摘要：智能制造在化工企业电气设备的应用，通过集成智能化设备、机电一体化技术和先进的控制系统，实现了生产过程的自动化和智能化。智能传感器和控制系统实时监测设备状态，优化资源利用，提升生产效率和产品质量，同时，智能化技术的引入增强了设备的故障预测和维护能力，提高了生产安全性。未来，随着人工智能、工业物联网和数字孪生技术的发展，智能制造在化工企业中的应用将进一步深化，推动行业的可持续发展和转型升级。

　　关键词：智能制造；电气设备；化工企业

　　0引言

　　化工行业是国民经济的重要支柱产业，涉及能源、化工原材料、制药等多个领域。在化工生产过程中，需要依赖大量的电气设备来驱动生产、控制工艺过程和确保安全生产[1-2]，这些电气设备包括电动机、变频器、传感器、控制系统等，它们在保障生产连续性和稳定性方面发挥着关键作用。然而，传统的电气设备管理方式存在效率低、故障率高、维护成本高等问题，亟需引入先进的技术手段来提升其管理和运行效率[3]。随着工业4.0的推进，智能制造逐渐成为化工企业提高生产效率和安全性的重要手段，智能制造通过智能传感器、工业物联网(IIoT)、大数据和人工智能(AI)等技术，实现了生产过程的数字化和智能化[4-5]。因此，本文旨在探讨智能制造技术在化工企业电气设备中的具体应用，并分析其发展前景。

　　1智能制造与智能化电气设备

　　1.1智能制造概述

　　智能制造是基于新一代信息技术的制造模式，通过工业物联网、人工智能、大数据、云计算等技术，实现生产过程的智能化、自动化和柔性化[6]。智能制造的核心在于数据驱动，通过对生产数据的采集、分析和应用，实现生产过程的优化控制和管理，从而提升生产效率、降低生产成本、提高产品质量。

　　1.2智能化电气设备概述

　　智能化电气设备是指通过集成传感器、数据处理、通信和控制技术，使设备成为具有自感知、自诊断、自调节和自适应功能的先进设备。智能化设备能够实时监测自身和外部环境的变化，并通过数据分析和决策，优化自身的运行状态，提高工作效率和可靠性[7]。

　　2智能制造在化工企业电气设备中的具体应用及实施案例

　　2.1智能制造在化工企业电气设备中的具体应用

　　(1)智能传感器和数据采集系统

　　化工企业生产流程繁多，每一环节的数据采集是重中之重。智能传感器能够实时监测电气设备的运行状态和工艺参数，并将数据传输至数据采集系统，数据采集系统通过对传感器数据进行汇总和分析，为生产优化提供数据支持。例如，Endress+Hauser Cerabar PMP71(高精度压力传感器)和Siemens SITRANS P320/420(智能压力变送器)组合后，具有自诊断和远程监控功能，可用于监测化工生产过程中的压力变化，并通过数据分析，识别设备的运行状态和潜在故障，以进行预测性维护，减少设备故障和停机时间。

　　(2)智能化控制系统

　　随着科技不断发展，智能化操控必将逐渐取代自动化控制。传统的自动化控制系统，如PLC和DCS，通过编程实现对化工生产过程的自动控制来提高生产效率和产品质量，以此减少人工干预，但该系统对化工生产流程的分析依赖于前期的编码“设定”，只能按照固定模式去解决问题，一旦发生突发意外，该系统会迅速“失灵”，甚至产生错误操作，引发安全事故。而智能制造技术通过引入先进的控制算法和智能控制器，进一步提升自动化控制系统的智能化水平，以“动态”思维针对化工生产流程的各种情况实时做出最优选择，保证化工企业的安全生产。例如，华东某工控公司反应釜智能化控制系统通过高精度的传感器和执行器，实时采集反应釜运行数据(如温度、液位、流量等关键参数)，并将这些数据以图形或数字的形式展示在控制面板上，再利用数据分析软件对历史数据深度挖掘，找出生产过程中的瓶颈，并针对性地提出改进措施，不仅可以提高反应效率和产品纯度，还能减少原材料和能源的消耗，实现可持续生产。

　　(3)工业物联网

　　工业物联网是智能制造的重要组成部分，它将电气设备连接到网络，实现设备之间的互联互通和数据共享，打破传统化工生产各流程相互隔绝、互相无法实时沟通的状态，保证了化工生产流程的连续性和稳定性，同时也提高了化工生产过程的安全性。IIoT设备主要包括边缘计算设备和无线通讯模块。HPE Edgeline EL300边缘计算设备支持多种工业协议，能提供强大的边缘计算能力，处理大量传感器数据并进行本地分析，减少数据传输延迟；Siemens SCALANCE W无线通讯模块支持多种无线标准(如WLAN)，适用于苛刻的化工企业环境，可确保高可靠性和稳定性。通过IIoT将电动机、变频器、传感器和控制系统连接起来，可实时监控设备的运行状态和工艺参数，并进行数据分析和优化控制，以提高设备的运行效率和生产效益。其中，搅拌反应器智能化是中国化工行业实行IIoT的最新探索，通过建立搅拌反应器智能监测平台，可提高搅拌反应器内部流体的状态感知能力，增强数据存储和监测处理能力，以实现搅拌反应器高效混合的智能控制[8]。除此之外，IIoT还具有自我迭代能力，能将化工生产过程中的大数据进行云计算，经过后期自我迭代和优化后，形成一种不断完备的数据库，有助于提升化工企业领导层的管理决策能力，实现化工企业的效率优化。

　　(4)大数据分析与人工智能

　　大数据分析和人工智能(AI)技术在化工企业的生产中发挥着越来越重要的作用。尤其在大型炼油化工企业的关键电气设备(如泵、压缩机和反应釜等)的实际生产运行中，不可避免地会持续产生大量数据(如状态参数、故障错误、运行环境信息等)，单纯靠人力排查不仅耗时费力，而且结果的准确性也难以保证。而大数据分析和AI技术可以实时监测化工企业电气设备的海量运行参数(如温度、振动、功率消耗等)，并通过算法智能分析，对关键电气设备进行故障诊断、预测性维护和优化控制。例如，AI算法能够通过大数据分析电动机的运行数据，识别出设备运行中的异常模式，提前识别轴承磨损或电气故障的迹象，及时发出维护警报，从而避免设备突然故障和非计划停机，可提高设备的可靠性和生产效率，确保生产的连续性和安全性。某炼油化工厂利用大数据技术搭建“友安特设智慧系统平台”，该平台包括数据采集与分析系统、预警系统以及决策系统，实现对特种设备的实时监测和智能管理，及时排查设备隐患和故障，保障安全生产[9]。与此同时，化工生产过程通常涉及复杂的工艺流程和大量的工艺参数，化工企业可通过大数据分析和AI技术深入分析生产过程中的数据，快速找出影响生产效率和产品质量的关键参数，并对这些参数进行优化，以提升生产过程的效率。

　　(5)数字孪生技术

　　数字孪生技术由美国密歇根大学Grieves教授于2011年首次提出，是一种新兴的数字化技术，综合运用感知、计算、数字建模等信息技术，对物理空间进行描述、诊断、预测、决策，进而实现物理空间与数字虚拟空间的交互映射[10]。在化工企业中，数字孪生技术通过IIoT设备创建物理设备和生产过程的虚拟模型，实现实时监控、模拟设备运行状态、预测分析和优化控制，数字孪生技术的应用极大程度提升了设备管理水平和生产过程优化。中国石化数字孪生智能乙烯工厂的先行试点，代表了数字孪生技术的工业级落地应用，其采用物理空间、交互层和孪生空间三层架构，实现物联数据的采集、传输和边缘控制，从多维度、多空间及多时间尺度全面感知和精准控制，将创新工艺技术与新一代信息通信技术深度融合，实现对智能乙烯工厂的数字赋能[11]。数字孪生技术的最大优点之一是可以将IIoT、大数据和AI等技术融合到数字孪生体中，将设备的运行状态以沉浸式交互方式实时反馈给管理者，便于管理者更加直观、准确、及时地做出决策，提高生产业务的智能化水平，实现安全、绿色、高效生产[12]。

　　2.2智能制造在化工企业电气设备中的实施案例

　　随着国内外市场对多品种、小批量、个性化涂料的需求多样化，某涂料生产企业为提高工厂的生产灵活性及生产效率、降低维护成本，引入一整套智能制造技术，项目达产后，实现年产14.5万t高性能涂料和5 000 t PVC密封胶的生产能力。该涂料生产企业搭建了包括PlantPAx平台(DCS)、智能电机控制中心(iMCC)、安全仪表系统(SIS)、客户端管理(ThinManager)、工业云和EtherNet/IP工业以太网在内的智能制造技术一体化解决方案，打破涂料生产车间“信息孤岛”，实现各设备和系统间的互联互通，创建安全、节能、环保、高效的数字化工厂。

　　例如，运维团队在SIS系统中检测到某一关键泵的运行数据不在正常范围区间(0～4.5 mm/s)，振动频率急剧增加至5.3 mm/s，iMCC及时调取历史数据判断轴承故障概率为95%。表1为系统实时反馈的泵运行数据。运维团队收到预警信息后，立即执行紧急停机程序，迅速更换轴承并对该设备进行了全面的维护工作，整个过程耗时6.2 h。此次系统智能预警不仅保障了关键设备的安全稳定运行，还保证了涂料生产的连续性。

　　3实施智能制造的挑战

　　3.1技术挑战

　　智能制造技术的实施面临许多技术挑战，包括技术集成、系统兼容性、数据处理复杂性等问题。化工企业的生产过程复杂，涉及多种设备和工艺参数，如何将不同类型的设备和系统集成到一个统一的智能制造平台，并实现数据的互联互通，是一个重要的技术挑战。此外，智能制造技术还需要处理大量的数据，这些数据来自不同的传感器和设备，如何对这些数据进行实时处理和分析，以支持生产优化和决策，是另一个技术挑战。

　　3.2成本与投资

　　实施智能制造需要高额的初始投资和长期维护成本，需要进行经济性分析和成本效益评估，包括智能传感器、数据采集系统、控制系统、IIoT、大数据分析和AI技术等。这些技术的引入需要企业投入大量的资金和资源，例如安装和配置智能传感器和数据采集系统需要购置先进设备，并进行复杂的系统集成；控制系统和IIoT平台的建立需要高性能的硬件和软件支持；大数据分析和AI技术则需要专业的数据科学家和工程师进行算法开发和模型训练。同时，智能制造系统的运行和维护也需要专业人员和相应的费用。这些高额投资需要化工企业进行详细的成本效益分析，评估智能制造技术的投资回报价值。

　　3.3安全与隐私

　　智能制造技术通过数据采集和分析实现生产优化，这些数据包括设备运行状态、工艺参数、生产过程等，如何保护这些数据的安全和隐私，是一个重要的问题。化工企业需要建立完善的数据安全管理体系，采取数据加密、访问控制等措施，保护数据的安全和隐私，防止数据泄露和非法使用。通常采用高级加密标准(AES)等强加密算法，可有效防止数据在传输过程中被窃取或篡改；实施基于角色的访问控制(RBAC)，通过身份验证、多因素认证(MFA)和访问权限管理，确保仅授权人员才能访问敏感数据，可减少内部泄露风险；建立健全的网络安全体系，防范网络攻击和数据泄露，包括部署防火墙、入侵检测和防御系统(IDS/IPS)以及定期进行网络安全审计和漏洞扫描，可确保网络环境的安全性。

　　4智能制造的未来发展前景

　　智能制造在化工企业的未来发展前景极其广阔，主要体现在提高生产效率、增强产品质量、优化资源利用、提升安全和环保水平以及推动数字化转型与创新发展等方面。

　　(1)提高生产效率

　　智能制造技术通过自动化设备和先进控制系统的应用，显著提高化工企业的生产效率。传统化工生产中大量依赖人工操作，容易导致生产不连续和不稳定。而智能制造通过实现生产流程的自动化和智能化，减少了人为干预，使生产过程更加连续稳定，还能够执行精确操作，减少人为误差和生产变异，提高产品的一致性。同时，智能制造技术还支持柔性生产系统，使化工企业能够快速响应市场变化和客户需求，实现小批量、多品种的生产，从而提升化工企业的市场竞争力。

　　(2)增强产品质量

　　在产品质量方面，智能制造技术通过实时监测和控制生产过程中的关键参数，确保产品质量的稳定和一致。先进的传感器和数据分析技术能够及时发现并纠正生产中的异常情况，减少不合格品的产生。例如，在线质量监测系统可以实时检测产品的物理和化学特性，发现偏离标准的产品会立即采取纠正措施，防止次品流入市场。同时，智能制造技术支持全流程追溯，每一个产品的生产环节都可追踪和验证，提高了产品的可信度。通过物联网和大数据技术，化工企业可以记录每个产品从原材料采购到生产加工、物流配送的全过程数据，确保产品质量的可追溯性，一旦出现质量问题，可以迅速定位问题环节，采取有效措施，避免问题扩大化。

　　(3)优化资源利用

　　智能制造技术在优化资源利用方面展现出巨大潜力，可显著提升化工企业的经济效益和环保效益。智能制造技术的生产调度系统可以根据实时数据优化生产计划、合理分配生产任务，通过精确控制反应条件和优化工艺参数，有效减少原材料和能源的消耗，提高生产过程的效率。数据分析技术还可以进一步帮助识别和消除生产过程中的资源浪费点，避免资源的闲置和浪费；物联网技术可以保障化工企业实时监测设备的运行状态，预测潜在的故障并提前安排维护，避免设备突然停机造成的生产损失。

　　(4)提升安全和环保水平

　　化工生产过程中一直存在诸多安全和环境风险，智能制造技术能够显著提升安全管理水平和环保效益。电气设备上的实时监测和智能预警系统，能够及时发现并处理潜在的安全隐患，减少事故发生的可能性。例如，安全监测系统可以实时监测生产环境中的有害气体浓度、温度、压力等参数，能够在发现异常情况时立即报警并采取应急措施。

　　同时，化工生产一直是高污染、高能耗的产业，难以满足当下绿色转型需求，而智能制造技术可以支持绿色生产工艺的实施，减少废气、废水和固体废弃物的排放，降低对环境的影响。通过优化反应条件和工艺流程，化工企业可以减少副产物和废弃物的产生，提高资源利用效率；环保监测系统可以实时监测废气、废水的排放情况，确保排放符合环保标准，减少环境污染。

　　(5)推动数字化转型与创新发展

　　智能制造技术是化工企业数字化转型的重要推动力。通过引入物联网、大数据、云计算和AI等技术，可实现生产全过程的数字化和智能化管理。数字化转型可实现化工企业信息的全面集成和共享，提高决策的科学性和及时性；大数据技术可以从生产数据中发现工艺优化的潜力，提供优化方案，提高工艺效率和产品质量；AI技术可以进行复杂的工艺模拟和优化，探索新的生产工艺和产品配方，提高化工企业的创新能力和市场竞争力。这些技术不仅提升了化工企业的运营效率和竞争力，还为企业的创新发展提供了新的机遇。

　　5结语

　　随着化工行业向更高效、更绿色和更智能的方向转型，智能制造技术在化工企业中的应用必将进一步深入，成为该行业数字化转型和技术创新的必然趋势。智能制造技术的引入不仅能够加强化工企业电气设备的优化管理，还能够提高化工企业的运营效率和产品质量，为化工企业的高质量发展奠定了重要的基础。

　　[1]胡结顺.电气自动化技术在化工生产中的实际应用[J].盐科学与化工,2024,53(2):35-37,42.

　　[2]李波,史雪慧.电气自动化技术对化工企业设备性能提升的探索与实践[J].塑料工业,2024,52(1):177.

　　[3]韩笑,刘毅,张晓明,等.设备智能化管理系统在化工行业智能工厂建设中的应用[J].化工管理,2022(31):114-116.

　　[4]王子宗,高立兵,索寒生.未来石化智能工厂顶层设计:现状、对比及展望[J].化工进展,2022,41(7):3387-3401.

　　[5]尚建平,范华军,黄斌,等.智慧化工专业建设思路[J].广东化工,2022,49(2):123-124,132.

　　[6]唐堂,滕琳,吴杰,等.全面实现数字化是通向智能制造的必由之路:解读《智能制造之路:数字化工厂》[J].中国机械工程,2018,29(3):366-377.

　　[7]赵民,侯阔.电子传感器在化工电气设备监测中的运用:评《化工电气和化工仪表》(第四版)[J].化学工程,2023,51(12):I0006.

　　[8]王松松,刘培乔,陶长元,等.工业物联网技术在搅拌反应器领域的应用[J].化工进展,2023,42(7):3331-3339.

　　[9]刘永安.大数据在特种设备风险评价体系中的优化与应用[J].化工管理,2024(14):6-8.

　　[10]李欣,刘秀,万欣欣.数字孪生应用及安全发展综述[J].系统仿真学报,2019,31(3):385-392.

　　[11]王子宗,索寒生,赵学良.数字孪生智能乙烯工厂研究与构建[J].化工学报,2023,74(3):1175-1186.

　　[12]刁俊武,田壮,论国柱.数字孪生技术在石油化工行业的应用研究[J].石化技术,2022,29(7):79-82.