*在石化行业，智能化转型已成为推动产业升级、实现可持续发展的关键因素。研究显示，智能工厂建设可使装置运行效率提升18.7%，能耗降低12.3%，安全预警准确率达到98.6%，为企业实现新增长提供可复制经验
*石化行业向智能化转型面临技术、机制、认知等诸多因素的挑战：50%以上设备未预置数据采集接口；智能化人才占比不足4%；基层抵触、中层观望的心态，是当前推动行业智能化转型亟需解决的认知障碍，国内石化行业调研数据显示，石化企业约55%的操作工认为智能系统“削弱经验价值”，38%的车间主任担忧智能化转型影响当期业绩，管理高层对人工智能技术成熟度的判断存在分歧，影响资源投入决策
*未来炼化企业智能化转型的核心逻辑，是坚持以“技术穿透产业本质、重构价值创造模式、构建新型生态系统”为主线，通过人工智能技术深度融入炼化生产核心环节，驱动企业从传统能源供应商向智能化、服务化、低碳化的综合能源服务商转型
随着科技的飞速发展，人工智能在各个领域中的应用越来越广泛。在石化行业，智能化转型已成为推动产业升级、实现可持续发展的关键因素。研究显示，智能工厂建设可使装置运行效率提升18.7%，能耗降低12.3%，安全预警准确率达到98.6%，为企业实现新增长提供可复制经验。炼化企业应紧抓新一轮人工智能革命的战略机遇，以实际应用场景为牵引，基于大模型、整合大数据、布局大算力，推动人工智能技术在新型工业化进程中的全方位、深层次应用。本文通过对行业智能化现状及转型挑战、人工智能在炼化企业全流程管理中的应用进行深入分析，提出一种切实可行的增长路径，以期为我国石化行业的可持续发展提供参考。
石化行业作为我国国民经济的重要支柱产业，是推动制造业转型升级与高质量发展的关键领域。在绿色低碳高质量发展的要求下，我国石化行业正由规模扩张转向智能化、高端化转型升级。在国家相关政策的引导下，我国石化行业启动了智能化转型进程，具体涵盖了过程控制的自动化、生产装备的智能化升级、生产数据的自动采集与分析、过程可视化技术的应用，以及能源管理系统的优化等多个方面。在智能化技术应用于石化行业的科学发现、工程放大等研发方面也取得了一定的进展，并持续保持着快速发展的强劲势头。
人工智能已应用于石化行业的操作优化、产销策略制定、降低生产成本、提高企业竞争力等方面。截至2025年6月，我国石化行业入选各级智能制造试点示范企业的累计数量已形成规模化的梯队体系，涵盖国家级卓越级、国家级标准应用试点、省级先进级及市级示范工厂等多个层级。其中，中国石化作为国内最大的石油化工企业，全力推进人工智能模型部署调试，依托天翼云算力资源和技术优势，成功部署和应用全尺寸DeepSeek-R1（671B版）大模型，为全面应用人工智能技术奠定了基础，也为企业数智化转型树立了典型标杆。胜利石油工程公司完成DeepSeek推理模型R1和多模态框架Janus Pro本地部署测试，并将其全面应用于“胜利天工大模型”，实现超3000份石油工程领域知识文档高效检索与智能对话，标志着胜利石油工程公司在人工智能技术应用方面走在行业前列；九江石化是石油石化行业首批智能制造试点示范企业，率先上线运行炼油全流程一体化优化平台，并成功应用大数据分析技术对催化装置运行进行优化，对设备的运行状态进行实时监测和预警，在提升产品收率和质量的同时保障安全生产；中科炼化建成了石化领域首个数字孪生智能乙烯工厂，为乙烯装置智能化关键技术研发及工业应用树立了标杆，有效推动资源高效利用、生产控制优化、设备可靠运行，实现了乙烯生产提质增效。
中国石油则在能源化工上游开发了多个智能应用平台，包括昆仑数智的“梦想云油气智能协同工作平台”、长庆油田的“智能柱塞气举技术”、大港油田的“基于人工智能与边云协同的油井智能调控技术”及中国石油勘探开发研究院的“认知计算平台”等，致力于推动油气开发行业智能化转型，支撑智慧油气田加速建设。
然而石化行业向智能化转型并非轻而易举，存在技术、机制、认知等诸多因素的挑战。
据2023年工信部调研数据显示，国内炼化装置平均服役年限达15年，50%以上设备未预置数据采集接口，在进行装置智能化改造过程中，增加了新旧系统融合的复杂难度，对技术融合提出了挑战。例如，某炼厂催化裂化装置数字孪生模型调试耗时11个月，需处理15类机理模型与实时数据的匹配。
某炼化企业内部流程审计发现，智能巡检系统审批需经7个层级，平均耗时68天；智能化人才占比不足4%，人工智能算法工程师流动率达25%，人才结构出现失衡；传统KPI考核与智能化转型目标存在冲突。现有的组织体系难以满足智能化转型的需要，组织体系面临变革的挑战。
数据质量缺陷是智能化转型过程中的现实阻碍，例如，某炼厂常减压装置DCS系统数据缺失率达12%，影响模型训练效果。信息孤岛现象严重。例如，某炼厂采购、生产、销售系统数据标准不统一，需人工筛选比对。因为数据质量的缺陷，导致数据价值转化困难，累计的大量工业数据可用于分析决策的占比不足15%。
传统思维惯性难以突破是无法实现智能化转型的认知难题，国内石化行业调研数据显示，石化企业约55%的操作工认为智能系统“削弱经验价值”，38%的车间主任担忧智能化转型影响当期业绩，管理高层对人工智能技术成熟度的判断存在分歧，影响资源投入决策。基层抵触、中层观望的心态，是当前推动行业智能化转型亟需解决的认知障碍。
引入人工智能技术，可推动炼化企业实现全流程管理的优化，提高资源利用效率，降低生产成本，提升产品竞争力，从而实现智能化转型发展。
人工智能通过收集工艺参数、设备性能、历史事故等结构化与非结构化数据，利用传感器、数字孪生系统获取实时数据，根据具体场景选择不同算法，结合领域知识改进模型精度。最后通过仿真平台验证人工智能设计方案的可行性，目前在炼化企业设计阶段的应用正在显著提升效率、优化流程并降低风险。
场景一：通过人工智能快速模拟和优化原油加工路径、反应条件、催化剂选择等，基于历史数据训练模型，预测不同原料配比、温度、压力下的产品收率和质量，再自动探索最优工艺参数组合，实现最大化产品产率或最小化能耗。例如，bp公司利用人工智能优化裂解装置的操作参数，提升乙烯产率5~10个百分点。
场景二：通过人工智能优化设备摆放、管道走向，减少建设成本并提升安全性，结合物流成本、安全距离、维护空间等约束条件生成最优布局。通过三维模型识别管道碰撞风险，自动调整布局。例如，西门子公司使用人工智能生成炼厂管道布局方案，缩短设计周期30%。
场景三：通过人工智能设计低能耗、低碳排放的炼化流程，建立全厂能耗动态模型，模拟不同设计方案的碳足迹，再平衡能耗、碳排放与经济效益，生成绿色工艺路线。例如，埃克森美孚通过人工智能优化蒸馏塔设计，降低能耗15%。
人工智能可实时优化炼化企业生产参数，降低能耗与物耗，保障生产安全并延长设备寿命，炼化企业由被动应急响应升级为主动风险防控，逐步实现从“经验驱动”迈向“数据+算法驱动”的自主化运营新模式。
场景一：人工智能在炼化企业生产优化方面可实现从优化控制到智能决策的转变。根据原料波动、设备状态和环境条件，实时调整反应温度、压力、流速等参数。通过反馈机制自主优化参数组合，结合实时数据与智能模型，预测不同参数下的生产结果，可实现真正意义上无人操作的智能装置。例如，某炼厂使用人工智能动态调整催化裂化装置进料速率，提升轻油收率3~5个百分点。
场景二：人工智能重塑炼化企业的设备维修模式，从“故障驱动”转向“健康驱动”。整合设备振动、温度、压力、电流、润滑油状态等实时感知数据，以及历史维修记录、工艺参数和环境数据，利用算法进行数据清洗、降噪和特征提取，通过人工智能学习建立设备健康基准，结合知识图谱和推理模型，关联多维度数据，建立智能预测模型，平衡“维护成本”与“停机风险”，推荐最佳设备维修方案。目前人工智能在动设备预防性维修、高温高压设备健康诊断、腐蚀检测预警等方面发挥了一定作用。随着人工智能与5G、数字孪生等技术的融合，炼化企业可实现“自感知、自决策、自优化”的设备智能运维。例如，壳牌通过人工智能预测泵轴磨损，减少非计划停机时间30%。杭州某化工企业使用机器狗进行全天候巡检，判断电解槽上近5000根非金属四氟管是否断流，正确率可达到99.99%。
场景三：通过收集和分析能源消耗数据，人工智能平衡产量、能耗与设备负荷，在本地设备端实时优化控制逻辑，降低高耗能设备的能源消耗；集成排放监测数据，动态生成碳减排建议；制定低碳工艺路径，实时计算碳足迹并优化减排措施。例如，埃克森美孚通过人工智能优化蒸汽系统，年节约能源成本约800万美元。
场景四：通过全息摄像头和红外成像实时监测火焰或烟雾，人工智能识别火灾、爆炸或毒气泄漏风险，分析多传感器数据关联性，提升预警准确性。整合炼化企业应急预案、设备参数和实时数据，基于应急数据大模型推荐最优处置步骤，通过数字孪生模拟不同处置方案的结果，实现事故发生后快速生成处置方案。例如，陶氏化学部署人工智能火灾预警系统，误报率降低约50%。
通过收集设备历史数据、污染物检测报告、拆解作业记录等，构建训练数据库，选择最优化算法建立模型，再根据实际拆除作业反馈持续改进模型，提升炼化企业设备报废退出资源回收效率、降低环境风险并优化成本。
场景一：通过无人机或机器人扫描设备表面，识别腐蚀、裂纹等缺陷，基于设备历史运行数据预测剩余使用寿命。匹配设备规格与二手市场需求，判断是否可维修、翻新或拆解回收，推荐最优处置方案，辅助退役设备残值评估与再利用决策。例如，某炼厂利用人工智能评估退役压缩机残值，回收价值提升30%。
场景二：结合X射线荧光和近红外光谱数据，精准识别含重金属污泥、废催化剂等危险废弃物的成分，通过视觉引导机械臂分拣可回收金属与非金属材料。合理规划危险废弃物运输路径，最小化运输成本与环境风险，确保危险废弃物智能分类与处理合规处置。例如，巴斯夫部署人工智能分拣系统，危险废弃物分类准确率提升至95%。
场景三：设计新型回收工艺最大化回收废钢材、废催化剂中的贵金属，记录回收材料成分、数量及质量数据，通过人工智能匹配下游需求并追踪回收材料流向，确保合规交易并评估碳减排效益。例如，巴斯夫建立人工智能驱动的资源交易平台，废塑料再生利用率提高40%。
基于人工智能在炼化企业全流程应用，可探索形成覆盖全行业的四大核心路径，以实现智能化转型驱动下石化行业实现新增长。
构建“集团—炼厂—装置”三级数据中枢，实现数据全域集成。开发人工智能算法库，建立炼化专用算法模型，包括原油分子管理、乙烯裂解深度预测等核心工艺模型。建立炼化工艺
应用人工智能深度学习实现工艺优化智能化，不断优化反应条件，达到反应过程智能化控制，实现反应深度动态调整，提高收率和经济效益。部署智能传感器，结合声纹检测技术提高设备故障预警准确率，通过AR（增强现实）辅助检修技术，缩短设备检修时间，降低维修成本。
应用区块链技术全息追踪危化品运输，提升库存周转率实现智能物流。开发化工产品在线定制平台，客户可设计分子结构，以市场为导向，满足客户定制化需求。
部署人工智能视频监控，结合行为识别算法，对人员作业行为实现智能辨识，降低违章率。采用“无人机巡检+热成像分析”，提高安全风险三维可视化系统预警准确率。通过构建智能化风险防控体系，实现本质安全。
本文通过对我国石化行业智能化转型的探讨，提出了基于人工智能赋能炼化企业全流程管理应用的新增长路径。未来炼化企业智能化转型的核心逻辑，是坚持以“技术穿透产业本质、重构价值创造模式、构建新型生态系统”为主线，通过人工智能技术深度融入炼化生产核心环节，驱动企业从传统能源供应商向智能化、服务化、低碳化的综合能源服务商转型。这一逻辑体系为传统重工业转型提供了可复制的范式：唯有让技术穿透产业最本质的生产关系，才能实现真正意义上的新增长。
