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中控技术x天津石化:智慧实验室“AI+数据”驱动,年省成本超900万

http://www.chaguwang.cn  2024-08-02  中控技术内幕信息

来源 :中控技术2024-08-02

  当前,化工行业正经历着转型升级的关键时期,中石化(天津)石油化工有限公司(以下简称“天津石化”),作为行业的领军企业,率先踏上了智慧实验室建设的探索与实践之路。这一具有里程碑意义的创新举措,不仅促进了企业自身的技术革新与运营效率的飞跃,也为整个石油化工行业树立了数智化转型的典范,引领了行业发展的新方向。

  01

  一场工业实验室的巨大变革

  随着企业业务量的持续增长和质量管控要求的不断提高,传统工业企业实验室面临着人力成本投入巨大、数据共享不畅等诸多挑战。具体表现为:

  1

  人力资源浪费:大量人力被投入到重复的、简单的实验步骤中,无法专注于更复杂的实验和分析工作,造成人力成本居高不下。

  2

  数据孤岛现象:各生产装置、实验室之间的信息未实现统一平台管理,数据共享不及时,影响生产过程的时效性和稳定性。

  传统实验室人工分析

  为应对传统实验室带来的挑战,天津石化携手中控技术,共同开启了一场实验室变革。基于中控全流程智能质量监控平台(Q-Lab),通过深度融合大数据与AI技术,显著增强了实验室的自动检测能力,优化了人力资源配置,并彻底打破了数据孤岛现象。通过高效感知、精益管控、预测优化及智慧协同等手段,推动天津石化质量管控水平再上新高度,确保产品质量的稳定与可靠,助力企业可持续发展。

  02

  引入智慧,完全实现“机器代人”

  在天津石化智慧实验室项目中,中控技术为其设计了水质全流程智慧无人分析系统、色谱液体样品全流程智慧无人分析系统,以及全厂智慧无人取送样系统等智能化、信息化、自动化设备的投入和建设,提高了水质和色谱检测的自动化、高效化、规范化水平。该系统能够实现全流程的自动化检测,涵盖样品自动分拣、自动分样、自动上样、自动分析、数据自动上传、自动洗瓶以及自动样品瓶分装等功能,确保了检测流程的精准与高效。

  水质全流程智慧无人分析系统的应用,为水质安全监测装上了“千里眼”与“顺风耳”,能够按需监测样品中的各项关键指标,如pH值、电导率、浊度、悬浮物、COD、氨氮、总氮及硫酸根等,并将数据实时传输至中央控制系统,为管理者提供了及时、全面的水质信息,便于其迅速做出响应和决策。色谱液体样品全流程智慧无人分析系统应用,为色谱分析装上了“机械臂”,能够精准无误地完成样品的自动分样、加标、装载、进样及分析,大大减轻了实验人员的劳动强度,同时避免了人为操作可能带来的误差。全厂智慧无人取送样系统通过遍布各装置的18个自动样品柜和4台套无人驾驶小车的无缝衔接,实现样品从装置到中心化验室的无人化流转。

  智慧实验室通过先进的LIMS系统,实现了任务的高效分配。化验员仅需将密封样品放置于传送带上,系统便自动完成调度、样品分配、分析等一系列繁复操作,并即时将实验成果上传至管理系统。此智能化管理模式,实现了人与危化品的零接触,实现了本质安全,更大幅提升了实验数据的精确性与可靠性,确保了实验结论的客观性与科学性。

  此外,智慧实验室还利用3D建模技术将实验室的静态与动态场景进行精准再现。该技术不仅支持模型与实时数据的联动,还实现了实验流程的可视化,化验员能够通过大屏实时监控设备的运行状态,有效保障实验室的安全稳定运行。

  03

  “工业AI+大数据”,带来价值跃升

  天津石化通过全流程智能质量监控平台(Q-Lab),构建了基于多系统互联的智慧实验室管控系统,实现了全流程质量数据的汇聚与贯通,具备统计分析、实时监控、数据查询、报警管理等功能,通过对实验室数据进行深度挖掘和智能分析,使得化验员能够更加精准地预测产品质量的变化趋势。

  在安全保障方面,天津石化智慧实验室实现了对实验流程的实时监控与预警,有效降低了事故风险;在效率层面,通过融合AI、大数据分析等技术,深入挖掘实验数据,精准识别流程瓶颈,并针对性实施改进措施,大幅提升工作效率与实验结果精准度;在成本控制层面,实现了资源的优化配置,有效减少资源浪费;同时,智慧实验室实现了质量信息的一键追溯、智能诊断与预测,为科学决策提供坚实支撑,管理层据此能够精准把握生产动态,提升企业的整体运营效率。智慧实验室的构建为天津石化带来了显著的价值提升,增强了核心竞争力,为企业未来可持续发展奠定了坚实基础。

  天津石化化验计量部南港分部中心化验室负责人表示:

  智慧实验室实现了人力密集型传统实验室向智能化、数字化、自动化的转型,我们建设的水质、色谱智慧无人实验室和全厂智慧无人取送样系统,在智慧实验室Q-Lab管控平台这个“智慧大脑”的指挥下,真正实现了全流程“机器代人”,大幅替代人工,年节约用工成本900余万元,践行了新质生产力的高质量发展要求。

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