煤化工副产品深加工行业实施中国制造2025（智能制造）战略研究_开题报告

一、文献综述

（一）研究现状

当前，以智能制造为代表的新一轮产业变革迅猛发展，数字化、网络化、智能化日益成为制造业的主要趋势。为加速我国制造业转型升级、提质增效，国务院发布实施《中国制造2025》，将智能制造作为主攻方向，加速培育我国新的经济增长动力，抢占新一轮产业竞争制高点。目前，我国制造业机械化、电气化、自动化、信息化并存，不同地区、不同行业、不同企业发展不平衡，发展智能制造面临关键技术装备受制于人、智能制造标准／软件／网络／信息安全基础薄弱、智能制造新模式推广尚未起步、智能化集成应用缓慢等突出问题。因此，作为一项必须长期坚持的战略任务，推动我国制造业智能转型，环境更复杂、形势更严峻、任务更艰巨。《智能制造工程实施指南（2016一2020年）》明确“十三五”期间同步实施数字化制造普及、智能化制造示范。按照专项行动确定的连续实施三年，2016年要边试点示范、边总结经验、边推广应用的总体安排，继续组织开展智能制造试点示范专项行动。实施智能制造试点示范专项行动，是落实《中国制造2025》以及智能制造工程的重要措施，对于实现制造强国目标具有重要意义。

新型煤化工以生产可以替代石油化工的原料和清洁能源为主，是以先进的煤气化和液化技术为龙头的能源化工产业体系，主要包括煤基合成气甲烷化、煤气化生产甲醇进而生产化学产品（乙烯、丙烯、乙二醇、二甲醚和芳烃化合物等）和油品（甲醇汽油、柴油、石脑油和燃料油等）、直接液化生产油品以及IG中国精甲醇产量（整体煤气化联合循环）发电等。经过神华宁煤集团等一系列煤化工先行先试企业的探索创新和不懈努力，在不断吸取一些失败教训的基础上，我国在现代煤化工领域已经积累了丰富的经验，研发了一些煤化工行业的关键核心装备，如神华宁煤集团煤制油的“神宁炉”等，形成了一整套以煤为原料制油、制烯烃、制天然气等的国产煤化工副产品生产装置。 通过吸收国外先进技术并加以创新，相继取得一系列关键技术突破，这些技术成熟度越来越高，生产工艺越来越先进，制约发展的一些技术瓶颈已经和正在得到解决。这些一系列的国产装备和关键技术的研发与实现，为煤化工实行智能制造提供了强有力的现实可行基础，在煤化工副产品深加工行业实行智能制造将对原本的废水处理、大气污染等发展问题提供具体量化考量依据，

二、范文提纲

一、化工副产品深加工行业浅析

（一）国内主要煤化工副产品深加工企业对比分析

（二）神华宁煤集团煤化工副产品深加工综合利用项目简介

二、制造对煤化工副产品深加工行业的影响和带动作用

（一）解决流程行业突出关键问题

流程行业专业分工很细，各专业之间都有交界面，但信息的传导存在手工模式较多、信息化系统专业性较强，各个系统之间没有消息传递，业务流程的流传只限于各专业系统，数据在不同系统中均有采集，数据不同源，信息反馈不及时，效率不高。特别是企业中三剂辅料的采购，均需要从车间一级层层往上申报，一旦不合规都得重新办理，流程复杂环节多，周期长，严重是采购废标，需要重新开始。因此企业的业务系统孤立、孤岛造成系统集成度低——“烟囱式”系统林立，专业应用多，处理一个综合业务，需要登陆不同系统，效率低下。若采用传统的工厂信息化建设模型，各个系统间为了达到互联需求，将各自进行通讯，从而形成一个复杂度极大，无法进行统一管控的系统网络。当系统工作时，各个系统不得不依赖系统间的私有接口。该点对点的互联模式，当任何一个系统变化或有新系统需要加入时，都将导致其他系统的变更。一旦出现故障，可能会扩散至其他系统。

流程行业生产过程连续性，每一秒产生的数据量级都在百兆以上，如此庞大的数据，传统方式只用到生产的监控、简单的趋势分析。很多关键控制点和重要参数之间的关联关系，都无法分析。就连简单的工艺参数的平稳率、报警率也很难手工计算。造成企业大量的生产数据冗余，无法分析，无法应用。很多业务部门还停留在通过实时数据库获取最原始数据进行报表统计，数据上报。完全没有达到数字化、智能化的应用。

工业企业能源管理活动旨在发现和挖掘企业哪个区域存在节能改进机会，并对该机会进行评审和组织相关资源进行整改，以达到逐步提高企业能源利用效率的目的。但是随着能源管理工作的持续深入，需要进一步发现和挖掘企业节能机会愈发变得困难，主要原因在于企业能源管理的精细化程度决定了发现区域用能问题和挖掘节能潜力的能力。精细化能源管理要求在空间、时间和能源介质三个维度上都必须达到数据统计精准和能耗计划可分解的要求，如此才能保证节能整改措施可落地，节能效果评估无偏差。

（二）突破现代煤化工副产品深加工行业发展的关键技术

为了更好的满足多系统协同工作，解除系统间的耦合，并具备一定的未来的系统扩展能力，需要建设一条安全可靠，采用标准化集成模式的智能服务数据总线。

数据和应用的集成创新，建立协同高效，管理和应用服务一体化集成平台。

实现数据采集、传输、处理和业务管理的一体化；建立全面的、面向业务主题的数据模型，形成全局业务视图，随专业系统的建设不断扩展；构建面向业务应用的知识库，提供智能化应用支撑。

以集中、集成为主导，建成一体化信息系统，满足业务协同需求，实现跨专业的综合分析、跨专业的数据交换与共享、集团与企业上下一体的联动。实现异构系统的业务流程协调技术，真正实现PDCA管控和流程流转。提供了应用完全透明访问，降低总部对企业系统的集成耦合度，提高灵活性；规范交互接口，屏蔽企业系统差异性。

建立基于“数字车间”的指标中心。实现煤化工副产品深加工行业生产过程多维度指标化，指标与生产工况精准匹配，实时实现各类指标的异常识别、预警和解析定位。

建立多维度量化数分析模型，通过大数据算法，计算乙烯裂解的双烯收率和负荷、稀释比、裂解深度之间的关系，寻找生产工艺最佳案例。

利用数字化建模技术，建立生产过程指标中心，建立指标拓扑网络模型，实现生产管理的量化管理、工艺化拖延技术，最终完成生产过程实时调度的可视化。

系统平台嵌入任务定时技术和调度传呼机制技术，实现生产指标、生产日报数据的自动采集、运行和异常分析，数据共享，系统协调

利用智能制造数据中心，构建生产异常报警处理技术，解决从控制网到信息网的数据传送和快速相应难题。

支持企业运营的事件触发即时分析；提升综合应用实时数据和调度数据运行分析的实时性。

预计取得产业化成果

完成生产管理所需要的主要系统集中集成，协同工作大大降低，提高了数据收集和整理效率，从生产日报从原来的2小时，缩短为15分钟。

通过数字化建模，将生产流程可视化，指标可视化，实现生产运营数字可视化监控。

 完成调度指令业务流程设计、三剂辅料材料流程设计等主要生产业务流程设计，实现调度工作督办指令化、闭合化管理，生产业务流程移动办公管理。三剂辅料的采购审判流程，从原来的20天，缩短到7天。

实现生产过程报表自动生成，岗位层层把关，实现对报表中的统计数据进行异常判断及多级核对、数据关联查询、多周期趋势分析、修改记录查询等功能。通过这些数据将来了生产指标中心，为数字化建模提供了强有力基础。

通过任务定时和消息调度机制，实现了生产系统的全自动化运行，通过对异常数据的诊断，将生产过程的异常数据进行剔除校正，保留真实生产数据，提供各业务部门应用，实现数据共享，数出一门。

基于集中集成数据中心的监视，将各业务系统进行数据和应用集成，统一平台，真正消除信息孤岛。

利用MES系统提供强大的信息集成功能支撑，使得产、供、消业务、内部互供业务，以及装置的投入产出管理业务等实现无缝集成，大大地提高了公司内跨部门业务的效率，为公司生产经营管理提供重要的手段。

数据的集成、汇总、共享、综合分析带来的效率提升（需要管理的每一层级数据展示/分析报表展示），效率可分为，时间的缩短、数据同源准确性带来的数据复核的工作量减少，数据应用程度达到90%以上。

在数据统计方面可以找调度日报每天的编制，原来要几个少时，现在几分钟，对于车间每天的生产数据汇总分析也可以找到对比数据，数据核对，原来三个层级（调度、车间、班组）逐级核对，跨级核对，现在以系统为准，实现数据同源，扁平化、透明化应用。

三、对国产智能制造装备及智能制造系统解决方案的带动作用

（一）智能制造装备

煤化工副产品深加工行业属于流程工业，投入的具有自主知识产权安全可控智能制造国产化装备包括：DCS、高性能高可靠嵌入式控制装备系统、视觉传感系统、数据采集系统（SCADA）、智能测量仪表、在线无损检测系统装备、堆垛机、车间物流智能化成套装备、设备全生命周期健康检测诊断装备及优化软件、基于大数据的在线故障诊断与分析装备性能优化软件，以及各类仿真、数字化设计管理、优化软件等，智能工厂设备国产化率达到84.5%。

（二）智能制造系统解决方案

（1）建立了煤化工企业智能制造的新模式：本项目通过核心主控装备和软件系统国产化，探索了智能制造的推广应用模式，实现乙烯、丙烯等石油化工生产过程的优化控制、精细化管理、科学决策等单元技术和集成创新技术的突破，完成烯烃联合装置从原料到产品，从生产控制到经营决策，从生产管理到绩效分析多层次、多视角、全方面的智能化管控，实现传统产业提质降本、节能减排、绿色环保等可持续发展目标，并推广应用于石油、化工等流程行业。

（2）突破了一系列智能制造关键技术：本项目从仪表、检测、控制、操作、运营、决策流程个层面进行智能化建设，充分利用RFID、GPS、多媒体等技术，建立全面感知的物联网可视化平台；充分利用DCS、APC、PID等控制技术，建立生产操作自动化平台； 充分应用APS、MESO等优化技术，实现流程的高度集成及生产方案的价值全局最优。这一系列关键技术的攻关突破，为煤化工企业实现清洁化生产、经济性运行、安全低碳管控等良性发展，提供了坚强的技术支撑与平台保障。

（3）培育了智能制造产业生态圈：本项目通过技术攻关、创新实践，建设百万吨级烯烃智能工厂，形成了一些列自主知识产权的成果，包括专利、知识库、系统平台、最佳实践等，形成了技术探索、产品研发与应用推广的有机结合，建立了技术研究、产品研发与企业应用相互支撑、相互促进、共同发展的良性互动机制，培育和开创数字化、网络化、智能化技术发展的新空间！

四、智能制造经验和模式应用推广情况

（一）对提升国际竞争力的作用

通过智能工厂建设，在我国煤化工化工行业甚至是整个流程制造业内，我们可以充分研究、攻克智能工厂建设相关的一系列关键技术并形成自主知识产权，同时可以积累经验和模版，为制造业推广智能工厂建设提供样板和参考，带动年化工化工行业整体智能化水平的提升，加快我国制造业智能化发展的进程。形成技术探索、产品研发与应用推广的有机结合，建立技术研究、产品研发与企业应用相互支撑、相互促进、共同发展的良性互动机制，培育和开创数字化、网络化、智能化技术发展的新空间。

三、参考文献

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