行业方案 · 石油化工2026 方案
25 个炼化生产场景，附降本增效测算与实施路径
关键指标
左侧为行业现状，右侧为应用后的目标值，取自行业公开案例与工程经验，为参考区间。
场景总览
按五类 AI 能力分组。每个场景写明现状与痛点、解决方案、目标指标和实施条件，点击条目查看详情。
能力一 · 5 个场景
泄漏分钟级发现，不再等巡检路过或有人闻到味
实施条件利旧摄像头 1~2 个月上线火焰烟雾识别；气云成像相机按重点区域分批加装，3~4 个月
动火、受限空间、高处作业：违章在发生的那一秒被拦住
实施条件利旧摄像头 + 移动布控球起步，1~2 个月上线首批规则，对接作业票系统
读表不再靠人抄：巡检覆盖 100%，人只处理异常
实施条件先选 1~2 套装置试点，防爆认证机器人与网络覆盖 3~4 个月
装卸全过程机器盯着：静电接地、鹤管、在岗一个都不能少
实施条件利旧鹤位与门岗摄像头，对接 TAS / 计量 / 门禁，2~3 个月
看火不靠经验：加热炉热效率提 0.5~1 个点，火炬冒烟归零
实施条件单台加热炉 2~3 个月，先提示、后与 APC 联动；火炬 1~2 个月
能力二 · 5 个场景
每桶原油都算过：吨油效益 +3~10 元，计划编制从三天变几小时
实施条件需原油评价库、装置模型与 ERP / MES 数据，4~6 个月；千万吨炼厂年效益 2,000~8,000 万元
卡边操作不靠胆量：高价值产品收率 +0.3~1 个点，平稳率 ≥98.5%
实施条件单套装置 4~6 个月，需 APC 与实时数据库基础；千万吨炼厂年效益 2,000~6,000 万元
裂解炉“会算”：乙烯收率 +0.3~0.5 个点，投炉升温省 4~5 小时
实施条件需裂解炉运行与原料分析数据 1 年以上，建模 4~6 个月；百万吨乙烯年效益 1,500~4,000 万元
蒸汽不放空、氢气不进火炬：综合能耗降 1~3%
实施条件需能源管理系统（EMS）与计量完善，4~6 个月；千万吨炼化一体化年效益 3,000~8,000 万元
辛烷值不再“白送”：质量过剩降到 0.2 以内，调和效益 5~15 元/吨
实施条件需在线分析仪与罐区自动化条件，3~5 个月；千万吨炼厂年效益 1,500~4,000 万元
能力三 · 5 个场景
联锁逻辑核对从几周变几天，报警泛滥减 50~70%
实施条件梳理组态与联锁资料，私有化部署 1~2 个月可用；报警治理按装置滚动推进
几十套系统、几十万位号：接口周期缩短 60%
实施条件首期 3~4 个月接入核心系统，是其他场景的前置工程
数据先洗干净模型才可信：可用率 ≥98%
实施条件与接口适配同步建设，2~3 个月覆盖核心位号
车间小需求当天上线，不再排队等信息中心
实施条件平台部署 1 个月，每车间 1~2 名种子用户滚动推广
一次勒索病毒可致全厂停工，先把工控家底摸清
实施条件先 2~4 周资产摸底与风险评估，再分阶段整改，利用大修窗口实施
能力四 · 5 个场景
老师傅的经验留下来，新人 1 分钟问到答案
实施条件资料整理 1 个月，系统上线 1~2 个月；数据不出厂
判错一次换错一堆件：一次诊断准确率 ≥80%
实施条件需设备台账（EAM / SAP PM）与工单记录，与知识库共用底座，1~2 个月
下班 10 分钟出报表，领导看到的是原因不是数字
实施条件依赖数据底座，模板梳理 2 周，上线 1 个月
作业票审批快一半，风险分析一条都不漏
实施条件对接作业票与 MOC 系统，1~3 个月；与知识库共用底座
预案不靠背：应急处置卡秒级到岗到人
实施条件与知识库共用底座，1~2 个月上线
能力五 · 5 个场景
该修的才修：非计划停机降 20~40%，机组故障提前 7~30 天预警
实施条件先选 20~50 台关键机泵与机组试点，模型 3~6 个月成熟；Shell 全球已有 10,000+ 台设备按此方式运行
化验结果提前 2 小时知道，飞温、液泛提前 30 分钟预警
实施条件单套装置 2~3 个月，需 1 年以上工艺与化验数据
腐蚀减薄算得出来：泄漏事件减半，检测点减 30%
实施条件需测厚与腐蚀探针历史数据，3~5 个月；与现有 RBI 体系衔接
换剂、清焦、清洗时机算出来：运行周期延长 10~20%
实施条件需 2 个运行周期以上历史数据，建模 3~4 个月
超标提前 30 分钟预警，环保不再靠突击
实施条件单套环保设施 2~3 个月，先硫回收与污水、后加热炉与 VOCs
投入产出
“行业典型现状”为炼化企业常见区间，需以贵厂近 6~12 个月实绩为基线校准；“AI 应用后”为试点达标后的参考区间，不构成承诺。
以 1,000 万吨/年炼油 + 100 万吨/年乙烯的炼化一体化企业为例，万元/年；区间下限～上限为行业参考值，具体以基线对标为准
区间下限 区间上限
| 场景 | 指标 | 行业现状 | 目标值 | 效益 / 备注 |
|---|---|---|---|---|
| 全流程计划优化 | 吨原油加工效益 / 计划编制时间 | 经验 + 少数专家用计划模型，2~3 天出计划 | +3~10 元/t，小时级出计划 | 千万吨炼厂 2,000~8,000 万元/年 |
| 装置 RTO / APC 提升 | 高价值产品收率 | APC 投用但约束保守，收率随人波动 | +0.3~1 个百分点 | 2,000~6,000 万元/年 |
| 装置 RTO / APC 提升 | 关键参数平稳率 / 装置能耗 | 平稳率 95~98% | 平稳率 ≥98.5%，能耗 -1~3% | 含在上项 |
| 乙烯裂解炉优化 | 乙烯收率 / 运行周期 | COT 与深度靠经验，清焦排程靠人 | 收率 +0.3~0.5 个百分点，周期 +10~20% | 百万吨乙烯 1,500~4,000 万元/年 |
| 全厂能源系统优化 | 综合能耗 | 炼油典型 55~65 kgoe/t，乙烯典型 570~600 kgoe/t | 降低 1~3% | 3,000~8,000 万元/年 |
| 全厂能源系统优化 | 氢气 / 燃料气火炬排放、蒸汽放空 | 产用不同步，放空 / 排火炬常见 | 火炬排放 -30~50%，放空 -50% | 含在上项 |
| 油品调和优化 | 辛烷值质量过剩 / 一次合格率 | 过剩 0.5~1 个单位，回调多 | 过剩 ≤0.2，一次合格率 ≥98% | 1,500~4,000 万元/年 |
| 加热炉 / 火炬燃烧优化 | 加热炉热效率 / 火炬冒烟 | 看火靠经验，氧含量偏高 | 热效率 +0.5~1 个百分点，冒烟 -80% | 单台加热炉 100~300 万元/年 |
| 软仪表与工艺预警 | 关键质量获取 / 异常预警 | 化验 2~4 h 一次，异常靠内操盯屏 | 实时推算，提前 30~120 分钟预警 | 减少不合格品与非计划波动 |
| 场景 | 指标 | 行业现状 | 目标值 | 效益 / 备注 |
|---|---|---|---|---|
| 泄漏火焰烟雾识别 | 泄漏发现时间 / 识别准确率 | 巡检间隔小时级，气体报警器只覆盖点位 | 分钟级，识别 ≥95%，误报 -50% | 降低火灾爆炸与中毒风险 |
| 特殊作业智能监控 | 违章识别率 / 违章次数 | 监护人盯不过来，事后追责 | 识别 ≥90%，3 个月内违章 -60% | 作业全过程留痕 100% |
| 巡检机器人读表 | 读数准确率 / 巡检工时 | 人工抄表 2 小时一趟 | ≥99%，工时 -50~70% | 巡检覆盖与留痕 100% |
| 罐区装卸监管 | 装卸违规识别 / 进出厂时长 | 两人互盯，高峰排队几小时 | 识别 ≥90%，时长 -50% | 装卸人为漏项 → 0 |
| 关键机组预测性维护 | 非计划停机 / 维修成本 | 定期检修 + 点检，TDM 有报警无诊断 | 停机 -20~40%，维修成本 -10~20% | 提前 7~30 天预警，1,500~4,000 万元/年 |
| 腐蚀与完整性预测 | 腐蚀泄漏事件 / 检测点数 | 定点测厚，RBI 静态评估 | 泄漏 -50%，低风险检测点 -30% | 剩余寿命预测偏差 ≤15% |
| 催化剂 / 运行周期优化 | 运行周期 / 清焦清洗次数 | 换剂清焦靠经验 | 周期 +10~20%，清焦清洗 -20% | 与腐蚀预测合计 1,500~3,000 万元/年 |
| 环保排放预警 | 超标事件 / 药剂电耗 | 事后发现，药剂“多加保险” | 提前 ≥30 分钟预警，超标 -80%，药剂电耗 -5~10% | 500~1,000 万元/年（不含避免处罚） |
| 工控安全防护 | 资产可视 / 高危漏洞整改 | 资产清单不清，口令默认 | 资产 100% 可视，整改 ≥95% | 事件响应小时级（原天级） |
| 场景 | 指标 | 行业现状 | 目标值 | 效益 / 备注 |
|---|---|---|---|---|
| 知识库智能问答 | 查资料时间 / 顶岗周期 | 30 分钟找一页，培训靠师傅带 | 1 分钟，独立顶岗周期 -30~50% | 问答准确率 ≥90%（带出处） |
| 故障诊断助手 | 一次诊断准确率 / MTTR | 靠经验判断，判错换错件 | ≥80%，MTTR -20~30% | 方案编制时间 -70% |
| 报表自动生成 | 报表人力 / 时效 | 每套装置每天 1~2 小时 | 人力 -80%，当班结束 10 分钟出报 | 全厂数据口径统一 |
| 作业票 / HAZOP / MOC 助手 | 审批时长 / 风险项完整率 | JSA 走形式，MOC 漏评估 | 审批 -50%，风险项完整 100%，漏评 -80% | 从源头减少事故根因 |
| 安全培训与应急 | 培训准备时间 / 通过率 | 千人一面，考完就忘 | 准备 -60%，通过率 +15~20 个百分点 | 应急决策时间 -50% |
| DCS / SIS 组态助手 | 联锁核对周期 / 报警数量 | 核对数周，报警泛滥 | 天级，报警 -50~70% | 组态效率 +30~50% |
| 接口自动适配 | 接口开发周期 / 集成成本 | 人工映射几十万位号 | 周期 -60%，成本 -40~60% | 位号语义映射准确率 ≥95% |
| 位号治理与数据清洗 | 数据可用率 | 80~90%，70% 时间在清数据 | ≥98%，报表时间 -80% | 模型开发周期 -40% |
| 零代码运维工具 | 应用开发周期 | 数周 + 外包费用 | 小时级，每车间每年 20~50 个应用 | 纸质记录电子化 ≥90% |
案例
以下均为公开报道数据，用于说明应用方向与效果量级。
首批领航级智能工厂 · 唯一入选的炼化企业
来源：经济日报、科技日报、中国石化新闻网（2025—2026 年）
昆仑大模型 × 首个“无数据孤岛”云原生智能工厂
来源：中国石油新闻中心、人民日报社《中国能源报》、新浪财经（2024—2025 年）
长城大模型：为每套装置打造专属 AI“大管家”
来源：中国石化新闻网 / 中国石化报（2025 年 4 月、9 月）
浙石化 / 万华 / 兰州石化装置运行优化落地
来源：新华网、中控技术 TPT 公开案例（2025 年）
全球首例 AI 自主控制精馏塔正式投用
来源：ENEOS Materials 与横河电机官方新闻（2023 年 3 月）
预测性维护与灯塔工厂：AI 规模化用在生产上
来源：C3 AI / SPE JPT（2022 年）、Aramco 官网
这些案例的共同做法：先把数据打通，再从装置优化、能源、机组预维、安全监管等高价值场景切入，旁路验证达标后再推广。
技术方案
一个数据底座、五类模型、25 个场景应用；标准接口松耦合对接，不改造 DCS / SIS 控制内核
现场层不改动，接入层做翻译，数据底座做统一，模型层出结果，应用层给建议。
实施计划
先建数据底座、上线见效快的场景，再做高价值场景，最后逐步推广；每个阶段用对标数据对比验收。
算法与大模型能力、工业数据平台、实施与运维团队、现场培训、行业最佳实践与模型资产
数据接口与权限、试点装置、现场专家（工艺、设备、安全工程师）参与建模与验证、基线数据与验收配合
启动前共同确认基线（近 6~12 个月实绩）与测算方法；旁路对标达到约定指标后结算或按效果分成；不达标不进入推广
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