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    能源行業數智化轉型正當時
    • 作者:宋慧欣
    • 點擊數:5440     發布時間:2023-09-25 00:28:32
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    要逐步完成行業轉型提升和企業價值增長,就需要進一步利用工業互聯網、工業大數據、人工智能等新一代創新技術,深入挖掘數據價值,賦能能源行業數智化轉型。
    關鍵詞:

    /宋慧欣

    《數字中國發展報告(2022年)》顯示,2022年我國數字經濟規模達到50.2萬億,占GDP比重達到41.5%,數字經濟的增速明顯高于GDP增速。各行業的數智化發展將成為助力國家數字經濟發展的推動力。今年4月,國家能源局印發《關于加快推進能源數字化智能化發展的若干意見》,針對電力、油氣等行業數字化智能化轉型,明確了指導思想和基本原則,從加快行業轉型升級、推進應用試點示范、推動共性技術突破、健全發展支撐體系、加大組織保障力度等5個方面提出了轉型方向和舉措,為能源電力高質量發展提供有效支撐。《意見》發布后,從國家層面、行業層面、國企央企監管等層面出臺了一批指導意見和實施細則,積極推動能源行業企業的數智化發展。

    能源行業是國民經濟的支柱性行業,近年來我國通過智能制造試點示范方式,能源行業的智能化信息化建設成效顯著,生產運營效率提升,生產運行成本下降,評選出一大批國家級智能制造的示范企業。事實證明,數字化技術正在數字技術正在深刻地改變能源行業。如在電力行業,通過實時監測和分析電力系統的運行數據,及時發現故障和異常情況,并采取相應的措施進行調整和修復,從而確保電力系統的穩定運行,提高電力系統的可靠性和安全性。通過精確的數據分析和預測算法,合理分配電力資源,提高能源利用效率,減少能源浪費,優化電力系統的能源管理和調度。通過對能源設備的遠程監控和維護,提高設備的運行效率和壽命,降低運維成本等;在石化行業,對油田天然氣資源結構、流程、煉化裝置等進行了數字孿生建模研究,對工藝配方、工藝流程參數等進行全方位的仿真建模研究,對原料比例系數、裝置設計路徑等進行了調整,進而確定最佳的煉化技術方法。將設備的歷史故障情況和修復歷史數據、設備現場工作歷史數據,以及與故障診斷知識庫基礎相連接后,運用機器學習和知識圖譜信息技術,完成對設備故障狀態的檢查、診斷與定位。利用先進工業互聯網技術進行智能安全監測,并運用先進工業無線、4G、NB-IoT等工業互聯網技術手段,全方位了解并匯聚石化產業的安全及相關資訊,對產生的安全隱患進行迅速處理,確保石化工作穩定、持續開展等。

    盡管已意識到數智化轉型是其未來發展的關鍵驅動力,但對于大多數能源企業來說,數字化轉型依然處于初步探索的階段。從行業整體發展情況看,數據采集與集成能力弱、信息孤島嚴重、數據資源利用效率低是當前阻礙行業數字化、智能化發展的主要問題。要逐步完成行業轉型提升和企業價值增長,就需要進一步利用工業互聯網、工業大數據、人工智能等新一代創新技術,深入挖掘數據價值,賦能能源行業數智化轉型。

    此外,由于能源企業研發、生產、供應鏈、銷售流程龐雜,數字化轉型復雜度高,加之各個企業自動化、數字化程度參差不齊,因此數智化轉型絕不會是一朝一夕之功。當數智化轉型逐步深入,對每一家傳統企業來說都是知易行難,從數字化到智慧化,落實到行業企業千差萬別,能源行業企業需要因地制宜、因時制宜地制定轉型策略,填補傳統業務場景與數字化技術應用之間的鴻溝,推動數據資源作為新型生產要素的充分流通和使用,打通不同主體間的信息壁壘,帶動能源網絡各環節的互聯互動互補,提升產業鏈上下游及行業間協調運行效率,以數字化智能化轉型促進能源綠色低碳發展的跨行業協同。

    摘自《自動化博覽》2023年9月刊

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