炼化企业作为国民经济重要基础产业，也应当抓住机遇强化信息技术创新，通过两化深度融合实现产业升级。本文在我国两化融合和智能制造战略发展的背景下，对炼化企业设备管理智能化建设的内涵进行了探讨，并结合CPS技术体系，提出了设备管理智能化建设的基本架构和建设思路，以期对炼化企业设备管理提升起到一定的参考和借鉴意义。

当今世界，信息化浪潮席卷全球，互联网、云计算、大数据等信息技术蓬勃发展，兴起了以智能制造为代表的新一轮产业变革，正在引发世界产业竞争格局的重大调整。发达国家纷纷制定以重振制造业为核心的再工业化战略，加快制造业数字化、网络化、智能化进程，重塑制造业竞争新优势[1]。我国也相继出台了《中国制造2025》、“互联网+”行动计划、“促进大数据发展行动纲要”等文件，把信息化作为创新驱动的重要力量，全力推进“两化”融合发展，着力打造产业竞争新优势，为打赢转方式调结构、提质增效升级攻坚战注入强劲动力。

炼化行业作为典型的资本、技术密集型行业，石油加工品种类型众多，且高温高压高腐蚀，对设备可靠性有严格要求，因此对设备的自动化和智能化依赖程度很高。炼化企业现代设备管理已向预知维修及寿命周期经济运行管理模式转变，而传统的设备管理信息系统已经不适合现代管理要求。借助新兴信息技术，抓住机会强化信息技术创新设备管理新模式，提升设备管理水平，保障生产的“安、稳、长、满、优”运行，已是顺应时代发展、提升企业竞争优势的迫切需求。

1、炼化企业设备管理智能化建设现状

近年来，国内大型石油石化公司十分重视信息化与工业化的融合，下属各炼化企业根据自身实际需要，应用和开发了很多设备管理系统，例如在综合管理上建有ERP（企业资源计划系统）、EAM（企业资产管理系统）、EM（设备管理系统）等系统；在专业管理上建有针对静设备的RBI（基于风险的检验）评估软件，针对特种设备的安全管理系统，针对地下管网的GIS（地理信息系统）等系统；在实时数据分析上建有大机组状态监测、机泵群状态监测、在线腐蚀监测等系统。但是，从实际应用情况以及与国外先进企业对比来看，设备管理智能化建设还停留在信息化层面，尚未达到智能化水平，主要突出表现以下三个方面：

（１）系统各自为战、管理不规范、标准不统一，形成了数据壁垒和信息孤岛；

（２）系统应用多数是事务性帐、表、单功能，专业化深度开发不够，缺乏重点专业技术人员的分析诊断和知识积累；

（３）信息化建设落后于设备的管理，关键性的数据收集不完整，导致引进国外先进专业评估软件时水土不服。

2、炼化企业设备管理智能化的涵义

智能化是信息化的新动向，也是信息化发展的必然趋势。智能化的定义是“指使对象具备灵敏准确的感知功能、正确的思维与判断功能以及行之有效的执行功能而进行的工作”［２］。设备管理智能化目前没有标准的定义，在《智能制造能力成熟度模型白皮书（１.０版）》中提到“设备管理是通过对设备的数字化改造以及全生命周期的管理，使物理实体能够融入到信息世界，并能够达到对设备远程在线管理、预警等”［３］。那么，结合当期信息发展水平，设备管理智能化可以理解为以设备寿命周期费用最经济和设备效能最高为目标，充分利用云计算、物联网、移动互联网、虚拟现实、大数据等新兴信息技术，全面提升设备感知、预测、协同和分析优化能力，是在数字化的基础上充分显示设备基本参数，在信息化的过程中充分展示设备运行状况和性能，结合设备运行揭示设备管理基本规律，制定行之有效的设备管理策略，实现管理的智能化。

3、炼化企业设备管理智能化建设思路

无论德国的工业4.0，还是中国的智能制造2025，其核心技术都是CPS。CPS，Cyber PhysicalSystem，也就是“信息物理系统”（亦译为“网络实体系统”、“虚拟实体系统”等），提供了一套完整的智能技术体系，能够实现对数据进行收集、汇总、解析、排序、分析、预测、决策、分发的整个处理流程，能够对工业数据进行流水线式的实时分析，并在分析过程中充分考虑机理逻辑、流程关系、活动目标、商业活动等特征和要求[4]。本文以CPS的5C构架（感知层、信息转换层、网络层、认知层和执行层）为基础，从设备管理实际业务出发，提出了炼化企业设备管理智能化的总体架构和建设思路。

炼化企业设备管理智能化总体架构见图1。

图1 炼化企业设备管理智能化总体架构

3.1 感知层

数据是CPS上层建筑的基础，炼化企业设备管理智能化建设首先要从数据来源、采集方式和管理方式上保证数据的质量和全面性。

设备运行状态的数据采集一直是炼化企业的薄弱点。先进的传感器技术、通信技术、物联网技术使得大量原始数据的采集变得十分便捷，同时避免了传统人工采集带来的各种弊端。例如：机泵群在线监测系统是在泵体上安装小型传感器，将振动、温度等监测数据通过工业无线网络实时发送回来；智能巡检系统是利用移动终端进行巡检导航和振动、温度等监测数据的采集，并通过WIFI或4G等无线网络实现数据的实时传输；红外热像仪检测可以不接触、远距离、快速、直观地感知电气设备的热状态分布，掌握设备运行状态。随着企业部署范围的扩大，在线状态监测和离线状态监测相结合的方式将基本满足企业对设备运行状态感知的需求。

设备状态监测感知技术见图2。

图2炼化企业设备状态监测感知技术

另外，数据采集还可以通过生产工艺等设备运行环境来间接感知设备的运行状态，作为那些尚未应用状态监测或目前技术无法监测的设备的数据源。再者，借助于网络的融合，数据的采集将摆脱所在装置或企业的束缚，同行业乃至跨行业同类设备的数据也将作为其有益的补充。
3.2 信息转换层

数据采集上来后，要对数据进行特征提取、筛选、分类和优先级排列，保证了数据的可解读性。例如：离心机组的状态监测，是对采集的振动信号进行加工处理，抽取与设备运行状态有关的特征信号，转换成我们能看懂的时域频谱图、频域频谱图等。

三维数字化技术对设备管理智能化意义重大，它能够全面展示生产装置的反应器、塔、罐、泵、阀、管线等设备的空间位置、具体形状及详细信息，并集成设备管理专业系统，将数据转换成图像展现在屏幕上，能够清晰、快捷有效地传达和沟通信息，提升关键设备的安全运行水平。

三维数字化及集成示例见图3、图4。

图3三维数字化技术示例

图4三维数字化集成专业系统技术示例

这里需要强调的是，很多炼化企业存储了大量的设备使用数据，但是数据的利用率不高，只关注异常数据或只用于处理当下的事务，造成了数据浪费。建立企业范围内统一的、标准化的数据集成平台，整合设备专业系统（如机组监测系统、机泵监测系统、点巡检系统、腐蚀监测系统等）和外部相关系统（如HSE、LIMS、能源管理、智能管网、LDAR、工业电视等）分析和预测数据的关联，既可以有效避免数据的浪费，又可以挖掘更多有用的信息。例如，对设备运行和机械状态参数相关分析，可将相关的参数组合在一起，评估各项参数相关性，进而调整优化相关生产操作和维修计划。

炼化企业数据集成平台架构见图5。

图5炼化企业数据集成平台架构

3.3 网络层

网络层是CPS实现资源共享的基础，通过网络将各种远程资源有效的连接，不仅仅是物理实体的互联，也包括人与人的互联。网络的互联互通与资源共享将更好地提升设备管理智能化水平，例如：它能够与同类型设备或处在不同生命周期阶段的设备进行比较，更深入地了解设备的运行状态和发展趋势；它将设备供应商和行业专家通过网络与企业现场联动，对设备和产品的性能状态进行异地远程的全天候监测、预测和评估，形成了全员监测管理新模式，形成共享共赢的生态圈。

3.4 认知层

认知层将实体抽象成数据模型，保证数据的解读符合客观的物理规律，并结合数据可视化工具和决策优化算法工具为用户提供决策支持。

基于规则的故障诊断利用了经典诊断分析技术和专家系统理论，通过对所获取的数据进行故障征兆提取，再依据“设备-征兆-故障-建议”匹配规则，对测得参数进行分析、判断，做出是否发生故障以及故障类型、故障程度的评价，推测设备状态的发展趋势，及时维修。部件寿命周期管理，根据部件更换记录自动计算部件的平均寿命，根据运行时间、采购周期、制造周期等参数自动计算部件剩余寿命和物资需求时间，实现剩余寿命报警，指导设备及部件的维修和更换工作。RBI(基于风险的检验)、RCM(以可靠性为中心的维修)、SIL(安全完整性等级)等基于风险的信息化评估技术，能够对设备管理流程进行优化，合理安排检验检修计划，保证生产安全经济运行。

大数据技术是处理多维海量数据的有效工具，在金融、通讯、电子商务等行业均取得了显著的应用效果，也为炼化行业产业升级提供了新途径。每年炼化企业从现场设备状态监测系统、实时数据库等系统中，可以获取设备的轴承振动、温度、压力、流量等海量数据，通过“分类统计及规律挖掘--相关性分析--设备风险评估及故障预测分析”，可以建立基于案例的设备大数据诊断与预测，为操作和维修提供指导，全面支持预知维修。

基于案例的设备大数据分析技术架构见图6。

图6基于案例的设备大数据分析技术架构

3.5 执行层

执行层根据制定的策略进行执行、跟踪，并根据执行结果优化策略。

CPS的目标是通过先进的分析和灵活的配置，最终实现管理系统的自我配置、自我调整和自我优化。对于设备管理智能化建设，首要是形成策略开发、管理、执行、评估和优化的闭环管理，打通业务流程。

以设备维修策略优化闭环管理为例，首先应在设备、系统、装置的层面查看并分析整体风险以及不同措施建议对整体风险以及相应成本的影响，选择最佳的措施并进行审批管理，形成维修策略；维修策略所包含的各项措施根据时间间隔、所需资源、机具等进行打包并分送到不同维修执行系统中执行，如ERP系统、操作巡检系统、检验管理系统、校验管理系统、壁厚测量系统等；收集设备故障事件数据、维修历史数据、状态监测数据及与故障相关的生产损失数据，通过核心分析、绩效管理、健康指标管理监测设备状态及绩效，并应用根原因分析及可靠性工具探索故障发生规律及其根本原因，针对根本原因提出改进建议，改进和优化原有维修策略。

维修策略优化闭环管理流程见图7。

图7维修策略优化闭环管理流程

4、炼化企业设备管理智能化建设路线

炼化企业设备管理智能化建设是一个渐进深入的过程，应当遵循“总体规划、分步实施”的原则，按照“完善感知系统、建设专家系统、建立基于预知预防的维护维修体系”的“三步走”路线图，开展设备域智能化建设。首先完善基础数据，打牢基础，要从完善感知系统、开展数据标准化工作、基础设施全面实现数字化等方面分步实施；其次建立机理模型、专家系统等进行知识积累，考虑结合自主开发、远程技术服务及外聘专家等方式实现。最后，设备管理智能化建设的核心还在于人，应当建设策划团队和专业团队，培养既懂信息化、又懂业务的复合型人才。

5、结语

炼化企业将持续加强绿色低碳、节能减排，强化资源协同，优化产业价值链条中的各个环节，努力使企业利益达到最大化。信息技术为企业战略择优、提质增效升级提供了无可替代的支撑。设备管理作为企业经营管理的重要组成部分，其智能化建设应当紧跟时代的步伐。随着信息化和工业化在炼化行业的深度融合，设备管理智能化也将获得更多的关注和应用深化。