《数智赋能石化新质生产力—行业标杆实践与DeepSeek融合》

从安全提效到低碳转型的智能化实战

【课程背景】

随着全球能源结构的转型和科技的进步，石化行业正面临“双碳”目标、安全生产、成本优化等多重挑战。据麦肯锡《2023全球化工行业报告》，AI与数字化技术可为石化企业带来20%-35%的运营效率提升。然而行业痛点显著：  

1. 安全风险高：传统人工巡检难以覆盖复杂装置隐患（如中石化某炼厂2022年因腐蚀泄漏停产损失超1.2亿）；  

2. 能效管理粗放：炼化装置能耗占成本40%+，缺乏实时优化手段；  

3. 低碳转型压力：欧盟碳关税倒逼工艺革新，但技术路径不清晰。  

而AI等数智化技术的诞生，正在加速推进石化行业的数字化与智能化转型。《原材料工业数字化转型工作方案（2024—2026年）》明确提出，到2026年，行业关键工序数控化率需突破60%，人工智能引擎初步成型。

然而，石化企业的管理中普遍面临设备管理不透明、工艺知识传承难、多目标优化复杂等痛点。本课程结合DeepSeek等创新技术实践，系统解析智能工厂、工业互联网、数字孪生等技术的落地路径。通过行业内外案例的分享解析，为学员提供可复用的转型方法论。

【课程收益】

掌握石化行业中数字化与智能化技术的应用现状和发展趋势。

学习同行业优秀企业的成功案例，激发创新思维。

理解deepseek技术在石化行业的潜在应用价值。

提升利用新技术解决实际问题的能力。

【课程对象】

石化企业中高层管理人员、技术部门负责人与业务骨干、数字化转型项目经理等

【课程时长】

0.5-2天（6小时/天）

【课程大纲】

一、聚焦问题：石化行业转型的挑战与破局

1、当前石化行业面临的挑战

能源消耗与环境影响

生产效率与安全问题

2、行业痛点深度剖析

（1）设备黑箱管理：传统运维依赖经验，故障预测滞后[27]

（2）工艺传承困境：老师傅退休导致隐性知识流失[150]

（3）多目标优化难：能耗、安全、效率指标难以协同[89]

3、数字化与智能化带来的转机

技术进步促进产业升级

案例：中国石油利用AI优化炼油过程（2024年，来源：企业年报）

4、小组讨论议题：如何在保持生产效率的同时减少环境污染？

（1）场景导入：某民营炼厂因未部署AI腐蚀监测，2023年管道泄漏导致直接损失8000万元（来源：应急管理部通报）  

（2）小组讨论与产出：列出本企业最迫切的3项转型痛点

（3）小组议题：列出本企业3个数智化优先场景（安全/能效/低碳）

（4）案例导入标杆企业破局启示

a)中石油“梦想云”：勘探开发效率提升30%（2020年发布，[53]）

b)万华化学APC系统：年节约成本超2亿元（2018年宁波工厂，[62]）

c)DeepSeek多目标优化：钻头寿命延长15%（2025年中石油案例，[89]）

二、激活旧知：智能化技术图谱与业务适配

（一）石化数智化技术全景与价值锚点

1. 技术全景图：从DCS到工业大模型 

（1）学员讨论：已应用的数字化工具（如MES、APC）及其局限性  

（2）工具：企业数智化“四阶成熟度模型”（L1数据采集→L4自主优化）

2. 价值锚点分析

 （1）国内外领先企业的实践案例：  

中石油长庆油田AI抽油机效率优化，单井日产量提升12%（2023年财报）  

万华化学数字孪生工厂，故障响应速度提升60%（2024年工信部案例集）

中石化智能化工厂建设（2023年，来源：公司官网）

万华化学智能制造系统升级（2024年，来源：媒体报道）

（2）deepseek在石化行业的应用场景

AI驱动的质量监控与预测性维护

案例：某石化企业采用deepseek方案降低设备故障率（2025年，来源：内部报告）

（二）技术矩阵与业务场景匹配

1、技术矩阵解析

（1）工业互联网：中科炼化20万点数据实时监控（2022年，[182]）

（2）数字孪生：镇海炼化设备故障率下降40%（2024年工信部案例，[180]）

（3）AI质检：DeepSeek MoE模型检测精度99.7%（2025年，[114]）

2、业务场景匹配

（1）生产优化：万华氯碱大模型实现离子膜寿命预测（2024年，[63]）

（2）供应链协同：中石化“石化智云”物流效率提升20%[269]

（3）安全管控：中海油智能油田预警响应时间缩短50%[48]

（三）小组讨论

（1）议题：分析deepseek方案对提高生产安全性的贡献

（2）产出：绘制本企业“技术-业务”匹配矩阵图

三、标杆企业实施路径与策略结构

1. 如何从传统模式向智能化转型

信息化基础建设的重要性

数据驱动决策模型的应用

2. 实现智能化的关键步骤

系统集成与数据整合

组织变革与人才培养

3. 标杆实践解析 

（1）生产优化：从经验驱动到AI实时决策

a)工具：工艺优化算法（遗传算法+深度学习）  

b)案例：  

中石化镇海炼化“智能炼厂”项目，乙烯收率提升1.5%（2023年验收报告）  

DeepSeek工艺参数优化模型在催化裂化装置的应用（2024年合作项目）  

（2）安全管控：预测性维护与风险预警

a)工具：声纹识别+热成像AI分析  

b)案例：  

中海油惠州炼厂AI腐蚀监测系统，泄漏预警准确率达92%（2023年安全峰会分享）  

万华化学“设备健康度画像”减少非计划停机30%（2024年设备管理白皮书）  

（3）低碳转型：碳足迹追踪与工艺革新 

a)工具：碳排放在线监测平台  

b)案例：  

中石油独山子石化CCUS项目，年封存CO₂ 50万吨（2023年国家发改委备案）  

DeepSeek能源管理模型在蒸汽管网优化中的应用（2024年能效提升案例）  

（4）三桶油实践

a)中石油：梦想云平台实现地质数据跨部门共享（2020-2024年，[53][57]）

b)中石化：中科炼化ProMACE平台管理1600人+30套装置（2022年，[43]）

c)中海油：数字孪生驱动海上平台无人化运维（2023年试点，[245]）

（5）万华化学创新

a)5G RedCap：福建基地部署3000+智能摄像头（2022年，[65]）

b)煤化工大数据分析：蒸汽成本年省315万元（2022年，[66]）

c)氯碱AI大模型：碱浓度预测误差<1%（2024年，[63]）

（6）DeepSeek跨界赋能

a)设备维护：基于运行数据的故障预测[109]

b)生产规划：多目标强化学习优化排产[89]

c)智能质检：4K图像缺陷识别[114]

4、小组讨论议题：探讨企业在推进智能化过程中可能遇到的障碍及应对策略

四、应用新知：转型路线图设计与沙盘推演

1、数字化与智能化技术的发展趋势

AI与大数据在石化行业的前沿应用

新兴技术对产业格局的影响

2、如何制定适合本企业的数字化战略

根据企业实际情况选择合适的技术方案

制定短期与长期目标

3、应用演练：数智化场景设计与工具匹配 

（1）小组任务：设计炼化装置优化方案

a)输入：某常减压装置历史数据（含能耗、收率、设备故障记录）  

b)输出：AI应用场景选择+技术路线图  

c)案例参考：山东地炼企业通过DeepSeek模型实现蒸馏塔实时优化（2023年能效对标第一名）  

（2）情境推演：突发安全事件响应

a)场景：加氢反应器温度异常，需5分钟内决策  

b)工具：AI辅助决策清单（数据调取→模型推演→处置建议） 

4、小组研讨与点评总结

（1）三步走实施框架

a)数字化筑基：数据中台建设（参考万华数据治理，[60]）

b)场景化突破：选择高ROI场景（如设备预测性维护）

c)生态化扩展：构建供应链协同网络[179]

（2）沙盘推演：智能工厂蓝图设计

a)组内分工：CTO/CIO/生产总监角色扮演

b)输出成果：1页纸转型行动计划

c)交叉点评：小组互评+导师反馈

五、融会贯通：从知识到行动的闭环

1. 课程内容回顾：行业趋势前瞻

（1）2026年AI引擎普及[9]

（2）数字孪生成为标配[180]

（3）跨界技术融合加速（如5G+工业互联网）

2. 学员心得分享

3. 小组讨论与相互反馈

（1）小组讨论议题：针对所在企业特点，设计一份初步的数字化转型计划

（2）小组互评与讲师点评

a)互评维度：场景价值、技术可行性、ROI测算  

b)案例对标：中石化海南炼化“5G+AI”全厂智能化改造（2024年标杆项目）

4、后续落地行动计划

（1）30天计划：选定1个试点场景，学员承诺：每人提交1项可落地的《数智化优先场景实施方案》  

（2）90天里程碑：量化效益指标和速赢计划模板（试点场景→资源协调→效果评估）

（3）导师跟踪：建立长效咨询机制