一座运行40多年的老炼厂，用5年4IR转型把AI清洁燃料优化器、AI操作决策系统和数字孪生搬进装置现场——合格燃料做到99%，温室气体减排23%，装置可用率提升17%。
沙特阿美延布炼油厂 · 第11批灯塔（2023年12月）· 全球第二座炼油灯塔
🔧 核心案例
①
能耗降低数字孪生
核心用例
⚠️ 痛点：老炼厂公用工程（蒸汽、燃料气、电力）系统庞大，能耗基线不清，能量浪费难以及时发现。
💡 方案：构建全厂数字孪生模型，把多类模型与数百万数据点整合，实时仿真运行状态并优化能耗。
实施路径
Step 1 — IIoT数据采集：部署传感器，采集数千台设备的实时运行数据
Step 2 — 数字孪生建模：整合多模型与百万级数据点，仿真现有运行装置
Step 3 — 能耗基线诊断：建立能耗基线，自动识别能耗异常与偏差
Step 4 — 实时优化平衡：动态优化燃料气与蒸汽的产用平衡
Step 5 — 闭环反馈调优：将优化结果回写控制系统，持续降低能耗
关键技术
03.01.01 数字孪生 · 多模型+百万数据点仿真装置运行
把物理装置映射为数字化镜像，可实时模拟不同工况下的能耗表现，是WEF重点关注的灯塔技术。
01.01.05 IoT设备 · IIoT传感器采集实时数据
沙特阿美对延布炼厂IIoT系统做了全面改造，传感器从数千台设备收集数据，与数字分析、自诊断工具结合自动监控资产性能。
📊 核心成效：通过能耗优化配合AI燃料气优化，实现Scope 1与Scope 2温室气体减排14%
②
AI操作决策系统
核心用例
⚠️ 痛点：炼油操作高度依赖资深操作员经验，装置运行参数调整滞后，效率难以持续保持最优。
💡 方案：部署AI驱动的操作决策系统，实时分析海量生产数据，为操作员提供可执行的优化建议。
实施路径
Step 1 — 数据汇聚：打通装置运行、质检、能耗等数据源
Step 2 — AI模型训练：融合工艺知识与历史数据训练决策模型
Step 3 — 建议实时推送：将操作建议实时推送到操作员终端
Step 4 — 闭环执行：操作员确认后自动闭环执行
Step 5 — 持续学习：基于执行结果持续迭代模型
关键技术
05.01.01 大模型/AI · 生产数据智能分析
每天处理炼厂产生的海量数据，用AI应用分析并优化生产，提升生产效率和装置可用率。
02.04.03 边缘控制 · 老系统与新技术融合
把新技术与数十年的老系统做数字化集成，是炼厂数字化的核心工程难点，也属WEF重点关注的边缘控制技术。
📊 核心成效：加工能力提升20%，盈利能力提升159%
③
ML催化剂寿命预测
核心用例
⚠️ 痛点：催化剂失活导致产品质量波动与计划外更换，维护成本高、停机损失大。
💡 方案：用机器学习预测催化剂剩余寿命，提前规划再生与更换窗口，减少计划外停机。
实施路径
Step 1 — 历史数据采集：积累催化剂运行与失活历史数据
Step 2 — ML模型训练：训练催化剂寿命预测模型
Step 3 — 失活趋势监控：实时监控催化剂失活趋势
Step 4 — 更换窗口排程：优化催化剂再生与更换窗口
Step 5 — 系统联动：与操作决策系统联动，动态调整工艺
关键技术
05.01.02 机器学习 · 寿命预测建模
基于历史数据训练ML模型，实现催化剂寿命的量化预测，把经验判断变成数据驱动。
05.01.04 预测性维护 · 提前规避计划外停机
WEF重点关注的预测性维护技术，从"坏了再修"转向"提前干预"，显著降低维护成本。
📊 核心成效：提升催化剂利用率，降低计划外停机，支撑装置可用率提升17%
④
AI清洁燃料优化器
核心用例
⚠️ 痛点：既要满足日益严苛的清洁燃料规格，又要降本降碳，人工调优难以同时兼顾。
💡 方案：部署AI驱动的清洁燃料优化器，动态优化调和配方与工艺参数，减少燃料气消耗。
实施路径
Step 1 — 规格约束建模：将燃料质量标准转化为优化约束
Step 2 — 调和优化算法：AI动态优化调和配方
Step 3 — 燃料气优化：实时优化加工装置燃料气消耗
Step 4 — 质量闭环：在线质检数据闭环反馈
Step 5 — 减排核算：核算Scope 1与Scope 2减排效果
关键技术
05.01.01 大模型/AI · 清洁燃料优化
AI驱动应用降低加工装置的燃料气消耗，既提升效率又直接减少温室气体排放。
09.02.01 碳足迹 · 温室气体减排
通过燃料气优化实现Scope 1与Scope 2 GHG减排14%，助力沙特阿美的减排雄心。
📊 核心成效：合格燃料99%，Scope 1+2温室气体减排14%（总GHG减排23%）
⑤
VR安全与工艺技能培训
核心用例
⚠️ 痛点：炼油厂高风险作业多，传统培训周期长、真实感不足，安全与工艺技能提升慢。
💡 方案：建设VR培训中心，用虚拟现实模拟高风险场景与工艺操作，缩短培训周期、提升技能。
实施路径
Step 1 — 场景建模：对高危作业场景进行三维建模
Step 2 — 课程开发：开发VR培训课程与工艺操作仿真
Step 3 — 沉浸式训练：员工在VR环境中反复实操
Step 4 — 考核认证：建立考核认证闭环
Step 5 — 档案数字化：技能档案数字化管理
关键技术
05.01.01 大模型/AI · 沉浸式培训
VR培训中心大幅缩短培训周转时间，同时提升员工的安全意识与工艺技能。
08.01.03 安全认证 · 功能安全培训
把高风险作业培训标准化、可认证化，从源头降低人为失误带来的安全风险。
📊 核心成效：培训时间下降35%，安全与工艺技能显著提升
🏭 行业对标视角
国标分类路径：制造业 → 石油、煤炭及其他燃料加工业(C25) → 精炼石油产品制造(C251) → 原油加工及石油制品制造(2511)
📌 全球第二座获评灯塔的炼油厂，沙特阿美旗下第4座灯塔设施；沙特阿美是全球唯一拥有超过3座灯塔设施的国际能源公司。
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💡 老炼厂也能"逆生长"延布炼油厂证明，运行40多年的存量老炼厂通过IIoT+AI+数字孪生同样能跻身灯塔，关键是数据底座的系统性重构，而非零散的局部技改。