《石化化工行業數字化轉型實施指南》工信部聯原〔2023〕270號
一、主要目標
到 2026 年，石化化工行業數字化網絡化水平顯著提升，數實融合持續深化，企業智能制造能力明顯增強，基于工業互聯網的平臺服務取得積極進展，面向細分行業的人工智能引擎初步成型，逐步由“深化應用”邁向“變革引領”，持續鞏固流程工業領先地位。數字化轉型成效突出，數字化轉型成熟度 3 級及以上的企業比例達到 15%以上，4 級及以上的企業比例達到 7%以上，關鍵工序數控化率達到 85%以上，數字化研發設計工具普及率達到75%以上。示范引領作用不斷增強，上線 2 個以上石化化工行業標識解析二級節點，新增培育 20 個以上數字化轉型標桿工廠、10 家左右標桿 5G 工廠、70 個以上智能制造優秀場景、50 家智慧化工園區，龍頭企業成為引領“鏈式”轉型標桿，智慧化工園區成為支撐行業高質量發展的重要載體，重點省區服務產業綜合管理的“智慧大腦”有效運行。重點環節數字化水平明顯提高，涉及高危工藝和重大危險源的石化化工企業關鍵工序設備基本實現數字化控制，安全環境風險實現精準動態預測預警預防。解決方案供給能力邁上新臺階，培育 3~5 家面向石化化工行業的數字化轉型綜合解決方案提供商，培育一批面向行業的特色專業型工業互聯網平臺；建設石化化工領域制造業創新中心，提高研發設計、生產控制等關鍵工業軟件、工業控制系統等供給水平。支撐保障能力明顯增強，制修訂 30 項以上數字化轉型相關標準；化工園區和生產企業普遍設立“首席數據官”，基本建立分級分類數據的全生命周期安全管理制度。
二、重點任務
（一）強化標準基礎，科學評估數字化現狀水平
1.健全標準體系。發布實施石化、化工行業智能制造標準體系建設指南，健全涵蓋基礎共性、重點領域應用、綜合評估的橫縱一體標準體系，為實施全面診斷評估和轉型提升奠定基礎。
專欄 1 標準建設工程
（1）基礎共性標準。包含石化化工專有術語、數據字典工業控制數據、企業業務數據等通用標準，石化工業軟件、人工智能、數字孿生等賦能技術標準，石化行業 5G 網絡、異構網絡融合等工業網絡標準。
（2）數據及模型標準。包含石化智能工廠參考架構、信息模型、數字化交付等資產數據及模型標準，煉化裝置模型構建、數據采集指標等物料、工藝數據及模型標準， 能源管網模型構建要求、能源數據采集指標的公用工程數據及模型標準。
（3）關鍵應用標準。包含操作報警管控、智能巡檢、工藝優化、過程質量等生產管控與優化標準，環境風險預警、現場作業管控、碳排放等安全環保管理標準，動設備故障診斷、靜設備健康診斷、電氣巡檢、儀表健康診斷等設備管理標準，蒸汽動力優化、瓦斯系統優化、氫氣系統優化、管網優化等能源管理標準，進出廠物流管理、無人罐區等物流管控標準，設備遠程運維、產業鏈協同等新模式應用標準。
（4）診斷評估標準。包含煉化、現代煤化工、傳統煤化工及化肥、氯堿、輪胎、精細化工及新材料等細分領域數字化轉型水平與成效評估標準，化工園區智慧化評價導則。
2.實施全面評估診斷。依托石化化工行業相關咨詢服務機構建立石化化工行業數字化轉型推進中心。推動各省區組織分年度數字化轉型評估活動，建立診斷、咨詢、評估、改造、驗收等閉環化工作機制，實現對標找差距、整改促提升、逐年有成效，培育一批數字化轉型標桿工廠。
專欄 2 數字化轉型評估診斷工程
（1）抓隊伍。培育壯大石化化工行業數字化轉型支撐機構力量，負責組織起草標準規范、開展評估專家培訓、設立自評估自診斷平臺、提供咨詢診斷評估服務、打造數字化轉型服務商資源池等。
（2）抓診斷。指導各省區組織第三方專業機構全面診斷評估石化化工行業數字化轉型現狀，出具“一企一策”“一園一策”“一業一策”評估報告，評估智能化水平，找準問題短板，明確改造重點，為改造提升提供依據。
（3）抓先進。鼓勵各省區結合診斷評估報告，組織化工園區和企業制定改造提升方案，明確目標、路徑、步驟、保障措施，遴選成效顯著優秀企業、提級進步明顯企業，通過現場會、觀摩會等形式總結經驗、宣貫推廣。
（4）抓驗收。組織各省區對全年改造工作進行驗收，形成本省區石化化工細分行業數字化水平及工作成效評估報告并報工業和信息化部。
（二）強化供應商培育，提升場景開發和解決方案供給能力
通過實施智能制造系統解決方案揭榜掛帥，圍繞資源高效利用、生產操控優化、設備可靠運行、安全環保低碳等場景提煉關鍵需求，突破一批技術領先、效果顯著的智能化場景，夯實自主知識產權軟件、硬件及裝備基礎，培育具備較強創新能力解決方案提供商，提升專業化、標準化的智能制造集成服務能力。
專欄 3 新技術應用場景研發工程
（1）生產調度及巡檢?；诋a品價值鏈的多裝置動態優化、基于數字孿生的管網調度執行、基于物料平衡的調度排產優化、裝置靜態反應模型及效益核算、智能外操巡檢、高空管廊和儲運罐區及變電站智能巡檢、特種機器人作業等。
（2）生產控制及優化。事件驅動的動態調度和多層級計劃聯動優化、基于多尺度混合建模及智能控制的裝置在線優化等。
（3）質量檢測與管理。自動取送樣等智能實驗室、高密度顆粒產品質量檢測、在線光譜檢測儀器、過程質量異常監控和預測、盲板智能管理、輪胎胎面檢測等。
（4）設備運維與管理。乙烯三機等關鍵設備運行狀態智能分析和診斷、腐蝕機理靜設備狀態評估、動靜設備性能的在線診斷評估、電氣設備智能分析診斷、設備腐蝕探測、無人值守變電所、儀表故障診斷與預測、裝置控制回路評估診斷及優化、閥門內漏診斷等。
（5）安全管理。裂解爐輻射爐膛安全監控、突發事件預警與應急聯動、基于高光譜紅外的氣體泄露監測、施工過程可視化監控、裝卸安全監控、危化品倉庫安全等。
（6）環保管理。工藝加熱爐、裂解爐煙氣氮氧化物智能控制、乙烯裝置廢堿在線減排、化工品泄露檢測、煙氣排放檢測、揮發性有機物泄漏檢測與修復（LDAR）、噪聲自動監測、園區惡臭（異味）自動監測、水質智能檢測、危廢全生命周期管理、碳足跡管理等。
（7）能源管理。能源介質優化、能源平衡優化、蒸汽管網優化、循環水系統優化、瓦斯系統優化、低溫熱系統優化等。
（8）供應鏈管理。無人罐區、無人泵房、自動化立體倉庫、進出廠環節無人化等。
（9）研發設計。精細化工及化工新材料的材料基因基礎數據庫及原子尺度的模擬計算。
專欄 4 關鍵軟件與裝備基礎夯實工程
（1）工業軟件。包含基礎物性數據庫、流程模擬軟件、石化三維工廠設計軟件、管道應力智能分析軟件、在線實時優化軟件等研發設計類軟件；計劃排產、調度優化、現場總線控制系統（FCS）、安全儀表系統（SIS）、先進過程控制系統（APC）、過程實時優化（RTO）、控制性能評估及 PID 自整定、高級報警管理、控制系統完整性、操作導航、操作培訓仿真等生產管控類軟件。
（2）關鍵裝備?？删幊踢壿嬁刂破鳎≒LC）、分布式控制系統（DCS）、數據采集和監視控制系統（SCADA）等工業控制系統；無人立體倉庫、無人叉車等智能物流裝備；物料物性在線分析、固態產品質量在線監測、氣體泄漏監測、設備腐蝕探測、污染物排放在線監測、火焰識別、人員異常行為識別等智能檢驗檢測儀器；5G 終端、巡檢機器人、特種作業機器人、消防機器人、加油機器人等新型智能制造裝備。
（三）強化技術改造，提高行業智能化水平
通過現有資金和政策渠道支持石化化工行業加快“智改數轉 網聯”，立足石化化工細分領域數字化轉型現狀及需求，推進企業在生產控制、安全環保等重點環節加快新型工業網絡、儀器儀表、智能裝備設備、關鍵軟件和系統等“基礎填平補齊”和改造提升，提高全要素精益管理水平，深化新一代信息技術融合應用等“先進成熟技術推廣”，實現高端化、智能化、綠色化、安全化躍升。
專欄 5 重點領域數字化技術改造提升工程
（1）煉化領域。針對生產流程長、多源原油加工過程參數多變等導致的生產過程工藝參數涉及一系列非線性及動態耦合，亟待加強工藝過程優化控制；機泵等動設備數量多、投資大，亟待保障裝置平穩運行；資源環境約束收緊下亟待提高風險感知、預警能力等本質安全水平，以及碳排放可視化、能耗優化調節等清潔生產水平；基于油品及化工產品市場需求變化優化生產計劃等需求，一是做好“基礎填平補齊”， 推廣全裝置先進過程控制系統（APC），裂化爐、再生器、機泵等主要設備全參數狀態監測及預測性維護，“工業互聯網+危險化學品安全生產”建設、三廢監測、噪聲監測、能源供應、生產、輸送、轉換、消耗全流程精細化管理和在線優化、碳資產管理系統等，解決煉化生產過程中控制參數調整頻繁、裝置非計劃停車、事故損失大、重大危險源風險集中、危險氣體泄漏難預測、碳排放及碳資產數據管理基礎薄弱等問題；二是做好“先進技術推廣”，鼓勵數字孿生、大數據、人工智能、工業互聯網平臺等技術在三維數字化工廠建模、過程實時優化（RTO）、色譜在線監測、大宗化工產品區域共享庫存預見性管理、以周為單位排產等方面的應用，推動煉化企業提升裝置生產運行管控水平、加強供應鏈風險預警和彈性管控能力。
（2）現代煤化工領域。針對提升壓縮機等設備穩定性，能量生產和釋放頻繁等亟待提高安全管控、能源平衡、成本精細化管理水平等需求，一是做好“基礎填平補齊”， 推廣全裝置先進過程控制系統（APC），壓縮機等主要設備全參數狀態監測及預測性維護，“工業互聯網+危險化學品安全生產”建設，三廢監測，能源供應、生產、輸送、轉換、消耗全流程精細化管理，碳資產管理系統等，解決現代煤化工生產過程中控制參數調整頻繁、安全風險集中、碳減排壓力大等問題；二是做好“先進技術推廣”， 鼓勵數字孿生、大數據、人工智能、工業互聯網平臺等技術在三維數字化工廠建模、過程實時優化（RTO）、色譜在線監測、設備預測性維護等方面的應用，推動現代煤化工企業夯實智能化發展基礎、提升裝置生產運行管控水平。
（3）傳統煤化工及化肥領域。針對降低老舊裝置居多導致的“跑冒滴漏”，加強“兩重點一重大”安全風險管控，降低能耗及碳排放強度，滿足農業精耕細作對化肥消費升級要求等需求，一是做好“基礎填平補齊”，推廣氣化爐先進過程控制系統（APC）、“工業互聯網+危險化學品安全生產”建設、大型機組狀態監測、智能立體倉儲管理系統等，解決化肥生產過程中鍋爐工藝指標平穩控制難度高、機組等故障多發、液氨及硫酸儲罐安全管理難度大、碳排放管理基礎薄弱、袋裝肥料裝卸勞動力密集等問題；二是做好“先進技術推廣”，鼓勵數字孿生、大數據、人工智能、工業互聯網平臺等技術在三維數字化工廠建模、過程實時優化（RTO）、煙氣排放達標、可視化巡檢無人機、企業運營管理決策支撐、化肥流向全過程追溯等方面的應用，推動化肥企業提高勞動生產率、提升本質安全和清潔生產水平，加速服務化轉型。
（4）氯堿領域。針對降低由于生產過程合成爐負荷多變、電解過程電流及電壓波動大等工藝不平穩而增加的水電消耗，加強氯氣、燒堿等多種危險化學品安全管控等需求，一是做好“基礎填平補齊”，推廣電解槽、聚合釜等主要設備全參數狀態監測， 自控閥門應用，DCS 控制系統，“工業互聯網+危險化學品安全生產”建設，解決氯堿生產過程中人工控制不平穩、安全風險集中等問題；二是做好“先進技術推廣”，鼓勵實施鹽酸合成爐、液氯汽化等裝置先進過程控制系統（APC）應用，推動氯堿企業提高裝置系統平穩率，提升本質安全和清潔生產水平。
（5）輪胎領域。針對膠片、胎胚等半成品轉移頻次密集亟待提高勞動生產率，提升終端輪胎門店庫存管理、營銷管理等效率，加強輪胎質量安全實時監測等需求，一是做好“基礎填平補齊”，提高 AGV 小車等智能機器人在生產中的應用比例，推廣生產制造執行系統（MES）應用，解決輪胎生產過程中成型、硫化等流轉環節多導致的勞動密集、差錯率高等問題；二是做好“先進技術推廣”，鼓勵數字孿生、大數據、人工智能、工業互聯網平臺等技術在輪胎三維數字化設計及仿真、硫化工藝實時優化、X 光病疵胎檢測、輪胎電子標簽、質量全流程追溯、供應鏈可視化等方面的應用，推動輪胎企業提高勞動生產率的同時加速服務化轉型。
（6）精細化工及新材料領域。針對產品種類多、訂單小且密集、生產過程復雜、產線切換頻繁，亟待提升勞動生產率和產品質量穩定性；部分原料、產品屬于危險化學品，亟待加強安全管理；投料過程原料、中間體等以有機化學品為主，亟待降低人身危害風險、減排壓力等需求，一是做好“基礎填平補齊”，推廣智能閥門等儀器儀表、立體倉庫、導軌及人站式自動取料、紅外識別無人叉車、色漿研磨自動控制、攪拌釜自動清洗、VOCs 在線監測、噪聲自動監測等，解決精細化工生產過程中取送料頻繁導致的生產過程勞動力密集、危險化學品儲存及有機物排放管理難度大等問題；二是做好“先進技術推廣”，鼓勵 MES 系統、先進過程控制系統（APC）、工業互聯網平臺等技術在自動配方調整、柔性生產制造等生產過程和供應鏈協同等方面應用，推動企業提高產線利用率、勞動生產率，逐步構建多品類供應鏈線上網絡。
（四）強化平臺布局，推動產業鏈供應鏈協同
通過遴選面向行業的特色專業型工業互聯網平臺等，打造工業互聯網平臺體系，推動化工園區智慧化管理、集團內高效協同、 區域內產業鏈供應鏈優化、行業內大企業帶動中小企業轉型，實現基于“工業互聯網平臺+工業 APP”的應用價值。
專欄6 工業互聯網平臺體系建設工程
（1）推動化工園區建設管控平臺。立足化工園區安全環保應急集中管控、園區產業鏈協同發展、公用工程互供一體化發展、精細化管理服務等需求，圍繞安全生產、運輸管理、封閉化管理、應急管理、環境能源管理、供應鏈管理、科技創新、公共服務等領域建設園區級工業互聯網平臺，實現數據、網絡等基礎設施網絡化，安全生產監管、封閉化管理和應急指揮平臺化，環境、能源、供應鏈等運營服務精細化， 運營、政務上云等業務管理高效化，數字化產線、智能工廠、產業鏈分析等產業發展智能化，助力構建互聯互通、資源共享、應用智能、產業循環的化工園區。
（2）推動大型企業示范建設集團級平臺。立足石化化工企業集團內部資源融通協 作、集團平臺賦能下屬企業高效發展等需求，圍繞化工產線智能、多廠區管理高效、環保數據實時采集分析、?；钒踩a、化工產品質量穩定、供應鏈協同等重點內容建設工業互聯網平臺底座、綜合安全環保管理體系、統一的質量管理系統和集團數據中心，推進智能制造、智慧管理兩條主線深度融合，推動內部企業加速業務上云，減小下屬企業數字化轉型壓力，以數智化變革助力企業內部的共享共贏、提質增效與轉型升級。
（3）推動重點地區加快建設區域“智慧大腦”。立足石化化工產業大省安全風險集中管理、環保排放實時監測、產業鏈供應鏈系統化管理、跨部門工作協同等需求，圍繞行業運行監測、安全風險預警、綠色環保等重點內容建設工業互聯網平臺，匯聚政府側工業和信息化、應急管理、交通運輸、生態環境等多部門監管數據及園區側三廢排放、重大危險源等數據，形成區域內行業資源一張網，支撐政府開展區域內產業分析、?；饭芾?、安全應急管理，賦能化工園區開展供需對接、精準招商。
（4）推動細分領域優化提升行業級平臺。立足解決石化化工企業在安全生產、環保治理、生態聚集等數字化轉型共性需求，圍繞平臺賦能、方案匯集、企業融通、多方協作等重點內容，聚合國內領先的化工行業數字化生態合作伙伴，打造面向煉化、現代煤化工、傳統煤化工及化肥、氯堿、輪胎、精細化工及新材料等細分領域的工業互聯網平臺，形成化工行業特色業務場景的 SaaS 解決方案、服務體系及應用生態， 推動化工企業上云、用云，提供“小快輕準”特色產品和解決方案，降低中小企業數字化轉型成本，帶動石化化工行業數字化轉型。
（五）強化前沿創新，推動人工智能等新模式應用
充分發揮石化化工行業數據資源積累豐富、數字化基礎較好優勢，與人工智能等戰略性技術加速融合，構建基于通用大模型 底座衍生的行業大模型，在確保安全性和倫理性基礎上，推出一批可復制、可推廣的典型案例及模式，搶抓未來發展先機。
專欄7 人工智能應用場景發掘工程
（1）工藝過程優化。針對化學合成反應實驗階段反應物和反應條件的組合較多、實驗周期亟待優化、生產運行操作工況組合多變等實際，鼓勵通過數理統計、神經網絡等手段構建面向生產全流程不同產品指標與進料性質、操作工況等反饋的衍生大模型，識別生產過程瓶頸問題，實現實驗和生產條件下不同產品方案下快速、精準的工藝操作優化。
（2）新產品模擬開發。針對催化劑及其配體的分子結構決定催化劑活性、選擇性等關鍵性能指標、研發過程試錯成本高等實際，鼓勵運用強化學習、計算化學等手段構建催化劑分子結構和性能之間的量化關系，開發基于催化劑性能指標、分子結構特征等反饋的衍生大模型，實現催化劑分子結構快速生成、催化劑性能及本征反應動力學的準確預測，變革化工“芯片”研發模式。
（3）裝置預測性維護。針對裝置故障診斷需要大量實時運行監測及測量數據、機理模型涉及湍流等尚不明確、現有機泵維護能力有限等實際，鼓勵通過邊用邊學、非正常即異常的技術路線結合設備畫像、設備運行數據構建裝置模糊機理模型，開發基于大型機組故障特征與裝置轉速、軸位移、振動、壓比等反饋的衍生大模型，實現裝置設備狀態在線評估和診斷、運維策略的動態調優，確保運維動作科學合理。
（4）安全生產預警預判。針對裝置關鍵設備的超溫、超壓等工藝異常場景和 18 種危險工藝流程，鼓勵融合專家經驗與深度學習算法構建不同異常場景與工藝參數等反饋的衍生大模型，實現高危工藝安全指標趨勢預測，動態推理參數的合理運行范圍，提前識別異常并關聯處置措施，提升生產過程的平穩性和安全性。
（六）強化安全保障，完善網絡與數據安全治理
強化政策標準宣貫，指導行業企業開展工業互聯網安全分類分級管理。圍繞原油加工、煉化、基礎化學原料制造等業務場景， 聚焦生產、工藝、能耗、科研等數據，深入開展重要數據識別備案和數據安全防護工作。
文章來源：科創資質
