石化盈科：石油石化行業數字化轉型白皮書（67頁）.pdf

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1、數字化轉型智造未來石油石化行業數字化轉型白皮書第一章.洞悉宏觀趨勢 預見能源新機.1.1 石油石化行業加速推進轉型升級1.2 優化能源結構 布局綠色發展1.3 石油石化行業數字化轉型勢在必行第二章.重塑多維企業 創新智造未來.2.1 未來石油石化企業：綠色、敏捷、高效、可持續2.2 全廠信息化EPC模式，開啟企業數字化轉型新篇章2.3 解析未來的石油石化企業2.4 重塑數字化架構 創新發展模式第三章.識別關鍵場景 抓住數字機遇.3.1 數字化轉型的方法：賦值 賦智 賦能3.2 聚焦轉型場景 識別業務優先級3.3 構建數字化核心能力 制定衡量成功標準第四章.制定轉型路線 平臺助力轉型.4.1 制

2、定數字化轉型路線圖4.2 數字平臺助力全方位轉型4.3 一體化模式加速轉型進程4.4 培育數字文化 重構人才技能第五章.技術驅動創新 領先指引方向.5.1 國外領先轉型實踐案例剖析5.2 對于中國石油石化行業的啟示第六章.實踐引領發展 使能業務轉型.6.1 打造全廠信息化EPC新建設模式6.2 關于ProMACE平臺6.3 實踐新標桿：中科煉化附錄.內容目錄010417293743551洞悉宏觀趨勢預見能源新機21.1 石油石化行業加速推進轉型升級以新技術、新材料、新能源為主要驅動力的能源革命正推動人類社會進入全新能源時代，全球石油石化行業迎來周期性轉折。面對我國能源發展潔凈化、數字化、多元化

3、的大趨勢，石油石化行業轉型升級壓力凸顯。全球石油石化行業宏觀環境2021年，全球能源市場供需不穩定，能源品種在大宗交易市場中價格波動較大，影響較為廣泛，能源市場將持續演變。全球能源需求與去年相比將增長4.6%，包括石油、火電和天然氣在內的能源均保持增長，全球可再生能源發電量尤其是太陽能光伏發電和風能發電同比保持較高的增長率，全球增長預期和發展意向逐步轉為可再生能源和其他形式的零碳或低碳能源。另外，多國相機確立碳中和目標，以二氧化碳為主要排放源的石油石化行業將長期受到這一目標的影響。能源消費未來更加偏重于可再生能源，在過渡階段將更加重視電氣化進程，著重發揮天然氣、氫能的減碳作用。為優化主營業務，

4、拓寬增長方向，全球石油石化企業正經歷著兼并重組、低價值資產剝離和戰略轉型。中國石油石化行業宏觀環境聚焦中國，能源是關系國計民生的基礎性產業，也是國家經濟發展、社會穩定的一大支柱產業。面對快速的經濟增長和不足的國內能源供給，我國長期依靠原油進口來補足供應端缺口，對外依存度逐年攀升。因此，一方面需要加大國內資源的高效利用開發力度，另一方面要依托多元化方式，保障國家能源安全。近年來，中國經濟發展進入新快車道，同時中國的能源發展也進入嶄新時代。習近平主席提出“四個革命、一個合作”的能源安全新戰略，將能源安全作為國家安全的重要支撐，為新時代中國能源發展指明了方向，開辟了中國特色能源發展新道路：推進能源革

5、命，積極推進能源生產和利用方式的變革，優化能源生產和消費結構，提高能源利用效率。作為指導我國下一個五年發展的綱領性文件，中華人民共和國國民經濟和社會發展第十四個五年規劃和2035年遠景目標綱要（簡稱“十四五”規劃）中也多次將能源作為關鍵詞重點提及，顯示我國在持續推進能源革命，建設清潔低碳、安全高效的能源體系，提高能源供給保障能力的決心。具體來看，一方面在低碳化轉型的進程中，規劃指出要提升天然氣作為過渡能源在能源結構中的占比，并加當前，全球新一輪科技革命和產業變革加速演進，世界政治經濟格局深度調整，作為各國經濟命脈的基礎，在2020年初爆發的新冠肺炎疫情所聯動的深遠影響之下，能源供需格局正在發生

6、深刻變革，能源不平衡不充分問題仍然突出，能源安全問題廣受關注。國際能源署，2021年全球能源回顧3 3快發展非化石能源，大力提升風電、光伏裝機數量、發電規模;另一方面，政策鼓勵對石油石化行業等重點行業進行前瞻性謀劃和技術探索，進行數字化治理和改造，同時有序放開油氣勘探開發市場準入，加快深海、深層和非常規油氣資源利用，推動油氣增儲上產，體現了我國以推動高質量發展全面推進能源消費方式變革，構建多元清潔的能源供應體系的決心。同時，政策建議加速產業結構轉型，促進我國石化產品由低端向高端化發展，淘汰落后產能，增強科技研發水平，精準洞察市場需求，擴大高附加值產品產能，注重煉化項目一體化建設，提高建設效率和

7、智能化運營能力。1.2 優化能源結構 布局綠色發展國家提倡大力發展綠色經濟，作為碳排放主要行業之一，石油石化行業在實現節能環保、清潔生產方面有著義不容辭的責任，企業應高度重視綠色經濟下的雙碳目標，探索突圍之道。企業層面：通過現狀評估、目標制定與減排舉措，企業可實現更為高遠的綠色和減排目標。借助數字技術，企業可實時監測及管控碳排放，優化生產環節，實現能效提升、模式升級。通過繪制減排成本曲線，企業可選擇最優的減排路徑，賦能組織加快綠色轉型。IT層面：技術升級是驅動產業升級的重要手段。在雙碳目標下，企業需積極利用云計算、人工智能、大數據、物聯網、數字孿生等技術直接或者間接降低能耗，節約資源。通過搭建

8、工業互聯網平臺，發揮云邊端協作能力，優化生產流程，促進數據、業務、技術的能力復用，加快傳統信息系統的改造和上云；通過科學控制高污染、高危險的業務環節，企業可降低能耗強度和資源利用效率，實現業務綠色可持續發展。1.3 石油石化行業數字化轉型勢在必行在國內外宏觀環境之下，石油石化行業面臨著安全、綠色、可持續發展等方面的嚴峻挑戰，數字化轉型的急迫性日益增強。中國石油石化企業在科技革命和產業變革交匯前夕，加強數字化轉型的頂層設計，大力應用和實施工業互聯網平臺，提升技術裝備數字化水平，在關鍵領域實施自主創新，是應對全球性競爭、捍衛市場地位的必經之路。石油石化企業必須抓住全球新一輪科技革命與產業變革的機遇

9、，實施創新驅動發展戰略，增強企業的科技創新能力，打造技術先導型公司，加速石油石化企業數字技術升級，提高企業韌性，實現敏捷、高效運營。同時，新冠疫情的爆發、極端天氣等倒逼石油石化企業加速數字化轉型，提高對于多變的市場環境的響應能力和適應能力。通過數字技術，增強企業彈性運營的能力，可以幫助石油石化企業更好地應對油價和全球供應鏈的波動，在復蘇的市場中搶占先機?！爸２拍芮蟀?，識變方能應變”，認識當前面臨的全球能源形式，增強風險意識和機遇意識，是石油石化企業突破求變，創新發展的前提。國家能源局，章建華，推進高質量發展 開創能源事業發展新局面4 4重塑多維企業創新智造未來52.1 未來石油石化企業：綠色

10、、可持續、高效、敏捷相較于其他行業，石油石化行業作為傳統產業，數字化轉型起步相對較晚。但其深入民生的獨特地位，覆蓋廣泛的骨干網絡及龐大體量的生產運營數據為企業的數字化重塑提供無限潛能。依托于數年的信息化建設，石油石化企業已具備數字化轉型的基礎。借助云計算、物聯網、人工智能、數字孿生及區塊鏈等技術，企業可根據自身發展階段選擇合適的技術以驅動轉型、實現產業的升級和業務可持續價值增長。未來的石油石化企業一定會踐行綠色、可持續的發展觀，以敏捷、高效、動態優化的運營管理和生產組織模式制勝未來。未來的石油石化企業將以卓越的產品和服務滿足客戶需求，提升客戶價值，實現綠色、敏捷、高效、可持續發展。值得關注的是

11、，國際領先的石油石化企業正不斷加強數字技術、清潔低碳生產、碳捕捉及儲存等新技術領域的投入，重塑石油石化行業和發展方向。2.2 全廠信息化EPC模式，開啟企業數字化轉型新篇章當前，中國穩居全球制造中心，國內對石油石化產品需求持續增長，也刺激了能源供應和產能的增長。經過數年的發展，我國新的生產煉化項目建設已由單點鋪設向一體化統籌規劃發展。全廠信息化EPC模式聚焦于構建與物理空間相互映射、高效協同的數字空間，圍繞業務域進行數字化頂層設計，打造統一的數字化平臺，以數據流貫通企業經營管理、生產管控、過程控制、邊緣感知各層級，可幫助企業實現信息化建設與工程建設的同步規劃、同步設計、同步實施、同步交付、同步

12、投用，極大地提升建設效率和節約成本。同時，一體化的信息化建設可夯實數字化地基，創造集成高效的工作環境。相較于項目建設完成后再分別針對各生產環節進行改造來數字化轉型，全廠信息化EPC的優勢在于其通盤籌劃和體系化的數據集成管理，從項目建設初期為企業創造良好的信息化框架，打好數字化轉型基礎，省去了后期統一平臺的時間和資金成本。一體化的趨勢正在不斷深入普及到石油勘探開發平臺、煉化工廠的建設中。在全球范圍內，多個石油石化企業已踐行這一理念，例如，沙特阿美煉廠SASREF在全廠部署云解決方案實現 IT-OT 的全面整合，?？松梨诤偷肋_爾能源借助微軟Azure平臺打造智能數字工廠等。未來的石油石化企業，將

13、以實現綠色、敏捷、高效、可持續的能源運營新范式為目標，同時也能將新一代ICT技術貫穿于全業務環節，圍繞全產業鏈協同推進各項業務的數字化。石油石化企業將在資源開發、管道儲運、煉油化工、產品銷售等環節深度賦能，同時在經營管理層面全面數字化，以實現科學決策、風險控制、業財融合、資源優配的數字化協同。62.3 解析未來的石油石化企業實現未來石油石化企業綠色、敏捷、高效、可持續的目標，可分別從業務的數字化和管理的數字化入手。2.3.1關鍵業務數字化資源開發后疫情時代世界能源需求復蘇，油氣作為傳統能源品消費量穩步回升。雖然長期能源結構將向清潔能源過渡，但在快速發展的中期，油氣勘探開采在保障能源供應方面仍將

14、發揮不可或缺的作用。當前，勘探生產主要集中在資源富集地塊。而未來，隨著地下條件更加復雜，勘探難度逐漸增大，油氣藏信息的地震反演難度加大。由于油氣地震勘探各環節數據孤立、單體價值低、共享程度低、資源開發企業無法充分挖掘和利用數據價值、實現規模與集群效應，這對提升油氣數據分析精準度和產能目標至關重要。面對高速的技術迭代及日趨激烈的市場競爭壓力，油氣田開發面臨準確而敏捷地測算儲量信息、確認地質甜點分布、選擇開采方式以及量化環境影響等問題。企業必須降低勘探時間與成本，精細化勘探數據管理，提高勘探準確性，從而高效高質量進行資源開采，數字化開采將是整個行業關注的重點。另外，對于勘探開發的鉆機等重型機械，設

15、備維修周期長，停機成本高昂，企業需要加強預測性檢修和資產設備管理，提高設備性能和降低維護成本。管道儲運油氣管網是保障油氣供應的重要基礎設施，是實現能源消費轉型革命的重要支撐。近年來，我國油氣管網基礎設施建設穩步推進，截至2020年底，油氣管道總里程累計超過14萬千米。但相較于歐美發達國家，我國的油氣管網鋪設普及率低仍然較低，負荷率高，參與主體較少。為支撐高速的能源需求增長，未來的10-15年將是油氣管網建設的高峰期，其中天然氣管道的鋪設將成為發展重點，助力我國能源低碳化發展。隨著油氣管道規模的擴大、主干線并網運行、基礎設施第三方開放、油氣托運商機制建立、市場化進程的推進，數據共享將成為搭建“全

16、國一張網”的基礎。管網運營企業需要搭建安全的數據共享網絡，智能監控管道負荷壓力等運行狀態，確保全天候機器人智能巡檢，保障油氣管道及站點的安全性，提高運輸效率。7除管道運輸外，油氣物料的運輸還可包括水運、陸運等物流環節。其中，海運船舶主要涉及大型原油運輸船和液化天然氣LNG船等，海運已成為我國大宗原油和天然氣進口的主要方式。受制于地理條件以及人為因素干擾，海運途中不確定性多，同時涉及水污染和大氣污染排放的問題，如若發生泄漏事故或不良作業，開展救援難度較大，考慮到可能造成的對海洋生態的不可逆破壞，救援行動分秒必爭。另外，隨著近年來船舶數量的增加和規模貨運量的增加，運輸網絡不斷擴大。海事組織對于油氣

17、船運的安全和排污標準要求越發嚴格，而監管范圍和難度也不斷加大。油氣水路運輸需要借助數字化手段盡快實時監測船上設備狀態、追蹤污染排放、消除安全隱患、保障船只人員安全、減小對海洋生態的影響。另外，陸運也是油氣產品在國內分銷的主要方式之一，例如液化石油氣LPG,液化天然氣LNG等產品的槽車、罐箱、鐵路運輸等。多樣化的靈活物流形式幫助了企業開發終端用戶，但同時，隨著運輸車隊規模的增加和運輸網絡的擴張，物流規劃、安全監測、事故應急救援和全流程污染排放監控等難度也在加大。面對跨區域長距離的運輸，油氣陸運需統籌生產及終端用戶管理，消除資源錯配和盲區，智能分析運力，提高物流運輸效率。同時，企業需要加強數據收集

18、、集成處理及共享能力，實時監控路途車輛狀態，保障運輸安全，在發生車輛側翻、油品泄漏或爆炸等事故時及時響應并派出搶修隊伍，提高救援效率。企業還需要實時監控和管理運輸途中的污染排放，以滿足越來越嚴格的排放標準。煉油化工煉油化工是石油石化企業增加價值、增長利潤的中心環節，是提高石油石化企業競爭力的重要領域。煉化企業核心競爭力與高效流程化管控息息相關。煉化裝置工藝技術復雜、因果關系變量不穩定影響生產裝置穩定運行，各環節對連續性生產的高要求決定著工廠需要實時掌握原料性質和變化。企業需要借助數字技術，重構煉化一體化模型，合理規劃企業生產計劃，迭代優化生產過程，實時掌控和調節各環節物料投放和再利用。同時，煉

19、化項目的建設涉及規劃、設計、開發、實施和交付。煉化項目的建設方需增強一體化EPC建設的理念，在追求高質量高效的項目交付的同時，同步建設數字化底座，為工廠數據一體化管理打基礎。通過建立企業級大數據分析平臺，煉化企業可全局規劃生產，同時將應急管理由事后處置升級為事前預測預警。煉廠的設備維護同樣面臨著技術迭代，產能升級，新舊設備更新換代的挑戰。企業需要增強資產設備績效管理，降低設備運維成本，提高設備運行周期。通過數字技術，企業可以對設備進行全生命周期智能管理、診斷與優化運行狀態，延長設備壽命、提高裝置自動化控制率、數據采集率、監控報警點覆蓋率等。安全作為煉化生產的重點，貫穿在工廠的每個環節，其中物料

20、儲存和管理是安全監控的重點。企業需要加強自動化管理和監控濃酸和強堿等?；?，幫助企業在安全環保的前提下實現效益最大化。8產品銷售我國石油石化行業品種豐富，產業鏈長，參與主體多元化，用戶需求呈多樣化特征。目前，石油石化用戶端（包括最終客戶和產業鏈上其他參與主體）信息龐雜、互通性差，現有的碎片化消費端信息難以支持企業管理層進行全面的戰略數據洞察，區域化零散數據資產難以實現價值倍增。石油石化企業在產品銷售領域存在企業級和個人消費兩種不同的業務形態，針對企業級市場，應運用數字技術提高產銷協作水平和銜接效率，采用“一戶一策”等營銷措施，滿足客戶個性化需求，并促進C2M反向定制和生產銷售運營一體化；針對個

21、人用戶，由于終端消費者對油品零售場景日益挑剔，油品銷售企業正在積極推進以靈活部署的模式推進新零售。隨著油氣改革，市場逐步開放，準入制度完善，如何高效智能的進行數據管理及洞察將成為企業銷售環節成功與否的關鍵。油品銷售企業應加強大數據分析，構建全渠道融合的新零售模式，創新營銷方式，推進平臺經濟，打造全渠道融合的“人車生活”生態圈，為客戶提供靈活性更高、經濟性更好的綜合服務。2.3.2運營管理數字化生產管控對于資源勘探企業，其開采區塊分布廣泛，所處自然環境多樣，提高生產效率對于各環節數據收集分析的實時性和可控性提出挑戰。隨著成熟區塊產量觸頂逐漸下降，新老油田都面臨著生產成本升高與效益降低。油氣開發難

22、度日益增加，勘探開發逐漸走向內陸腹地和大洋深處。井下作業、海上鉆進平臺作業對數據傳輸的實時性要求越來越嚴格。同時，地震信息解析的難度和數據量的增加，井下生產數據采集的時效性和可視化也面臨挑戰。對于煉油企業，目前行業面臨著整體加工能力過剩、資源對外依存度高、增長受限、企業利潤空間承壓等結構性挑戰。在煉油產品結構上，劣質原油加工能力不足，中低加工中小型高耗能企業多，而大型集約化節能型企業逐漸起步，煉油行業整體向低碳化轉型的難度較大?；て髽I同時面臨產業結構問題，目前我國化工生產主要集中在低端層次，通用產品市場布局飽和利潤空間受限，而高新材料、裝備及技術高度依賴國外進口，自主技術研發進展較慢，化工后

23、端高附加值產品布局不足。具體到煉化生產流程，如何高效保障生產安全，綠色低碳，優化煉化流程、降低生產成本將決定企業效益。而對于整體產業鏈結構性問題，煉化企業還面臨著企業優化、區域優化、產業鏈優化等問題，如何最大化各區域及產業鏈環節的協同作用，加強創新能力，在行業轉型的進程中優化產業布局，提升效益將決定企業未來的發展。9安全環保隨著石油石化行業逐步邁向高質量發展，既要重“量”更要重“質”，企業對生產安全性、可持續性要求越來越高，企業所承擔的環保及社會責任也越來越大。對于能源生產，隨著增產保供壓力的增加，增產擴能工程加速，鉆井機組、錄井修井隊伍和承包單位面臨著連續性作業、超強度運轉的壓力。同時，風險

24、勘探開發進入地質條件更為復雜的探區和地層、深度和壓力增加，特別是在海洋深水領域，事故風險不可避免地增加。對于煉化業務，由于城鎮化進程中煉化工廠的分布缺少嚴格的規劃管控，部分煉化企業分布在人員密集的沿江、沿海以及沿公路地區?？紤]到周邊人民群眾生命財產安全，煉化企業面臨著越來越嚴格的運行標準和排污防控要求，尤其是在近年煉化工廠水污染排放、沙漠排污、輸油管道溢油、油品儲罐爆炸著火等事件發生后。因此，實時監控設備運轉情況、安全的遠程監控高危作業區域、實時地監控污染排放情況、規范作業人員操作是降低生產儲存過程中的事故風險的關鍵。隨著環境、社會和企業治理理念的深入，石油石化企業需要在生產經營過程中，根據各

25、類產品工藝流程，進行碳排放統計分析、檢測盤查和趨勢預測等，促進企業優化產品結構，需要更加嚴格的監測和控制生產運輸過程中污染物的排放，降低碳排放。業財融合除了運營數據外，石油石化企業的內部財務核算也往往伴隨著大量的數據的產生。不統一的核算標準及指數增長的數據量給企業財務會計數據處理帶來極大挑戰。企業成本管控壓力要求財務人員增強分析能力，從記賬轉變為與業務部門合作，更好地理解和分析財務數據，對比和分析各煉化環節運營成本信息，識別降本機會，更好地輔助生產運營。同時，為實現從核算財務向經營財務轉型的目標，石油石化企業需要打造高效集成的財務處理系統，搭建可視化的企業資金圖譜，解析資金流向，運用數據分析支

26、持經營生產決策，擴充財務職能，加強資金風險智能化防范、資金流向動態監控方面的能力。人力資源能源生產各環節涉及到人力配置需要實時監控和及時的資源調配，以提高生產效率和調整生產計劃。石油石化企業的人力資源管理涉及多個生產及支持部門，統籌管理難度較大。油氣生產作業地通常遠離城市中心，煉化過程中10常涉及高?；瘜W品，保障人員安全是第一要素。企業需要識別高危但附加值低的環節，運用機器人替代人力，降低人員危害并提高勞動效率。另外，油氣市場勞動力的轉變也為企業管理帶來多維度的挑戰。隨著勞動力由中年齡段向年輕化過渡，對于工作年限較長，技術熟練的老員工來說，其知識經驗缺乏模型化沉淀和復用。企業需要提升老員工對數

27、字技術的理解和運用，幫助人才提升技能，并將知識體系化地傳遞給新一代的工程師。而對于年輕一代，隨著其承擔起更多的管理責任，企業也需要轉變薪酬模式、激勵機制體系，采用更為現代化的管理方法。隨著自動化程度的提高，在能源生產各環節部署數字化需要以人為本，促進人機協作和遠程分布式操作。企業急需尋找高效增加員工的數字化知識儲備的方法，使其熟悉人機交互操作環境，在實操過程中持續發掘可優化環節，確保人員能夠安全文明、健康高質量地工作。2.4 重塑數字化架構 創新發展模式石油石化行業關系到國民經濟命脈，在數字時代企業需要重塑組織架構、業務流程和技術基座，廣泛連接內外部資源，抓住數字經濟時代石油石化行業數字化轉型

28、的關鍵戰略入口，培養可持續競爭力。2.4.1 面向技術的企業數字化基礎架構數字化基礎架構是支撐未來石油石化企業業務的基石，是面向多云架構、承載新興技術應用的平臺。未來基礎設施將以數據為核心，充分利用云計算等技術幫助企業最大化釋放技術價值，充分賦能業務。數字化轉型在各行業不斷加速，這無疑將重構企業未來的數字化基礎架構，石油石化企業也不例外。過去，企業對于數字化基礎架構的訴求更多是支撐底層業務，而未來數字化基礎架構將更多與企業的前沿業務互動，其價值從IT層面進一步滲透到業務層面，在提供更高可靠性的同時，幫助企業真正的提高生產和管理效率。集成的信息管理中心可提高客戶體驗，節約成本，并為各業務部門的創

29、新型應用保駕護航。未來石油石化企業為保證業務的可持續、穩定發展，必須在基礎架構層面，有效投資于以云計算為基礎，實現無處不在的部署和智能化運營的數字化基礎架構，在此架構的基礎上，不斷的進行技術升級，將云原生技術融入基礎架構的建設和行業應用開發的全流程中，以實現企業層面一致的彈性與安全管理，并且源源不斷地增強和改進，實現IT資源的優化與充分利用。具體體現在：可以預見，數字化基礎架構在未來將扮演越來越重要的角色，如何構建數字化基礎設施將決定一個企業的未來發展和核心競爭力。企業只有主動求變，以長遠的目標來對待基礎架構的建設，才能在未來獲得更高的核心競爭力。11將智能油田、智能工廠概念運用在構建智能勘探

30、、煉化流程之中利用數字孿生、云計算等技術，將企業關鍵數據和應用程序遷移到云端，聚合企業通用技術能力，建立數據技術中臺，從而支撐業務數字化。打造虛擬協作工作空間，幫助石油石化企業提高運營效率，增強業務韌性，保證業務的連續性。利用人工智能/機器學習驅動的分析，充分采集和利用生產運營過程中產生的數據，為創新數據平臺奠定基礎，促進敏捷開發，消除業務瓶頸，形成數據驅動的決策框架。2.4.2 面向業務的數據全周期管理隨著能源領域的加速變革，石油石化企業數字化方向包含：積極制定和實施大數據戰略，建立數據資源中心，挖掘海量能源數據資源價值，健全數據資產管理體系，用數據驅動管理變革和轉型升級。企業轉型重點包括：

31、如何充分運用平臺獲取的海量能源數據資產，運用數據挖掘技術，喚醒沉睡的數據，對數據進行解構、重組、再造。石油石化企業需要系統性梳理數據的儲存、數據量、數據的現有利用方式和未來需求。以數據為要素進行生產和管理的數字化、智能化升級，實現業務數據化到數據資產化的轉變，優化與創新發展模式。目前，大數據分析、人工智能等新興技術正在加速石油石化行業的數字化轉型，挖掘數據價值是加速石油石化行業數字化轉型的重要驅動力。無處不在的部署云原生技術一致彈性與安全持續增強與改進資源利用與優化智能運營數字基礎架構生態系統圖1 未來數字化基礎架構的三大特點來源：IDC,202112隨著科技進步，各行業的數據體量和形式正經歷

32、指數增長期。IDC預測，在全行業維度上，未來三年新創建的數據量將超過過去30年的總和，而未來五年創造的數據量將是前五年的三倍以上。未來五年的數據復合增長率將達到26%，其中包含石油石化生產/嵌入式數據的增長。隨著勘探生產技術更新迭代、先進技術和復雜情景的增加，石油石化企業數據也在增長。數據采集準確性、精度以及實時性要求不斷增加，非結構化數據迅速增長，不同維度的數據需求也對智能數據采集系統提出新要求。對于石油石化企業，生產運輸銷售各個環節都會產生數據，這些數據具有體量大、連接性弱、數據分層、結構復雜且實時性強的特點。復雜的數據結構和指數增長的體量對石油石化企業的數據采集、傳輸、處理、分析和儲存提

33、出巨大挑戰。能源產業鏈各環節數據特點和體量不同，信息獲取采集的方式和要求也存在差異。例如，油田企業生產運營部門需要對不同環節的信息進行實時采集，包括井下的溫度、壓力、設備振動以及頻譜類數據等石油石化行業特有的數據，同時還需對井口生產設備(包括鉆頭、泵和閥門等)運行狀態進行監測。運用傳感器、如物聯網、人工智能等技術，企業可實時監測設備運行狀態，實現多類別數據采集、精準高效安全地進行地質信息采集。對于煉化企業來說，數據采集包括煉化流程技術參數、裝置設備儀表運行情況等，其中包含大量實時數據（如溫度、壓力、流量等）。在數據收集過程中，解決流程化一體化程度低、基礎設施跟不上的問題、打通信息孤島是打造智慧

34、煉廠的主要任務。運用數字技術（例如大數據、工業互聯網等），煉廠可以全環節追蹤收集數據、反饋生產狀態，提高數據采集效率及多類別數據的同時處理。在提高數據采集效率的同時，企業可運用無人機、機器人等手段解放人力，完成重復性高、附加價值低而高風險的監測任務，保障安全綠色生產。另一方面，在數據采集完成數據處理前，需要首先進行數據清洗、數據預處理、多數據源整理工作等。對系統采集的機組歷史數據進行質量監測及預處理將影響后續的數據處理質量和效果，如何有效整合來自不同數據源的信息也影響著后續數據處理的效率。自動化數據清洗、聚類算法等技術可幫助企業評估數據權重，分析參數間關聯性和參與度，保證建模數據的準確性、完整

35、性、一致性和有效性。規范化的數據庫可以幫助企業更高效、更精準地完成數據分析、注采分析優化、煉化油品在線調和、煉廠整體能源優化等?；谕晟频娜珔^域、全產業鏈的數據庫，企業可同時識別優化物流場景，實現精準營銷、全產業鏈銷售等。數據的產生數據的采集和預處理13數據量的指數增長和快速迭代對石油石化行業數據傳輸處理能力提出更高的要求。海量的數據如何被快速和高保真地傳輸并處理，以滿足越來越嚴苛的數據實時性需求，成為石油石化行業用戶重點關注的問題。對于資源勘探，復雜的井下地層參數采集、油井敏感性分析、設備故障分析，實時溫度、壓力以及物性數據監測與管理等都對數據的傳輸和處理提出挑戰。對于煉化環節，由于裝置工藝

36、技術復雜、連續性生產要求高，調控管理人員能否實時掌握各環節的溫度、壓力、物料投放關系著生產的效率和安全。實時、高速、高保真地傳輸數據是勘探和煉化行業面臨的共同挑戰。盡管移動網絡在人與人的通信方面發展比較成熟，但設備間通信及調控仍存在網絡延遲的問題。例如，井下井上數據傳輸、煉化裝置設備運行狀態回傳、油氣儲運定點監測等環節對時效性要求嚴苛，傳統4G+WiFi的數據傳輸技術和數據基礎設施難以滿足這種差異化需求。實時性高要求場景可結合5G網絡，運用IoT設備進行邊緣計算，結合分布式計算，使得計算更加靠近設備，數據傳輸更為及時。通過布設5G網絡，油田實可實現實時井下井上數據傳輸遠程操控、高清視頻實時回傳

37、等，減少數據傳輸延遲，實時調整生產計劃和安全措施，提高生產效率。除5G核心網絡外，5G基站、5G基站控制器、5G高可靠控制器、5G邊緣計算控制器、5G智能手機等也可廣泛適用于極端環境下的油氣、煉化生產控制場景。面對石油石化行業海量增長的數據，紛繁復雜的數據來源以及各異的數據形態，能源業務和應用對數據基礎設施的要求已發生變化。數據基礎設施為支持愈發復雜的業務類型，保障數據連續性讀取存儲，IT運維成本正不斷上升。全面感知數據，并智能化高效管理數據成為運維者需要攻破的難題。石油石化企業的數據基礎設施除了要提供可靠、可持續的服務，還需要服務于大數據運營服務，承擔起信息資源整合、核心計算、數據存儲和備份

38、的功能。針對各數據產生環節，企業可以通過數字技術達到更為高效、安全的數據儲存。對于能源生產環節中傳感器、控制器、采集器以及存儲器收集的數據，建立數據中心和高性能計算系統可以幫助生產企業實時監控。對于財務數據，通過設立數字財務共享中心，運用人工智能、區塊鏈、大數據等技術，可更加批量化、集約化、自動化和智能化地處理財務會計數據，提升效率，在減少財務開支的同時降低企業財務風險。數據的傳輸與處理數據的存儲與管理14集成化的數據資源中心還可以幫助石油石化企業更好地管理和儲存涉密敏感信息，縮短信息傳遞環節。通過建立企業數據湖，集中管理自有結構化和非結構化數據，企業可對原數據運行不同類型的分析，以指導企業層

39、面決策。同時，通過連接各企業的數據湖，集團管理層面更好地了解整體運營情況，橫向對比各企業經營狀態，直觀地透視供應鏈及稅務信息，通過加密手段減少信息泄露和人工篡改的幾率，助力企業更好地進行安全風險防控，構建數字安全保障體系。數據被采集、傳輸處理和存儲之后，最終需要被充分地分析與利用，實現數據資產化，數據的價值才真正被發揮出來。通覽全行業，企業每年新產生的數據中被存儲只有1%左右，而存儲下來的數據里被充分利用的數據不到10%，這也意味著仍有大量數據的價值有待挖掘。在數字經濟時代，數據正在借助多種新興技術賦能應用。例如，物聯網技術能夠幫助石油石化企業獲得來源更廣、體量更大的數據來支撐新應用開發。人工

40、智能應用可進一步通過計算機視覺、自然語言處理等技術對這些數據進行價值挖掘，賦能企業改進工藝流程及優化供應鏈。運用大數據分析，對來自能源生產、供給和消費不同環節，來自IoT設備等不同數據源的信息進行綜合分析?；诜治鼋Y果，企業可建立知識圖譜、開發生產知識庫、地質工程知識庫等，優化生產流程、設計開發節能環保產品。大數據分析可大幅度提升企業管理效率。石油石化企業還可通過物聯網及區塊鏈技術更透徹地了解供應鏈，優化物料流向，實時監測設備運行狀態，減少停工檢修時間。在解放人力的同時，油氣資產的管理和維護決策也將更加高效。在銷售環節，對于用戶的采購數據分析，區域經濟形勢運行及其他能源品種的銷售信息分析可以幫

41、助企業了解用戶需求及動態追蹤市場動向，制定更為精準的營銷策略。數據的分析利用與數據資產化152.4.3 面向組織的智能化彈性決策隨著石油石化行業數字化建設深入發展，企業內外部網狀立體的連接縱橫交錯，海量多維的數據每天都在產生，既有來自于勘探開發、煉化生產過程中的數據，也有安全合規等日常管理的數據，只有通過高效協同和精細化運營，搭建靈活高效的IT基礎架構，石油石化企業才能激活發展新動能。未來，基于數據的運營管理創新、產品服務創新和商業模式創新將會越來越普遍。未來石油石化企業將統籌協同產業鏈各環節，優化能耗及工藝，搭建智慧運營體系。從勘探開發到生產和輸出，企業需要對工藝流程和生產過程精細化運營，對

42、各類能源系統分散數據有效采集，集中調度管理，保障能源供需平衡。聚焦效益最大化和資源利用最大化，采用人工智能、大數據、增強現實、機器人等新技術，在企業原有生產營運指揮系統功能基礎上建設企業智能運營中心，提升智能化運營分析、協同優化、監測預警、調度指揮、科學決策等方面的支撐能力，推進組織變革、優化創效，提升實時化、可視化、協同化、精益化管理水平，打造實時監測、智能分析、智能運營的生產運營指揮新模式。未來運營將步入彈性運營階段。石油石化企業將通過數據分析，云端調控，做出直達業務流程和資產的快速決策，指導生產調控實現彈性運營。石油石化企業運營面臨著專業度高、工藝流程復雜、產業鏈長、設備資產總量大、應用

43、場景復雜等行業特點，這意味著綜合全面的石油石化企業需要針對產業鏈各環節制定不同標準，對設計規劃、工程建設、工廠運營、產品銷售進行積極的數字化改造。數字化工程運營客戶信息技術彈性決策數據數據創建流程（OT）流程創建數據（IT）數據治理運營分析財務管理運營績效運營數據業務數據基礎架構與安全AI與機器人支持數據圖2 未來智能化決策流程來源：IDC,2021物聯網、邊緣系統、勞動力、供應鏈物聯網、邊緣系統、體驗、感知16運營的智能化也將是石油石化行業轉型的方向。以人工智能應用為例，隨著人工智能在石油石化行業應用的加速落地，大量的新應用場景已經由過去實驗性采用階段轉變成行業的“標準配置”，除了人機交互、

44、圖像識別等跨行業通用場景之外，石油石化企業也在開發符合自身需求具有行業屬性的應用場景。同時，隨著管理者觀念的改變，石油石化行業的投資決策也將更加注重對云計算運營數據管理的投入，旨在幫助企業更好地認識和利用運營數據。17抓住數字機遇識別關鍵場景183.1 數字化轉型的方法：賦值 賦智 賦能石油石化行業數字化轉型應分別從業務、技術和組織三個方面展開，逐點突破并打通各環節聯動性，聚焦價值鏈升級，形成全鏈條競爭戰略，構建數據驅動的開放價值生態。轉型策略包括甄別重點，精準施策、樹立標桿、快速推廣、動態評估及持續改進等。根據維度不同，石油石化企業轉型的環節將聚焦以下三個方面：業務組織技術組織轉型關注組織變

45、革，培養數字化領導力，打破組織孤島建立開放敏捷的團隊，發揮業務與IT協同作用，完善數字化管理與治理制度。同時，加速人才培養和文化塑造，以數字技術賦能員工，培養數字化思維及價值觀，為員工提供所需的工具，從而鼓勵員工更積極地參與轉型。010203業務轉型聚焦于客戶，根據客戶需求特點制定轉型策略，賦智優化全產業鏈的競爭策略，實現生態協同發展。技術轉型著眼于科技開放創新，IT、DT、OT、PT等充分融合，賦值數據，驅動數據分析挖掘與應用，逐步建立數字化標準及安全體系。圖3 石油石化企業轉型三大方面來源：石化盈科，2021石化盈科，數字化戰略193.2 聚焦轉型場景 識別業務優先級3.2.1 盤點轉型的

46、業務場景石油石化行業需要分層制定數字化轉型策略，依托產業價值鏈，將轉型重點集中在資源開發、管道儲運、煉油化工和產品銷售環節。虛擬地球物理勘探智能化解釋數字化工程建設與勘探開發一體化油藏動態監測分析油氣生產自動診斷和實時預警分析排放實時監測全天候機器人智能巡檢智能站庫智能運營管道預測性維護智能應急和搶修物流優化智能加油服務站數字化營銷智能供應鏈運營風險預警預測數字交付與工廠運營一體化運營協同優化生產應急一體化協同指揮排放檢測與溯源設備預測性維護與遠程診斷大數據/物聯網/云計算區塊鏈/客戶畫像/數字營銷工業互聯網大數據/傳感器/無人機物聯網/人工智能紅外感應/智能探頭機器學習/增強虛擬現實大數據/

47、傳感器/無人機人工智能/數字孿生紅外成像技術/自動化鉆機遠程監控/地理信息系統(GIS)云計算/區塊鏈/無人機人工智能/數字孿生智能傳感/智能數控遠程監控/自動化防泄漏預警資源開發煉油化工管道儲運產品銷售圖4 石油石化業務場景及技術應用來源：石化盈科&IDC，202120資源開發數字化在資源開發環節的應用廣泛。虛擬地球物理、勘探智能化解釋、數字化工程建設與勘探開發一體化將幫助企業實現數字化開采，實現勘探環節自動化和智能化，提高過程的可視性，消除過程的不確定性，從而提高勘探效率和質量。通過搭建工業數據平臺，運用大數據、遙感等技術，企業可以從場站工藝流程出發，優化流程設計與設備部署，關注油氣田站點

48、與采氣站、增壓站、集輸氣站等關聯站點之間的協同合作。在地下圖像視頻采集方面，機器視覺技術可為企業形成多維、立體的圖像和視頻采集網絡，保證在實時監測的高峰期能夠及時采集。在信息整合方面，云計算技術可以對來自不同數據源的信息進行處理及分析，包括物性數據、開采面視頻成像等。在信息共享方面，大數據云平臺、工業互聯網等技術可全面地整合與共享圖像視頻數據資源，打通數據孤島，助力整體生產系統高效智能運行。在信息處理環節，石油石化企業還可通過部署人工智能應用程序，運用機器學習等技術進行地震數據解析及油藏建模等?？梢暬蛯崟r的生產數據監控能夠幫助企業及時調整生產計劃，增加生產韌性，更好地適應供需關系敏捷變化的市

49、場。在極端情況如自然災害或疫情沖擊，現場作業受限的情況下，借助工業互聯網、人工智能和機器學習等技術（例如油氣產業互聯網、流程自動化等），企業能夠遠程執行指導現場鉆機作業，減少人員接觸，更好地應對突發情況，在安全的工作環境中保持生產連續性。隨著資源開發減排壓力的增加，人工智能還能幫助石油石化企業優化污染排放和減少碳足跡，監測及預測氣田天然氣放空及坑口燃燒、氣體泄漏等，在優化鉆探計劃及油井數量的同時實現溫室氣體的捕捉及儲存等。相較于傳統的“孤島式”監測，運用紅外成像、傳感器、遠程監控、自動化防泄漏預警等技術，生產企業可實時監控排放控制區域內的多種排放物濃度及頻率，云端可視化、量化碳排放強度、制定減

50、排方案、減少產品全生命周期碳足跡。21管道儲運在管道儲運環節，石油石化企業運用數字技術可提高儲運設備自動化及智能化程度，更有效地進行信息管理。通過搭建自動作業系統滿足能源儲運全生命周期內的各種業務需求，并支持決策。對于油氣品管道運輸，企業通過部署新型智能傳感系統，以預測性安全管理為導向，可有效提高管道內數據采集精度，降低數據傳輸延遲。通過借助無人機及巡檢機器人等技術，企業可拓寬管道站庫巡檢的區域范圍，提高巡檢頻次與精準度，逐步替代人工現場巡檢；全域監控可提升維護效率，增加報警點覆蓋率，減少打孔盜油次數，延長管道壽命。運用數字孿生技術，企業可建立多機理模型、多場景的管道數字孿生體，助力知識圖譜研

51、究，推動預測性維護和管理，實現預測性檢修和運檢維一體化。對于?；匪\，企業運用遙感、傳感器、5G和無人機等技術可實時掌控船只航行狀態，重點監測易泄漏區域，擴大信號覆蓋區域，實現岸上指揮中心與船只實時通訊、減少延遲、可視化設備信息和數據共享，同時保障船只人員安全、全流程污染排放追蹤、最大限度降低?；沸孤╋L險及污染危害。對于?；逢戇\，企業運用大數據分析等技術可優化物流網絡，提升運輸效率；大數據技術同時可幫助企業實現事故預測預警，洞悉生產事故與故障原因、評價與預測安全狀況、制定事故與故障防范措施及事故應急方案，提高應急資源聯動響應速度，防患于未然。借助紅外傳感等技術，企業還可實時監控和管理運輸

52、途中的污染排放，減少碳足跡。22煉油化工煉油化工是石油石化行業技術密集、資金密集的細分領域之一，生產規模大、連續性強、工藝技術復雜、運行條件嚴苛。對于煉油化工環節，全流程統籌優化生產和工藝結構調整將成為企業提效降本的重心。隨著產業結構升級，由低層次向高層次產品發展，煉化企業需要結合實際生產流程和工藝改造進程，運用數字技術助力煉化企業提效增值，增強其在國際市場中的競爭力。運用云計算、大數據分析及機器深度學習等技術，企業可重構煉化一體化模型，優化催化模型，合理規劃企業生產計劃。根據化學反應機理，工廠可運用大數據模型鏈接工藝，建立實時生產運行模型，并通過大數據計算和機器深度學習的技術，迭代優化生產過

53、程，實時掌控和調節各環節物料投放和再利用。對于煉化項目的建設，企業可優先采用全廠EPC建設模式搭建集成化的數據平臺，幫助煉化企業實現智能工廠整體規劃、整體設計、整體開發、整體實施和統一交付，支撐信息化建設與工程項目建設同步規劃、同步設計、同步建設、同步投用、同步驗收。對于建成煉廠的整體運營，企業還可運用增強虛擬現實、人工智能、傳感器、通信、物聯網等技術，實時跟蹤全局優化或預測預警指令執行情況，調整資源配置，實現全覆蓋、無盲區、高質量、不間斷的生產過程精細化管理，助力企業安全環保地生產。通過建立企業級大數據分析平臺，煉化企業可實時調整工藝流程，全局規劃生產，同時將應急管理由事后處置升級為事前預測

54、預警。運用傳感器、通信、物聯網、區塊鏈等技術，企業可以邊緣感知設備運行水平，自動預知設備維修周期。通過自動流轉設備維護信息的閉環處理，生成檢修計劃，評級設備運行和維護績效，降低設備運維成本，提高設備運行周期。人工智能、機器學習等技術還可助力企業對設備進行全生命周期智能管理、診斷與優化運行狀態，延長設備壽命、提高裝置自動化控制率、數據采集率、監控報警點覆蓋率等。為實現排放檢測與溯源生產，企業可通過紅外感應技術、無人機監測儀等技術，監測碳排放，重點改善碳排放強度高的環節，促進企業的綠色低碳發展。通過對能耗的核算及定額管理，企業將能實現熱電水務專業化發展，循環回收利用資源，建設智慧電廠、水廠，全局優

55、化能源消耗。23產品銷售在產品銷售端，石油石化行業應用分布廣泛，場景非常豐富，逐漸形成了多點式應用網絡?；谑褪袠I產業鏈長、主體多的特點，產品銷售的數字化轉型未來需要從營銷端、支付端切入，促進產銷銜接。石油石化企業需要注重差異化營銷，對企業級和零售業務制定不同的數字化營銷策略。同時，企業應當從優化局部組織開始，逐漸擴展到企業、區域和集團層面，發揮一體化優勢，從目前的點狀場景逐步延伸為線、面、體狀銷售網絡。運用大數據、云計算、區塊鏈等技術，石油石化產品銷售企業可提高供應鏈可視化、彈性化及智能化程度。通過構建物流生態圈，提高物流資源集約度和集中度，企業可實現內外貿業務高度一體化，最大化設施資

56、源利用率。通過云端協同調控，優化倉儲布局，形成點、線、面相互協調的倉儲網絡布局。在產品營銷方面，運用大數據分析，企業可通過客戶數據挖掘和消費行為分析優化銷售模型，定制差異化的營銷手段。運用物聯網等數字技術，企業可從觸點、交互活動等方面采集、整合內部和外部數據，通過挖掘和標簽等工具建立360度客戶畫像。利用全域數據分析結果，企業能夠敏捷地應對市場形勢變化，更具針對性地提出多樣化的營銷活動，提高客戶黏性，實現以客戶為中心的精準營銷。通過布設物聯網，企業還可以全局評估規劃運力、短期內均衡負載，提高智能配送能力，從整體層面實現供應鏈風險監測與管理。在資金管控方面，企業可運用云計算，集成財務中心等數字化

57、手段，打通銷售環節的資金流動，創建互聯互通和高效集成的財務處理中心。運用區塊鏈技術，企業可進一步加強資金風險智能化防范、資金流向動態監控方面的數字化能力，加強資金逾期監管，提高自動對賬率、流動資金周轉率。243.2.2 識別業務場景的優先級石油石化企業希望能夠通過工業信息網絡來創建信息流，便于數據治理和分析供決策者使用，識別投資重點及研發方向。鑒于能源生產環節多樣，確認業務場景優先級并找到發力點將決定資本投入能否被有效利用。對于我國的石油石化企業，短期內在現有業務中推行數字化轉型充滿了機遇和挑戰。企業應當從以下幾個維度考量業務場景轉型的優先級。信息化基礎：運用數字技術，部署工業互聯網的大前提是

58、對生產運營數據進行集中數據治理，建立機器可讀可識別的標準化數據庫，搭建信息處理一體化流程。選擇有一定信息化基礎的場景開始轉型，能促進技術的更高效應用。對于基礎較弱的環節，階段性推進數據治理也將在未來奠定轉型基礎。技術成熟度：石油石化行業數字技術應用場景眾多，可選擇成熟的技術作為試點，改進現有主營業務，提升生產運營效率，減少維護費用開支。借助豐厚的技術部署成功案例和知識積淀，企業可提高實施成功幾率，節約成本，確保生產運營的穩定性。增長潛力：由于石油石化企業組織架構龐大，在承擔著保障資源供應、穩定市場秩序責任的同時，又承擔著盈利壓力和向股東投資者兌現價值的重任。企業在選擇和投資數字技術的時候要考慮

59、轉型業務未來市場發展潛力，從最具增長能力的場景發力，確保轉型不僅能夠改善短期業務盈利，同時支撐長期業務可持續增長，展現成本支出價值。對于短時間無法看到經濟效益但長期可實現業務升級的技術領域，例如打造智能供應鏈等，企業需要以長遠的目光看待轉型，合理設置投資回報預期。從核心業務切入：根據企業自身發展階段和需求，企業需要全面衡量數字化轉型的必要性，準確找到切入點，選擇適合自身業務戰略、發展模式的轉型路徑，循序漸進地推進轉型。通過匹配轉型的難易和技術成熟程度，企業應當從核心業務價值鏈出發，尋找客戶需求變化較大、競爭激烈的價值環節（包括價值創造、價值傳遞等）著手，率先實施數字化轉型，推動業務數字化，并不

60、斷創新數字化業務，發展第二曲線。25聚焦當前業務當前，石油石化企業的數字化轉型投資重點聚焦于生產運營環節，專注于優化、設備性能提升和維護，短期內實現企業降本提效。隨著生產運營中設備的互聯互通，無論是通過改造老舊設備還是添加新設備，數字化轉型將長期貫穿在整個生產經營過程，提高設備互聯性，實現生產協同、集成化監測和管理，保障生產連續性，幫助企業提高生產效率，降低總體運營成本，提升精細管理、智能管控、監測預警、協同優化、敏捷組織和科學決策能力。企業需要重點打造工業互聯網平臺，為產業互聯打好基礎。大力推進智能油田、智能煉廠、智能研究院、智能加油服務站、石化產品銷售電商等，促進產銷研用一體化，幫助企業在

61、短期獲得數字技術帶來的便利和經濟效益，奠定長期轉型基礎。識別增長機會隨著數字化轉型的推進，企業逐步建立完善的信息體系，互聯互通的運營網絡將賦能企業擴增轉型維度。企業的訴求也從優化流程、節約時間、定點提升生產效率轉向規模式鋪設工業互聯網平臺，進一步挖掘利用數據，幫助企業發現新的業務機會，促進下一步業務增長和多元化發展。同時，承擔更多的環境和社會責任將貫穿整個中長期業務的決策流程。隨著信息基礎設施的完善，工業互聯網平臺將在預測性維護、實時監控和數據管理方便發揮巨大潛力，包括油藏動態監測分析、智能化排放物檢測、管道預測性維護、生產應急一體化協同指揮、資金風險防控等。隨著企業數據上云，集成一體化程度提

62、高，企業將能更加有效地結合技術和流程變革，制定長期的路線圖。投資未來高增長領域數字技術作為石油石化企業轉型的重點，將決定組織未來信息架構和重新定義各部門之間的聯通方式。隨著遺留系統改造完成，新的交互系統上線，員工數字化能力提高，數字信息集成系統成熟，企業將能充分的利用數據，提升創新能力。企業進入飛速的高增長期，需要通過可見性、遠程控制和自動化的信息處理系統確定未來業務的投資規模和路線圖，需要高度互聯的設備網絡支持決策。工業互聯網平臺將持續在這一環節助力企業轉型，提升智能化治理能力。未來高增長的業務包括數字化工程建設與勘探開發一體化、智能化儲運、智能工廠運營、電子商務和智能化綜合能源服務站等環節

63、，以及搭建全球石油石化智能供應鏈等。短期企業技術投資重點將覆蓋傳感器技術、數字孿生、遠程診斷和控制、云數據平臺等，發揮數字技術對企業生產運營的價值。中期業務增長的技術投資重點包括云計算、區塊鏈、物聯網等技術，從試點實踐逐漸擴大規模，助力企業業務增長及挖掘新的業務機會。在這一長期的發展過程中，人工智能、機器學習、邊緣計算等技術將提高整個能源系統運營的能力，縮短數據生成和決策的時間間隔，為石油石化行業可持續增長、跨行業交叉，新領域開拓做出貢獻，實現顛覆式創新。26業務數字化目標落地場景虛擬地球物理油藏動態監測分析勘探智能化解釋數字化工程建設與勘探開發一體化油氣生產自動診斷和實時預警分析排放實時監測

64、全天候機器人智能巡檢管道預測性維護智能應急和搶修智能站庫智能運營排放檢測與溯源運營協同優化設備預測性維護與遠程診斷生產應急一體化協同指揮物流優化運營風險預警預測數字化營銷智能供應鏈智能加油服務站當前業務增長機會未來高增長資源開發數字開采管道儲運智能儲運煉油化工智能煉化產品銷售智能服務數字化交付與工廠運營一體化圖5 石油石化業務場景路線圖來源：石化盈科&IDC，2021273.3 構建數字化核心能力 制定衡量成功標準3.3.1構建多維數字化轉型核心能力想要實現成功的數字化轉型，企業必須構建自身的數字化綜合能力，其中包括：組織文化變革力數據治理與數據安全力數字技術應用能力決策模式創新力業務流程改造

65、力產品服務創新力用戶體驗保障力數字技術投入、新技術的轉化能力與應用成熟度數字技術應用能力決策模式創新力業務流程改造力產品服務創新力用戶體驗保障力組織文化變革力數據治理與數據安全力數字化流程構建、數字化平臺的構建與運營客戶服務的數字化、產品銷售數字化管理層對數字化重視度、數字化戰略的制定生產研發的數字化、生產運行的數字化組織架構變革、數字人才能力構建、資產管理、安全管理數字化數據安全、數據治理能力技術范疇組織范疇業務范疇圖6 多維數字化轉型七大核心來源：IDC,20213.3.2 制定數字化轉型的關鍵指標28企業在專注數字化轉型的時候，除了積極夯實轉型所需的能力之外，還應該制定衡量數字化轉型的黃

66、金標準，用系統性的指標來衡量和監督數字化轉型的階段性進展，及時修正不良指標，調優轉型的成果。生產過程的數字化即在業務的關鍵環節數字技術的滲透率、生產過程中流程管理的數字化程度等。產品與服務的數字化即在石油石化具體的產品和服務方面數字技術所帶來的附加價值，產品和服務的創新率等。渠道與營銷的數字化即在面向用戶進行能源產品營銷過程中，對數字技術的采用情況，如平臺服務支付、智慧加油站的360營銷、全方位的消費者的體驗和參與等。運營模式的數字化即石油石化企業在內部管理、供應鏈管理以及合作伙伴的生態系統運營管理模式方面對數字技術的采用程度以及技術所帶來的諸如效率、成本方面的提升與優化。數據資本化即數據發現

67、、數據變現（貨幣化）和數據管理以及能源行業知識管理等方面的綜合表現。商業模式的數字化即利用新興的技術在業務或管理維度進行數字化改造升級，進而為企業帶來業務模式、盈利模式方面的創新。生產過程的數字化渠道與營銷的數字化數據資本化產品與服務數字化運營模式的數字化商業模式的數字化29平臺助力轉型制定轉型路線跨域價值協同智能油氣田智能加油服務站組織敏捷流程高效績效精準人才轉型思維重塑智能工廠數字化交付遠程專家服務金融科技電子商務平臺運營共享服務智能化研究院能力隨需調用數據智能服務應用敏捷交付模式再造運營優化業務賦能當前市場潛力增長創新轉型數字化轉型數字化轉型組織轉型一體化優化價值引領智能運營互聯互通業務

68、轉型技術轉型5G+AI+云+邊緣30石油石化行業數字化轉型應以數據為核心，以平臺為抓手，全方位、全鏈條推進企業高效質量變革、效率變革、動力變革，打造高效益的開發模式，實現管理流程、運營模式的重組變革，業務運行的敏捷高效、降本增效，不斷拓展產業鏈的價值空間，建設全新的產業協作、資源配置和價值創造體系。石油化工企業開展數字化轉型要加強頂層設計，制定適合自身的轉型路線，通過構建數字化平臺，開展數據治理，不斷釋放數字價值，培育數字文化，采用一體化的EPC新模式打造全新的智能企業，從而實現高質量可持續發展。圖7 石油化工行業數字化轉型路線來源：石化盈科314.1 制定數字化轉型路線圖石油石化行業體量龐大

69、，涉及勘探、儲運、煉化、銷售多個環節，全產業鏈的數字化轉型是一個循序漸進的過程，不能一蹴而就。企業需要基于其數字化轉型的現狀、趨勢及面臨的挑戰，量身定制數字化轉型戰略。根據IDC的調研及研究，石油石化企業數字化轉型可參考以下轉型路線。數字轉型不僅關系石油石化企業的信息技術部門，企業生產經營管理各部門都應當參與進來，深入研討分析數字化力量對自身和所在行業的影響，達成統一、明確數字化轉型目標，打破從生產到銷售各環節業務之間的界限。同時，企業需確立數字化為公司的核心戰略，并將其融入業務運營和企業文化，以數據為生命線，在業務、組織、技術各方面統籌協調推進，創造新的基于數據的收入來源，成為數字化原生企業

70、。針對項目建設的不同階段，石油石化企業應當采用差異化的數字化轉型戰略，清晰地規劃轉型路徑。針對新建項目，企業應當從項目計劃建設期開始就高度重視數字技術的應用和信息平臺的搭建，發揮工業互聯網平臺的規模效應，通過高效的全廠信息化EPC建設，為數據收集、處理、分析及應用夯實基礎；針對改擴建項目，企業應當促進存量信息系統的改造和上云、上平臺，按照“數據+平臺+應用”的模式開展信息化建設，統一技術架構，實現能力沉淀、彈性擴展結合組件復用，提升系統縱向貫通性和業務覆蓋度，在保證生產連續性的前提下，采用全廠信息化EPC模式，以統一的工業互聯網平臺作為加速數字化轉型的引擎。在推行數字技術的過程中，識別重點應用

71、場景和選擇合適的數字技術將會影響轉型成果及其成功復制速度。應用場景既是數字化轉型項目實施的啟動點，又是實現創新的基石。石油石化企業需要首先了解工藝流程和數據流狀況，明確數據分析所對應的業務目的，識別從生產到銷售各個應用場景中數據的盲點、痛點及外部訴求等。針對不同的應用場景，企業需要選擇合適的數字技術進行匹配。對于貫穿全產業鏈的技術，如云計算、人工智能等，制定橫向的實施方案，更高效地跨場景部署數字技術。明確數字化轉型目標，確立與業務戰略相融合的數字化轉型戰略識別重要的業務場景，選擇適配的技術路線010232數字技術在石油石化企業的應用場景廣泛，涉及到的技術種類眾多。在逐步推進轉型的過程中，企業需

72、要建立反饋和成果自評機制，衡量技術適配性、成熟度，考核轉型效果、能效提高程度等。對于成效不佳的實踐，企業需要適時終止并尋找原因，主動調整方法及轉型路徑。對于取得成效，業務提升明顯的應用，企業應當加快部署，并加強跨部門、跨業務合作，尋求更大范圍的業務增長。在不斷的反饋和再實驗過程中，企業可逐漸建立起一套成功標準體系，從多個維度考量轉型的階段性成果，為未來項目提供方法和最佳實踐案例參考。為了高質量地推進轉型，企業需要規劃短中長期的行動計劃。針對每一個戰略、應用場景、業務優先級，設定階段性目標，這有利于企業自身業務體檢，重點突破轉型薄弱環節。例如，在勘探環節，對在產油田、建設項目、風險勘探區塊制定不

73、同時間維度下的轉型計劃，定量考察成熟應用場景的階段性成果，而定性地考察勘探前沿項目的轉型進程。推廣數字化轉型理念在企業層面可以是自上而下的，但數據治理及平臺搭建是依附于業務本身自下而上的。為了更高效地推行數字技術，石油石化企業可以在優先級高的應用場景試點推廣數字技術，找尋最佳實踐，有了一定的經驗積累后再廣泛部署技術應用。例如，無人機和傳感器技術在管道自動分輸、壓縮機遠控功能改造、泄漏檢測等方面的應用可從主干網、流量大的樞紐開始試點。例如，可率先在油氣管道的主要樞紐站推行區域化的無人值守站管理、壓縮機一鍵啟停等場景，技術成熟后，再逐步推廣到各省級干線及支線上。在試點取得成效后，石油石化企業可以更

74、為高效的大規模部署數字技術在各場景的應用。例如，以區域油品銷售網絡為單位，整合客戶信息，構建云端信息共享平臺，便于企業更深入地挖掘診斷客戶需求。通過全方位覆蓋、多層次遞進地有序推進數字化進程，企業可以在戰略落地和實施的全過程中實時地修正方案，以閉環優化的思維，衡量數字化轉型的階段性效果，最終搭建全方位、無盲點的數據平臺，建立完善的數字化轉型組織體系。規劃短中長期的行動計劃，確認階段性目標試點推廣數字技術，尋找最佳實踐大規模部署場景應用，重構企業數據平臺轉型成果評價及反饋，尋找增長重點03040506334.2 數字平臺助力全方位轉型石油石化行業數字化轉型本質是以價值創造為目的，以提升效率和效益

75、為導向，用數字技術驅動業務變革的過程。推行數字化轉型可幫助業提高效率，降低成本，提升用戶體驗，保障安全，促進創新等。同時，由于數據產生并穿插在各個環節間，又同時在聯系起企業內部和外部流程中發揮粘合劑作用，構建開放、智能、安全的數字化平臺可以助力企業對其業務模式、管理模式、生產組織模式、產品服務模式、商業模式的全方位轉型，提升數據洞察能力，指導行動。統一的數字化平臺是后續數據治理、釋放數據價值的前提。平臺應以云和智能為核心，連接內部與外部，將企業內部生產和管理活動與產業以及生態伙伴的數字化活動建立連接，整合各類運行和運營數據，在開放、智能、安全的前提下，賦能企業內部和行業伙伴，對內產生洞察，對外

76、創造價值。生態系統參與企業參與內部流程外部流程數據洞察行動數據機器人物聯網AR/VR移動人員資產互聯流程API開發服務整合服務智能核心數字化平臺要開放、智能、安全圖8 數字化平臺來源：IDC,202134基于平臺的數據治理釋放數據價值數年來，石油石化企業逐步推進IT治理，包括基礎數字技術平臺的建設，業務平臺層組織、流程規劃和治理，并建立了一定系統基礎。隨著數字技術的發展，平臺治理走向數字化。相較于IT治理，數據治理更深一步，注重對于數據及其流程的管控，通過平臺、工具等技術手段對組織資源、數據、技術、流程等相關治理域實施管控。數據治理是企業實現數字戰略的基礎管理體系，涵蓋涉及數據使用的一整套管理

77、行為，包括制定和實施針對數據商業應用和技術管理的組織、工具以及一系列政策和流程的管理。通過數據治理制定數據標準、元數據標準和使用標準，明確數據的管理規范（管理流程、權責）、數據質量規范、數據集成和接口規范體系和數據集成、分發等使用規則，利用統一數據模型視圖展現治理成果，實現決策權和職責分工，實現提升數據價值的最終目標。借助數據治理技術和工具，完成對結構化數據、半結構化數據、非結構化數據的采集和集成，通過數據清洗提升數據質量，利用分布式對象存儲、分布式文件存儲方式存儲數據，利用統一數倉、數據標簽等手段完成數據集成與共享，并按照不同權限定義和隱私保護政策，確保數據的安全可靠。通過提升員工數據素養，

78、健全數據治理體系，梳理數據分析應用場景，建立標準規范，連接企業內外部數據資源，構建基于混合云架構并具備采集、處理、分析、洞察、智能應用能力的數據中臺，實現數據資產的集中管控和充分利用，將大大激發石油石化企業的創新動能。同時，數據治理還可以幫助石油石化企業及監管機構了解業務合規情況，健全國內及國際貿易的數據共享規則。35商業新業態經營管理戰略與投資管理財務管理物資供應管理人力資源管理生產管控數字化交付生產管控安全環保管理設備管理過程控制先進控制流程模擬實時優化仿真培訓工業互聯基礎設施邊緣感知能耗感知設備感知安環感知物料感知規劃采購設計實施交付運行縱向貫通4.3 一體化模式加速轉型進程在推進數字化

79、轉型的進程中，企業需要結合自身所處的發展階段，選取最優的模式，提升轉型效率。隨著石油石化行業項目規模的大型化和多元化，企業急需更加定制化、更加高效的解決方案來提速項目建設效果。相較于資源勘探，煉化項目涉及環節更長、工藝更復雜、距離消費市場更近，更需要各個系統平臺協同作用。同時，煉化行業的參與主體更多，除國企外，民企也逐漸崛起，形成了石油化工、煤化工、鹽化工等不同類型的流程型化工企業。鑒于其項目建設的需求更加多樣，不同來源的數據整合應用需求迫切，綜合考慮效率及成本，煉化企業數字化轉型非常適合全廠信息化EPC的建設模式。經過多年實踐探索，我國全廠信息化EPC模式逐漸成熟，已建成的優秀案例將為未來的

80、項目提供借鑒參考。煉化企業需要認識到全廠信息化EPC模式的優勢，積極主動尋求合作伙伴，將工業互聯網平臺視為發展基石，依托數字化底座，加速建設智能工廠。圖9 全廠信息化EPC建設模式來源：石化盈科，2021高穩定高可靠的基礎支撐能力全局資源調度的云服務能力技術中臺業務中臺工業物聯工業數字化工業大數據與AI工業實時優化數據中臺采購電商銷售電商客戶大數據客戶關系管理364.4 培育數字文化 重構人才技能隨著企業數字化成熟的逐漸提升，數字技術的飛速發展，數字化、平臺化成為轉型新熱點的同時，人的能力邊界也正逐步拓展，企業的數字化技能也將在人才能力的加持之下獲得跨越式的發展。在數字技術的支持下，人才能力、

81、潛力和人才的行為也成為可被量化和追蹤的事項。石油石化企業在數字化轉型的過程中，對人才的重視程度也不斷的提升，不少的企業在人力資源領域上的數字化優秀實踐也開始讓眾多CEO們躍躍欲試，寄希望于借助人力資源管理方式、人才資源的配置來實現企業組織能力的升級。企業要實現數字化能力推廣、規模創新，員工技能也需要質變提升。根據部門技術要求，企業需要為員工提供相配套資源的培訓，完成從業務或技術人才向既懂業務又懂數字技術的復合型人才的轉變，賦能員工積極有準備地執行轉型任務。通過對當前和未來重要性業務的分析，企業可將人才培養分為四個方向:對于重要性不斷升高的業務，應依托工業互聯網平臺打造工業APP，企業需要為員工

82、提供所需要的資源，建立基于平臺的應用開發培訓機制。對于當前還不成熟，但隨著技術進步未來將會逐步提升重要性的環節，企業可以著力培養員工逐漸消化理解，在未來能夠具備相應的數據分析理解能力，例如理解人工智能等技術在智能勘探開發中的應用。對于當前必不可少，但未來重要性逐漸降低的環節，企業可考慮運用再培訓的方法，選擇性地進行員工培訓，實現人力資源的有效利用。例如，對于煉廠準備替換或退役的設備，其數據信息維護可通過員工再培訓的方式完成，確?，F有設備運營維護效率。對于附加值較低，重要性未來逐步淡化的環節可考慮技術外包，例如重復性高的機組歷史數據清理、歸檔等工作。0102030437領先指引方向技術驅動創新3

83、8道達爾是全世界四大石油及天然氣一體化上市公司之一，業務遍及全球130余國家，涵蓋整個石油天然氣產業鏈。道達爾積極應對能源轉型，于2021年5月正式道達爾Total更名為“道達爾能源”TotalEnergies，致力轉型為多元化的國際能源公司。2021年，法國能源巨頭道達爾與微軟宣布宣布將建立新的戰略伙伴關系，計劃將微軟的Azure云計算服務運用到其數字轉型項目和數字工廠中，并探索“Power平臺”在自動化業務流程、降低成本和便捷數據訪問方面的價值。?？松梨诠驹谀茉春褪I域一直居行業領先地位，業務遍及全球200個國家和地區，主要包括勘探生產、煉油及化工三大板塊。近年來開展數字化轉型，著力

84、提升生產效益，拓展業務領域。2019年，?？松梨谛寂c微軟合作，在其位于美國二疊紀盆地的石油開發開采中使用云技術，旨在運用微軟技術（包括MicrosoftAzure、Dynamics 365、機器學習和物聯網等）確保更高效的運營并提高利潤收益。覆蓋了多達95億桶油當量的石油資源和160多萬英畝的土地。5.1 國外領先轉型實踐案例剖析石油石化企業擁抱技術變革，以積極的姿態迎接數字化轉型，并將其作為未來發展的重要戰略方向。在全球范圍內，新一代信息技術已成為了推動石油石化行業變革的加速器，各大能源公司紛紛將數字化轉型作為未來發展戰略之一，重塑整個石油石化行業的格局。傳統的能源巨頭，如殼牌、道達爾、

85、?？松梨?、雪佛龍等從其主營業務出發，運用云計算、大數據、人工智能、物聯網、智能傳感等技術，提高運營效率，降低工作成本。智能數字工廠-道達爾能源TotalEnergies與微軟Microsoft智能開采-?？松梨贓xxonMobil與微軟Microsoft39例如，移動現場數據應用程序可優化鉆井性能，人工智能算法可助力鉆井和完井數據分析。通過智能商業應用程序獲得完整的作業端到端視圖。?？松梨谙Ｍㄟ^這一嘗試，優化現有油井作業及探究未來鉆井前景。借助物聯網和云技術，對分散的現場資產進行高效監控和優化，并在2025年前提高資本效率，屆時，二疊紀作業的產量將增加約50,000桶油當量/天。?？松?/p>

86、美孚與微軟的這一嘗試打造了當今最大的數字油田，通過改進分析和提高運營效率為企業創造了數十億美元的凈現金流，這是石油領域迄今為止最大規模的云計算應用。雪佛龍股份有限公司是一家總部位于美國的國際能源公司，在全球超過180個國家開展業務，其業務范圍滲透石油及天然氣工業的各個方面：探測、生產、提煉、營銷、運輸、石化、發電等。2019年，雪佛龍、微軟及斯倫貝謝宣布了首個油氣三方合作項目，在DELFI認知勘探開發環境中構建Azure-native應用程序，運用機器學習、高性能計算和物聯網等技術來提高運營效率和優化生產。DELFI平臺幫助雪佛龍實現開發、生產和中游信息的無縫連接，幫助石油技術專家更好的處理、

87、解析來自多個數據源的信息，從而更高效準確的洞悉生產優化環節，發掘勘探機會。同時，隨著工業互聯網的普及，石油石化企業也在不斷探索數字平臺、伙伴生態等在生產運營中的實踐應用。遠程實時監控，IT-OT集成、云解決方案等都在幫助石油石化企業實現更好的產業資源整合和業務升級。智能勘探-雪佛龍Chevron與微軟Microsoft及斯倫貝謝Schlumberger40伍德賽德石油公司是澳大利亞獨立的石油及天然氣企業，以及世界最大的液化天然氣生產商之一，主要從事探測、開發和生產石油和天然氣產品，其主營資產以及勘探和開發權益遍布五大洲。2019年，WoodsideEnergy在海上鉆井平臺上應用IBMWats

88、onIoT平臺。該平臺提供云托管服務，智能數據生成點應用、邊緣決策，簡化物聯網設備信息獲取，幫助生產企業對海上鉆井平臺上的數據進行分析，并為管理者提出合理建議，優化海上能源作業。2019年，?？松梨趯isco Kinetic 解決方案運用在油氣田氣體泄露監測中。該集成平臺提供泄漏和洪水監測，人員跟蹤和監控，云分析、霧運算、數據可視化和洞察等服務，幫助?？松梨诒O測氣田氣體泄露，遠程監控，減少安全事故，對開采設備進行生命周期管理。沙特阿美公司與殼牌的合資煉油廠SASREF位于沙特朱拜勒工業城，是一座煉油能力為305,000桶的大型煉廠，主要產品有液化石油氣（LPG）、石腦油、煤油、柴油、燃料

89、油和硫磺等。2019年，沙特阿美以6.31億美元收購了殼牌公司在合資公司中持有的50%股份，至此SASREF煉廠成為沙特阿美的獨資煉廠。2017年，當時的沙特阿美殼牌合資煉廠與SAP合作，將SAP解決方案廣泛的應用在其煉廠生產運營中。通過運用SAP Fiori UX,SAPS/4 HANA等解決方案，SASREF實現了更高效地實時監控資產、降低了停工時間、流程化采購、提高資產利用和財務資源管理，打造了沙特的數字化煉廠。云解決方案同時幫助煉廠實現 IT-OT 的全面整合，在生產運營維護和預測性故障支持分析兩個維度提升煉廠的數字化能力。云托管服務-伍德賽德Woodside Energy 與IBM遠

90、程監控-?？松梨?ExxonMobil與思科Cisco云解決方案 SAP與沙特阿美煉廠SASREF415.2 對于中國石油石化行業的啟示借鑒國際先進數字化轉型經驗，企業需要從核心業務入手，結合技術成熟、經濟性的數字化手段，提升業務效率，提高安全標準及資源優化配置水平。在對標一流的同時，由于國內外體制差異，經濟發展的階段不同，我國的石油石化企業需要因地制宜，根據企業自身的發展階段、信息化設施水平、未來發展要點，制定適合的轉型戰略和實施路線圖。同時，要促進產業合作，基于工業互聯網平臺，構建互利共贏、和諧發展的產業生態。42堅持多元化發展路徑，明確數字化轉型的目標及戰略。企業需要堅持“數據+平臺+

91、應用”的信息化發展新模式，重視頂層設計，培養系統觀、全局觀。根據業務發展方向、項目建設階段、技術成熟程度等因素，企業應當制定差異化的數字化轉型戰略，攜手內外部合作伙伴，共同助力石油石化行業數字化轉型。對于新建項目，企業需要將信息化數據平臺視為發展基石，從信息底座建設開始發力，向上延伸到各領域的數字化、智能化應用，建設智能工廠；對于改擴建項目，企業應當在關注能效提升的同時保證生產連續性，運用全廠信息化EPC模式綜合考量業務場景與技術應用的匹配程度，充分結合業務反饋更好的助力技術發展。整合信息及運營平臺，打造數字化底座。在落實數字化轉型之前，石油石化企業需要先梳理數據資源，沉淀數據資產，并將其與業

92、務轉型目標和業務流程對接，創建智能化價值鏈、供應鏈、產業鏈。集成管理的信息技術與數字化平臺是推行人工智能、機器學習、區塊鏈技術等的前提條件，打造統一的數字化底座能夠幫助企業更有效、流暢地部署數字技術和認知智能等解決方案。識別核心業務場景，選擇適配的技術路線。針對能源生產運輸銷售的不同環節，企業可根據業務優先級及數字化基礎，選定核心業務場景著手試點工作，通過工業互聯網平臺實現萬物互聯，為企業賦值、賦智、賦能。引入具有平臺落地能力和深入行業理解的數字化轉型咨詢服務團隊，借鑒成功案例經驗，確立能夠幫助企業樹立差異化優勢的技術途徑?？茖W規劃行動計劃，確認階段性目標。通過試點突破尋找該領域的最佳實踐，并

93、結合實際情況動態調整計劃，優化實施方案。當數字化解決方案試點成功后，企業應盡快大規模推廣，充分提升數字化轉型效益。同時，需要多維度衡量計劃部署成果，考察階段性成果，平衡短期經濟效益與長期業務可持續增長。加大IT基礎設施和人才的投資。企業的運營以人為本，數字化轉型的成功離不開員工的支持。企業需要在注重組織轉型的同時，提高企業人才IT素養，不遺余力地建設人才隊伍，構建數字化的文化、氛圍、知識、技能，并通過人才和組織進行固化。員工在掌握數字化人機互動原理方法后，企業可以在技術成熟的領域鼓勵員工將更多工作職責移交給智能系統，輔助機器學習，提升數字化部署的效果。人才與系統素養同步提升，本地基礎設施與云端

94、網絡齊頭并進，企業效益與生態責任高度協同，石油石化企業將在數字化轉型中釋放無限潛能?？缃绾献?，構建互利共贏，和諧發展的產業生態。搭建開放生態，建立生態治理機制，創新商業模式，促進與同業、合作伙伴、IT廠商、研究機構的融合創新，推進前瞻性引領性技術研究，支撐企業轉型發展。同時，聚合生態資源和能力，實現更大范圍的資源優化配置，帶動生態圈內參與各方的協同發展，提升供應鏈韌性和抗風險能力。43使能業務轉型實踐引領發展446.1 打造全廠信息化EPC新建設模式依托多年石油石化行業最佳實踐經驗，面向未來產業互聯趨勢，石化盈科以市場為導向，構建以數字化轉型規劃為引領，以數據治理為重點方向，建運一體的新型數字

95、化服務能力。石化盈科憑借對石油石化行業的深刻理解和洞察，專注于將先進的ICT技術與傳統產業結合，成長為具有行業屬性特點的領先IT綜合服務商，是石油石化行業領先的全產業鏈解決方案和產品提供商，形成了以工業互聯網平臺ProMACE為核心的經營管理和電子商務、生產營運和智能制造、基礎設施和網絡安全三大業務板塊，提供客戶服務、經營管理、智能制造、過程控制、智能硬件、基礎設施和工業互聯網平臺等覆蓋全產業鏈的解決方案。45客戶大數據裝置優化經營管理平臺工業網絡傳輸新基礎設施IT運維智能工程標準化工業數據采集邊緣計算智能制造平臺客戶服務平臺供應鏈管理設備管理能源管控環保管控生產管控安全管控企業資源計劃物資管

96、理共享服務人力資源管理商務管理投資建設行政辦公科技創新生產管控安全管控客戶關系管理先進控制客戶服務經營管理過程控制智能硬件基礎設施智能制造工業互聯網平臺經營管理和電子商務 電商產品 客戶關系產品 財務金融套件 共享服務套件 數據治理套件 工業互聯網（智能工廠）套件 智能實驗室套件 智能油庫產品 智能管道產品 智能城市管網產品 實時優化（RTO）產品 先進控制套件 工業互聯網平臺ProMACE 智能交互產品 智能物聯產品 智能控制及成套裝備產品 智能安全產品 生產運營和智能制造基礎設施和網絡建設全產業鏈端到端解決方案全價值鏈數字化服務能力建運一體企業級產品和平臺咨詢運維治理集成外包實施運營圖10

97、 石油石化企業數字化轉型解決方案體系來源：石化盈科，202146伴隨著一大批大型能源化工項目的新建以及原有裝置的改擴建，行業信息化建設的需求更加旺盛。同時，隨著新一代信息技術的蓬勃發展，特別是智能制造、數字化轉型等理念的提出，點燃了企業打造智能工廠的熱情。在此背景下，石化盈科推出智能工廠全廠信息化EPC模式以規劃設計為引領，遵循工程項目EPC管理規定，遵照軟件工程規范要求，按照“數據+平臺+應用”的信息化發展新模式，實現智能工廠整體規劃、整體設計、整體開發、整體實施和統一交付，支撐信息化建設與工程項目建設同步規劃、同步設計、同步建設、同步投用、同步驗收。依托體系化、標準化的方法論，對企業現狀進

98、行精準畫像，挖掘企業痛點和轉型場景，交付高水平的規劃設計方案，滿足企業未來5-10年信息化需求。信息專業作為工程建設中的一個專業存在，與其他專業同步開展，及時提出信息專業對其他專業的要求，以及其他專業對信息專業的要求。EPC的E不僅僅是指設計，而且包括項目的整體策劃，E是項目管控的靈魂，總承包商需要從業主的角度以設計為抓手組織好信息專業的建設工作。按照軟件工程方法論，確保信息化規劃、設計、開發、測試、實施、交付銜接緊密，明確各階段的管理流程、工作標準、規范要求，著力避免開發返工現象。以統一的應用架構、平臺架構、技術路線和標準規范來進行信息系統的設計、開發、部署，積極推進“應用上云、開發上平臺”

99、，共建工業互聯網生態。業主信息部門、業務部門、承建團隊深度融合，組建聯合工作組，并厘清各自職責，總承包商與業主簽訂總包合同，對業主負責；分包商與總承包商簽訂分包合同，分包商的全部工作由總遵照軟件工程規范要求03.遵循工程項目EPC管理規定02.以規劃設計為引領按照“數據+平臺+應用”新模式01.04.信息化服務商作為戰略合作伙伴，早期即參與到先期工程設計工作，協助設計、優化選型，以確保設計完善和工程標準化，減少項目變更，從而使項目能按期在預算內高質量的完成，在項目執行過程中有效協調眾多項目參與單位，降低溝通成本，保障工程施工進度，降低雙方的業務運作成本。476.2 關于ProMACE平臺石化盈

100、科ProMACE平臺的開發與建設采用可迭代演進的技術發展觀，以推廣一代、研發一代和研究一代的思路，為石油石化行業數字化轉型提供解決方案。6.2.1 ProMACE平臺總體架構ProMACE平臺的架構可以概括為“3、4、6、N”。其中“3”即三大中臺：技術中臺、數據中臺、業務中臺；“4”即使四大工業引擎：工業物聯、工業數字化、工業大數據與AI、工業實時優化關鍵引擎；“6”即六大平臺解決方案：提供工業云管控、集中集成、工廠數字化、工業物聯、數據治理、工業大數據與人工智能6類解決方案；“N”即多行業解決方案：提供面向行業的應用套件和工業App，為行業的數字化轉型提供多維解決方案。解決方案標準規范安全

101、防護工業套件工業APP工業技術服務云管控臺開發工具工業知識庫工業技術引擎工業數據湖技術底座SaaSPaaSIaaSEdge智能油氣田油氣田類油氣田類工業物聯工業大數據AI工業數字化中間件類云基礎設施（計算資源/存儲資源/網絡資源等）設備接入協議解析邊緣計算數據庫類集成類資源管理工業實時優化研究院類物流類煉化類管錢類 工廠類物流類服務類管理類工藝類專家服務能源類專家服務設備類專家服務安全類專家服務服務站類應用開發工具開發過程管理工具服務管理應用管理租戶管理設計類研究院類仿真類經濟管理類生產類智能管線智能工廠智能物流智能研究院 物料產品設計環境人品圖11 ProMACE平臺總體架構來源：石化盈科，

102、20216.2.2 三大中臺ProMACE以技術中臺、數據中臺、業務中臺三大中臺為基礎，提供六項平臺解決方案，為上層應用及行業解決方案等提供共性的基礎設施和能力支撐。三大中臺包括：技術中臺：立足IT層面，通過安全、可靠、便捷的通用技術組件提供通用技術能力的聚合與輸出，并提供集中管控和一體化運維。目前已形成容器云、分布式緩存、工作流、內容存儲、自動化測試等20余個自研技術組件。數據中臺：以工業數字化模型為基礎，整合企業核心數據資產并構建資產目錄，實現通用工業數據的異構融合，數據集中集成與開放共享，數據統一主題式服務，形成數據即服務能力。數據中臺梳理企業級元數據，構建企業數據資產目錄，形成標準化主

103、數據。通過異構數據融合，沉淀企業數據資產，實現數據的集中集成及全生命周期的管控，形成企業級數據中臺，實現數據即服務能力，支撐系統間數據交互、數據可視化、大數據分析和人工智能，助力企業數字化轉型。核心能力包括：48業務數據化：通過數字化、信息化手段構建業務應用，將業務與數據融合。數據資產化：通過平臺的能力，構建企業數據資產目錄，形成企業數據中臺。資產服務化：利用數據中臺的數據即服務能力，構建數據服務體系。服務業務化：數據服務為業務提供支撐，反哺業務。圖12 數據中臺四大核心來源：石化盈科，2021業務業務數據資產服務數據業務數據化數據資產化資產服務化服務業務化數據建模數據可視化數據共享數據分析數

104、據擬合元數據主數據元模型數據開發數據即服務數據集成49業務中臺:業務中臺基于企業數字化，將設備、工藝、安環等業務知識進行沉淀，構建企業知識庫，形成知識即服務體系。通過多空間協同的工廠模型構建工廠數字孿生體，沉淀工業知識、規則和模型，實現企業行業能力的固化與賦能。目前累計形成14個業務域，30余種工廠模型對象，近300種業務對象。其中知識庫包括：資產監測優化知識庫企業數字化生產指標生產方案預報警生產監測碳資產環保管理調度管理操作報警操作管理設備管理工藝管理安全管理能源管理一體化優化應急管理質量管理水務管理物料管理資產監測：以企業資產模型為核心，結合生產現場數據，實現企業資產相關信息的監測管理。生

105、產監測：以生產現場數據及相關計算結果提供生產監測能力。預報警：自動捕捉各專業的預警和報警，并進行預報警的閉環管理。生產方案：對加工方案、工藝方案、裝置開停工、班次日歷等生產方案相關內容進行管理，為企業應用提供統一的生產方案信息。生產指標：以指標數據為基礎，結合指標計算規則，自動計算指標結果。優化：支撐計劃優化、調度優化與裝置優化。圖13 業務中臺知識庫來源：石化盈科，2021知識即服務506.2.3 六大解決方案在三大中臺的支撐和驅動下，ProMACE為石油石化行業數字化轉型提供工業云管控、集中集成、工業物聯接入、工業大數據和人工智能、數據治理、資產數字化等六項平臺解決方案:租戶中心：提供租戶

106、的全生命周期管控，實現對租戶、用戶的管理，構建可持續的開放云生態。服務中心：提供服務的全生命周期管控，實現服務接入和服務治理，全面的安全防護，保障服務的安全、穩定運行。應用中心：提供應用的全生命周期管控，實現應用目錄、應用實例的管理，實時監控應用，分析應用健康狀態，掌握應用上線后的運行情況。持續交付中心：提供研發過程的全生命周期管控，從需求、計劃、開發、測試、部署到運維，構建端到端的研發工具鏈，實現持續交付流水線?；A設施資源中心：提供計算、存儲、網絡、容器、安全等基礎設施資源管控，支持多云適配，可快速、安全、高效的將現有服務或應用適配到對應的基礎設施資源。工業云管控：是通過租戶管控體系構建一

107、個從應用/服務提供商到應用用戶的可持續的開放生態系統，負責整個工業云的運維運營。工業云管控提供租戶、基礎設施資源、研發過程、服務、應用的全生命周期管控，為企業構建統一的工業互聯網平臺管控體系。其利用“五個中心+兩個控制臺”構建一套可持續發展的、開放的工業互聯網生態基礎。51集中集成：通過工業應用框架集中體現，由個人工作臺、應用門戶和應用安全服務三個產品組成。利用工業應用框架可快速為企業實現集中集成，包括單點登錄、崗位工作臺、權限控制、操作日志審計等功能。工業物聯：接入負責完成工業協議適配解析、現場數據接入、邊緣計算、邊云協同、融合通訊以及自組態物聯應用等一系列功能，同時還提供終端設備全生命周期

108、管控以及完整的從終端到云端的安全保障。數據治理：基于數字化模型融合異構數據，實現多類型數據的集中管控與開放共享，打造數據資產全生命周期管控能力。ProMACE為平臺工具，依據中臺戰略提升平臺的數據和業務復用能力，總結和提煉各個應用產品的模型、知識、算法和服務抽離、沉淀形成公共服務組件，打造業務中臺，沉淀工業數據，形成工業數據資產，構建數據中臺完善數據治理體系為企業數字化轉型奠定基礎。通過沉淀大量的行業數據結合已有的產品提升各個產品的成熟度，形成數據治理生態，同時開展生態合作，提升及構建出7大能力：數據服務的業務化能力、數據資產的服務化能力、行業數據的資產化能力、面向行業的業務數據化能力、數據存

109、儲能力、數據安全能力、理論體系支撐能力。工業大數據和人工智能：提供一站式的海量數據采集、存儲、處理、分析等大數據處理能力，并內嵌石油石化行業專業算法庫，支持石油石化企業快速部署實施工業大數據和人工智能分析應用。資產數字化：打造模型幾何服務、屬性服務、計算服務、GIS服務等二三維數字化能力。應用數字孿生技術，實現物理資產的虛擬映射，從而對工廠、產線實現可視化管控。52【某大型石油石化集團數據治理案例】依托ProMACE的技術成果，面向集團總部，開展工業互聯網建設與數據治理工作，打造大型集團級央企的標桿工程。形成：一套管理體系：構建集團公司數據治理管理制度、流程、規范、模板和操作指導書等一套數據資

110、源體系標準：設計數據架構編制并發布油田，確定和數據質量目標，形成數據質量度量指標，編制并發布數據標準煉化板塊數據標準一套技術支撐體系：構建數據資源中心，提供數據治理工具集abC數據治理體系框架面向全業務領域的數據治理數據質量管理數據架構管理管理制度組織流程平臺工具圖14 某大型石油石化集團數據治理體系框架來源：石化盈科，2021經營管理生產管理客戶服務金融6.3【實踐新標桿：中科煉化】中科煉化和承建單位協同合作，智能工廠建設全面基于工業互聯網平臺，借助新興的技術手段，幫助企業1600余人管理年產千萬噸煉油、80萬噸乙烯等30多套工業裝置，將數字技術在流程工業應用提高到一個全新的水平，創造了中國

111、石化系統內“五個第一”。實踐方案項目背景實踐成果中科煉化智能工廠，隨工程項目同步設計、同步建設、同步投用，采用信息化EPC模式，全面基于“數據+平臺+應用”模式建設，基于ProMACE提供的個人工作臺、工業數據湖、集成平臺服務、工業物聯引擎和工業大數據與AI引擎等21個服務組件，對應用打散、服務化、重構，通過抽提微服務，面向千余名企業員工提供百余個業務磁貼（含崗位定制APP），通過平臺的個人工作臺組件，作為面向用戶的唯一出口，面向崗位聚焦全業務場景需求，靈活調整磁貼內容，千人千面，顛覆了傳統，從原來的用系統，變化為基于崗位工作場景使用功能，針對企業靈活、小而實際的功能場景需求，通過平臺靈活、快

112、速調整，快速實現，是對傳統信息化建設模式的變革。中科煉化位于廣東省湛江市東海島，是中國石化在建最大的煉化一體化項目，一期主要包括1000萬噸/年煉油、80萬噸/年乙烯及其衍生物、30萬噸級原油碼頭等配套公用工程。53第一家全面基于工業互聯網平臺的智能工廠。中科煉化在智能工廠項目中，采用“數據+平臺+應用”的模式，打造具備全面感知、協同優化、預測預警、科學決策四項能力的中科煉化智能工廠，形成服務共享、協同智能、集成優化、安全敏捷的信息服務體系。中科煉化智能工廠全面基于石油和化工工業互聯網平臺完備的組件和API資源進行建設，實現“即上即用”的低代碼開發，建立了統一的信息資源池，實現了“搭積木”式靈

113、活組裝和統一運維管理；以“集中集成、數據共享、工廠模型”為導向，實現模型和服務的共用共享，杜絕“數據重復錄入、資源不共享、數據不唯一”等老大難問題，為企業專業知識的沉淀和應用快速構建提供基礎技術支撐，避免了信息孤島，提高了用戶體驗和工作效率，實現了對外開放的信息化服務能力，真正實現了“一切應用皆上云，一切開發上平臺”。中科煉化智能工廠通過工業互聯網平臺應用，實現了快速開發部署，支撐業務多樣化需求。第一家集中集成無信息孤島的智能工廠。中科煉化智能工廠實現了界面集成、數據集成和服務集成。項目嚴格按照軟件工程規范和標準，首創“五人組”設計法，對所有業務應用的功能、性能、典型應用場景、集中集成關系進行

114、了整體梳理和清洗，對數據和服務集中集成關系進行標準化，做到應用功能不重不漏，數據和服務共享關系清晰，接口標準，全面覆蓋業務管控需要。依托工業互聯網平臺提供的標準化主數據、工廠模型、集中集成組件、工業數據湖、待辦工具等組件，確保了數據的唯一性和準確性，避免信息孤島出現的同時，也避免了大量的重復性錄入工作，真正實現信息共享。從應用和應用之間聯通情況看，物料、LIMS、實時數據庫三大生產核心應用，聯動了生產經營、生產營運、基礎設施和現場控制設備，真正實現“數出一源，令出一家”。從應用和底層設備聯動情況看，平臺接入工藝監測點，接入巡檢儀、氣體監測、火災報警、環保監測、腐蝕測厚和大機組等大量的在線設備，

115、供上層應用調用。如LIMS應用連接了多種化驗儀器，實現分析結果自動采集，降低化驗中心分析崗位人工錄入差錯率，減少人員工作量，提高約80%的工作效率。第一家開展全廠數字化交付的智能工廠。中科煉化智能工廠首次開展全廠數字化交付，實現全廠三維模型正向建模，完成包括三維模型、數據、文檔，以及關聯關系的正向交付。完成從設計、供應商到施工全產業鏈數字化集成和聯動，實現了工廠全生命周期數字化交付。通過全面的數字化交付，中科煉化智能工廠實現了虛擬可視化工廠與實體工廠的動態聯動，匯集來自工程公司、施工單位和設備制造商的不同階段交付的各類工程數據、工程文檔、三維模型，形成了靜態的數據成果庫。智能工廠基于數字化交付

116、成果搭建4D管道、三維、設備主數據等應用，指導工程建設期的管道焊接進度、質量管控和材料管理等業務，并且借助防腐保溫量算、輔助工作量量算、管線橫斷面分析三維可視化應用，輔助企業施工管理，提高施工管理效率，確保安全、高效地開展施工工作，為智能工廠建設與應用打下堅實的基礎。第一家采用EPC模式進行建設和管理的智能工廠。中科煉化是中國石化第一家煉油化工同步建成的企業，中科煉化智能工廠和中科項目一樣，采用EPC模式進行建設，并實現和中科工程項目同步設計、同步實施、同步交付、同步投用。在中科智能工廠建設過程中，中科煉化業務部門、信息部門、EPC服務商各司其職，密切合作，共同打造了中科煉化智能工廠建設的新模

117、式。業務部門負責業務應用的功能、性能、典型應用場景、數據集成關系等，信息部門負責智能工廠的技術架構、應用架構、信息安全、標準化、技術方案和產品選型、總體管理協調等，EPC服務商石化盈科負責智能工廠整體設計、整體開發、整體實施和統一交付。第一家建成并應用“千人千面”個人工作臺實現業務協同的智能工廠。中科煉化“千人千面”的個人工作臺，是業務待辦和數據共享的集散地，在中國石化系統內當屬首創。目前，中科煉化個人工作臺，根據中科煉化各業務部門的崗位職能和權限，公司所有的員工的審批待辦全部通過個性化的個人工作臺進行“一站式”辦公，極大提高了工作效率。通過“千人千面”的個人工作臺，實現了從“人找業務”到“業

118、務找人”，以及從“人找數據”到“數據找人”的實質性轉變，實現了“數出一源”和單點登錄，使業務用戶通過個人工作臺完成“一站式”業務處理，以“一鍵式”單點登錄模式，實現了認證、權限、審計、門戶、操作、流程、接入的統一。5455石油石化行業數字化轉型應用場景介紹1.資源開發1.1 虛擬地球物理目前，在油氣資源開發的鉆探過程中，虛擬地球物理仿真、實時鉆井優化等技術可更直接地獲取可靠的地下信息。然而，由于技術多依靠進口，成本高昂，不適合在勘探早期大面積使用，同時鉆井作業在傳感擬合與向量校準等方面的精細度有待提高?；诓ㄗ杩剐畔⒌膫鹘y虛擬井技術對地震的反演精度不足，所獲取的地下巖性信息誤差較大，前期勘探效

119、果不佳。運用高精度地質成像技術、紅外傳感器、無人機、深井自動化鉆機等技術，以實時繪制高精度地表地貌為核心，加強對復雜地球物理參數的測繪與模擬，開發新的反演算法，企業可以大幅度降低虛擬井作業誤差。同時，基于傳感數據和智能分析，工程師可實時優化鉆井流程，提高擬合、校準、異常處理的效率。部署多相、多層的生產測井解釋平臺可提升勘探到開發的聯合作業能力，降低數據采集和解析成本，優化野外作業開發投入，提高地球物理測量精度。1.2 勘探智能化解釋由于井下情報與儲層信息的可視化有限，在油氣田開發的中后期，深化挖潛較為困難。同時，隨著風險勘探逐步向人力勘察難以覆蓋的地殼深處及深海區域轉移，勘探環節對遠程控制和油

120、氣儲量預測的精度要求不斷增加。運用智能油氣儲量分析和井下情報分析等技術，勘探作業者可獲取高精度油氣儲量數據。以數據支持決策，系統性優化勘探規模和建設時序，海陸并重，對老油區進行深度挖潛。同時，儲層預測和無人機等智能勘探技術可擴大風險勘探區域，開發新層系、新區域。人工智能、3D/4D快速成型技術、數字孿生、地理信息系統（GIS）可提高儲層模型的分辨率，全方位地提高油氣勘探可視化協同管理能力，提升整體儲層預測精度，降低儲層預測與實測的誤差。1.3 數字化工程建設與勘探開發一體化數字化工程建設與勘探開發一體化涵蓋鉆井工程設計、地質錄井及測井等。傳統石油工程管理模式主要為單點管理，一體化管理程度低、時

121、常受作業現場地理位置牽制，遠程管理成本高、決策鏈長、效率欠佳等。部署工業互聯網平臺，工程作業者可以全面集成鉆井、泥漿、固井、定向、完井等多專業的工程數據體系，并將物探、地質、測井、油藏等其他相關專業的數據和應用系統進行高度融合共享。集成化的數據平臺可為工程施工提供跨專業、跨地域的實時信息決策服務，優化設計施工，提升作業時效，降低綜合作業成本。運用數字孿生、附錄56地理信息系統（GIS）輔助建立和優化三維模型。同時，統一的數據平臺可幫助施工方規范設計及標準，提升工程設計整體效率，降低工程設計返工比例。1.4 油藏動態監測分析油藏動態監測分析通過對油田生產和測井數據分析，動態監測和研究開采過程中地

122、下油、氣、水的運動規律。隨著開發工作的難度加大，油藏動態監測分析工作量和復雜程度也逐漸增大，涉及到更多層次的分析。例如，企業需要實時追蹤注水效果并評價效果，監測儲量利用程度和油水分布狀態，保持注采平衡并優化能量利用；由于動態分析需消耗大量人力資源和時間，企業同時需要保持油田開發工作效率，高效地完成監測和分析工作。通過搭建工業數據平臺、運用大數據、云平臺等技術，企業可建設油藏動態監測分析平臺，通過集中式系統架構管理油田生產開發中的數據和應用。通過自動化數據分析，企業可以檢驗生產開發方案的實際部署效果，監測并預測油田的生產狀況，及時調整開發方案。結合智慧油田自動監管一體化平臺，企業可提高監測精準度

123、，提高分析效率，從而更高效地提高油藏開發效果和采收率。1.5 油氣生產自動診斷和實時預警分析數字化在設備維護方面的應用包括智能實時監控、預測性維護、一體化運維等。由于油氣田站點工藝流程繁瑣，設備種類繁多，設備自身發展水平參差不齊，數字技術應用較為分散，在流程規范與應急安全管理方面充滿挑戰。借助物聯網技術對設備數據進行采集和分析，企業可實時監控各環節設備運行狀況，提供預知性檢維修預測，實現油氣生產自動診斷和實時預警分析，提升油氣生產現場緊急處理能力，保障生產連續性，實現裝備效能最大化。設備智能化水平的提高還可推進跨環節設備的自動連接、高效協同，實現全生產環節安全風險智能預警。通過提升現場數據自動

124、化采集率，儀器自動化控制率，企業的生產效率將能進一步提高。1.6 排放實時監測排放實時監測包括對油氣生產、運輸及消費環節中污染物排放的智能的監測及數據收集處理。在勘探開發環節，對比于大面積接入電網供電采油設備的陸上開采，海上油田開采仍大部分通過燃燒石油和天然氣來供電，其二氧化碳排放量大約占了開采排放的80%，離岸的排放物檢測對設備精度和信息傳輸速度都有著嚴格要求。大氣污染排放物也廣泛存在于運輸過程中（公路、鐵路、水路運輸等）中，全價值鏈碳足跡追蹤對于數據共享集成有較高要求。目前，對于大氣排放物監測及數據收集缺乏統一標準及系統管理，數據連接性較差，無法做到全產業鏈自動追蹤。相較于傳統的“孤島式”

125、點監測，運用紅外成像技術、傳感器、遠程監控系統、自動化防泄漏預警技術等技術，石油石化企業可實時監控排放控制區域內的多種排放物濃度及排放頻率，云端可視化、量化碳排放強度，減少產品全生命周期碳足跡。經過數據分析，企業還可識別碳排放強度高的環節，有針對性地開展CCUS驅油等項目。572.管道儲運2.1 全天候機器人智能巡檢保障管道運輸安全是油氣儲運的重要任務，這不僅影響著運輸效率，也同時關系到管道周邊生態的保護。傳統的管道巡檢耗時耗力，由于油田管線多、井多人少、地面環境多樣，導致巡檢效率較低；同時，由于管道資產常處于偏遠的區域，保障巡檢人員安全也至關重要。管道儲運企業通過部智能巡檢機器人，可實現全天

126、候的管道檢修，分析診斷管道站點運行狀態。全天候機器人突破了地理環境、氣候和工作時長的限制，代替人力進行管道智能巡檢。以預測性安全監測為導向，并結合傳感器、紅外監控等技術，企業可有效提高管道日夜巡檢的頻率和準確度，擴大檢修范圍，保障人員安全并節約人力成本。通過分析自動回傳的巡檢數據，企業可更高效地了解管道運行狀態，指派檢修隊伍，保障運輸連續性，提高運輸效率。2.2 智能站庫油氣站庫智能管理包括站庫巡檢、設備管理、實時庫存、應急聯動、站庫現場設備智能維護等。對于煉化產品等高?；て返恼編旃芾?，近年來安全標準逐步提升，人員巡檢效率，庫區產品流轉率有待進一步提升。通過應用數字孿生技術，企業可以站庫安全

127、風險防控為主線，建立能源站庫孿生體，并通過無人巡檢機器人等應用提高庫區巡檢頻率，提升站庫安全防范效率。通過加強站庫安全應急聯動機制，企業可實現遠程設備啟停、設備檢維修流程自動化等。企業還可從站庫環境模擬、站庫運行監控、危險因素識別等方面打造數字化能力，降低異常報警率、產品儲存損耗率，提高庫存周轉率。另一方面，數字化實時庫存管理可幫助企業主動對抗供應鏈波動，及時優化供應鏈。人工智能技術可高效匯集來自多信息源（包括儀器設備、工廠運營和合作伙伴）的結構化和非結構化數據，幫助企業以需定產，并幫助企業預測和應對市場變化，及時調整原材料、物流、庫存控制、成品加工及運輸的進度。2.3 智能運營石油石化企業的

128、智能運營管理包括資產的有效管理，績效評估、管控一體化優化等。受益于多年的智能化建設和大規模管網鋪設，我國石油石化企業基本實現了油氣主干線的監控，輸送配置計劃管理，建立了主干線管網模型。隨著中游改革推進，三桶油剝離主要油氣管網設施交由國家管網公司獨立運營。隨著參與主體的增加，管道資產將迎來新一輪的大規模鋪設，這對中游資產的運營管理提出新的挑戰。58在技術層面，運用遠程監控系統、自動化防泄漏預警技術、智能數控技術可以實現管道設備狀態實時監控，加壓站壓縮機組遠程啟停、智能化負荷分配。集成的云端調控系統可幫助企業實現輸油氣站自動分輸等運、檢、維一體化建設，最大化資產利用效率。在運營層面，運用云計算，區

129、塊鏈等技術實現對各層級管網設施的信息集成共享，大面積覆蓋主干線及各支線及新建管道，協同調度與優化輸送配置計劃。數字孿生、增強虛擬現實、大數據分析等技術可遠程云端仿真模擬管網運行情況，實時調配資源，調配空閑運力，提升管道利用效率，降低空置成本增加營運利潤。在資源調配方面，企業可運用區塊鏈技術分析總結各地歷年石油天然氣需求缺口，并與進口數據匹配，形成智能合約進行智能管網輸配，這將在國家層面上優化資源配置，保障民生。2.4 管道預測性維護石油石化運輸管道多分布在偏遠地區，地理環境復雜，人工巡檢周期長，監測范圍與現場維修的可及性受限。隨著城鎮化率的逐年提高，輸油輸氣管道與陳舊的通信、供水等管線規劃易出

130、現布局矛盾，管道占壓情況頻發，事故區域定位精度不足，巡檢維修的復雜性上升，管道安全風險增加。借助物聯網等智能技術，在管道前期規劃階段，利用管道內傳感系統可提高對管道內狀態監測，實時掌控施工進程。在管道運行期間，傳感器及數字孿生等技術可幫助企業實時監控管道狀態及危險預警，制定維護計劃，實現預測性維護。通過管道資產全生命周期管理、管道運行監控等手段，企業可提升維護效率，增加監控報警點覆蓋率，減少新增違法占壓發生率、減少打孔盜油次數，延長管道壽命。2.5 智能應急和搶修由于石油石化產品的高危特性，管道連續運營對于保障生產，突發狀況應急搶修至關重要。突發事件的響應速度直接影響生產效率。目前，智能應急搶

131、修包括管道事故應急聯動、資產自我修復等環節，過程中仍存在人工斷點，無法實現全業務全流程的自動化響應。運用人工智能技術，仿真模擬管道及壓力溫度變化，預測風險因素，管道運營商可優化應急預案并通過流程自動化等技術提高應急處理效率。運用大數據及區塊鏈技術，企業可加強三維事故模擬能力，提升應急資源聯動響應速度，降低管道自然泄漏率，縮短故障確定平均時間，提升運營效率。例如，運用區塊鏈管理油氣工程各環節的設計、建造、安裝、維修記錄，形成不可篡改、可回溯的數據庫，這將提升溝通協調效率，減少維修返工次數。593.煉油化工3.1 數字交付與工廠運營一體化對于產業鏈較長的煉化環節，數字化不斷被運用到生產流程設計交付

132、中，包括集成化設計、協同設計、智能服務、三維數字工廠等。由于煉化品種多樣，工藝復雜，設計數據標準不統一，存在著數據不全、質量不高、共享水平低等主要問題；設計、交付、建設、運維無法有效協同，導致工程項目實施時間長、管理內容多、協同人員多，整體交付效率低下。煉化企業可以數字工廠交付為切入點，統一標準、平臺、服務標準，通過集成化設計、數字化交付與工廠運營一體化，實現實體工廠與虛擬可視化工廠的動態聯動，變革傳統的管理和生產組織模式。通過統一數據處理平臺集中交付結構化信息、簡化成果存取流程，提升歷史數據歸檔整理等。運用數字孿生技術構建與實際工廠對應的虛擬數字工廠，融合5G與人工智能、物聯網等技術，虛擬工

133、廠具有自感知、自優化、自決策、自執行功能，能夠實現與物理工廠的互聯互通、互聯互動，不僅能夠實時的控制生產，同時，通過大數據分析，對未來生產進行模擬預測，確定最優方案，實現工廠生產效益最大化。3.2 運營協同優化煉化環節的計劃調度關系著生產的安全和效率，協同優化包括了生產運行可視化、生產運行動態監測及預警、生產裝置實時在線優化、生產經營一體化等。目前，雖然多數煉化企業已通過建立生產執行系統，實現生產業務規范管理，但企業仍未構建覆蓋全流程的生產經營一體化運營模式，資源利用率較低、調度指令跟蹤不到位、生產異常情況難以追溯、生產運行狀態不能實時監測預警，難以實現生產效益最大化。以煉化過程中催化裂化裝置

134、為例，其復雜的工藝、嚴格的操作流程、眾多的物性變量給運營帶來巨大壓力，優化催化裝置操作將直接影響企業的經濟效益。由于涉及無法中斷的化學反應過程，催化裂化需要在高溫高壓的環境下連續進行。同時，煉化各環節的物料投放還存在循環利用、相互混合等問題，且投料與反應監測之間存在時間差。目前，催化裂化裝置仍有部分依賴經驗豐富的裝置工程師來調節，運營過程自動化程度低，調試時間時而長達3-6個月且費用不菲。運用云計算、大數據分析及機器深度學習等技術，企業可重構煉化一體化模型，優化裂化模型，合理安排企業生產計劃，保障生產連續性和安全。根據化學反應機理，運用大數據模型鏈接工藝，建立實時生產運行模型。企業可運用大數據

135、計算和機器深度學習的技術，迭代優化生產過程，實時掌控和調節各環節物料投放和再利用。對于煉廠的整體運營，企業還可運用增強虛擬現實、人工智能、傳感器、通信、物聯網等技術，實時跟蹤全局優化或預測預警指令執行情況，調整資源配置，實現全覆蓋、無盲區、高質量、不間斷的生產過程精細化管理，助力企業安全環保地生產。通過建立企業級大數據分析平臺，煉化企業可實時調整工藝流程，全局規劃生產，同時將應急管理由事后處置升級為事前預測預警，防患于未然。最終，數字化的應用可促使煉化企業實現智能化、精細化、可視化、實時化的智能運營，幫助企業協同管理內外部供應鏈及各環節業務。603.3 生產應急一體化協同指揮煉化企業的智能生產

136、應急一體化協同指揮包括?；纷詣踊芾?、緊急事故應急處理、風險防控等。目前，多數企業已建立安全生產管理機制，對重大風險進行動態識別，基本實現對安全風險點的實時監測和安全事故有效處置。而隨著自動化的提升，準確的預測風險防控是煉化企業應急一體化管理的發展重點。通過建立企業級大數據分析平臺，煉化企業可對工廠生產平穩率、設備運行狀態實時監控，輔助質量預測，將應急管理由事后處置升級為事前預測預警。數字技術的應用可幫助企業提高安全生產運行率，故障預警能力，優化對生產過程的自動控制。在煉化關鍵裝置部署大機組智能預警模型，通過大數據技術分析模擬加氫裂化裝置生產過程，提升設備故障診斷分析、裝置平穩運行等的能力，

137、提高生產一體化設備管理水平。同時，建設立體化全息的感知網絡、協同聯動的智能應用體系可實現企業內外部安全管理應急聯動。數字化手段將貫穿生產、安全、質量各環節，通過協同管理降低事故隱患整改率，提升安全隱患事前預警等預測能力。3.4 排放檢測與溯源在污染排放監控方面，由于煉化企業產品多、工藝復雜、技術水平層次不齊，所涉及的溫室氣體排放源較多且廣泛存在煉化的各流程中。這其中包括了生產過程中化學反應過程產生的溫室氣體排放，甲烷逃逸，蒸汽裂解制乙烯的過程產生的含二氧化碳的裂解氣，制氫過程的二氧化碳排放等。同時，化石燃料燃燒供暖供電的過程中也會產生二氧化碳。通過紅外感應技術、智能探頭，無人機監測儀等技術，煉

138、化企業可以實現排放溯源追蹤，監測企業碳排放、可視化碳足跡，促進企業的綠色低碳發展。通過重點改善碳排放強度高的環節，企業可從綜合能耗實時監控分析與管理、降低加工損失率方面提升能源利用率。通過對能耗的核算及定額管理，企業將能實現熱電水務專業化發展，循環回收利用資源，建設智慧電廠、水廠，優化全局能源消耗。3.5 設備預測性維護與遠程診斷當前，國內大型煉化企業已經基本建立了完整的設備管理體系，對重點機組、大型機組構建了設備數據資產中心，開展了設備設施全生命周期管理，支撐設備設施穩定可靠運行。但隨著煉化體量的增加，設備老化而工藝更新換代，企業需要實時監控設備運行狀況以及保障新舊設備的兼容連接性。運用傳感

139、器、5G、物聯網、區塊鏈等技術，企業可以自動感知設備運行水平，自動預知設備維修周期。通過自動流轉設備維護信息的閉環處理，生成檢修計劃，評級設備運行和維護績效，降低設備運維成本，提高設備運行周期。人工智能、機器學習等技術還可助力企業對設備進行全生命周期智能管理、診斷與優化運行狀態、延長設備壽命、提高裝置自動化控制率、數據采集率、監控報警點覆蓋率等。614.產品銷售4.1 物流優化石油石化產品的物流運輸涉及到多種方式，包括了管道、船運、火運、汽運等。隨著銷售網絡的拓寬，參與主體的增加，優化物流網絡關系著企業運輸成本和效率，同時存在著多點運輸的安全隱患。例如，成品油的鐵路運輸面臨著專用線上倉儲容量不

140、足，單體容量小，與管道水路連接性較差等問題，增加了運輸成本；同時，地方煉廠多處內陸，而主營煉廠多分布在長江及沿海地帶，資源分布的不均進一步推高了運輸費用。運輸數據量的增加和各單位數據不統一、不完整的問題增加了物流規劃的難度。通過運用大數據分析，云平臺，工業互聯網等技術，油品銷售企業可優化物流從產地到銷售終端的全程運輸。通過對油品運輸的多級分析，企業可打通從煉廠、加油站、油庫至發貨地的信息流，尋找最優運輸半徑，適時調整物流網絡。通過鏈接各資源中心和需求中心，企業可自動生成最佳的運輸方案，提高各環節連接性，節約物流成本、提升運輸效率。大數據分析可同時提高企業的分析效率，整合多數據源和企業信息，為企

141、業物流定價提供參考。此外，數字技術的應用幫助銷售企業打通物流產業鏈，構建物流生態，實現內外部物流的高效協同，提高物流效率。4.2 智能加油服務站隨著石油石化產品客戶的拓寬，在產品同質化的趨勢下，客戶體驗顯得愈發重要。企業需要多措并舉，在移動支付、人臉識別、無接觸提貨、多觸點客戶便利服務等方面發力，致力建設智能加油服務站。對于新生代年輕化用戶群體，隨著其規模的持續擴大，用戶需求呈現多元化發展態勢。當前線下零售場景銷售模式單一、產品與服務更新周期緩慢，與線上平臺聯通不足，難以滿足新生代用戶群體對個性化、智能化、創新化產品與服務的期待。對于能源銷售企業，建立以用戶為中心的平臺化、網絡化、智能化用戶服

142、務體系可為客戶提供無縫銜接的定制化服務體驗。通過部署數字化手段，企業能夠實現自動識別、快捷支付、無現金結算等功能，借助移動端、數字化門店等多渠道觸點，引導客戶自助服務。高度自動化可減少銷售環節的人工干預，縮短業務辦理時間，提高用戶服務響應速度和質量，為客戶提供端到端、全流程式服務，降低企業的用戶服務成本。運用大數據分析，企業還可通過客戶數據挖掘和消費行為分析進行銷售模型優化、進一步提升油品贈券使用率、客戶滿意度、客戶保有率等。智能加油服務站的建設還能支持油品銷售公司靈活部署數字業務，提升業務靈活性，圍繞不同客戶需求，提供多種能源服務，如提供充電、加氫等服務。4.3 數字化營銷與傳統商品相比，石

143、油石化產品的客戶涵蓋工業和供暖供電等公共事業，同時也包括車用潤滑油等個人端消費者。隨著客戶數據的成倍增長，石油石化產品現有的銷售體系數字化進程未能為企業提供充分挖掘數據價值的能力。個人端營銷活動的針對性較弱，營銷同質化，未能精準發掘客戶需求，導致客戶參與度低。面對快速變化的數字化營銷市場，石油石化產品應對市場的措施已顯滯后。62在產品營銷方面，企業可運用物聯網等數字技術，從觸點、交互活動等方面采集、整合內部和外部數據，通過挖掘和標簽等工具建立360度客戶畫像。運用數字助手，輔助銷售人員及時查找客戶信息，提高客戶滿意度。利用全域數據分析結果，敏捷地應對市場形勢變化，并更具針對性地提出多樣化的營銷

144、活動，提高客戶黏性，實現以客戶為中心的精準營銷。運用數據倉庫等技術，實現產品價格分析，優化產品銷售定價，提升銷售利潤率。企業還可以結合當下日新月異的營銷方式，在移動設備、數字屏幕端進行廣告投放，促進線上線下無縫營銷、油品與非油品的交叉營銷、在營銷服務機制協同管理等方面打造數字化能力，進一步提升年度增值服務交易額及交叉銷售額等。4.4 智能供應鏈考慮油氣類產品特性，物流安全管理是貫穿石油石化產品供應鏈的挑戰。當前企業供應鏈各環節協同效率有待提升。作為大宗商品，石油及天然氣是全球性的貿易商品。中國是當今世界主要的石油天然氣進口國之一，油品物流交易受政策環境等因素影響較大，供應鏈抗風險能力薄弱。運用

145、大數據、云計算、區塊鏈等技術，石油石化產品銷售公司可提高供應鏈可視化、彈性化及智能化程度。通過構建物流生態圈，提高物流資源集約度和集中度，企業可實現內外貿業務高度一體化，最大化利用設施資源。通過云端協同調控，優化倉儲布局，企業將能打造點、線、面相互協調的倉儲網絡布局，完善配送體系，實現產銷銜接、倉配一體化、多周期計劃優化、降低預脫銷概率等。面對疫情影響，支持無接觸配送，降低交易風險，保持業務連續性。通過布設物聯網，企業可以全局評估規劃運力、短期內均衡負載，提高智能配送能力，從整體層面實現供應鏈風險監測與管理。物聯網技術還可助力供應鏈可視化管理、智能化倉儲管理，在一站式物流服務等方面為銷售部門打

146、造數字化能力，提升采購訂單執行率，降低物料平均出庫時間，縮短產品平均交付周期。4.5 運營風險預警預測石油石化產品銷售企業面臨的資金流轉壓力較大，數字化重點包括資金管理、資金風險防控等。由于業務覆蓋面廣，交易種類多，涉及交易系統多樣，各系統間未進行有效集成。分散的系統導致產品銷售與資金無法準確匹配，銷售收入資金監管難度增大?？捎^的銷售收入不能及時反映到財務賬面上，這為資金回籠與監管造成很大困難。運用云計算、大數據等數字技術，企業可以打通銷售環節的資金流動，創建互聯互通和高效集成的財務處理系統。隨著集中化、可視化的企業資金鏈圖譜的搭建，企業可實現各類銷售收入的自動記賬、對賬、清賬，及時感知、畫像

147、認知、有效防控資金風險。通過準確判斷資金流向，確保資金安全到賬，企業將能加快資金周轉速度，實現縱向到頂、橫向到邊的閉環管理，提高資金使用效率。運用區塊鏈、數字貨幣技術，企業可進一步加強資金風險智能化防范、資金流向動態監控方面的數字化能力，加強資金逾期監管，提高自動對賬率、流動資金周轉率。63關于石化盈科石化盈科是能源化工行業全產業鏈信息化解決方案和產品的提供商，為客戶提供優質和專業的信息技術服務。依托多年能源化工行業信息化最佳實踐經驗，面向未來產業互聯趨勢，石化盈科以市場為導向，構建起咨詢、設計、研發、交付、運營的完整服務價值鏈，形成了咨詢規劃、智慧經營、智能制造、商業新業態、新基礎設施、智能

148、硬件等核心業務。積蓄多業務能力，積極參與國家制定標準，打造了面向能源化工行業自主知識產權的工業互聯網平臺ProMACE，積聚工業數據、工業模型和工業知識，創新運營模式，重構和優化產業價值鏈。石化盈科信息技術有限責任公司北京市東城區東四十條甲22號南新倉商務大廈12層+64關于IDC國際數據公司（IDC）是在信息技術、電信行業和消費科技領域，全球領先的專業的市場調查、咨詢服務及會展活動提供商。IDC 幫助 IT 專業人士、業務主管和投資機構制定以事實為基礎的技術采購決策和業務發展戰略。IDC在全球擁有超過 1100 名分析師，他們針對 110 多個國家的技術和行業發展機遇和趨勢，提供全球化、區域性和本地化的專業意見。在IDC 超過 50 年的發展歷史中，眾多企業客戶借助 IDC 的戰略分析實現了其關鍵業務目標。IDC 是 IDG 旗下子公司，IDG 是全球領先的媒體出版，會展服務及研究咨詢公司。IDC ChinaIDC中國（北京）：中國北京市東城區北三環東路36號環球貿易中心E座901室郵編：100013+86.10.5889.1666Twitter：IDC idc-