能源化工是一个国家经济结构中的重要基础产业。在进口原油、天然气依存度居高不下的情况下,如何提升本土的原油、天然气生产效率,降低采集、生产、运输成本,一直是整个行业的重要使命。电网、发电和化工行业都是国民经济的支柱产业,面临着节能减排、双碳承诺的巨大压力,如何利用数字化手段实现降本增效,解决生产、管理问题是所有行业企业面临的重大课题。2022年,我国能源化工行业的数字化建设有以下重要发展趋势。

  5G工业互联网、数据中心人工智能信息基础设施与能源基础设施深层次地融合,支撑传统能源基础设施转型升级,推进能源生产和消费方式更加智能化。以中石化公司为首的头部企业正致力于全产业链数字化转型,针对油田数字化改造、管道数字化管理、炼厂数字化建设、加油站数字化服务全面布局数字化改革策略。

  在物联网云计算等数据采集、计算技术的支撑下,智能化业务监控和管理系统实现油气集输“三化”管理。比如中石化研发了中国首个公司级管线管理系统--中国石化智能化管线管理系统,实现油气集输数字化、可视化、智能化管理。通过三维建模、全景影像、视频监控等技术方法,使地下管线可视、地面站库多维度展示,已覆盖近4万公里油气管线,明显提升管道隐患治理、应急响应能力。实现 3.4 万公里管线数据的全覆盖,推动系统应用,实现巡线任务下达、事件上报、巡线人员监控、隐患事件分析等功能。

  能源数字化转型体现在产、供、销三大环节的能源实现各能源间的灵活转换和互通互济,产、供、销三大环节的信息利用(包括采集、传输、处理、存储、控制)效率提升,以及产、供、销三大环节的业务模式与形态创新。新的业务模式和新生态包括内外协同与跨界融合的新业务发展模式、科学精益与灵活高效的新运营管理模式、快速反应与智能互动的多元服务模式、共建共享与共治共赢的新生态发展格局。

  英国石油,一家原本专注于生产资源的国际石油公司,通过数字技术的广泛应用,商业模式进行了较大的变革,现已成功转型为综合能源服务企业,专注于为客户提供综合能源解决方案。

  中国综合能源市场起步晚,综合能源市场生态服务建设经验仍有待提升。当下能源电力上下游产业链尚且还没有打通,并且随着新能源的大规模建设和分布式电源技术发展,产业服务生态将不断衍生,因此能源电力服务在顶层设计、资源整合、绿色金融、精准体验方面仍需持续探索,对于新的市场挑战,需慢慢地增加数字化建设和机制引导,助力绿色能源服务全面开展。

  数字化技术为能源服务升级提供了有效支撑,依托互联网生态和数字化技术不断丰富的综合能源服务生态建设成为能源服务数字化转型的关键考验,除满足最终客户多元化、差异化、个性化需求外,还应在能源系统效率、边际用能成本上一直在优化,拓宽能源服务主体边界,构建新型服务生态经济圈,发挥数字化服务转型后的商业价值。

  未来,随着可在生能源的大规模开发利用,以分布式、储能等为代表的新兴能源技术及基础设施将加快速度进行发展,而且基于新的数字化技术也将提供全新的商业化服务,此时综合能源生态服务需要兼顾传统能源和清洁能源的发展特性,通过搭建数据开放平台、数字服务平台、数字化的经济平台,实现能源价值的深耕挖掘,朝着绿色能源的发展路径创新商业模式,促进跨界生态合作并提升用户体验。

  数字技术与业务、财务融合,将数据要素深度嵌入到生产运行流程与客户服务之中,充分的发挥业财融合下数据要素的放大、叠加与倍增效应。

  横跨众多业态的多元经营是不少集团企业的发展模式,对业财深层次地融合的管理创新需求越来越强烈。以涉及能源、医院、农牧、物流等多个业务板块的宝丰集团为例,在集团预算体系的建设中,依据各板块特点及管控需求,打通了从战略目标、业务计划、预算编制、监控、调节,到绩效考核分析的全过程,并在预实分析的基础上拓展了主题分析。主题分析包括经营性分析(产量、销量、库存等)、损益性分析、工程管理分析,和重点工作追踪分析等。

  数字场景建设是企业推进数字化转型的重要抓手。行业企业在推进数字场景打造时,由于基础条件、驱动因素等不同,场景侧重点也不一样。电网和发电行业企业关注节能减排、安全生产以及设备的检修维护等方面场景的打造;化工企业门类众多,行业企业数字场景建设时,着重关注对生产的全部过程的管控以及产业链供应链的协同等方面;能源化工行业企业大多有工程建设项目建设,因而更关注工程建设项目的全生命周期管控的数字场景打造。

  比如,国电投的投资决策模型,宝丰能源、旭阳集团、富海集团等以石油化学工业为主的公司则更多的应用了产供销平衡模型、动力平衡模型、配煤模型等,中石化的建设经营管理数据服务平台,建立了3万多个数据资源模型,支持了财务、物资、营销、金融等业务领域数据分析类应用,都是能源化工行业场景化数字化转型的典型示范和有效路径。

  人工智能技术已大范围的应用于经济社会的方方面面,带来了巨大的经济和社会效益。

  应用AI智能、知识图谱等技术为管理报告应用进行全场景赋能。比如预算偏差自动定位、同比偏差自动定位的智能归因分析,包括采购成本上升、整体成本下降等场景的应用;智能情景模拟与预警,例如出售的收益、费用、库存异常偏差监控及报告的智能预警等等。

  数据智能交互技术,以百度式搜索、微信式聊天的方式与系统来进行互动(语音识别技术的应用),随时随地、实时高效与数据来进行“无门槛”交互。

  借助场景化分析的知识图谱技术进行智能推荐。通过人工与自动两种方式,形成数据之间的关联网络,直观呈现给分析人员,分析人能便捷地获知数据可分析的维度和路径。系统也支持基于知识图谱的关联信息自动推荐功能。未来,也可依据知识图谱实现智答的主动分析,自动找到数据变化的隐含原因,并给出结论。

  打造数据资源体系,建立跨部门、跨专业、跨领域的一体化数据资源体系,强化数据分级分类管理,建立最小化的数据共享负面清单,推动数据规范授权、融合贯通、灵活获取,实现“一次录入、共享应用”,在此基础上,发挥数据要素的作用,获取不一样的层次应用成效。

  以国家电网为代表的能源企业通过数据相互连通、共享应用驱动人财物等核心资源优化配置来推进企业经营的数字化应用水平。

  能源化工行业数字化转型不仅是全流程、多层次的战略转型,还是一个需要兼顾内部运作与外部协同的系统工程。在集团内部要做好集团层面与子公司、战略层面与业务层面的协同。在集团外部,支持行业有突出贡献的公司建立共享平台,促进资源的有效协同。部分公司能够凭借体量与政策优势,发展面向行业的专业性公共信息服务,搭建网络化协同平台,带动上下游企业转型,促进产业链价值跃升。

  旭阳化工通过对供应商车辆的数据来进行统筹管理,满足内部车辆的调配使用;宝武钢铁实现了炉对炉、车对车的数据传输和共享;中石化打造了“石化智云工业网络站点平台”,以平台为支撑,促进内外协同、跨界融合,实现跨行业、跨企业的资源汇集、数据共享、协同创新,构建开放、共享、共创的工业互联网生态。

  变频器市场大多数来源于设备配套和改造项目，大概各占40%，其余来自零部件和更换。 在

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