油气行业的数字孪生策略

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施耐德电气化工油气行业中国区总经理 吴小任

近年来，原油价格剧烈波动给油气价值链的投资者带来了巨大的压力，对化石燃料的负面看法、贸易摩擦和地缘政治动荡也对油气的短期需求和商业成本产生了不利影响。

越来越多的油企希望通过数字化转型来实现价值体系的优化、创新和重构，特别是优化运营和改善资产的可用性，促使运营规模扩展灵活、交付时间更短，从而使企业能够快速应对市场变化。笔者认为，可以运用数字孪生策略进行数字化转型。

优势突出

数字孪生是一个实体资产，如管道、集输系统、换热器、涡轮机、泵、压缩机、电网、变配电设备或整个工厂，360°的完整数字化复制，能够对工艺流程和控制进行建模，并监测设备健康状况，从而优化生产，提前发现设备故障，寻找工艺改进的新机会，同时避免非正常停车。

数字孪生的概念已经存在了十几年。近年来，随着云平台、大数据分析等新技术的飞速发展和计算能力的增强，油气行业加速了数字孪生的应用。油企实现了前所未有的实时运营洞察，运营水平提升到了一个新的高度，切实体会到了数字孪生带来的好处。例如，由数字孪生带来的工艺流程和运营效率的改善，产量增加0.1%，很容易就能增加数百万元的收入。

实现数字孪生，关键是高可靠的资产信息管理系统。它负责维护资产的最新关键信息和运营数据。如果选择不当，不仅浪费资金，还会大幅增加后期的维护成本。创建资产数字孪生，可实现生产运营中自动实时更新当前数据、工作记录和工程信息，优化运维服务。工程师和操作员通过搜索资产标签，可以轻松地访问最新的关键工程信息、工作信息，以及资产的健康状况。过去这样的工作完全依靠人工，需要花费相当多的时间和精力，而且常会发生遗漏。这种遗漏甚至导致故障或生产中断。有了数字孪生，运营和资产的问题在出现的早期就会被标记和处理，工作更加可预测，而不是被动地等待问题发生。

运用方法

当数字孪生结合了强大的分析和工艺流程模拟功能，可以进行预测性维护和工艺流程优化。基于先进的识别模式、统计模型、机器学习等分析技术，对资产建模，预测资产未来的性能表现，适时提出具体的行动建议，从而达到减少计划外停车和优化操作的目的。通过基于物性和热力学定律的工艺流程模拟，可以实现工艺流程的操作优化。笔者认为以下基于数字孪生的四步方法，能最大程度助力油气生产。

第一步，稳态模拟和动态模拟。以天然气处理为例。在前端工程和设计（FEED）阶段，创建流程的稳态模型以优化设计。在运行阶段，工程师和操作员可以基于稳态模型进行工程研究，可以通过改进流程来提高产量，同时保证生产运行的可靠性和安全性；可以通过模拟管道内的流体行为，优化集输管网设计，减少资本支出，优化管道输送量。

在一体化的模型平台上可以很容易将稳态模拟转换为动态模拟。动态模拟可以验证工艺流程的设计，从而优化流程设计，减少资本支出和运营支出。还可以有效地协助排除故障，检查控制系统功能，对标准和紧急操作程序做综合评估，在保证安全的前提下缩短工厂开车和停车的时间。动态模拟还是操作员培训系统（OTS）的关键组成部分。绝大部分油气行业的操作员可以从中受益，特别是在节约培训成本和快速提高操作水平方面。

第二步，减少工艺参数波动，能提高产品质量，并且使操作工况更接近最佳工作点，降低能耗，最大化产能，提高产量。先进控制（APC）是一种多变量模型预测控制，保证工况运行在约束范围内的同时，实时调整过程参数以实现效益最大化。在天然气处理厂中得到了广泛应用，降低了进料流量变化、气体成分变化、环境温度变化等带来的工况波动。

据估计，先进控制可以在整个资产生命周期内提高产量2%～3%，节约能源2%～5%。其他收益还包括延长设备寿命、减少操作人员干预、性能不受轮班影响等。先进控制已成功应用于液体回收和处理、硫回收等装置。实时优化（RTO）以先进控制为手段，通过确定流程的最优运行点，为企业创造更大价值。

第三步，工艺性能监测。在工艺生产中，通过一个集成的模型来监测所有的旋转设备、蒸馏塔和换热器，不仅可以分析各种设备的相互作用，而且提供了对效率和利用率的额外度量。通过分析设备或者整个工厂的物料平衡和能量平衡，可以为确定仪表读数出错、判断物料泄漏位置和能量损失位置提供有效的数据验证。

第四步，设备健康状况的预测性分析。最大限度减少停车是提高产量的关键。预测性分析能够对旋转设备进行建模，应用先进的识别模式和机器学习算法，可以在故障发生前的几天或几周，识别诊断出潜在的运行问题。将设备的实时运行数据与模型产生的预期设备行为作比较，基于二者间的细微偏差即可有效可靠地监测设备。预警通知并帮助运维团队评估、识别和解决问题，预防重大故障发生，避免减产停产带来的经济损失。

推动落地

数字化转型能够助力企业通过培养新能力、构建新商业模式等在竞争中领先。过程中，信息管理系统的部署，强大的分析功能，工作流和工单的自动化，对员工行为变化的驱动……都在改变工作时间、地点、内容、方式的执行和演进。虽然数字化转型任务非常艰巨，但转型成功对企业是非常有益的。因为资产利用率的有效改善能带来收入和现金流的巨大收益。

油气行业是典型的流程行业，原料通过管道流经各类塔器、容器、换热设备等。实现油气行业的数字孪生的关键底层技术与离散行业有着非常大的不同。全厂的3D模型（物理孪生）设计是围绕配管专业的成千上万条管道展开的，流程模拟（工艺孪生）也需要基于完整的油气组分库来进行严格的热量衡算和物料衡算。

工艺流程的极其复杂，原料组分的变动及市场需求的变动，生产环境易燃易爆，给油气企业的运维带来极大的挑战，需要安全灵活地应对。数字孪生能带来质的改变。首先，数字孪生模型在全生命周期需要及时更新，以反映最新的现场状况。在此基础上，数字孪生模型可以作为改扩建的设计和施工基础，可以为工艺工程师的流程优化、控制调优提供离线验证，可以为操作人员提供高效的生产培训。另外，结合基于设备（动设备、电仪设备等）的第一性原则和大数据分析技术（设备孪生），可以监测设备健康状况。

总而言之，数字孪生采用以模型为中心的方法，通过结合设计数据、生产数据和运营数据，可以产生商业价值的智慧，实现卓越运营，推动油企在不断变化和竞争激烈的市场中持续提升核心竞争力和创新力。因此，应加快数字孪生技术的推广，让其进一步为油气行业的高质量发展赋能。

《中国石油石化》2021年第16期