架構、實施路徑，有效破解了工藝、設備、安全、環保、信息技術等多專業深度融合的難題，研發了一批具有自主知識產權的核心工業軟件及智能裝備。

創新點一：開展了數字孿生智能乙烯工廠建設系統性研究。研究了數字孿生智能乙烯工廠內涵和總體架構，提出了“成套技術成果軟件化、工程建設交付數字化、石化工廠運營智能化”的數字孿生智能乙烯工廠一體化實施路徑，建成了石化領域全球首套具有自主知識產權的數字孿生智能乙烯工廠。

創新點二：突破了數字孿生智能乙烯工廠建設關鍵核心技術。創新開發了乙烯工廠邊緣計算平臺，支持涵蓋石油化工相關產業的工業物聯協議解析120余種；構建了乙烯裝置多專業、多模態、多尺度的高精度數字孿生模型，替代了國外的裂解反應模型；研制了分析儀器儀表、在線監測電儀系統和巡檢機器人等3類9種分析監測乙烯工廠運行狀態的軟硬一體化智能設備。

創新點三：開發了數字孿生智能乙烯工廠成套運營技術。主要包括：基于自主成套技術的乙烯裝置實時優化及智能控制技術，在線實時優化軟件模型收斂率96.9%；“動靜電儀”關鍵設備監控及故障預警技術，電氣設備故障早期預警率超過90%；基于風險演變全過程的鏈式安全防控技術，全流程典型工藝異常診斷準確率超過94%，降低DCS內操人員勞動強度60%；節能減排的在線監測管控技術，乙烯裂解爐NOx排放濃度預測提前15分鐘，模型預測誤差≤5%，廢堿排放較實施前減少19%。

三、智能乙烯工廠應用成效

——實現過程控制由平穩控制向實時優化轉變。

研發應用裂解反應模型，實現了對中科煉化所有裂解原料和所有爐型的收率預測計算，可快速在指定操作條件范圍內找到最佳操作點，并為裂解爐計劃優化和燒焦排產提供指導，有效提升了工藝人員和操作人員的操作水平；研發應用自主研發的裂解反應模型，替代了國外軟件，每年節約軟件授權費用50余萬元，雙烯收率提高了0.315個百分點，投用以來為中科煉化乙烯裝置增效360.8萬元；研發應用乙烯裝置全流程智能控制系統，實現了裂解爐的爐出口溫度控制、負荷控制、支路溫度均衡控制、稀釋比控制和熱值/負荷前饋控制，裝置平均自控率由投用前的98.44%提升至99.50%以上，大幅提升了乙烯裝置整體控制精度；研發應用乙烯碳三加氫反應器，實現了反應器全工況智能優化控制，提升丙烯選擇性14.6個百分點，增產丙烯1318.09噸/年。

——實現設備管理由事后檢修向預知維護轉變。

通過應用裂解爐設備異常工況預警與報警技術，實時顯示裂解爐的報警情況，智能分析報警原因，并預測可能發生的異常工況，實現提前預警，為操作人員提供指導；通過對裂解爐管壁溫、CO、氧含量等實時操作數據的整合分析，實現了裂解爐爐膛安全的實時監控，確保裂解爐的長周期安全運行，提高了爐管壽命和裂解爐在線率；通過實時監控換熱器污垢系數、儀表偏差和塔盤分離效率，提前發現設備運行異常；通過人工智能技術的應用，實現乙烯核心設備早期故障預警和診斷，自動預警準確率90%，自動診斷準確率87%，有效避免壓縮機核心部件損壞以及裝置非計劃停工造成的損失；數據驅動的電氣設備智能運檢及故障診斷有效提升了電氣設備狀態的預警預判能力，對故障的早期預警準確率達90%以上，提升電氣系統事故早期發現率30%以上，節省人力30%以上；通過應用乙烯裝置閥門內漏診斷技術，對生產在用閥門進行在線內漏監測，及時發現、改進企業進火炬旁路閥等閥門內漏，有效減少物料損失，助力安全隱患的及時排查和產品質量的提升。

——實現安全防控由事后處置向事前預警轉變。

采用乙烯裝置水質和烯烴泄漏新型檢測技術，實現了乙烯裝置急冷區稀釋蒸汽區域換熱器水中COD和丙烯精餾塔塔頂冷凝器中烯烴的快速高效檢測，快速識別乙烯裝置中的異常工況，提升裝置運行的預警水平，有效降低企業的生產檢修成本；采用直接作業環節的智能化安全管控技術，大幅降低了高危作業中員工的違章違規行為，有效減少消除了人的不安全行為和物的不安全狀態，防范事故發生和減少事故損失；采用乙烯全流程智能監控、預警、報警及處置技術，早期發現和預警工藝異常，并對裝置的重要報警進行分析，分析報警產生的原因及后果，縮短異常工況響應和處置時間；采用乙烯裝置突發事件預警與應急聯動技術，有效降低了50%火災識別預警誤報率，并快速識別出乙烯裝置中的異常工況，為中科煉化提供了涵蓋火災識別、輔助決策、應急會商、聯動指揮等多環節的整體解決方案，提高了企業應急救援效率。

——實現節能減排由指標監測向源頭減排轉變。

利用基于先進模型的裝置節能技術，快速獲得分離系統各單元的進料組分和各單元進料的變化情況，幫助操作人員在線識別主要設備偏離操作設計理論值的程度，指導開展優化操作，節省分離單元和三機能耗；利用裂解爐燃燒控制及煙氣智能治理技術，實現了對乙烯裂解爐NOx污染物超標預測，并可提供乙烯裂解爐低氮燃燒技術工藝控制參數調控方案，指導燃燒器的調整，輔助乙烯裂解爐煙氣實現達標排放，支撐企業減污增效；利用工藝優化耦合在線控制技術，實時計算不同反應段酸堿濃度，幫助操作人員實時監控堿洗塔各段堿液濃度和廢堿液生成的變化過程，并通過數據記錄和趨勢展示評估稀釋蒸汽系統的換熱效果，通過減少廢堿液排放量每月平均節省成本6.83萬元；利用乙烯碳足跡智能核算技術，智能核算原料帶入、能源消耗、工藝排放等環節的乙烯碳（隱含碳）排放量，實現碳排放總量及強度變化趨勢的比對，為裝置優化運行提供技術支撐。

——實現作業模式由人工操作向人機協同轉變。

運用機器人和智能巡檢技術，實現了乙烯裝置冷區儀表讀數識別、設備溫度異常檢測、氣體泄漏機器識別，并升級到了涉氫場所的防爆要求，實現200m距離下，不小于0.5m×0.5m的氣體泄漏目標的快速識別，識別響應時間≤5s，大幅提升現場智能化管控水平，節省了企業巡檢成本；運用配電軌道機器人技術，提前發現設備潛伏性缺陷，有效降低由于配電柜設備突發故障導致的乙烯裝置非計劃停工；運用機柜間電器智能巡檢機器人技術，實現對關鍵電氣設備運行狀態的實時監測與智能分析診斷，實時識別絕緣故障、老化、熱故障等隱蔽性缺陷，監控電流、電壓、斷路器運行狀態及配電室環境，實現對潛在故障的超早期預警和排查、預知性維修，故障識別準確率達90%以上；運用乙烯裝置操作程序及智能化操作，實現了裂解爐升溫、投料、退料、燒焦、降溫等關鍵操作的智能執行，降低了操作人員操作頻次60%以上，實現了裂解爐關鍵參數優化控制、操作指導和監控預警，促進乙烯裝置多產高附加值產品，上線運行以來增加銷售利潤55.98萬元。

通過乙烯工廠的數字孿生應用實踐，實現了乙烯裝置的智能運行，打造了世界一流、行業領先的乙烯裝置卓越運營新能力，推動了中國石化化工生產高質量發展，同時取得了明顯的社會效益。打造了全球首套數字孿生智能乙烯工廠。在資源高效利用、生產操控優化、設備健康運行、安全環保低碳等方面，實現了全面提升，樹立了石化行業數字孿生智能工廠標桿；提升了石化產業工業軟件自主安全可控水平。通過自主成套技術與新一代信息技術融合，以數據和模型為驅動，研發了適用于石化工廠的系列工業軟件，在關鍵核心技術方面打破國外壟斷；帶動了智能制造生態建設和相關產業協同發展。組建了產學研用一體化的創新聯合體，推動了跨行業、多專業的上下游產業鏈協同創新及聯動發展，促進了石化產業智能化生態建設。

展望未來，隨著物聯網、大數據、人工智能等新技術的發展，智能乙烯工廠將得到不斷升級，具備更強的自學習、自適應、自控制、自優化和自決策能力，推動乙烯產業高質量發展，引領化工行業向更智能、更高水平邁進。