400-168-9022

行业新闻

【行业知识】石油石化行业智能监测解决方案

作者：xpyb 添加时间：2025-08-05 08:35:51

石油石化行业智能监测解决方案通过融合物联网、大数据、人工智能及xj****传感器技术，构建覆盖全产业链的立体化监测体系，实现设备健康管理、工艺优化、安全预警及环境合规的全流程智能化。以下从技术架构、核心技术、典型应用场景及行业实践案例展开分析：

一、技术架构：构建 “感知 - 传输 - 分析 - 决策” 闭环

1. 智能感知层

多模态传感器网络：部署红外气体分析仪（检测泄漏）、振动传感器（设备状态）、压力 / 温度变送器（工艺参数）、光纤光栅（管道形变）等，实现关键节点数据实时采集。例如，聚光科技的红外热成像气体泄漏检测仪可定位 0.1ppm 级 VOCs 泄漏1。
边缘计算节点：在井口、炼化装置等现场部署边缘计算单元（如容知日新的灵芝平台），实现数据预处理（降噪、特征提取）和本地决策（如异常即时预警），减少云端数据传输压力2。
移动终端与无人机：通过智能巡检终端（如防爆 PDA）和无人机搭载高清摄像头、红外热成像仪，实现复杂地形（如山区管道）的动态监测，巡检效率提升 5 倍以上11。

2. 数据传输层

混合通信网络：采用 HART 协议（兼容 4-20mA 模拟信号与数字通信）实现现场设备互联，同时集成 5G、LoRa 等无线技术覆盖偏远区域。例如，HART 协议通过频移键控（FSK）技术在模拟信号上叠加数字指令，支持设备远程配置与诊断67。
工业协议适配：兼容 OPC UA、Modbus 等协议，解决多厂商设备数据孤岛问题。中韩石化通过打破 12 个独立系统的数据壁垒，构建统一智能监测 “中枢神经”3。

3. 平台层与数据分析

工业互联网平台：如中石化设备完整性平台，集成实时数据库（如 PI System）和大数据分析工具（Hadoop、Spark），实现设备状态、工艺参数、环境数据的融合存储与挖掘。辽阳石化通过生产管控一体化平台，使装置生产波动率下降 50%8。
AI 算法应用：

故障预测：基于机器学习（如 LSTM、随机森林）建立设备劣化模型，容知日新平台已实现 2000 + 设备的预测性维护，预警准确率超 90%2。
工艺优化：通过深度学习优化炼化反应参数，河南油田的油水井健康评价系统使异常井分析效率提升 5 倍，检泵周期延长 15%9。
图像识别：AI 视频分析系统（如中韩石化的智能终端 App）可识别人员违章、设备跑冒滴漏，隐患处置时间从 8 小时压缩至 3 小时3。

4. 应用层与决策支持

智能预警与联动：通过数字孪生模型实时映射物理资产状态，异常时自动触发声光报警、启动应急预案。例如，苏里格气田的智能监测仪可同时检测 16 种危险气体，响应时间 < 10 秒，续航达 500 天4。
可视化与远程运维：三维 GIS 地图叠加设备数据，支持远程操控（如河南油田 84% 注水井远程调水）和zj****会诊。西南油气的井下电视技术通过 1080P 高清成像，实现 175℃高温下井筒 “内窥镜” 级诊断10。

二、核心技术突破与行业实践

1. 关键工艺监测技术

井下智能监测集群：西南油气的套管变形预警技术通过磁信号分析实现毫米级形变预测，在页岩气井应用中避免 500 米井段报废；温度压力法产剖测试技术将水平井产出剖面分析精度提升至射孔簇级，成本仅为传统光纤测试的 30%10。
过程分析系统：聚光科技的在线气相色谱仪、激光气体分析仪等设备，支持炼化装置关键组分（如硫含量、氢纯度）的实时监测与闭环控制，助力企业 “提质降碳”1。

2. 安全环保监测

无组织排放管控：结合车载走航监测、无人机遥感及固定监测站，构建园区级 VOCs 溯源网络。例如，某石化园区通过紫外 / 红外光谱技术实现全天候污染监控，异常波动识别率达 98%1。
危险气体预警：中国石油自主研发的云连接智能监测仪，可耐受 - 20℃至 70℃极端环境，同时检测 16 种有毒可燃气体，精度优于 10mg/m³，推动安全监测从 “被动处置” 向 “主动预警” 转型4。

3. 设备全生命周期管理

预测性维护：容知日新为华南某石化企业部署的智能运维平台，覆盖 2000 + 关键机泵，2022 年预警 1500 + 次，预测性维护占比 65%，动设备故障检修率下降 40%2。
数字孪生应用：辽阳石化通过构建炼化装置数字孪生模型，模拟不同工况下的设备性能，提前优化检修策略，装置运行平稳率超 99.9%8。

三、行业标准与生态构建

国产化替代加速：聚光科技、容知日新等企业推出自主可控的监测设备与平台，打破国外垄断。例如，聚光科技的高端科学仪器已在全国要点石化园区规模化应用1。
标准化体系建设：中石化牵头发布《石化行业智能制造生产区人员安全视频分析系统通用要求》等 4 项团体标准，规范 AI 算法、数据接口及系统部署要求，推动行业智能化升级5。
跨领域协同创新：融合无人机巡检、边缘计算、5G 等技术，形成 “空天地” 一体化监测网络。例如，某跨国石油公司采用无人机集群完成西伯利亚 50 公里管线扫描，漏检率降至 0.1%11。

四、价值与未来趋势

经济效益：河南油田通过数智化改造，人均管井数从 1.7 口提升至 3.4 口，前 8 个月油井结蜡治理效率提升 6%，节约成本超千万元9。
安全提升：中韩石化智能运维体系使设备缺陷响应时间缩短 40%，一季度设备停机检修率同比下降 24%，有效避免锅炉停炉等重大事故3。
技术演进方向：

AI 深度融合：开发基于 Transformer 的多模态大模型，实现设备故障、工艺异常、环境风险的跨域关联分析。
智能穿戴与 AR：通过 AR 眼镜辅助巡检，实时显示设备参数、操作指南及历史数据，降低人为误判。
绿色监测技术：推广低功耗传感器（如 MEMS 气体传感器）和自供电设备，减少能源消耗与维护成本。

石油石化行业智能监测解决方案正从单点优化向全链条协同进化，通过 “技术 + 管理” 双轮驱动，助力企业实现安全生产、降本增效与绿色转型的多重目标。

浏览：

上一篇：红外气体分析仪如何实现精准气体测量？

下一篇：什么是检测仪表？

返回顶部

安徽西派仪表有限公司

联系我们

扫码访问手机版

Copyright ©：安徽西派仪表有限公司皖ICP备16017711号-4 皖公网安备 34118102000975号一站式营销：千秋在线