大数据，离化工有多远？

互联网IDC圈1月26日报道:大数据是当下高温热词，它凭借规模超乎想象的海量资讯数据，通过收集、分析、存储的一些新方法，正深刻地改变着人们生产生活的方方面面。大数据在石油化工领域会有哪些应用？对生产、经营会有何促进或者改变？

大数据分析是行业趋势其实，大数据离我们并不遥远。2013年诺贝尔化学奖得主就是将看似不相干的大数据信息化处理方法比较完美地运用于化学研究之中，从而摘取了化学科学研究的王冠。其开发的多尺度复杂化学系统模型，翻开了化学史的“新篇章”，让传统的化学实验走上了信息化的快车道。如今，反映真实情况的计算机模型已经成为现在化学界大多数新进展的关键，通过模拟，化学家能更快获得比传统实验更精准的预测结果。

大数据具有体量大、种类多、价值密度低、速度快等一系列特点。其数据体量巨大，从TB级别，跃升到PB级别；数据类型繁多，如视频、图片、地理位置信息等，多类型的数据对数据的处理能力提出了更高的要求；价值密度低，以视频为例，连续不间断监控过程中，可能有用的数据仅仅只有一两秒；处理速度快，时效性要求高，这也是大数据区分于传统数据最显著的特征。事实上石油化工企业对数据早已应用多年，比如对生产运行指标，销售产品的品种，以图表的形式，由点到线，由线至面，分析、研判，为企业决策做参考，只不过应用的数据没有积累、挖掘到一定的量级，因此大数据很难用现有的数据库管理工具或传统的数据处理应用来处理。北京北大方正电子有限公司大数据业务部总经理于林认为，石油石化行业具有数据量大、类型多样、存储格式复杂及数据分散等特点，尽管大数据在石油石化行业的应用前景非常广泛，但应用程度并不高。面对节能的挑战、新能源的发展、两化融合等多项问题，必须通过大数据的创新与应用，帮助石油化工行业应对挑战，通过语义分析技术和元搜索引擎，完成相关信息采集，并对数据进行存储、检索和智能分析，从数据深度关联、可视化查询、数据报告等多个方向，为石油石化企业实现企业决策、生产管理的智能化提供数据支持。

例如英国石油公司在某采油厂安装无线感应器，通过全网式的数据采集，发现有些种类的原油比其他种类更有腐蚀性，这个发现可以在设备和管线的使用上加强防范，使生产更安全。虽然只是一个局部的应用案例，但是已经能够说明大数据分析的应用对石油化工行业有着重要的作用和意义。

兖矿鲁南化工有限公司气化分厂厂长李波向记者表示，大数据积累是化工生产稳定运行的保障，关注与气化炉运行相关的每一项数据分析是装置长周期运行的重要因素，但是很多新企业往往就是缺少这些经验数据，近两年公司把多年积累的数据用于培训操作人员，这也是兖矿鲁南化工多喷嘴气化装置实现了单炉年运行开工率达到97%以上的原因。李波认为，大数据分析是装置稳定运行的趋势，大数据应用于生产，建立的数据库要包括近十几年的所有极差操作、最好的操作、容易出事故的各种数据，而且是真实的搭配检修检查时的各种状态等，就是说操作时达到这个指标了就能预知后果为最佳。

大数据应用能产生效益在利用大数据上，石油化工行业正在努力赶上社会的步伐，把海量的数据，经过专业化的特定分析处理，精准营销，优化生产。

2014年7月19日，“大数据技术在催化裂化装置中的应用”项目在九江石化启动。这是2014年度中国石化股份公司科技开发项目，通过应用大数据技术这一当今数据分析的前沿技术，对催化裂化装置的海量历史数据进行深层分析挖掘，有望快速获取有价值信息，形成可供推广的生产操作指导方案和风险评估技术，开创应用大数据技术解决催化裂化装置生产问题新途径。

2014年以来，金陵石化的技术和操作培训中，突出了巧用装置的大数据寻求优化措施的内容，促进了技术和操作两个层面的生产优化，提升了装置经济效益。该公司共有60多套生产装置，其生产数据如浩瀚的大海，但是优化生产必须依靠这些数据，而如何利用这些数据，也是技术人员和操作人员的能力之一。所以，该公司强化了技术和操作人员的培训，让他们掌握大数据的用法，寻找有效数据用于生产优化，并通过在浩瀚的生产数据中，分析重点数据寻求生产规律，实现了焦化装置的生产优化，不仅C3以上组分比例降低了1%，而且提升了汽油、柴油、液态烃的出产率。该公司优化专家指导炼油一部对比数据，调整了OCTM装置预分馏切割点，同时实施轻汽油脱硫处理，不仅增加了装置处理量，还降低了混合精汽油的硫含量，让更多汽油进入苏Ⅴ调和系统，起到了十分理想的增产汽油效果。该公司技术质量处处长徐宏表示，不能让装置的大数据“睡觉”，要学会“唤醒”重点数据，让数据支撑装置生产优化。

内蒙古通辽市龙源绿美化工有限公司气化项目负责人郑万德向记者表示，应用大数据，首先要保证装置稳定运行，其次是降低能耗，比如通过压力、温度、流量等一些参数的提前优化，防止压缩机喘振、压缩机超压等现象产生，对压缩机从起动、到各个负荷之间的参数进行收集，利用数据综合利用系统深度分析后，调整电耗、油耗。

西安陕鼓智能信息科技有限公司副总经理沈德君介绍，目前他们正在把远程在线监测及故障诊断系统升级为远程工业智能服务平台，将硝酸、煤化工企业的动设备、静设备、仪表、备件等参数、振动、工艺信号等数据全部纳入，应用大数据关联分析技术，预测检修、状态检修，保证不发生事故、少发生事故，提高装置的在线率。

对大数据的应用不仅体现在直接效益上，还体现在能间接产生效益。近几年，随着我国轮胎企业大步迈入国际市场，对国际上轮胎巨头产生了冲击，国际上轮胎的大公司、跨国企业往往是首先挥起知识产权的大棒，拖延你进入到国外市场的时间，让你纠缠于专利诉讼的官司，从而削弱你的竞争力。2013年8月日本东洋橡胶曾在美国一次性起诉了包括中国6家轮胎的企业在内的22家轮胎厂商涉嫌外观专利的侵权，其起诉的中国企业都是我国轮胎生产的大企业和知名企业。中国第一套国际轮胎外观专利数据库的建立，让轮胎企业在设计之初和投产之前都可以进行相应数据的检索，知道国外的企业在轮胎设计方面到底有哪些专利、知识产权，先进的图形比对核心技术可以在几秒钟之内把相似的图片体现在页面上，让企业能够做到心中有数。

大数据提升安全管控水平近年来，我国的石油化工企业安全生产隐患排查工作主要靠人力，通过人的专业知识去发现生产中存在的安全隐患，这种方式极易受到主观因素影响，且很难界定安全与危险状态，可靠性差；由于缺少有效的分析工具和对事故规律的认识，导致我国对于安全生产主要采取“事后管理”的方式，在事故发生后才分析事故原因、追究事故责任、制定防治措施，这种方式存在很大局限性，不能达到从源头上防治事故的目的。若控制事故，减少损失，必须对大量人的因素、工作的因素、不合规行为等进行控制。而控制这些需要将安全生产中的有价值的信息进行深度挖掘，寻找出内在规律。

中国石化MES（生产过程制造执行系统）事业部高级工程师史胜春介绍，大数据的发展为海量事故数据提供了有效的分析工具。