摘要

人工智能（AI）技术已逐步渗透至石油化工产业的各个环节，成为推动行业数字化转型与可持续发展的关键工具。本文从勘探开发、生产优化、设备维护、安全管理及绿色低碳五大维度出发，系统综述AI技术的应用现状与具体实践，结合全球典型案例分析其技术路径与经济效益。研究表明，AI通过数据驱动、模型优化与智能决策，显著提升了生产效率、安全性及环保水平，但其规模化应用仍需解决数据孤岛、算法可解释性及跨领域协同等问题。未来，AI与数字孪生、边缘计算等技术的深度融合将加速石油化工产业向智能化与低碳化转型。

关键词：人工智能；石油化工；数字孪生；智能监测；低碳转型

1.引言

石油化工产业作为全球能源与材料供应的支柱行业，其生产过程具有高能耗、高风险及高复杂性的特点。根据国际能源署（IEA）统计，2023年全球石油化工行业碳排放量达18亿吨，占工业总排放量的12%。与此同时，传统依赖人工经验的运营模式已难以满足降本增效与绿色发展的双重需求[1]。人工智能技术的崛起为行业提供了新动能：机器学习、深度学习与物联网（IoT）的结合，实现了从勘探到生产的全链条优化。据埃森哲预测，至2030年AI可为石油化工行业创造约1.2万亿美元的经济价值。本文旨在全面梳理AI技术的应用场景，剖析其技术逻辑与实践成果，并为未来发展方向提供参考。

2.AI技术的核心应用场景

2.1 勘探开发智能化

地质数据分析与储层预测是基于卷积神经网络（CNN）的地震数据解释系统，能够自动识别断层、裂缝及含油层位。例如，壳牌公司开发的AI地质平台通过迁移学习技术，将北美页岩油勘探模型适配至中国鄂尔多斯盆地，储层预测准确率从72%提升至89%，单井勘探成本降低35%。强化学习算法实时分析钻头扭矩、环空压力等参数，动态调整钻井轨迹以规避地质风险，进行智能钻井优化。挪威国家石油公司（Equinor）应用AI模型后，钻井效率提高20%，非计划停机时间减少45%[2]。通过生成式对抗网络（GAN）用于三维地震数据重建对地震数据进行处理加速，英国石油（BP）在墨西哥湾项目中利用AI将数据处理周期从9个月压缩至3个月，决策效率提升60%。

2.2 生产流程优化

长短期记忆网络（LSTM）构建的乙烯裂解炉动态模型，可实时优化温度与原料配比，使炼化工艺智能调控。中国石化镇海炼化厂通过部署AI系统，乙烯收率提升5%，年增经济效益超1.5亿元[3]。数字孪生技术结合遗传算法，模拟炼厂蒸汽管网运行状态并优化能源配置可做到能耗与排放管理。埃克森美孚（ExxonMobil）在得克萨斯州炼厂实施后，综合能耗降低10%，碳排放减少8万吨/年。采用图神经网络（GNN）分析催化剂微观结构与反应性能的关联性，进行催化剂活性预测，沙特阿美（Saudi Aramco）通过AI模型筛选高效催化剂，催化裂化效率提升12%。

2.3 设备预测性维护

采用自编码器（Autoencoder）结合振动信号分析，进行故障诊断与预警。可提前72小时预警压缩机轴承失效。雪佛龙（Chevron）在澳大利亚液化天然气项目中，设备维修成本降低60%，非计划停机减少30%。无人机可进行智能巡检，由计算机视觉驱动的无人机自动识别管道腐蚀与泄漏点。荷兰皇家壳牌（Shell）在北海油田部署AI巡检系统后，检测效率提升50%，年均维护成本节省1800万美元。生存分析模型（如Cox比例风险模型）集成多源传感器数据，可进行剩余寿命预测，使预测反应器寿命误差率低于8%。中石油大庆炼化厂应用该技术后，设备更换周期延长20%。

2.4 安全与环境管理

红外光谱技术与AI图像识别结合，实时定位泄漏源并评估扩散范围，可进行危险气体泄漏监测。道达尔能源（TotalEnergies）在阿尔及利亚气田应用该系统，泄漏响应时间缩短至10秒内，事故率下降40%。基于图神经网络的扩散模型模拟有毒气体传播路径，辅助制定疏散方案。2022年美国得州化工厂爆炸事件中，AI模型使应急决策效率提升55%[4]。AI驱动的全生命周期碳排放分析平台，量化原料开采至产品分销各环节的碳足迹。巴斯夫（BASF）通过该系统优化供应链，年减排二氧化碳15万吨。

2.5 绿色低碳转型

低碳裂解技术采用焦耳热裂解工艺结合AI优化反应条件，原料转化率提高12%，碳排放强度降低30%。中国石化计划2025年前建成10套AI驱动的低碳裂解装置。机器学习筛选高效解聚催化剂，推动废塑料转化为烯烃单体，进行废塑料化学回收。利安德巴塞尔（LyondellBasell）在德国试点项目中实现废塑料回收率85%，减少原生塑料使用量50%[5]。在氢能开发与储存的领域，AI模拟氢气在地下盐穴中的储存稳定性，。中国石油在新疆开展储氢试验，预计2030年形成百万吨级储氢能力。

3.典型案例分析

中国石化“智能炼厂2.0”通过集成数字孪生与AI优化系统，实现炼厂全流程动态调控。2023年该系统在燕山石化投用后，炼油综合能耗下降8%，乙烯生产成本降低12%，年减排二氧化碳25万吨。

壳牌OpenAI勘探平台利用生成式AI构建三维地质模型，缩短勘探周期60%。2022年墨西哥湾项目节约成本1.5亿美元，探明储量增加18%[6]。

阿联酋国家石油公司（ADNOC）应用蚁群算法优化物流网络，建立ADNOC智能供应链系统，使仓储成本降低22%，运输效率提升35%，年节约资金超3亿美元。

4.技术挑战与发展趋势

4.1现存瓶颈

跨部门数据孤岛导致模型泛化能力不足，需构建统一数据中台（如中石油“梦想云”），以避免出现数据治理难题。黑箱模型难以满足高风险场景的合规要求，算法可靠性问题需要重视，因此华为推出可解释性AI框架提升透明度。由于实时性限制因此需要边缘计算与5G技术结合，将设备响应时间压缩至毫秒级（如戴文能源智能钻机）。

4.2 未来方向

构建从勘探到销售的虚拟工厂，支持动态仿真与实时优化（中国石化“云工厂”项目），实现全流程数字孪生。进行生成式AI的革新研发，比如采用GeoGPT模型自动生成地质报告与勘探方案，缩短研究周期50%。以及进行AI驱动的碳中和，可优化碳捕集（CCUS）工艺参数，推动全行业净零排放（如埃克森美孚碳捕集项目）。

5.结论

人工智能技术正在重塑石油化工产业的技术范式与竞争格局。其在勘探开发、生产优化、设备维护等领域的深度应用，不仅提升了效率与安全性，更通过绿色技术创新助力行业低碳转型。未来，随着联邦学习、量子计算等技术的突破，AI将进一步释放产业潜能。企业需强化数据治理体系、培育复合型人才并参与行业标准制定，以抢占智能化与可持续发展的战略高地。

参考文献

[1]曲相礼，曲春林. 数字化转型中的石油化工装置：智能化系统的集成与应用 [J]. 中国设备工程， 2025， （S1）： 26-29.

[2]郑爽，牟鹏. “人工智能+”辅助石化企业全产业链动态集成优化探索 [J]. 石油石化绿色低碳， 2024， 9 （06）： 22-26+32.

[3]孙梦宇. 拥抱智能时代 打造数实融合新动能[N]. 中国石油报， 2024-03-13 （002）.

[4]宋钰. 石油化工企业数字化转型路径研究 [J]. 石化技术， 2023， 30 （11）： 212-214.

[5]雷曼，徐小蕾，贾梦达. 人工智能在石油化工领域的应用 [J]. 化工管理， 2023， （25）： 79-82.

[6]宫彦双，吴超，安超，等. 智能化技术在石油化工行业的应用现状与前景分析 [J]. 智能建筑与智慧城市， 2023， （03）： 166-168.