数字化技术赋能石油石化企业生产效率提升策略分析

引言

在全球能源格局深度调整与“双碳”目标约束下，石油石化行业正经历从规模扩张向质量效益转型的关键阶段。传统生产模式因信息孤岛、决策滞后、资源利用率不均衡等问题，难以应对市场波动与环保压力。数字化技术通过物联网、大数据、人工智能等手段，重构生产要素配置逻辑，实现设备互联、数据互通与智能协同，为破解行业痛点提供新路径。近年来，国内企业加速布局数字化基础设施，但技术融合深度不足、全链条协同机制缺失等问题仍制约转型效能。探讨数字化技术赋能生产效率提升的策略，对推动行业高质量发展具有重要现实意义。

一、数字化技术重构石油石化生产体系的核心逻辑

1.1 数据驱动的生产要素动态配置

数字化技术通过传感器网络与边缘计算，实现生产设备、工艺流程、环境参数的实时数据采集，构建覆盖勘探、开采、炼化、储运全链条的数据池。基于大数据分析技术，企业可挖掘设备运行规律、能耗波动特征及工艺瓶颈，形成动态优化模型。例如，通过分析历史生产数据与实时参数的关联性，可预测设备故障风险，提前调整维护计划，减少非计划停机时间。此外，数据驱动的资源配置模式使企业能够根据市场需求波动灵活调整生产计划，优化原料采购与产品库存，降低运营成本。

1.2 智能算法支撑的决策闭环形成

人工智能技术通过机器学习模型对生产数据进行深度训练，构建覆盖工艺优化、质量控制、安全预警的智能决策系统。在炼化环节，深度学习算法可模拟不同反应条件下的产物分布，自动生成最优操作参数，提升目标产品收率。在安全管控领域，基于图像识别与自然语言处理技术，系统可实时监测作业现场违规行为，结合风险数据库生成应急处置方案，缩短事故响应时间。智能决策闭环的形成，使生产管理从经验驱动转向数据驱动，显著提升决策精准度与执行效率。

二、数字化技术赋能生产效率提升的关键路径

2.1 生产流程智能化重构

物联网技术通过设备互联与协议解析，打破传统生产系统的信息孤岛，实现装置间数据共享与协同控制。例如，在催化裂化装置中，温度、压力、流量等关键参数经传感器采集后，通过工业互联网平台传输至中央控制系统，系统根据预设逻辑自动调节再生器温度与反应压力，确保工艺稳定性。同时，数字孪生技术构建的虚拟工厂模型，可模拟不同生产场景下的设备状态与工艺参数，为工艺优化提供虚拟验证环境，降低试错成本。

2.2 资源利用效率的精准提升

大数据分析技术凭借强大的数据处理与建模能力，通过构建能耗模型和物料平衡模型，精准定位生产流程里的资源浪费环节。以蒸汽动力系统优化为例，它能深入剖析锅炉负荷、蒸汽管网压力以及用能设备需求之间的复杂关联，进而动态且智能地调节蒸汽发生量与分配路径，有效降低蒸汽泄漏和冷凝损失。与此同时，基于区块链技术的供应链溯源系统，能将原油采购、运输、储存、加工等全流程信息完整呈现，保障原料质量稳定，优化库存周转，大幅降低资金占用成本。

2.3 安全风险的前瞻性管控

人工智能技术通过构建安全风险知识图谱，整合设备故障记录、事故案例、操作规程等多源数据，形成风险预警模型。在油气储运环节，系统可实时分析管道压力波动、腐蚀速率、第三方施工信息，预测管道泄漏风险，并自动触发巡检任务分配与应急资源调度。同时，虚拟现实（VR）与增强现实（AR）技术构建的沉浸式培训系统，可模拟泄漏、火灾等突发场景，提升员工应急处置能力，缩短事故恢复周期。

三、数字化技术落地实施的保障机制

3.1 基础设施的云化升级

企业需构建统一的工业互联网平台，整合边缘计算节点、私有云与公有云资源，形成“云 - 边 - 端”协同架构。边缘层部署轻量化数据处理模块，实现设备状态实时监测与本地化决策。云端构建大数据分析平台与 AI 训练环境，支持复杂模型开发与全局资源调度。此外，5G 网络的高带宽、低时延特性可满足远程操控、高清视频传输等场景需求，为数字化应用提供通信保障。

3.2 组织能力的数字化转型

企业需建立跨部门的数字化推进团队，涵盖工艺专家、IT 工程师、数据分析师等多元角色，形成“业务 + 技术”双轮驱动模式。同时，通过制定数字化技能认证体系与激励机制，培养员工数据思维与数字化工具应用能力。例如，开展大数据分析、机器学习算法等专题培训，鼓励员工参与数字化创新项目，形成自下而上的转型动力。

3.3 生态体系的协同共建

企业需与科研机构、技术供应商、行业协会等建立合作机制，共同攻克关键技术难题。例如，与高校联合开展数字孪生、工业互联网标识解析等前沿技术研究，与设备制造商合作开发智能传感器与执行机构，与标准组织参与制定数据接口、安全规范等行业标准。此外，通过加入产业联盟或开源社区，共享技术资源与最佳实践，加速数字化技术普及。

结束语

数字化技术已成为石油石化企业突破传统发展瓶颈、构建新质生产力的关键路径，通过生产流程智能化重构、资源利用效率精准提升与安全风险前瞻性管控，企业可实现从规模扩张向质量效益型转变。未来，随着数字孪生、量子计算等技术的成熟，数字化生产体系将向全要素、全产业链、全价值链延伸，推动石油石化行业向绿色低碳、智能高效方向持续演进。企业需以开放心态拥抱技术变革，构建数据驱动、智能协同、生态共赢的数字化发展模式，在全球能源竞争中占据主动地位。

参考文献：

[1] 王基铭 , 黄维和 , 宫伟 . 石油石化行业数字化转型与智能化发展路径研究 [J]. 石油学报 ( 石油加工 ),2021,37(04):67-68.

[2] 李阳 , 刘合 , 李根生 . 基于工业互联网的油气田生产优化与智能决策系统构建 [J]. 石油勘探与开发 ,2022,49(03):62-63.

[3] 孙金声 , 黄中伟 , 李军 . 数字孪生技术在石油石化装备全生命周期管理中的应用探索 [J]. 天然气工业 ,2023,43(05):9-10.