訂閱
糾錯
加入自媒體

寄云科技董事長(cháng)時(shí)培昕:深耕石化業(yè) 大數據發(fā)力正當時(shí)

2019-04-04 17:29
來(lái)源: 粵訊

圖為時(shí)培昕接受媒體采訪(fǎng)

對石油和化工行業(yè)來(lái)說(shuō),“大數據”可謂是個(gè)既熟悉又陌生的詞兒。熟悉是因為它頻繁出現在新聞中,陌生則是因為很多人還不清楚大數據到底如何為行業(yè)賦能。3月28日,寄云科技董事長(cháng)時(shí)培昕接受中國化工報記者專(zhuān)訪(fǎng),就大數據、工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)在石油和化工行業(yè)中的落地途徑和應用前景進(jìn)行了探討。

“如果石油行業(yè)不算大數據,那就沒(méi)有行業(yè)算大數據了!

石油和化工行業(yè)是相對傳統的工業(yè),很多人還在疑問(wèn),這個(gè)行業(yè)到底適不適用大數據。時(shí)培昕指出,石化行業(yè)剛剛走過(guò)自動(dòng)化的階段,加之行業(yè)本身正處于智能化升級的熱潮中,這正好給大數據技術(shù)提供了發(fā)揮的空間。他以石油行業(yè)為例分析:“如果石油行業(yè)不算大數據,那就沒(méi)有行業(yè)算大數據了。大數據所適用的特征石油行業(yè)都有,行業(yè)涉及的數據非常多,包括油藏地質(zhì)數據、實(shí)時(shí)設備數據、記錄現場(chǎng)日報、鉆井記錄數據、檢測報告等等。大數據就是要依據龐大的數據量,研究歷史趨勢和特征,挖掘數據的深層次價(jià)值。數字化的手段不僅可以?xún)?yōu)化石油行業(yè)生產(chǎn)過(guò)程中的效率、質(zhì)量、成本等關(guān)鍵指標,還能夠通過(guò)遠程的數據采集和分析建模,實(shí)現對分散在全球各地的石油裝備的智能運維,降低維修成本、備品備件的庫存成本,進(jìn)而降低運營(yíng)風(fēng)險和整體運營(yíng)成本!

記者了解到,此前,寄云科技在電力能源、軌道交通、高端制造等領(lǐng)域都有工業(yè)大數據相關(guān)項目經(jīng)驗,近兩年寄云開(kāi)始涉足石油和化工行業(yè)。提到石化行業(yè)在工業(yè)大數據方面的發(fā)展契機,時(shí)培昕分析,石化行業(yè)與電力、鋼鐵和高端制造業(yè)等一樣,是國民發(fā)展的基礎工業(yè),這類(lèi)行業(yè)有一些共性特點(diǎn),比如自動(dòng)化程度相對較高、對生產(chǎn)安全水平和設備的可靠性要求高、對成本控制的需求很大。各環(huán)節高度的信息化和自動(dòng)化就一定會(huì )產(chǎn)生大量數據,而這些數據中往往有很多經(jīng)驗和規律可循,對設備運維和成本控制有非常大的幫助,這正是石化企業(yè)所需要的。

“大數據不同于控制系統,它有自我演化的過(guò)程!

時(shí)培昕談到,在石化行業(yè),經(jīng)常有人會(huì )向他提出疑問(wèn),許多石化企業(yè)已采用的自動(dòng)控制系統就可以采集和處理數據幫助生產(chǎn),那么大數據技術(shù)與這種控制系統之間有什么區別。他告訴記者,首先,控制系統考慮的是短期的判決,是基于簡(jiǎn)單、明確的指標范圍的觸發(fā)式反應。而大數據技術(shù)更多是從海量的優(yōu)質(zhì)數據樣本里提取并發(fā)現規律,總結特征,這些規律不是靠人的經(jīng)驗或者公式就能識別的。比如,在某些領(lǐng)域,甚至經(jīng)過(guò)大數據分析挖掘之后,人們才發(fā)現往往就是那些容易被人忽視的指標最終導致了一些安全事故。

他指出:“傳統的控制系統與工業(yè)大數據技術(shù)相比有很多不同:控制系統難以處理非常龐大的數據量,當數萬(wàn)個(gè)數據點(diǎn)匯集,控制系統只能做到有限場(chǎng)景的判決,既不全面也不系統;對石化行業(yè)來(lái)說(shuō),很多數據的時(shí)間維度可能會(huì )拉長(cháng)到數年,而控制系統是不會(huì )保存這么長(cháng)的維度來(lái)做分析的,無(wú)法對歷史上產(chǎn)生的故障進(jìn)行保存,就無(wú)法形成知識和特征庫,更無(wú)法實(shí)現基于特征的判斷;控制系統中一些指標可以直接通過(guò)測量的方式來(lái)實(shí)現,但大數據分析里講究的是準確度,更多依靠數據樣本的多少來(lái)決定識別的準確度,有持續的數據采集、存儲、處理、建模和分析,規律和特征的總結就會(huì )越做越好,結果判決的準確率就越來(lái)越高,這就是大數據的威力,它有自我演化和學(xué)習的過(guò)程。數字化的好處,就是可以把人現在能解決的經(jīng)驗保存下來(lái),把人解決不了或者看不到的東西用數字化手段和模型體現出來(lái),最終實(shí)現智能判斷!

“互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)要下沉到實(shí)業(yè),需要行業(yè)專(zhuān)家的共同參與!

對于石化行業(yè)來(lái)說(shuō),工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)、大數據、云計算在行業(yè)落地并不是一蹴而就的事情,甚至多數石化企業(yè)還不能清晰地把握二者的結合點(diǎn)。行業(yè)發(fā)展經(jīng)驗的不足也意味著(zhù)市場(chǎng)空間的巨大。那么作為互聯(lián)網(wǎng)企業(yè),寄云在下沉實(shí)業(yè)方面有哪些經(jīng)驗呢?時(shí)培昕表示,互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)要解決工業(yè)中的深層次問(wèn)題,就必須先理解這個(gè)領(lǐng)域具體的裝備、工藝、上下游邏輯及其中的技術(shù)核心問(wèn)題,這不僅需要從基礎做起,還需要行業(yè)專(zhuān)家團隊的加入。

時(shí)培昕坦言,對互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)來(lái)說(shuō),基礎IT層面的算法或者數據處理都不是問(wèn)題,但真正進(jìn)入到具體行業(yè)中,特別是石化這種分支特別多的專(zhuān)業(yè)領(lǐng)域中,關(guān)鍵是怎么結合工業(yè)的知識解決工業(yè)問(wèn)題。行業(yè)專(zhuān)家不僅要把行業(yè)通用知識加入到數據處理方式中來(lái),還要把他們對異常工況的處理經(jīng)驗變成真正能夠指導生產(chǎn)的準確結論。大量的專(zhuān)家經(jīng)驗與大量的實(shí)時(shí)數據結合起來(lái),就可以開(kāi)發(fā)出一些數字化的模型,實(shí)現基于特征的判斷。結合石化行業(yè)客戶(hù)所提出的具體需求,互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)才能融入工業(yè)生產(chǎn)過(guò)程中。

時(shí)培昕還表示,為了積累更多可以在行業(yè)中推廣復制的經(jīng)驗,他們也正在跟國內不少龍頭石化企業(yè)合作,嘗試以試點(diǎn)項目為抓手,打造更多行業(yè)標桿型項目,推動(dòng)石化行業(yè)快速實(shí)現智能化升級。

“提升石化安全水平要靠物聯(lián)網(wǎng)手段!

近期石化行業(yè)安全事故頻發(fā),化工企業(yè)如何提升安全水平成為各方熱議的焦點(diǎn)。對此,時(shí)培昕認為,安全生產(chǎn)一方面靠技術(shù)手段,另一方面靠嚴格管理。他告訴記者:“管理是安全的基礎,但對于管理者來(lái)說(shuō),總有一些東西是人為看不見(jiàn)、想不到、無(wú)法預測的,這就需要依靠物聯(lián)網(wǎng)和大數據手段,把原來(lái)測不到的地方測到,把原來(lái)實(shí)時(shí)性不夠的巡檢方式變成實(shí)時(shí)在線(xiàn)的形式,把原來(lái)容易忽視的地方顯現出來(lái),去提升企業(yè)的感知能力和管控能力。單一的數據采集還不夠,企業(yè)對采集到的數據還應做深入分析,包括根據趨勢的分析做短期預測、根據歷史事件相關(guān)性做模型,去推測和預警安全隱患!

時(shí)培昕指出,歷史經(jīng)驗非常重要,每次有安全事故,全行業(yè)都會(huì )總結學(xué)習引以為戒,就是為了避免犯同樣的錯誤。具體到互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)上,這些可能會(huì )導致安全事故的禁忌行為就可以不斷加入到系統中來(lái)進(jìn)行識別、監測或者報警。而且在化工等連續化生產(chǎn)的工業(yè)中,事故往往是異常指標由小到大的傳導,最初某一處的異常數據未必能引起操作人員重視,但通過(guò)大數據進(jìn)行規律和特征總結,通過(guò)模型建立和預警,這些安全隱患就能減少很多。處理一個(gè)危機,有時(shí)就能避免一場(chǎng)大的事故。

聲明: 本文系OFweek根據授權轉載自其它媒體或授權刊載,目的在于信息傳遞,并不代表本站贊同其觀(guān)點(diǎn)和對其真實(shí)性負責,如有新聞稿件和圖片作品的內容、版權以及其它問(wèn)題的,請聯(lián)系我們。

發(fā)表評論

0條評論,0人參與

請輸入評論內容...

請輸入評論/評論長(cháng)度6~500個(gè)字

您提交的評論過(guò)于頻繁,請輸入驗證碼繼續

暫無(wú)評論

暫無(wú)評論

文章糾錯
x
*文字標題:
*糾錯內容:
聯(lián)系郵箱:
*驗 證 碼:

粵公網(wǎng)安備 44030502002758號