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石油化工智能工厂工程设计阶段工作的探讨

发表时间: 2021-04-06 09:32:54

作者: 李德刚 谢腾腾

来源: 超级石化

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以智能工厂的主要应用为主线,介绍了智能工厂的特征和信息架构。通过开展对智能工厂各专业设计要素的研究,搭建基础数据源,获得足够的公艺数据、设备运维数据、安全环保数据;以数字化设计为基础,完成工艺模型和工厂三维模型,交付数字化的可继承和重复应用的模型和数据,为智能工厂建设提供设计依据。

关键词:智能工厂;工程设计;石油化工;正向建模

《中国制造2025》指出:推进制造过程智能化,在重点领域试点建设智能工厂、数字化车间,加速智能工厂在工业行业领域的应用推广。《国家智能制造标准体系建设指南》(2018版)进一步完善了智能制造标准体系,其中涉及石油化工行业的重点是:智能工厂工程设计、智能工厂交付、智能生产和集成优化等标准,主要用于规定石油化工智能工厂工程设计、建造和交付等建设过程。

石油化工智能工厂(下文简称智能工厂)是以现代工业技术为基础,采用成熟的数字化、网络化、智能化技术,围绕生产管理控制、设备运行、质量控制、能源供给、安全应急等五项核心业务,采取关键装置优化控制,计划调度操作一体化管控,能源优化减排,安全风险分级管控、生产绩效动态评估等关键措施,着力提升企业生产管控的感知能力、预测能力、协同能力、分析优化能力,为企业经营管理综合效益和竞争力提升提供了坚实的保障,并能够最终帮助企业实现高效、绿色、安全、良好的管理目标。

智能工厂区别于常规工厂,具有数字化、模型化、自动化、集成化、智能化等特征,现阶段智能工厂的建设绝大部分采用先实施工程建设,投产后再进行智能工厂改造的逆向建模过程,是一个从设计—施工安装—运行的过程,本文根据智能工厂的特征,探讨智能工厂工程设计阶段各要素包含的内容。智能工厂的主要特征如图1所示。

通过对智能工厂各设计要素的研究,以智能工厂的主要应用为主线,首先将智能工厂各功能模块与各专业设计联系到一起,找出它们之间的关系,让智能工厂继承设计阶段的成果,交付可继承和重复应用的工艺模型和三维模型及数据;根据智能工厂对数据及接口的需要完善设计,避免或减少工厂建成后再进行智能化改造。其次,从正向建模出发,以智能工厂的特征为目标,在设计阶段设计合理的智能检测仪表,获得足够的工艺运行数据、设备运维数据、安全环保数据。对于智能工厂,工程公司除按常规进行设计外,在设计阶段还需要探讨各主要专业包含的技术要点[1-3]。

图1 智能工厂的主要特征示意

1 工艺系统专业主要工作探讨

1.1 工艺系统数字化设计

智能工厂工程设计以数字化设计为基础,使用一体化设计平台。常用的一体化设计平台有COMOS一体化设计平台、SmartPlant Foundation集成平台和AVEVA设计平台。根据智能工厂数字化设计及交付的总体要求,选择使用的软件设计平台[4-5]。

1.2 工艺模拟优化

工艺模拟软件主要有Pro/II,Aspen Plus,Aspen HYSYS等,用于工艺流程模拟计算。智能工厂模式下的工艺流程模拟结果不仅为工艺、系统设计与计算提供了基础数据,而且该数据和模型同样可以应用到运营阶段。模拟软件不仅为工程技术人员优化生产及设计提供了强大的工具、模型数据基础,而且在设计优化、故障诊断、新产品开发、装置生产能力标定、产品质量提高、寻找装置“瓶颈”、制定合理的改造方案、优化操作和方案评估等方面也有很好的应用。

1.3 提出工艺过程的智能化需求

在工程设计阶段,需要考虑智能工厂中工艺过程的需要,提出工艺检测参数条件。例如:工艺管道的腐蚀监测,根据同类装置易发生腐蚀的具体位置,设置腐蚀监测的重点参数,同时还要考虑环境的影响。因此,检测点的设置依据是根据装置及设备腐蚀机理、工艺操作参数、介质相态及介质关键区域流体特性等确定检测参数和位置[6]。

在工厂运行时需进行设备健康诊断即设备监控与预警。对每一类设备,根据其特点设置温度、压力、流量、振动、泄漏、腐蚀等关键参数信息。其中设备本体的泄漏、腐蚀等参数由设备专业提供给工艺系统专业,再由工艺系统专业体现在管道和仪表流程图及下游专业条件中。

2 信息工程专业主要工作探讨

智能工厂信息管理系统的整体架构符合GB/T 50609—2010《石油化工工厂信息系统设计规范》和GB/T 26335—2010《工业企业信息化集成系统规范》的要求。系统总体架构应具备可扩展性,按照工厂的实际需要,选择和优化所需功能模块设计信息系统,其重点是基础设施的规划。确定系统间接口和集成方法,总体架构规划应按照工程架构整体的层次化结构,分别按基础设施、信息服务及信息化应用进行展开。智能工厂信息管理系统总体架构如图2所示[7-8]。

信息工程专业在智能工厂信息化中起主导作用,目前信息工程专业工程设计中应主要包括:信息系统的总体架构及子管理系统工程设计、网络拓扑结构工程设计、信息系统硬件及软件工程设计、信息系统安全工程设计、信息机房工程设计等。各应用系统、应用子系统按规划设计,可避免重复设计并符合长期发展的整合要求[8-9]。在规划与设计工厂信息系统工程中,可适当调整相关内容,满足业务需要。智能工厂应建立全厂性骨干网局域网系统,用于企业资源管理信息的传输。

智能工厂信息管理系统采用控制和信息管理系统一体化架构,应与自控、电信、电气等专业设计相互协调。办公和生产管理网、电信网、安保网、工控网、电气自动化网等在物理、链路、网络等多个层面实现一体化设计,避免重复建设、降低成本。

图2 智能工厂信息管理系统总体架构示意

3 自控专业主要工作探讨

自控专业在智能工厂工程设计中占有重要地位,是生产过程信息数据的主要来源,是实现智能工厂过程控制的关键。主要工作包括:智能仪表选型规定、过程控制系统网络架构及选型、基于集成工作平台的设计和数字化移交。

自控设计需考虑选择一体化的过程控制系统,实现DCS,SIS,GDS,CCS,实验室数据管理系统等既相互独立、又互联互通。一体化控制系统应具有高度智能化,不仅实现对过程数据的采集,对智能设备本身具有自我分析、判断、规划能力,在充分实现信息数据集成的基础上,实现整个工厂生产控制设备管理系统的集成[9-12]。

基于智能工厂的仪表选型,确定仪表采用的通信协议。目前工业现场数据采集大体可以分为有线和无线两类。有线方式主要通过4~20 mA+HART,FF-Hl,Profibus PA等协议的智能仪表完成;无线方式主要有基于GPRS方式、基于WirelessHART协议、WIA-PA协议等实现。

智能工厂框架下,各种智能设备的数字化信息应符合GB/Z 32235—2015《工业过程测量、控制和自动化生产设施表示用参考模型(数字工厂)》,IEC/TR 62794:2012标准的要求。

根据智能工厂数字化交付的总体要求,选择不同软件平台进行交付。目前石油化工厂的自控设计主要有基于SmartPlant和AVEVA集成平台。自控专业应用AVEVA设计平台,主要采用三种工具:与工艺系统专业配合使用AVEVA Diagrams完成PID的设计,采用AVEVA Instrumentation(AI)完成自控设计,采用AVEVA PDMS完成三维设计,设计内容及使用深度有专门的文件做规定。自控专业还可应用SmartPlant设计工具软件,主要包括三种:SmartPlant PID, SmartPlant Instrument (SPI)与Smart3D。

4 电信专业主要工作探讨

智能工厂的电信设计,应充分考虑企业信息管理系统建设和发展的需要,应综合考虑各类通信网络系统的设置,并为其他信息系统提供传输通道或应用平台。

智能化系统工程的设计要素包括:智能化集成、信息化应用、信息设施、设备管理、公共安全、信息机房等工程设计[13]。

智能工厂电信系统包括但不限于以下系统:行政电话系统、调度电话系统、骨干网局域网系统、广播及报警系统、火灾自动报警系统、显示系统、会议系统、电视监控系统、门禁系统、无线通信系统、周界安防系统、无线专网及融合系统、无人机及反无人机主动防御系统、存储系统。因此,智能工厂的电信系统的设置,应与企业的发展规划相结合,根据智能工厂的实际需要,综合考虑选择和设置相应系统,组成智能工厂的电信系统。技术方案、系统选型应以企业近期建设为依据,适当考虑远期发展规划的要求并预留集成接口。由于不同的系统往往属于不同设备生产厂家,各个厂家的产品间存在着兼容性的问题,往往造成系统间集成、融合程度不高的情况,因此需要对产品有足够的了解,更好地完成电信系统的规划和集成。

5 电气专业主要工作探讨

在智能工厂中,电气专业在保障可靠供电、节约能源方面起着重要作用。在智能工厂工程应用中,电气设计主要包括:数字化设计、数字化交付、电气设备选型、电气系统网络搭建等工作。

随着科技的发展和进步,电气设备也在迈向智能化。从大到变压器、中压柜到低压柜,小到空气断路器、塑壳断路器甚至到微型断路器,以及接地电阻实时监测等目前均已研发出智能型产品。各厂商从硬件、软件等各个层面研发出适应数字化、智能化的产品,充实了中低压智能变配电站产品的选择范围,可以实现智能变电站的设计。

电能质量治理方面,已经初步实现从“被动式防御”到“主动式防护”。电能能耗检测实现智能化后,可提供用户变电站继电保护、测量与控制、电能统计等功能,帮助用户实现用电信息化,降低运维成本,形成完整的用户智能配电方案。同时,可以作为能效管理平台的子系统。

可根据需要选择电力电缆在线监测与故障测距技术,为智能工厂电力线路安全可靠提供保障。

可根据需要选择智能型灯具,每个灯具均有自己的地址,可网络通信,实现照明的智能控制。

6 管道专业主要工作探讨

目前主流的工程公司管道设计都是采用三维模型,与常规设计差别不大。三维模型一般包含两个方面:一是三维模型及相关图形数据;二是与其相对应的设计信息。对于这两方面,不同三维设计平台的处理的方式有所不同,有的是两者严格分开,图形文件与数据文件应配合使用(如PDS);另一种是以不同格式同时存储在一个数据库中,外形以数据进行驱动(如S3D)。

管道计算及智能化应用。在智能工厂的设计中还需要考虑管道振动和管道及管架位移的检测和报警。根据“管道振动分析报告”和“管道及管架位移分析报告”两个文件,提出管道运行状态监测的要求。

管道振动分析报告主要是标示存在振动风险的重要管道,并对其进行相应的监控,如果检测出其存在异常振动,需要在系统中对其进行检修和整改。同样管道及管架位移分析报告可标示存在较大位移的管道,并对其进行相应的监控,如果检测出其存在异常位移,需要对其检修和整改。

7 设备专业主要工作探讨

基于设备全生命周期管理体系概念出发,研究分析动设备性能预测方法。从设计、采购、维护等方面优化选择动设备。以已有技术为支持,分析在线监测、预知维修软件在智能工厂中的应用,并编写相应设计规定。设计文件包括机械设备在线监测与预知维修设计说明及监测点设置数据表,其中温度、压力、流量、振动、泄漏、腐蚀等关键参数信息与工艺系统专业密切配合提出设计条件。

从设备全生命周期管理的角度对静设备的机械数据进行提取、汇总、提醒,使数据在线采集、预知维修的内容加入到智能工厂的软件系统中。

腐蚀是钢制储罐及其辅助设备失效、损伤的主要原因。智能工厂需要设置腐蚀检测,确定设备的腐蚀程度,查找腐蚀位置,发现并消除缺陷,防止泄漏、降低损失、减少危害和环境污染。根据损伤机理设置腐蚀模型进行预测维护。

8 结构专业主要工作探讨

根据智能工厂的要求,结构专业应提出设置地震监测系统,对关键设备、储罐等设计地基沉降监测等要求。

9 结束语

智能工厂是在科学管理实践的基础上,以自动化、信息化技术为基本框架,深度融合人工智能技术,围绕数据、信息和知识建立的更智能、更敏捷、更高效、更安全、更绿色、更和谐和可持续的新一代工厂及其生态系统,以实现生产过程的纵横向集成和全生命周期的点对点集成。

智能工厂工程设计是一项系统工程,涉及多个系统、多个专业,在技术更新周期愈来愈快的情况下,系统融合、专业配合及设计模式创新等方面已开始产生滞后现象。相对于智能化产品方案更新换代的速度而言,国家管理标准的出台相对滞后,厂商对产品的定位和研发处于随意发展的状态,在增加了产品多样性的同时,也为设计、安装和应用的统一性带来了困难。各个专业的交叉点既是智能工厂工程设计的难点,又是重点。当前在专业配合上存在着分界模糊,专业工程师缺乏交叉复合知识的问题。


作者:李德刚,谢腾腾  (中海油石化工程有限公司)

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