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能源行业数智化转型正当时
  • 作者:宋慧欣
  • 点击数:5344     发布时间:2023-09-25 00:28:32
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要逐步完成行业转型提升和企业价值增长,就需要进一步利用工业互联网、工业大数据、人工智能等新一代创新技术,深入挖掘数据价值,赋能能源行业数智化转型。
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/宋慧欣

《数字中国发展报告(2022年)》显示,2022年我国数字经济规模达到50.2万亿,占GDP比重达到41.5%,数字经济的增速明显高于GDP增速。各行业的数智化发展将成为助力国家数字经济发展的推动力。今年4月,国家能源局印发《关于加快推进能源数字化智能化发展的若干意见》,针对电力、油气等行业数字化智能化转型,明确了指导思想和基本原则,从加快行业转型升级、推进应用试点示范、推动共性技术突破、健全发展支撑体系、加大组织保障力度等5个方面提出了转型方向和举措,为能源电力高质量发展提供有效支撑。《意见》发布后,从国家层面、行业层面、国企央企监管等层面出台了一批指导意见和实施细则,积极推动能源行业企业的数智化发展。

能源行业是国民经济的支柱性行业,近年来我国通过智能制造试点示范方式,能源行业的智能化信息化建设成效显著,生产运营效率提升,生产运行成本下降,评选出一大批国家级智能制造的示范企业。事实证明,数字化技术正在数字技术正在深刻地改变能源行业。如在电力行业,通过实时监测和分析电力系统的运行数据,及时发现故障和异常情况,并采取相应的措施进行调整和修复,从而确保电力系统的稳定运行,提高电力系统的可靠性和安全性。通过精确的数据分析和预测算法,合理分配电力资源,提高能源利用效率,减少能源浪费,优化电力系统的能源管理和调度。通过对能源设备的远程监控和维护,提高设备的运行效率和寿命,降低运维成本等;在石化行业,对油田天然气资源结构、流程、炼化装置等进行了数字孪生建模研究,对工艺配方、工艺流程参数等进行全方位的仿真建模研究,对原料比例系数、装置设计路径等进行了调整,进而确定最佳的炼化技术方法。将设备的历史故障情况和修复历史数据、设备现场工作历史数据,以及与故障诊断知识库基础相连接后,运用机器学习和知识图谱信息技术,完成对设备故障状态的检查、诊断与定位。利用先进工业互联网技术进行智能安全监测,并运用先进工业无线、4G、NB-IoT等工业互联网技术手段,全方位了解并汇聚石化产业的安全及相关资讯,对产生的安全隐患进行迅速处理,确保石化工作稳定、持续开展等。

尽管已意识到数智化转型是其未来发展的关键驱动力,但对于大多数能源企业来说,数字化转型依然处于初步探索的阶段。从行业整体发展情况看,数据采集与集成能力弱、信息孤岛严重、数据资源利用效率低是当前阻碍行业数字化、智能化发展的主要问题。要逐步完成行业转型提升和企业价值增长,就需要进一步利用工业互联网、工业大数据、人工智能等新一代创新技术,深入挖掘数据价值,赋能能源行业数智化转型。

此外,由于能源企业研发、生产、供应链、销售流程庞杂,数字化转型复杂度高,加之各个企业自动化、数字化程度参差不齐,因此数智化转型绝不会是一朝一夕之功。当数智化转型逐步深入,对每一家传统企业来说都是知易行难,从数字化到智慧化,落实到行业企业千差万别,能源行业企业需要因地制宜、因时制宜地制定转型策略,填补传统业务场景与数字化技术应用之间的鸿沟,推动数据资源作为新型生产要素的充分流通和使用,打通不同主体间的信息壁垒,带动能源网络各环节的互联互动互补,提升产业链上下游及行业间协调运行效率,以数字化智能化转型促进能源绿色低碳发展的跨行业协同。

摘自《自动化博览》2023年9月刊

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