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國際石化行業正在廣泛地借AI謀發展

發布時間:2019-10-28 來源:中國化工報 閱讀:152

控制成本 提高效率 促進研發

人工智能(AI)是當今世界的熱門技術。對于石化行業來說,AI對企業的生產和經營頗有益。通過在不同部門運用AI技術,國際石化企業正在挖掘全新的發展路徑。目前,從油氣企業到化工企業,國際石化行業正在廣泛地借助AI技術控制成本,改善工藝技術,展開工藝研發,并在應用中找到更多的AI應用可能。

油氣行業部署上游應用

對于油氣行業來說,通過AI的幫助,油氣行業可以解決一系列生產關鍵問題,更好地控制成本,為行業帶來巨大利益。由于油氣行業的數據大量產生在勘探、開采等行業上游領域,因此,國際油氣巨頭在此密集投資,并與IT行業巨頭尋求合作。

道達爾近期宣布,將于2020年初在法國巴黎開設一家數字工廠,以加快數字化轉型,利用數字化工具為旗下所有業務創造價值。根據計劃,該數字工廠將致力于開發兼具可用性和成本效益的數字化解決方案,以提升集團運營,為客戶提供特別聚焦于能耗管理與控制相關的全新服務,在新的分布式能源領域拓展集團業務,以及減少業務對環境的影響等領域。道達爾方面稱,其目標是在2025年前,通過推進數字化進程為集團增加收入、削減運營成本和投資支出,每年為公司實現15億美元的價值。此外,道達爾還與谷歌進行合作,以更好地解析地震勘測數據,促進開采活動。

埃克森美孚也在與微軟公司合作,每年投入約10億美元用于機器學習的研究。在勘探領域,該公司專門部署人工智能程序,優化其在二疊紀盆地的業務。而這么做的原因就在于控制成本。普華永道2018年的一份報告顯示,如在油氣上游業務部署AI,到2025年,整個油氣行業可能會累計節省1000億至1萬億美元的資本和運營支出。

石化企業意在提升效益

除在上游進行投資,石化企業在生產過程中也大量應用AI技術。在這里,AI的意義不僅僅在于控制成本,還可以為企業找出生產過程中的問題和其解決方案,提升效益,甚至帶來更加深刻的商業模式變化。咨詢公司伍德麥肯茲公司的企業分析主管馬丁·凱利就表示:“AI是石化行業正在經歷的更廣泛數字轉型的一個組成部分。企業將數據與分析結合起來,可以創造新的商業模式。”

部分企業正從中嘗到甜頭。今年早些時候,英國石油(BP)持有股份的挪威石油公司Aker BP位于北海的一座無人值守采油平臺的油井泵出現故障,導致生產多次中斷。Aker BP負責技術和數字化業務的副總裁拉爾斯·阿特爾·安德森表示,該公司最終通過安裝一個AI程序來監控來自油井泵上傳感器的數據,并在故障導致停產之前進行預警,從而解決了這個問題。安德森表示,通過AI技術,工程師可以在任何位置更加精準地解決生產問題,避免停工。

其他企業也不甘落后。今年1月,埃克森美孚公司部署了一個AI程序,梳理其全球42家煉油廠和化工廠生成的所有數據。現在,公司所有的煉油廠都安裝了傳感器,監控系統中石油的流量等信息。殼牌已經測試了一個AI程序,監控其鹿特丹煉油廠設備上的傳感器,以幫助找出更加精準的問題所在,同時節省維修費用。

化工企業看中研發潛力

對于下游化工企業,AI技術還有助于新產品的研發。相對于過去依賴人力的研發活動,利用AI的研發擁有更高的效率。迄今為止,研發人員在開發具有特定性能的新配方產品時,很大程度上要依靠他們自身的專業知識和多年經驗。而AI正在成為一種重要的工具,幫助研發人員加深相關認識,大幅減少所需測試。

朗盛就正在加大AI技術在產品開發中的應用。該公司的聚氨酯組合料業務部門已經在應用AI技術,已縮短項目交付周期。朗盛也正在應用人工智能技術的材料開發公司Citrine Informatics作為合作伙伴納入項目。朗盛的數據專家和工藝專家使用Citrine提供的平臺建立數據庫,向公司的配方數據庫添加數據,將現有的經驗測量數據與工藝專家的專業知識和化學感知算法聯系起來,以計算更多的數據。下一步,朗盛的數據和工藝專家將確定在人工智能的輔助下能在多大程度上可靠地預測最佳配方,以滿足客戶對產品性能的個性化要求。如果測試成功,朗盛的個性化解決方案更精準,響應速度更快。

其他化工企業也在積極與IT行業合作,加強AI與自身技術的結合。SABIC與西門子等企業合作,使用AI、大數據、傳感器等前沿技術,重新構建全自動數字化復合材料生產線。經過機器學習與機器人等尖端數字化技術加持的生產線,不僅可實現大規模復合材料定制化生產,而且使生產成本與周期也大幅度降低。巴斯夫也分別與IBM、Citrine Informatics合作,獲取生產過程中產生的信息,促進產品研發并削減成本。

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關鍵詞:石化行業

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