走進中國中煤陜西能源化工集團有限公司(以下簡稱中煤陜西公司)生產運行優化指揮中心大廳，好像跨入一個全景式3D影院。高4米、長20米的智慧大屏上，跳動的數據、變化的曲線、實時的畫面，集中顯示著煤、電、化等全產業鏈、全生命周期一體化管控場景。

“在這里，工作人員根據市場變化情況，每周都會進行經濟效益測算，及時調整本周生產組織方案，努力構筑致密產業鏈下的致密價值鏈，嚴控價值漏損，爭取效益最大化。”中煤陜西公司黨委書記、董事長李俊杰指著大屏介紹，現在，用什么煤，熱值多少合理，硫分多少最經濟，生產哪個牌號的聚烯烴產品效益最好，不靠經驗，全憑數據說話。

“中煤陜西公司煤化工一期項目年產甲醇205萬噸、聚烯烴60萬噸，年產甲醇220萬噸、聚烯烴90萬噸的煤化工二期項目也將于2026年試車投產。這么大的體量，一個決策失誤，可能帶來數百萬元損失，但數據可以做到精確無誤。我們在后臺構筑了大量算法和模型，對全產業鏈實行全過程、全要素管控，以‘算大賬’的方式實現精細化管理，大大增強了生產決策的科學性。”李俊杰說。

建設一個數據湖，串起一條產業鏈

支持決策的數據從哪兒來?答案是數據湖。

中煤陜西公司運營管控中心主任馬春雷說，當初設計時就考慮把煤化工產業鏈上下游用數據串起來，規劃整個公司建一個數據湖、一個工業互聯網平臺，為生產經營大數據決策提供支撐。

中煤陜西公司產業鏈條長，年產煤2000萬噸的大海則煤礦640多米井下的煤“跳”上刮板輸送機，經轉載機、皮帶、罐籠提升后，“坐”上國內最長的3公里模塊式皮帶棧橋，來到亞洲最大的10萬噸原煤球倉，再“坐”上皮帶進行篩分、洗選，隨后“登”上運煤專列行走57公里，進入煤化工廠區開啟由黑變白的旅程。

在煤化工廠區，每年約有500萬噸煤被分成原料煤和燃料煤用掉，燃料煤進入鍋爐用于發電、供汽，原料煤經氣化、合成反應變成甲醇、MTO反應氣，最后產出聚乙烯、聚丙烯等產品，銷往全國各地。

這是一條產業鏈，也是一條數據鏈。煤礦、選煤廠、熱電中心以及氣化、甲醇、烯烴等裝置，上千公里的地上地下管道，以及服務產業鏈的業財、倉儲、能耗、辦公等上百個系統的數據匯聚至數據湖。

這么長的產業鏈，數據湖和工業互聯網平臺怎么搭建?煤化工一期項目建設初期就植入了信息化基因。在李俊杰的建議下，中煤陜西公司在2013年8月成立信息管理部，李俊杰兼任信息管理部第一任主任。李俊杰說，煤化工一期項目總體設計中，規劃建設了信息化系統。從此，信息化的“苗”算是栽上了。

建數據湖和工業互聯網平臺，中煤陜西公司是從開發車輛進出廠系統開始的。那是在2019年，針對的是運輸各類原料、產品的車輛在化工廠區內部的運行管控，目的是確保安全、提高效率。

化工是高危行業。進出廠車輛往返在市政道路、化工園區間，裝的多是危化品，登記、稱重、裝車、出廠……排隊時間長、安全風險高。開發車輛進出廠系統時配套布置了攝像頭、門禁、道閘、稱重等設施。現在，司機進廠前在微信服務號上遠程登記、跟手機綁定，中煤陜西公司工作人員負責審核，之后司機按號進廠，減少了排隊時間，提高了效率，實現了從進廠到出廠的全程無人化。

除了車輛進出廠系統，中煤陜西公司同時開發了外委維修項目管理系統。“這兩個系統的試點運行，驗證了工業互聯網平臺的能力。此后，中煤陜西公司開始全面推廣工業互聯網應用。”馬春雷說。

2014年，煤化工一期項目建成時，其分布式控制系統(DCS)同步運行，化工板塊的數據存儲至實時數據庫。工業互聯網平臺運行相對成熟后，中煤陜西公司又建設了數據湖平臺，DCS中的數據，物料、倉儲、能耗、業財、辦公等系統數據陸續并入數據湖。馬春雷說，他們僅用了三四個月時間就把化工生產全部數據納入數據湖。

相比化工板塊，煤礦的數據采集要復雜一些，但大海則煤礦是新建礦井，起點高、標準高，一“出生”就是智能化礦井。2021年底，大海則煤礦智能化建設項目啟動，同步規劃數據底座、工業互聯網平臺。截至目前，大海則煤礦布置有上萬個數據采集點，瓦斯、人員定位、綜采、掘進、機電、皮帶運輸、提升以及銷售、業財等50多個系統并入工業互聯網平臺，每天入湖數據2億條左右，累計存儲數據量約120TB。

目前，中煤陜西公司煤化工廠區、大海則煤礦及選煤廠均實現5G網絡全覆蓋，保障了數據穩定傳輸。

“煤礦、化工、生產、洗選、經營等業務數據都上來以后，我們啟動了數據治理工作，對數據湖中的數據進行了‘清洗’，很多錯誤的、無效的數據被剔除了。”馬春雷說，“目前，我們的數據管理能力成熟度已達三級。”

中煤陜西公司煤化工項目二期主裝置日前開工建設，新能源項目也在加速推進。“下一步，新建項目的數據也將納入數據湖。”馬春雷說。

激活“數據要素×”，乘出安全與效益

“井下溫度怎么樣?”

“挺舒適的!”

在大海則煤礦生產控制指揮中心，借助5G技術，井上與井下實現實時視頻對話，語音流暢、畫面清晰。

在這里，一名工作人員可同時監控8個顯示屏。井下職工看不到的情況，地面監控人員能看得清清楚楚，發現異常及時喊話、進行調整。

一臺電腦上顯示的采煤工作面數字孿生畫面吸引了記者。工作人員介紹，該礦融合槽波三維地震波技術和5G技術，依托地質數據建成采煤工作面數字孿生系統，獲取煤層大量信息，割煤的時候能采得更“干凈”，“精準度能控制到15厘米左右”。

“目前，很多生產數據都用起來了，視頻AI反‘三違’得到廣泛應用。”大海則煤礦智能化中心副主任高曉成說，“我們還建了決策分析系統。”

決策分析系統中有個設備健康診斷模塊，主要監測設備運行狀態。一是監測，根據參數上下限進行及時預警報警，及時發現生產問題。二是預測，根據溫度、振動趨勢，預測設備運行狀態，給出檢維修建議。“相當于系統有了‘智腦’，會計算了。”高曉成說。

大海則煤礦為國內最大立井。640多米深，約200層樓的高度，礦工升入井如同坐電梯，幾分鐘就到井巷。為了確保提升安全，大海則煤礦引進了井筒巡檢機器人。提升中，井筒巡檢機器人可高速拍照、視頻比對，并通過后臺數據和算法模型，給出診斷和建議。

大海則選煤廠利用智能化控制系統，根據市場反饋的價格信息，靈活調整產品結構。智能采制化實驗室內，一個黃色機械臂自主檢測煤樣，全程無人干預，煤樣瓶上植入芯片，煤樣數據可全程追溯。

化工廠最怕的是跑冒滴漏。甲醇中心有8套氣化爐，依托可視化攝像頭和紅外熱成像手段，通過AI智能分析200多個點位視頻報警情況，綜合后臺算法，可判斷有無跑冒滴漏、識別泄露物質。

“原來，我們有47個人工巡檢點位。依托可視化攝像頭、智能巡檢系統等，人工巡檢點位減少至16個，減少了人在危險環境中暴露的頻次、時間。”甲醇中心黨支部書記劉長偉說。

2020年，甲醇中心率先應用智能控制模型，系統實時分析裝置運行情況，找到最優解，然后把數據反饋至實際裝置，保障裝置穩定運行。“跟我們開自動駕駛車輛一樣，操作越來越簡單，裝置更穩定，能耗更低。”劉長偉說。

烯烴中心DMTO(甲醇制烯烴)裝置應用的賽普泰克智能控制系統，以DMTO反應機理為核心進行模型計算，智能模型依據控制目標經運算輸出最佳的操作參數，并利用大數據來調整修訂工藝指標，從而更準確地指導和優化生產運行。

“我們的烯烴裝置每噸雙烯(聚合級乙烯和丙烯)消耗甲醇降低了0.018噸。”烯烴中心副經理王佳男說，“以前，產1噸雙烯需要消耗2.978噸甲醇;現在，產1噸雙烯只需要消耗2.960噸甲醇。別小看這個小數，一年能增效數千萬元。”

熱電中心負責人楊瑞星表示，該中心投用的智能蒸汽系統可利用大數據和算法模型自動尋優，通過調整操作參數年節約蒸汽8.75萬噸，帶來效益數百萬元。

中煤陜西公司正在利用大數據和算法模型開發質量管控前移功能模塊。“目前，我們可以提前半小時知道產品的質量變化情況。”馬春雷說。

作為國內煤化工行業首個智能化工廠，中煤陜西公司的組織架構也在悄然變化。智能巡檢、智能管控使外操工作量減少，減下來的人又組成一個班組。現在，甲醇中心和烯烴中心均由原來四班兩倒變為五班兩倒，職工由每4天上班24小時變為每5天上班24小時。

大海則煤礦礦長馬冠超表示，該礦成立了智采中心和智掘中心，一個中心管兩個工作面，下料、維修等公共服務資源可集中調配，減少了人員、提高了效率。

中煤陜西公司煤化工廠區和大海則煤礦均實現無接觸交接班，告別了“口對口、手拉手，你不來我不走”的交接班模式。中煤陜西公司總經理梁云峰表示，交接班內容都在手持移動終端上顯示，每班可減少交接班時間1個小時左右。

“現在，我們正在開發化工‘六脈’模型，要將物料、能源、工藝、設備、安全、環保等方面的數據打通，為生產優化提供全方位的基礎模型支撐。”馬春雷說，目前已確定對裝置效益測算、大海則煤礦配煤供應量分析等10個大數據應用場景進行優化開發。

“化工是流程性行業，我們的目標是‘安、穩、長、滿、優’。”李俊杰說，“近年來，我們打下了良好的數字化基礎，未來希望AI、大數據應用在更多場景中，為發展新質生產力賦能。”