企业官网建设流程全解析

课题来源：某石油化工企业横向委托项目

案例定位：面向大型LNG工厂能耗构成复杂、节能决策依赖经验、缺乏定量化系统优化手段等瓶颈的能耗智能分析与优化控制技术转化研究

1 项目背景

某石油化工企业长期承担大型天然气液化装置的工艺包开发、性能标定与运行优化工作。大型LNG工厂制冷循环长，动设备多，水电风气等能耗介质耦合紧密，综合能耗分析任务繁重。传统节能措施主要依赖专家经验对单一设备或单元进行调控，缺乏从全厂能耗结构出发，定量识别关键影响因子并形成可执行的系统性能耗优化控制方法的完整技术路径。在气源波动、负荷变化的实际工况下，如何科学锁定节能主攻方向、动态优化运行参数，是降低单位产品能耗、提升工厂运行经济性的迫切需求。

深度森林从专利挖掘与高价值技术转化的角度切入，围绕“全厂能耗核算—层次化权重解析—关键因子辨识—多准则优化决策”全链路技术路径，完成了包含基于层次分析的大型LNG工厂能耗结构解析方法、面向全厂最小综合能耗的运行优化控制策略、大型石油化工企业能耗优化决策支持系统等在内的多项发明专利群布局，并同步依托某500×104m3/d处理规模LNG工厂性能考核数据开展了方法验证与应用适配。

2 本专利要解决的问题

（1）传统能耗管理依赖分项统计和经验判断，无法在全厂水、电、气等多维能耗因素中定量区分主次矛盾，导致节能措施缺乏全局针对性与优先级排序依据。

（2）缺少一种能够将模糊的节能专家经验转化为可量化权重，并与电耗、水耗、气耗等硬性核算数据深度融合的系统性方法与优化控制决策工具。

3 专利技术核心价值点

3.1 基于标准能耗核算的全厂综合能耗统一量化模型

本发明依据GB/T 50441—2016《石油化工设计能耗计算标准》，将燃料气、电力、循环水等不同品位能源消耗统一折算为综合能耗指标，建立面向全厂区的能耗核算基础模型，该模型为后续层次化权重解析与多工况对比提供了统一的数据基准，消除了因能源介质多样带来的评价尺度不一问题。​

3.2 基于层次分析法的全厂能耗结构解析与关键因子定量辨识

本发明将层次分析法引入大型LNG工厂能耗结构解析，构建“目标层—准则层—方案层”三级能耗分析结构模型。目标层为全厂综合能耗最小化；准则层分别为电耗、燃料气消耗、水消耗；方案层细化至各用能单元与运行方式。依据性能考核期间50%、80%、100%负荷下的连续运行数据构造判断矩阵，经一致性检验后，采用方根法计算权重向量：

分析结果表明，电耗在综合能耗中权重高达0.8044，远高于燃料气与新鲜水，定量明确了降低用电量为全厂节能的关键控制方向。该结果打破了以往“水电气体并重”的粗放管理认知，使节能决策从定性经验上升为数据驱动的定量科学。

3.3 以最小综合能耗为目标的分级优化控制策略与节电实施路径

在关键因子辨识基础上，进一步对装置电耗进行分解核算，覆盖制冷系统（丙烯、乙烯、甲烷压缩机三机组）、工艺系统（三脱装置、液化装置、BOG增压单元）及全厂辅助系统。制冷能耗、工艺能耗及全厂能耗计算分别定义为：

结合不同负荷下单位能耗趋势曲线，发现全厂综合电耗由50%负荷时的0.53 kWh/m3降至满负荷时的0.29 kWh/m3，单位能耗随日处理量增大而单调下降。据此提出以“维持高负荷满载运行”为基础控制策略，围绕BOG运行方式优化、LNG潜液泵与装车协同控制、三机组转速与防喘振调节等构建优先级排序。节能措施权重排序为：优化BOG运行方式（0.2843）＞避免事故停车提高一次启机成功率（0.2031）＞优化三机组转速（0.1478）＞优化LNG潜液泵运行方式（0.1632）等，形成清晰的可执行路径。

3.4 能耗结构可解释性与动态预测能力

基于权重向量与各准则层矩阵，可动态解析任意工况下水、电、气的能耗贡献率，并预测负荷变化时综合能耗的响应趋势。例如在满负荷工况下，制冷机组耗电占液化装置电耗主导，而BOG压缩机因其可调范围大、与储罐及装车强耦合，则成为柔性节能调节的核心抓手。该分析赋予了能耗优化控制过程明确的可解释性和工况自适应能力，使操作人员可以根据实时处理量与销售计划，动态选择最优运行方式组合。

4 专利转化验证与分析

为验证本发明方法在实际大型LNG工厂能耗优化控制中的有效性与领先性，依据某工厂性能考核期间满负荷（500×104m3/d）及部分负荷（250×104m3/d、400×104m3/d）连续运行数据进行验证。满负荷72 h运行时，全厂综合电耗降至0.29 kWh/m3，较50%负荷工况降低45.3%；通过执行优先级最高的BOG运行方式优化与LNG潜液泵协同控制，BOG增压单元电耗占比显著下降；高负荷满载运行期间单位综合能耗约为5235 MJ/t，为所有考核工况最低值。

与传统依靠人工经验、分项逐一排查的节能方式相比，本发明方法使全厂能耗关键因子识别时间由数天级缩短至小时级，优化控制措施的系统性与可操作性大幅提升。经测算，在协调气源保证高负荷工况下，单位产品运行成本可下降约8%～12%，切实验证了方法的寻优准确性与工程实用性。

5 专利转化成效

相关技术成果已进入实质转化与权属固化阶段。

深度森林公司与该石油化工企业围绕“基于层次分析-数据驱动的大型LNG工厂能耗优化控制”核心技术体系，已完成2项国家发明专利与3项软件著作权的组合申请与布局。后续拟结合研究院承担的大型LNG项目后续工程开展规模化示范应用，预期可将能耗系统分析决策周期缩短50%以上，全厂综合能耗较传统经验管理方式降低3%～5%，为大型石油化工企业精细化用能管理与智能化节能控制提供关键技术支撑。

山东深度森林信息科技有限公司是一家面向高质量专利“挖掘-设计-转化”的技术服务团队。