成果推介 | 大型炼油过程智能制造技术

院士团队：钱锋院士团队

所属学部：能源与矿业工程学部

成果详情：

随着炼油生产规模的不断壮大、生产工艺日益复杂、工艺过程的高度集成以及过程运行指标要求逐步提高，面向系统整体行为的炼油生产过程运行优化是当今国内外面临的难题。本项目将大数据、人工智能等现代信息技术与炼油生产工艺紧密结合，在炼油过程智能制造理论、方法与关键技术的研发和工业应用取得系列成果：

Ÿ基于分子尺度反应机理和运行数据，自主开发了炼油过程机理模型，实现了炼油装置共生实时仿真。

Ÿ创新研发了融合装置机理与运行特性的计划优化决策系统，重构计划模型，解决大规模非线性全局优化问题，提升计划准确性和可行性。

Ÿ研发了炼油装置运行性能评估与智能优化技术，实现收率、能耗、效益等关键性能指标的在线评估与协同优化。

Ÿ创新研发了集油品实时表征、调合效应模型、配方优化和在线控制一体的油品调合成套技术，解决了原油性质、成品油质量在线优化与精准调控技术难题。

项目成果在九江石化、镇海炼化、金陵石化成功应用，三年累计新增经济效益35.48亿元，并在上海石化、泉州石化等6家千万吨级以上大型炼油企业推广应用，对提升我国炼油工业智能制造水平、促进我国制造业高质量发展具有重要的意义。

研究成果获得2019年上海市科技进步和技术发明一等奖。

成果图片及简要说明：

大型炼油过程智能制造整体架构

油品调合技术架构