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互聯網IDC圈1月26日報道:大數據是當下高溫熱詞，它憑借規模超乎想象的海量資訊數據，通過收集、分析、存儲的一些新方法，正深刻地改變著人們生產生活的方方面面。大數據在石油化工領域會有哪些應用？對生產、經營會有何促進或者改變？
大數據分析是行業趨勢其實，大數據離我們并不遙遠。2013年諾貝爾化學獎得主就是將看似不相干的大數據信息化處理方法比較完美地運用于化學研究之中，從而摘取了化學科學研究的王冠。其開發的多尺度復雜化學系統模型，翻開了化學史的“新篇章”，讓傳統的化學實驗走上了信息化的快車道。如今，反映真實情況的計算機模型已經成為現在化學界大多數新進展的關鍵，通過模擬，化學家能更快獲得比傳統實驗更精準的預測結果。
大數據具有體量大、種類多、價值密度低、速度快等一系列特點。其數據體量巨大，從TB級別，躍升到PB級別；數據類型繁多，如視頻、圖片、地理位置信息等，多類型的數據對數據的處理能力提出了更高的要求；價值密度低，以視頻為例，連續不間斷監控過程中，可能有用的數據僅僅只有一兩秒；處理速度快，時效性要求高，這也是大數據區分于傳統數據最顯著的特征。事實上石油化工企業對數據早已應用多年，比如對生產運行指標，銷售產品的品種，以圖表的形式，由點到線，由線至面，分析、研判，為企業決策做參考，只不過應用的數據沒有積累、挖掘到一定的量級，因此大數據很難用現有的數據庫管理工具或傳統的數據處理應用來處理。北京北大方正電子有限公司大數據業務部總經理于林認為，石油石化行業具有數據量大、類型多樣、存儲格式復雜及數據分散等特點，盡管大數據在石油石化行業的應用前景非常廣泛，但應用程度并不高。面對節能的挑戰、新能源的發展、兩化融合等多項問題，必須通過大數據的創新與應用，幫助石油化工行業應對挑戰，通過語義分析技術和元搜索引擎，完成相關信息采集，并對數據進行存儲、檢索和智能分析，從數據深度關聯、可視化查詢、數據報告等多個方向，為石油石化企業實現企業決策、生產管理的智能化提供數據支持。
例如英國石油公司在某采油廠安裝無線感應器，通過全網式的數據采集，發現有些種類的原油比其他種類更有腐蝕性，這個發現可以在設備和管線的使用上加強防范，使生產更安全。雖然只是一個局部的應用案例，但是已經能夠說明大數據分析的應用對石油化工行業有著重要的作用和意義。
兗礦魯南化工有限公司氣化分廠廠長李波向記者表示，大數據積累是化工生產穩定運行的保障，關注與氣化爐運行相關的每一項數據分析是裝置長周期運行的重要因素，但是很多新企業往往就是缺少這些經驗數據，近兩年公司把多年積累的數據用于培訓操作人員，這也是兗礦魯南化工多噴嘴氣化裝置實現了單爐年運行開工率達到97%以上的原因。李波認為，大數據分析是裝置穩定運行的趨勢，大數據應用于生產，建立的數據庫要包括近十幾年的所有極差操作、最好的操作、容易出事故的各種數據，而且是真實的搭配檢修檢查時的各種狀態等，就是說操作時達到這個指標了就能預知后果為最佳。
大數據應用能產生效益在利用大數據上，石油化工行業正在努力趕上社會的步伐，把海量的數據，經過專業化的特定分析處理，精準營銷，優化生產。
2014年7月19日，“大數據技術在催化裂化裝置中的應用”項目在九江石化啟動。這是2014年度中國石化股份公司科技開發項目，通過應用大數據技術這一當今數據分析的前沿技術，對催化裂化裝置的海量歷史數據進行深層分析挖掘，有望快速獲取有價值信息，形成可供推廣的生產操作指導方案和風險評估技術，開創應用大數據技術解決催化裂化裝置生產問題新途徑。
2014年以來，金陵石化的技術和操作培訓中，突出了巧用裝置的大數據尋求優化措施的內容，促進了技術和操作兩個層面的生產優化，提升了裝置經濟效益。該公司共有60多套生產裝置，其生產數據如浩瀚的大海，但是優化生產必須依靠這些數據，而如何利用這些數據，也是技術人員和操作人員的能力之一。所以，該公司強化了技術和操作人員的培訓，讓他們掌握大數據的用法，尋找有效數據用于生產優化，并通過在浩瀚的生產數據中，分析重點數據尋求生產規律，實現了焦化裝置的生產優化，不僅C3以上組分比例降低了1%，而且提升了汽油、柴油、液態烴的出產率。該公司優化專家指導煉油一部對比數據，調整了OCTM裝置預分餾切割點，同時實施輕汽油脫硫處理，不僅增加了裝置處理量，還降低了混合精汽油的硫含量，讓更多汽油進入蘇Ⅴ調和系統，起到了十分理想的增產汽油效果。該公司技術質量處處長徐宏表示，不能讓裝置的大數據“睡覺”，要學會“喚醒”重點數據，讓數據支撐裝置生產優化。
內蒙古通遼市龍源綠美化工有限公司氣化項目負責人鄭萬德向記者表示，應用大數據，首先要保證裝置穩定運行，其次是降低能耗，比如通過壓力、溫度、流量等一些參數的提前優化，防止壓縮機喘振、壓縮機超壓等現象產生，對壓縮機從起動、到各個負荷之間的參數進行收集，利用數據綜合利用系統深度分析后，調整電耗、油耗。
西安陜鼓智能信息科技有限公司副總經理沈德君介紹，目前他們正在把遠程在線監測及故障診斷系統升級為遠程工業智能服務平臺，將硝酸、煤化工企業的動設備、靜設備、儀表、備件等參數、振動、工藝信號等數據全部納入，應用大數據關聯分析技術，預測檢修、狀態檢修，保證不發生事故、少發生事故，提高裝置的在線率。
對大數據的應用不僅體現在直接效益上，還體現在能間接產生效益。近幾年，隨著我國輪胎企業大步邁入國際市場，對國際上輪胎巨頭產生了沖擊，國際上輪胎的大公司、跨國企業往往是首先揮起知識產權的大棒，拖延你進入到國外市場的時間，讓你糾纏于專利訴訟的官司，從而削弱你的競爭力。2013年8月日本東洋橡膠曾在美國一次性起訴了包括中國6家輪胎的企業在內的22家輪胎廠商涉嫌外觀專利的侵權，其起訴的中國企業都是我國輪胎生產的大企業和知名企業。中國第一套國際輪胎外觀專利數據庫的建立，讓輪胎企業在設計之初和投產之前都可以進行相應數據的檢索，知道國外的企業在輪胎設計方面到底有哪些專利、知識產權，先進的圖形比對核心技術可以在幾秒鐘之內把相似的圖片體現在頁面上，讓企業能夠做到心中有數。
大數據提升安全管控水平近年來，我國的石油化工企業安全生產隱患排查工作主要靠人力，通過人的專業知識去發現生產中存在的安全隱患，這種方式極易受到主觀因素影響，且很難界定安全與危險狀態，可靠性差；由于缺少有效的分析工具和對事故規律的認識，導致我國對于安全生產主要采取“事后管理”的方式，在事故發生后才分析事故原因、追究事故責任、制定防治措施，這種方式存在很大局限性，不能達到從源頭上防治事故的目的。若控制事故，減少損失，必須對大量人的因素、工作的因素、不合規行為等進行控制。而控制這些需要將安全生產中的有價值的信息進行深度挖掘，尋找出內在規律。
中國石化MES（生產過程制造執行系統）事業部高級工程師史勝春介紹，大數據的發展為海量事故數據提供了有效的分析工具。
